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基于数据挖掘的网络故障告警相关性研究的任务书
任务名称:基于数据挖掘的网络故障告警相关性研究
任务背景:随着网络规模的不断扩大和网络协议的不断更新,网络故障成为了网络运维中难以避免的问题。为了提高网络的可用性和稳定性,网络运维人员需要尽快发现故障,并进行快速定位和解决。网络故障告警是网络运维人员获得故障信息的主要手段之一,但是由于网络规模较大,故障告警往往十分庞杂,如何快速地寻找到相关故障告警成为了一个挑战。
任务目标:本研究旨在通过数据挖掘的方法,研究网络故障告警之间的相关性,提高网络运维人员对网络故障的发现和定位能力,从而提高网络的可用性和稳定性。
具体任务包括:
1.数据收集:收集网络故障告警相关的数据,包括故障告警的类型、时间、地点、设备等信息。
2.数据预处理:对收集到的数据进行预处理,包括去除噪声、缺失值处理、异常值处理等。
3.数据探索:通过可视化等方式对数据进行探索,了解故障告警数据的分布情况和特征。
4.相关性分析:通过数据挖掘的方法,研究故障告警之间的相关性,包括相关性分析、关联规则挖掘、聚类分析等。
5.模型建立:根据数据挖掘的结果,建立相关性分析模型,用于快速发现和定位故障。
6.结果评价:对模型进行评价,对模型的准确性、可靠性等方面进行评估,从而指导网络运维人员快速发现和定位故障。
7.编写论文:根据研究结果撰写学术论文,并进行演示。
参考文献:
1.StephenR.Grote.DataMiningTechniquesinNetworkFaultPrediction:ASurvey.IEEECommunicationsSurveysTutorials,Vol.13,No.2,SecondQuarter2011.
2.A.Alipour-Fanid,R.Piamonte,M.Dorn,etal.TowardsAutomatedRootCauseAnalysisofNetworkEvents:ABigDataMachineLearningApproach.IEEETransactionsonNetworkandServiceManagement,Vol.16,No.3,September2019.
3.Y.Liu,L.Shao,Y.Li,etal.PredictingNetworkAnomalieswithNeuralNetworks:AComprehensiveReview.IEEECommunicationsSurveysTutorials,Vol.22,No.2,SecondQuarter2020.