一种网络运维保障效果仿真方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种网络运维保障效果仿真方法及系统。该网络运维保障效果仿真方法包括：步骤1，输入事件参数，所述事件参数表征面向网络运维保障的事件模型；步骤2，输入能力参数，所述能力参数表征网络运维保障能力模型；步骤3，根据所述事件参数和能力参数计算并输出对网络运维保障效果。本发明专利技术能够实现不同网络优化与网络故障事件下的网络运维保障效果仿真，降低仿真应用的开发成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机仿真领域，特别是一种网络运维保障效果仿真方法及系统。
技术介绍
网络运维保障的目标是及时发现并解决影响网络运行效能的各类问题，保障网络的优化运行。网络运维保障仿真，其核心是利用计算机仿真技术对相关运维保障措施进行模拟，并以此作为评估、优化网络运维保障措施的依据。基于仿真的方法具有风险低、效率高、成本低、可重复实验、便于定量分析等特点，是分析评估网络运维保障效能的有力手段。目前在网络运维保障仿真方面研究较少，也有一些研究开展了运维保障效能仿真研究，但这些研究尚不能完全满足要求。具体地说，一是已有研究缺乏面向网络运维保障的事件建模，尤其没有从网络优化与网络故障两个方面进行事件建模，因而难以有效驱动运维保障进程；二是缺乏网络运维保障能力建模，已有模型专业性要求高、计算复杂、涉及到的相关性能参数有时甚至难以获取，建模困难且周期长，而对诸多大型仿真而言，网络运维保障仿真可能只是其中一个部分，建模人员并不希望从底层机理开始进行全过程建模，而是希望能够以一种更简单、更富效率的方式仿真得到网络对抗效果；三是缺乏事件驱动下的运维保障效果仿真算法，难以定量计算网络运维保障效果。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，提供了一种网络运维保障效果仿真方法及系统，其目的在于，实现定量计算运维保障效果的网络运维保障效果仿真。 本专利技术提供了一种网络运维保障效果仿真方法，包括步骤1，输入事件参数，所述事件参数表征面向网络运维保障的事件模型；步骤2，输入能力参数，所述能力参数表征网络运维保障能力模型；步骤3，根据所述事件参数和能力参数计算并输出对网络运维保障效果。优选地，步骤3包括步骤31，计算并输出网络优化事件对应的运维保障效果；和/或步骤32，计算并输出网络故障事件对应的运维保障效果；其中网络优化事件和网络故障事件均为事件参数。优选地，步骤31包括步骤311，在网络优化事件发生后，取第一随机值并判断该第一随机值是否小于或等于网络感知范围与网络态势完整度的乘积，如果是，执行步骤312，否则执行步骤315 ；步骤312，取第二随机值并判断该第二随机值是否小于或等于网络物理资源调度率、网络物理资源成功调度率、网络逻辑资源调度率以及网络逻辑资源成功调度率的乘积，如果是，执行步骤313，否则执行步骤314 ；步骤313，在Ttl彡t彡(T0+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0X网络优化门限X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；t> (Ttl+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0计算并输出当前网络效能；步骤314，在Ttl ^ t ^ (T0+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0X网络优化门限X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；在七> (T。+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0X网络物理资源调度率X网络物理资源成功调度率X网络逻辑资源调度率X网络逻辑资源成功调度率计算并输出当前网络效能；步骤315，在Ttl彡t彡(T0+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0X网络优化门限X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能，在t > (T。+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0X网络优化门限计算并输出当前网络效能；其中，网络感知范围、网络态势完整度、网络物理资源调度率、网络物理资源成功调度率、网络逻辑资源调度率、网络逻辑资源成功调度率以及网络态势更新时间均为能力参数；网络优化门限和维管代价均为事件参数；Ttl为网络优化事件发生的时间，t为当前时间，MOE0为Ttl时刻的网络效能，MOE为当前网络效能Jtl为事件参数。优选地，步骤32包括步骤321，在网络故障事件发生后，取第三随机值并判断该第三随机值是否大于故障误报率，如果是，执行步骤322，否则执行326 ；步骤322， 当故障类型是网络时，取第四随机值并判断该第四随机值是否小于或等于网络运行管理率，如果是，执行步骤323，否则执行步骤325 ;当故障类型是设备时，取第五随机值并判断该第五随机值是否小于或等设备运行管理率，如果是，执行步骤323，否则执行步骤325 ;当故障类型是信息服务时，取第六随机值并判断该第六随机值是否小于或等于信息服务运行管理率，如果是，执行步骤323，否则执行步骤325 ；步骤323，取第七随机值并判断该第七随机值是否小于或等于修复率，如果是，执行步骤324，否则执行步骤325 ；步骤324，在Ttl ( t ( (T0+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+ (网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEtlX故障效果X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；在〖> (Ttl+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，MOE = MOE0 ；步骤325，在Ttl ( t ( (T0+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+ (网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEtlX故障效果X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；在(Ttl+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEtlX故障效果计算并输出当前网络效能；步骤326，在Ttl ( t ( (T0+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEciXd-维管代价)计算并输出当前网络效能；在t彡(T0+(网络故障定位时间/ (1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/ (1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEtl计算并输出当前网络效能；其中，故障误报率、修复率、网络故障定位时间、远程监测率、网络故障诊断时间、网络故障修复时间以及远程升级率均为能力参数；故障类型、故障效果以及维管代价均为事件参数；Ttl为网络优化事件发生的时间，t为当前时间，MOE0为Ttl时刻的网络效能，MOE为当前网络效能Jtl为事件参数。