隨著信息技術(shù)在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的不斷發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)中所承載的業(yè)務(wù)也越來越復(fù)雜多樣，電力通信數(shù)據(jù)網(wǎng)管理及維護(hù)工作面臨著極大的挑戰(zhàn)。而這也對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維管理提出了更高的要求，即需要對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精細(xì)化監(jiān)測(cè)管理，更加客觀系統(tǒng)地對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的特性與趨勢(shì)進(jìn)行描述，“告警關(guān)聯(lián)分析”代表了未來一類綜合性的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)管理功能，通過綜合性的管理分析功能深入發(fā)掘管理數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，并最終為優(yōu)化和完善電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)提供可靠的參考依據(jù)。

常見網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)模型應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)前常見的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)模型利用簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議(simple network management protocol，SNMP)等網(wǎng)絡(luò)流量探針，獲取如帶寬、鏈路利用率等網(wǎng)絡(luò)特性信息，并僅通過維護(hù)人員預(yù)先設(shè)定監(jiān)控指標(biāo)數(shù)值固定的上/下限值進(jìn)行簡(jiǎn)單比較，當(dāng)被監(jiān)控指標(biāo)越過預(yù)設(shè)閥值時(shí)生成告警信息。

該網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)模型有一定的流量告警功能，但僅從單一方面獲取流量情況，不具備多角度、多側(cè)面網(wǎng)絡(luò)分析能力，無(wú)法系統(tǒng)全面描述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)特征;另外由于作為流量判斷依據(jù)的告警閥值為一個(gè)固定的經(jīng)驗(yàn)數(shù)值，因此告警效率較低，漏報(bào)率和誤報(bào)率較高，告警結(jié)果常常無(wú)法為維護(hù)人員提供有效網(wǎng)絡(luò)流量信息，其應(yīng)用缺點(diǎn)如下。

1)無(wú)法系統(tǒng)全面對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行獲取和描述;

2)告警閥值需手工設(shè)置，缺乏智能化變更;

3)維護(hù)人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)閥值設(shè)置起關(guān)鍵作用，閥值設(shè)定較為主觀;

4)監(jiān)控對(duì)象流量特征各不相同，閥值設(shè)置難度大。

監(jiān)測(cè)模型建立

模型建立目標(biāo)

本文擬在電力系統(tǒng)中建立一種科學(xué)的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)模型，通過全網(wǎng)流量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備性能狀態(tài)、吞吐量、帶寬資源利用率、異常流量監(jiān)控預(yù)警、業(yè)務(wù)應(yīng)用流向分布等進(jìn)行精細(xì)化的分析管理,以提供全面的網(wǎng)絡(luò)流量可視化、量化的運(yùn)行數(shù)據(jù)報(bào)告，并提供網(wǎng)絡(luò)異常流量的監(jiān)控分析，從而減少網(wǎng)絡(luò)故障診斷、異常偵測(cè)分析的難度和時(shí)間。同時(shí)可較好的為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持，減少因網(wǎng)絡(luò)擁塞或異常而發(fā)生的延遲、中斷，保障網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率，整體提高數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的可靠性和可用性。

通過使用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)模型可實(shí)現(xiàn)以下目的：掌握網(wǎng)絡(luò)流量特性、了解用戶網(wǎng)絡(luò)行為、監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)流量狀態(tài)、檢測(cè)分析異常流量、分析用戶行為和量化網(wǎng)絡(luò)承載能力。該模型為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)優(yōu)化提供了輔助決策依據(jù)，可以提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)安全性,實(shí)現(xiàn)及時(shí)檢測(cè)和解決網(wǎng)絡(luò)存在的隱患問題，并最終達(dá)到指導(dǎo)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、建設(shè)和改造的目的。

關(guān)鍵技術(shù)

(1)SNMP技術(shù)

SNMP是目前應(yīng)用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議，其管理信息庫(kù)(management information base，MIB)含有網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的變量。

(2)Netflow/netstream技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)流量(Netflow/netstream)是一套網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)技術(shù)，它運(yùn)行在路由器中動(dòng)態(tài)地收集經(jīng)過路由器的流的信息，并向指定的目的端吐出這些數(shù)據(jù)。目前在流量分析模型中有廣泛應(yīng)用。

(3)DPI探針技術(shù)

DPI(Deep packet inspection)探針技術(shù)是一種就應(yīng)用層的流量檢測(cè)，當(dāng)IP數(shù)據(jù)包、TCP或UDP數(shù)據(jù)流通過基于DPI技術(shù)的分析時(shí)，通過深入讀取IP包載荷的內(nèi)容來對(duì)OSI七層協(xié)議中的應(yīng)用層信息進(jìn)行重組，從而得出整個(gè)應(yīng)用程序的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用層的有效識(shí)別。

