陳果

摘要：隨著智慧醫(yī)院的推進，醫(yī)院信息化程度越來越高，網(wǎng)絡系統(tǒng)的可靠性尤為重要，網(wǎng)絡設備的健康管理對于提高網(wǎng)絡系統(tǒng)的可靠性、保障任務的順利進行具有重要意義。本文基于灰色系統(tǒng)理論研究網(wǎng)絡設備健康狀態(tài)，根據(jù)網(wǎng)絡設備特征參量的歷史數(shù)據(jù)，通過灰色聚類法建模實現(xiàn)對網(wǎng)絡設備健康狀態(tài)評估，在故障發(fā)生之前采取有效措施保證網(wǎng)絡的安全性和可靠性。

關鍵詞：網(wǎng)絡設備;灰色理論;健康管理; 灰色聚類法

中圖分類號：TP393? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）03-0063-02

網(wǎng)絡中運行的設備如路由器、交換機等日益增多，網(wǎng)絡設備運行情況對整個網(wǎng)絡有著至關重要的影響。因此，保障這些網(wǎng)絡設備的正常運行是網(wǎng)絡維護和管理工作的核心任務，確保網(wǎng)絡在出現(xiàn)故障后能快速排除故障。實際工作中，網(wǎng)絡設備故障可以分為兩大類故障：硬件故障和軟件故障。其中，硬件問題故障包括網(wǎng)絡線路故障，比如端口問題、網(wǎng)絡線松動、設備物理故障等，而軟件問題故障則包含路由器配置故障、系統(tǒng)缺少網(wǎng)卡驅動程序等[1]。這些軟硬件故障的出現(xiàn)是制約網(wǎng)絡系統(tǒng)可靠性的主要因素。本文以網(wǎng)絡設備特征參量作為評價指標，研究灰色系統(tǒng)理論，構建網(wǎng)絡設備健康狀態(tài)模型，對整個網(wǎng)絡設備進行健康狀態(tài)評估。通過評估，我們可以直觀反應網(wǎng)絡設備健康程度，對劣化狀態(tài)設備提前做出預防干預，從而提高網(wǎng)絡可靠性。

1? 灰色理論介紹

灰色系統(tǒng)理論是我國學者鄧聚龍教授在 1982 年提出的[2]，指既含有已知信息，又含有未知信息或非確知信息的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)主要研究內容有：灰色建模理論、灰色關聯(lián)分析理論，灰色預測理論、灰色系統(tǒng)分析和評價理論等?；疑到y(tǒng)理論認為，盡管客觀系統(tǒng)表象比較復雜，數(shù)據(jù)非常離亂，但是它是具有整體功能的，必然存在某種規(guī)律。如果選擇恰當?shù)姆绞酵诰蚶眠@些數(shù)據(jù)，就能夠弱化其隨機性，展現(xiàn)其規(guī)律性。通過近40年發(fā)展，灰色系統(tǒng)理論的應用范圍已拓展到工業(yè)、農業(yè)、社會、經(jīng)濟、能源、地質、石油等眾多科學領域，成功地解決了生產、生活和科學研究中的大量實際問題，取得了顯著成果[3-5]。網(wǎng)絡設備在實際運行中，網(wǎng)絡設備健康狀態(tài)是一個受到多方因素影響的，在確定的范圍內也可以看作是一個灰色過程。

2 灰色聚類評估方法

3 網(wǎng)絡設備健康度評估實例分析

3.1網(wǎng)絡設備特征量的提取

我們可以使用 SNMP和 SYSLOG等工具，獲取正在使用的網(wǎng)絡設備的運行信息[5]，例如：設備使用時間、板卡的溫度、CPU 利用率、內存利用率、端口流量、端口丟包率、SYSLOG 日志等等。作為健康狀態(tài)評估，我們選用板卡的溫度、CPU 利用率、內存利用率作為特征量來評估設備的健康狀態(tài)。一般經(jīng)驗來說：設備的板卡的溫度超過標準溫度（夏季 27±3℃，冬季 24±3℃）越高，CPU的利用率越高，內存利用率越高，設備越不穩(wěn)定，設備發(fā)生故障的概率越大。