本专利技术提供了一种网络运维保障效果仿真系统，包括事件参数输入模块，用于输入事件参数，所述事件参数表征面向网络运维保障的事件模型；能力参数输入模块，用于输入能力参数，所述能力参数表征网络运维保障能力模型；网络运维保障效果计算和输出模块，用于根据所述事件参数和能力参数计算并输出对网络运维保障效果。优选地，网络运维保障效果计算和输出模块包括网络优化事件模块和/或网络故障事件模块；网络优化事件模块，用于计算并输出网络优化事件对应的运维保障效果；网络故障事件模块，用于计算并输出网络故障事件对应的运维保障效果；其中网络优化事件和网络故障事件均为事件参数。优选地，网络优化事件模块包括 第一处理模块，用于在网络优化事件发生后，取第一随机值并判断该第一随机值是否小于或等于网络感知范围与网络态势完整度的乘积，如果是，调用第二处理模块，否则调用第五处理模块；第二处理模块，用于取第二随机值并判断该第二随机值是否小于或等于网络物理资源调度率、网络物理资源成功调度率、网络逻辑资源本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络运维保障效果仿真方法，其特征在于，包括：步骤1，输入事件参数，所述事件参数表征面向网络运维保障的事件模型；步骤2，输入能力参数，所述能力参数表征网络运维保障能力模型；步骤3，根据所述事件参数和能力参数计算并输出对网络运维保障效果。

【技术特征摘要】
1.一种网络运维保障效果仿真方法，其特征在于，包括 步骤1，输入事件参数，所述事件参数表征面向网络运维保障的事件模型； 步骤2，输入能力参数，所述能力参数表征网络运维保障能力模型； 步骤3，根据所述事件参数和能力参数计算并输出对网络运维保障效果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3包括 步骤31，计算并输出网络优化事件对应的运维保障效果；和/或 步骤32，计算并输出网络故障事件对应的运维保障效果； 其中网络优化事件和网络故障事件均为事件参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤31包括 步骤311，在网络优化事件发生后，取第一随机值并判断该第一随机值是否小于或等于网络感知范围与网络态势完整度的乘积，如果是，执行步骤312，否则执行步骤315 ； 步骤312，取第二随机值并判断该第二随机值是否小于或等于网络物理资源调度率、网络物理资源成功调度率、网络逻辑资源调度率以及网络逻辑资源成功调度率的乘积，如果是，执行步骤313，否则执行步骤314 ； 步骤313，在Ttl ( t ( (T0+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0X网络优化门限X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；t> (Ttl+网络态势更新时间)时，根据MOE=MOE0计算并输出当前网络效能； 步骤314，在Ttl < t < (Ttl+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOEtlX网络优化门限X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；在t > (T0+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0X网络物理资源调度率X网络物理资源成功调度率X网络逻辑资源调度率X网络逻辑资源成功调度率计算并输出当前网络效能； 步骤315，在Ttl彡t彡(Ttl+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOEtlX网络优化门限X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能，在t> (T。+网络态势更新时间)时，根据MOE = MOE0X网络优化门限计算并输出当前网络效能； 其中，网络感知范围、网络态势完整度、网络物理资源调度率、网络物理资源成功调度率、网络逻辑资源调度率、网络逻辑资源成功调度率以及网络态势更新时间均为能力参数； 网络优化门限和维管代价均为事件参数； T0为网络优化事件发生的时间，t为当前时间，MOE0为Ttl时刻的网络效能，MOE为当前网络效能；Ttl为事件参数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤32包括 步骤321，在网络故障事件发生后，取第三随机值并判断该第三随机值是否大于故障误报率，如果是，执行步骤322，否则执行326 ； 步骤322，当故障类型是网络时，取第四随机值并判断该第四随机值是否小于或等于网络运行管理率，如果是，执行步骤323，否则执行步骤325 ;当故障类型是设备时，取第五随机值并判断该第五随机值是否小于或等设备运行管理率，如果是，执行步骤323，否则执行步骤325 ;当故障类型是信息服务时，取第六随机值并判断该第六随机值是否小于或等于信息服务运行管理率，如果是，执行步骤323，否则执行步骤325 ； 步骤323，取第七随机值并判断该第七随机值是否小于或等于修复率，如果是，执行步骤324，否则执行步骤325 ； 步骤324，在K t < (T0+ (网络故障定位时间/ (1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEtlX故障效果X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；在七> (T。+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，MOE = MOE0 ； 步骤325，在Ttl ( t ( (T0+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEtlX故障效果X (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；在七彡(T。+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，根据MOE = MOE0X故障效果计算并输出当前网络效能； 步骤326，在Ttl ( t ( (T0+(网络故障定位时间/(1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/(1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEtlX (1-维管代价)计算并输出当前网络效能；在t ^ (T0+(网络故障定位时间/ (1+远程监测率))+网络故障诊断时间+(网络故障修复时间/ (1+远程升级率)))时，根据MOE = MOEtl计算并输出当前网络效能; 其中，故障误报率、修复率、网络故障定位时间、远程监测率、网络故障诊断时间、网络故障修复时间以及远程升级率均为能力参数； 故障类型、故障效果以及维管代价均为事件参数； Ttl为网络优化事件发生的时间，t为当前时间，MOE0为Ttl时刻的网络效能，MOE为当前网络效能；Ttl为事件参数。5.一种网络运维保障效果仿真系统，其特征在于，包括 事件参数输入模块，用于输入事件参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王钰，罗强一，王晓明，
申请(专利权)人：王钰，
类型：发明
国别省市：