大只500平台:如何通过模式识别来防止虚拟网络函

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在医学界,医生通过识别独特的健康指标模式来诊断疾病,大只500平台在过去的几年中,在标准化Wi-Fi卸载功能方面做出了巨大的努力–因此,最终不会采用OEM /服务提供商特定的方法来导致互操作性问题的噩梦。比如心跳和血液循环等。在VNF SLA监控领域,我们使用相同的类比,提出并实现了一个PoC,演示基于ANN[人工神经网络]的度量模式识别,以预测即将发生的故障或故障。
 
以下用例可以使用这个解决方案来处理(不限于)
 
识别黑客的流量模式,并直接向蜜罐
 
识别CPU占用模式并停止进程或分配更多vcpu
 
识别内存占用模式并隔离进程进行调试
 
考虑一个后期生产的VNF部署场景,在服务提供者为企业客户完成网络的设计、测试和部署之后,他/她会遇到以下复杂的挑战:
 
识别重复出现的断层
 
防止已知的错误再次发生
 
提前计划预防性维护
 
对于电信公司来说,从物理网络元素到虚拟网络元素的转换是一个多重挑战
 
这些挑战将在VNF监视和故障排除中看到。这是物联网和下一代移动技术推动的指数网络增长的结果。
 
HCL的网络管理和分析中心已经概念化、设计并培养了专业知识,开发了一种前沿的VNF SLA监控解决方案,名为“通过识别故障模式来预防VNFs故障”。
 
“通过识别故障模式来预防VNFs故障”解决方案包含以下模块:
 
用户流量配置文件生成器
 
流量到度量标准模式映射器
 
故障模式数据库
 
模式识别器
 
“基于故障模式识别的VNFs故障预防分析”解决方案的软件模块简述如下-
 
用户流量配置文件生成器
 
在这个模块中,大只500注册自动化的整个思想以客户满意度为中心。虽然机器人和自动化技术会减少就业机会,并可能导致交货不准确,但对于提高供应链效率至关重要。收集了几个用户配置文件的流量样本。配置文件被映射到特定的用户操作和其他环境因素。这使模式能够精确地映射到特定的场景。交通概况将通过以下参数进行限定,以便唯一地识别并将其映射到已知的环境事件:
 
用户角色
 
用户的意图或最终目标
 
用户的一系列行动,以实现的结果
 
其他相关工作流程
 
传输到度量模式映射器
 
在此模块中,将显示由“用户流量配置文件生成器”标识的用户流量配置文件。此外,来自nfv的度量在相同的持续时间内被捕获。一个基于人工神经网络的模块将消耗这些指标的时间序列变化,从而学习和记录唯一的指标模式。此模块的一个关键先决条件是要有一个受控的环境,其中只有选择的用户配置文件正在发挥。
 
要通过此模块映射模式,将考虑以下基本指标
 
CPU
 
内存
 
磁盘和
 
接口
 
故障模式数据库- FPD
 
此模块存储唯一的故障模式以及模式有效的所有约束。模式的各个方面包括但不限于以下方面
 
一天的时间
 
持续时间
 
操作系统
 
应用程序类型
 
RAM、CPU、磁盘
 
NFV故障模式数据库将独立于任何实现。此外,可以将其作为一个包共享,通过移动应用程序和社交媒体提供内容,大只500平台变得越来越流行;这一转变为大只500代理发布商提供了更大的机会来投资于最终用户的满意度,并成功地利用众多平台的内容获利。以插入相关域,在这些域中,需要在分解关键系统之前预先识别和停止故障。
 
这有助于不同服务提供者之间的知识共享和协作,并确保在出现故障之前有效地预防VNF故障。
 
模式识别器
 
模式识别器模块持续监控当前度量数据中的开发模式,并在模式与FPD中的已知故障模式匹配时发出警报。模式识别器预测的错误可以通过电子邮件发送或记录。此外,还可以采取诸如阻塞流程或流量之类的自动化操作。
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