3.2 健康狀態(tài)分類

健康狀態(tài)分類能更直觀地顯示設備的運行狀態(tài)、運行趨勢，可以針對不同的類別，做出相應的預防性維護。我們將網(wǎng)絡設備運行狀態(tài)分為三級（第Ⅲ灰類），一級為健康狀態(tài)，說明設備運行良好;二級為亞健康狀態(tài)（第Ⅱ灰類），說明有個別指標偏離正常值，但運行尚可，可不做處理;三級為不健康狀態(tài)（第Ⅰ灰類），設備指標異常，需要進行預防性處理，可能出現(xiàn)故障。詳細見下表1。

3.3灰色聚類法在網(wǎng)絡設備的健康狀態(tài)中的評價

本數(shù)據(jù)從本院現(xiàn)行運行的網(wǎng)絡管理系統(tǒng)中抽取部分網(wǎng)絡設備運行數(shù)據(jù)，其特征指標的數(shù)據(jù)如表2。

根據(jù)3.2確定各指標白化函數(shù)的閾值，根據(jù)實際工作經(jīng)驗將指標分級界限作為閾值，如表3所示。

3.3.2計算指標聚類權

根據(jù)網(wǎng)絡設備健康狀態(tài)分級區(qū)間的分級界限，采用公式（2）計算各指標對3個級別灰類的權重，各個指標臨界點和權值如表4。

由式（3）求得各網(wǎng)絡設備屬于各類別的灰色聚類系數(shù)所組成的聚類系數(shù)向量如表5所示。根據(jù)隸屬度最大原則，比較各個網(wǎng)絡設備的不同類別的聚類系數(shù)，很容易評價各個網(wǎng)絡設備的健康狀態(tài)級別。表5 網(wǎng)絡設備不同類別的聚類系數(shù)及健康狀態(tài)級別

4 健康狀態(tài)評價分析

從表5我們可以看到1，2，3，4號網(wǎng)絡設備屬于健康狀態(tài)一類。它們各項特征參數(shù)都在合適的范圍內，可見運行良好;5-8和11-14號網(wǎng)絡設備屬于亞健康狀態(tài)。它們的單項指標偏離正常范圍，但相對運行尚可。9，10號網(wǎng)絡設備屬于不健康狀態(tài)，原因一目了然，內存，cpu使用率均超高，無形增加設備負荷，故溫度也在高位狀態(tài)。另外我們可以從聚類系數(shù)可以分析網(wǎng)絡設備健康狀態(tài)發(fā)展趨勢。比如4號設備，第[Ⅱ]灰類聚類系數(shù)已經(jīng)達到0.3816，可見它相對于1，2，3健康狀態(tài)差。同理，7，8號設備同屬第[Ⅱ]灰類，7號較好，8號設備可能繼續(xù)惡化。第[Ⅰ]灰類的9，10號設備，10號設備聚類系數(shù)更大，狀況更差。我們從現(xiàn)場檢查9.10號設備，并對其進行相應除塵，散熱維護，清理緩存等相關處理。

5結語

本研究采用灰色聚類法對網(wǎng)絡設備健康狀態(tài)進行評價，然后根據(jù)聚類結果分析原因。構建了網(wǎng)絡設備的一種健康狀態(tài)評價模型，通過案例，驗證了方法的可行性與有效性。這種評價分析法能夠直觀反應設備健康狀態(tài)及發(fā)展趨勢，有利于提前預防網(wǎng)絡故障發(fā)生，有效保證網(wǎng)絡健康。

參考文獻：

[1] 古新文.計算機網(wǎng)絡故障的歸類分析[J].科技信息（學術研究），2007（25）：197，199.

[2] 鄧聚龍.灰理論基礎[M].武漢：華中科技大學出版社，2002.

[3] 劉思峰，楊英杰.灰色系統(tǒng)研究進展（2004—2014）[J].南京航空航天大學學報，2015，47（1）：1-18.

[4] 劉思峰，灰色系統(tǒng)理論及其應用[M].科學出版社， 2014.

[5] 劉仕兵，朱雪龍，張艷偉，等.基于灰色聚類和組合賦權法的高速鐵路接觸網(wǎng)健康狀態(tài)評估研究[J].鐵道學報，2016，38（7）：57-63.

[6] 劉婷，肖長來，王雅男，等.基于中心點三角白化權函數(shù)的灰色評估法在地下水水質評價中的應用[J].節(jié)水灌溉，2013（5）：26-28，33.

[7] 王正新，黨耀國，劉思峰.基于白化權函數(shù)分類區(qū)分度的變權灰色聚類[J].統(tǒng)計與信息論壇，2011，26（6）：23-27.

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