建模思路

監(jiān)測(cè)模型從區(qū)域、時(shí)間、業(yè)務(wù)、鏈路四個(gè)維度，利用SNMP、netflow/netstream、DPI探針網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)工具，形成不同維度下的流量特征,從而可根據(jù)實(shí)際需求，制定精細(xì)化的網(wǎng)絡(luò)流量分析方案。四維度流量檢測(cè)模型如圖1所示。

建立步驟

采集單元部署：根據(jù)實(shí)際運(yùn)行需求，本模型將采集單元部署數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)特定的鏈路上，從而通過網(wǎng)絡(luò)探針對(duì)流量信息進(jìn)行收集。

流量特征分析：本模型基于動(dòng)態(tài)基線的制定理念，將一天分成多個(gè)時(shí)段，結(jié)合數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中每天相同時(shí)段的正常流量，計(jì)算其平均值，并利用這些連續(xù)不同時(shí)段的流量平均值制定出流量基線特征，從而可以客觀地反映正常行為下網(wǎng)絡(luò)流量所呈現(xiàn)的變化趨勢(shì)。

特征庫(kù)建立

本模型根據(jù)時(shí)間、地域、業(yè)務(wù)以及鏈路區(qū)間4個(gè)維度的參數(shù)變化，可以獲取數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的若干網(wǎng)絡(luò)行為特征，可以根據(jù)實(shí)際運(yùn)行特點(diǎn)以各個(gè)側(cè)面描述網(wǎng)絡(luò)特性，從而更全面細(xì)致地對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精細(xì)化分析。通過綜合各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)特征，可以建立一套完整的網(wǎng)絡(luò)特征庫(kù)，包括鏈路流量特征、不同區(qū)域流量占比特征、不同業(yè)務(wù)類型流量特征、不同業(yè)務(wù)類型流量占比特征等。

模型應(yīng)用

異常行為告警：通過將初定位網(wǎng)絡(luò)流量異常的節(jié)點(diǎn)與動(dòng)態(tài)臨界值基線進(jìn)行比較，只把與流量基線明顯偏離的時(shí)段列為異常流量，而排除某些尖峰時(shí)段網(wǎng)絡(luò)流量本應(yīng)高于固定臨界值的節(jié)點(diǎn)，從而減少了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)誤判的情況。

設(shè)備性能與鏈路流量的告警關(guān)聯(lián)：設(shè)備性能通常是指網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的CPU/內(nèi)存利用情況，現(xiàn)有網(wǎng)管系統(tǒng)只是對(duì)該項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)并觸發(fā)閥值產(chǎn)生告警。而最終影響到CPU/內(nèi)存利用率高的具體原因無(wú)法發(fā)掘。通過經(jīng)驗(yàn)得出，能影響到CPU/內(nèi)存利用率的外在主要因素是鏈路流量或鏈路異常數(shù)據(jù)包成分。鏈路流量過大，網(wǎng)絡(luò)要轉(zhuǎn)發(fā)就需要消耗更多的CPU和內(nèi)存。鏈路異常數(shù)據(jù)包過多，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行處理也需要消耗更多的CPU/內(nèi)存。因此，設(shè)備性能告警與鏈路流量/數(shù)據(jù)包成分告警的關(guān)聯(lián)是密不可分的。

當(dāng)路由器E的CPU/內(nèi)存觸發(fā)了預(yù)設(shè)值的閥值，所有鏈路未觸發(fā)流量閥值，但是鏈路中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包類型或尺寸占比異常時(shí)，所產(chǎn)生的告警級(jí)別歸為緊急。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化依據(jù)：通過模型的建立，可以針對(duì)系統(tǒng)正常運(yùn)行下高峰擁擠時(shí)段，提供更全面和細(xì)致的流量描述和分析，從而可以更有效地指導(dǎo)隨后數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和調(diào)整。同時(shí)可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量特征，總結(jié)當(dāng)前系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行規(guī)律走向，為系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)期預(yù)測(cè)與建設(shè)提供有效的數(shù)據(jù)支持。

小結(jié)

本文根據(jù)電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)特點(diǎn)與需求，建立一種基于告警關(guān)聯(lián)的電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)模型。該模型通過監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量狀態(tài)和設(shè)備重要指標(biāo)狀態(tài)，以及告警關(guān)聯(lián)技術(shù)與故障管理的結(jié)合，為現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)管工作提供了指引性的方法和路線，從而可以更全面進(jìn)行數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)分析，并獲取和建立網(wǎng)絡(luò)特征庫(kù)，最終為提供網(wǎng)絡(luò)管理依據(jù)，更有效地提升數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。

原標(biāo)題:基于告警關(guān)聯(lián)的電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)模型