主動式通信網絡性能自動監測方法＊

溫圣軍,韓春曉,袁 剛,豐 蘇

（國家市場監督管理總局 信息中心，北京 100820）

1 引言

政務信息化網絡規模越來越復雜[1-2]，業務服務越來越多樣化，網絡的承載能力和管理能力受到挑戰，網絡故障也隨之經常出現[3-7]。

當故障出現時，缺乏問題溯源的電子證據，無法給服務提供方定界定責，且網絡維護時間投入成本高，日常運維分析效率低。對此，較多學者對此進行研究，例如陳興蜀等[8]研究基于會話流聚合的隱蔽性通信行為檢測方法；孫宇嫣等[9]研究基于深度學習的智能變電站通信網絡故障診斷與定位方法，提升對網絡的監測能力，但均無法對通信網絡進行全面的監控。

因此，本文設計基于時間域的主動式通信網絡性能自動監測方法，通過對影響主動式通信網絡時間域相關指標的計算，完成網絡性能的自動監測。

2 主動式通信網絡性能自動監測方法

2.1 網絡性能自動監測結構

構建基于拓撲結構的三級網絡，并通過三類節點形成監測結構，分別為監控目的、分布式監控以及集中控制節點。通過圖1描述監測結構的整體框架。

圖1中，通過節點部署單元實現監測節點的引入與刪除；用戶指令單元實現轉移與交換用戶指令；監測配置設定單元主要對監測工具的參數進行設定；監測數據接收單元獲取各監測單元處理后的數據，并進行下一步操作；通過監測數據采集以及監測報文響應獲取數據，并選取吞吐率、傳輸時延及時延抖動、丟包率為影響主動式通信網絡性能的時間域指標，經計算，完成時間域內的主動式通信網絡性能自動監測，采用日志或報表的形式，將監測到的數據匯集給用戶。

2.2 網絡的吞吐率計算

通過以下公式(1)表達網絡中，流量與時延的關聯狀況：

公式(1)中，流量由Uj描述；時延由Tj描述。當進行多次數據操作(其中包括采集、曲線擬合以及平均等)發送過程中與流量存在關聯的經驗函數由f描述。

若丟包狀態未出現在主動式通信網絡中，且網絡吞吐量Sj中包含現階段網絡的流量，則不會出現較大變化的網絡時延Tj，且該時延通過近似線性情況關聯流量。若主動式通信網絡中出現丟包事件，即出現網絡堵塞，因此會導致網絡出現明顯延遲。若吞吐率中包含流量時，則通過公式(2)表示：

若網絡吞吐率收到流量，出現堵塞情況時，則通過公式(3)表示：

依據|C(Uj)|≤c，可以得出現階段主動式通信網絡中，能夠接受的最大流量為U'j，因此，U'j即能夠表示網絡中正常情況下的吞吐率，并通過公式(4)表示：

2.3 傳輸時延以及時延抖動

在吞吐率區域內，通過n個區域劃分流量Uj，并分別對每個區間內的流量Uij相應時延Tji的幾率pi進行計算，因此，通過公式(5)計算網絡的均衡傳送時延ETj：

在公式(5)中，pi=；在區間i中，流量Uji的時間由ti表示；全部測量時間由ts表示。測量報的絕對傳送時延與時延基準值的差，即為時延抖動，并通過表示。在現實計算過程中，時延抖動的均值即能夠代表其基準值，并通過公式(6)計算：

2.4 丟包率監測EM-MLE算法

通過似然函數形式解決推導問題，并通過公式(8)表示：

并且可通過公式(10)描述似然函數：

依據上述公式，可得出似然函數的最大值計算過程，并通過公式(11)表示：

公式(11)中，現實測量下的數據為nk，k=por kR，R表示葉節點，RV；該算法通過迭代形式與近似值接近，并使用完全對數似然函數。通過以下過程，實現該算法的計算：

(3) M-step。通過公式(13)對條件期望值的最高值極位置進行分析：

通過上述公式(11)能夠得出最大極值點，在公式(13)中，將nk調整為條件期望值。

(4) 迭代。對步驟(2)～步驟(3)進行迭代，當能夠達到結束條件時，完成迭代。設l 為進行迭代的數目，并通過表示網絡內的丟包率。

(1) 有限值L是L(xR；a)最終收斂結果。

(3) 若存在單峰的L(xR；a)，則最終收斂的結果為為全局最大值，對每條鏈路的丟包率進行精準計算。

3 實驗分析

某政府部門在北京有2 個業務主節點的主動式通信網絡，其中以A為主節點，構建至全國32個省級節點的業務主干網，以B為主節點，構建至全國32個省級節點的視頻會議專網。支撐總部全國企業信用信息公示系統、部門官網及相關政務服務信息系統互聯網訪問需求，以及全國電話服務系統、綜合業務系統等信息系統的數據歸集交互，以及全國部門視頻會議系統的開展，整個網絡復雜，覆蓋廣，業務承載多樣化，對網絡管理要求較高。根據網絡特點和新型智能網管系統的架構，在主節點A 部署探針系統和分析平臺，采用新型主動式網絡監控系統提供全面的監測分析服務。將本文方法應用至該網絡監控系統中，分析本文方法的監測性能。

對2020年某日的該網絡吞吐率進行監測，統計監測到的吞吐率變化情況并與實際吞吐率變化進行對比，分析本文方法的吞吐率監測能力，分析結果如圖2表示。

根據圖2可知，本文方法的吞吐率監測結果與實際吞吐率變化并未發生較大差距，波動情況十分相似，因此，本文方法具有較高的吞吐率監測能力，可精準衡量網絡通信性能。

分析不同方法對丟包率的監測結果，分析結果如圖3所示。

根據圖3可知，本文方法在鏈路1 與鏈路3 的監測結果與實際丟包率完全一致，鏈路2、4、5、6的監測丟包率與實際丟包率僅相差0．01%，因此，本文方法對丟包率的監測較為精準，可通過丟包率監測結果監測通信網絡性能。

分析不同方法在所監測當日的時延變化情況，依據實際時延情況進行分析，分析結果如圖4所示。

根據圖4可知，本文方法所監測的時延始終與現實情況較為接近，最大誤差也未超過2 ms，因此，本文方法能夠較好地監測網絡時延，衡量網絡通信性能。

選取2020年中前六個月的網絡鏈路可用率與優良率變化狀態，分析通過本文方法檢測后的鏈路可用率與優良率情況，分析結果如圖5所示。

根據圖5可知，在所監測的每個月中，其優良率與可用率并不一致，但依據網絡實際利用率與優良率，對比本文監測結果，監測所得值非常接近，因此，通過本文方法能夠對網絡鏈路可用率與優良率精確監測。

4 結束語

本文設計基于時間域的主動式通信網絡性能自動監測方法，依據網絡監測結構，通過丟包率、時延與時延抖動以及吞吐率等衡量主動式通信網絡性能的時間域指標，經計算完成主動式通信網絡性能的自動監測。