基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法研究

王锐

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2024.06.006

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基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法研究

运营与维护 | 更新时间：2026-04-21

- 基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法研究
- 基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法研究
- 电信工程技术与标准化 2024年37卷第6期页码：29-32
- 作者机构：
  
  中国移动通信集团广东有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2024.06.006
  中图分类号： TP311.13;TP306.3
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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王锐. 基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2024,37(6):29-32.

王锐. 基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法研究[J]. 2024, 37(6): 29-32.
王锐. 基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2024,37(6):29-32. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2024.06.006.

王锐. 基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法研究[J]. 2024, 37(6): 29-32. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2024.06.006.

摘要

传统的异常检测方法采用不定时巡检和用户反馈等被动方式发现问题，存在效率低、无法主动发现故障的问题。本文提出了一种基于自适应网络拓扑和日志聚类的故障定界方法。首先利用交换机ARP表和主机流量关系构建网络拓扑，再对系统日志进行结构化和聚类处理，最后结合网络拓扑和聚类结果快速定位异常范围，保证异常检测高效及全面。经生产实践表明，本文提出的故障定界方法能快速定位问题主机。

Abstract

关键词

Keywords

references

孙雪奎,戴华,周建国,杨庚,陈燕俐.基于日志模板主题特征的日志异常检测[J].计算机科学,2023(06).

张宏海,刘亚宁.一种分布式日志采集与分析系统[J].信息技术与信息化,2022(06).

蒲嘉宸,王鹏,汪卫.ML-Parser:一种高效的在线日志解析方法[J].计算机应用与软件,2022(01).

卓琳,赵厚宇,詹思延.异常检测方法及其应用综述[J].计算机应用研究,2020(S1).

尹慧,花嵘,郭宁,尹韬.基于深度学习的分布式安全日志分析方法[J].软件,2020(03).

廖湘科,李姗姗,董威,贾周阳,刘晓东,周书林.大规模软件系统日志研究综述[J].软件学报,2016(08).

刘仁山,孟祥宏.含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法[J].信阳师范学院学报(自然科学版),2013(02).

Cinque, Marcello,Cotroneo, Domenico,Pecchia, Antonio.Event Logs for the Analysis of Software Failures: A Rule-Based Approach[J].IEEE Transactions on Software Engineering,2013.

Adam Oliner,Archana Ganapathi,Wei Xu.Advances and challenges in log analysis[J].Communications of the ACM,2012.

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