温圣军,韩春晓,袁 刚,丰 苏
（国家市场监督管理总局 信息中心，北京 100820）
政务信息化网络规模越来越复杂[1-2]，业务服务越来越多样化，网络的承载能力和管理能力受到挑战，网络故障也随之经常出现[3-7]。
当故障出现时，缺乏问题溯源的电子证据，无法给服务提供方定界定责，且网络维护时间投入成本高，日常运维分析效率低。对此，较多学者对此进行研究，例如陈兴蜀等[8]研究基于会话流聚合的隐蔽性通信行为检测方法；
孙宇嫣等[9]研究基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法，提升对网络的监测能力，但均无法对通信网络进行全面的监控。
因此，本文设计基于时间域的主动式通信网络性能自动监测方法，通过对影响主动式通信网络时间域相关指标的计算，完成网络性能的自动监测。
2.1 网络性能自动监测结构
构建基于拓扑结构的三级网络，并通过三类节点形成监测结构，分别为监控目的、分布式监控以及集中控制节点。通过图1描述监测结构的整体框架。
图1中，通过节点部署单元实现监测节点的引入与删除；
用户指令单元实现转移与交换用户指令；
监测配置设定单元主要对监测工具的参数进行设定；
监测数据接收单元获取各监测单元处理后的数据，并进行下一步操作；
通过监测数据采集以及监测报文响应获取数据，并选取吞吐率、传输时延及时延抖动、丢包率为影响主动式通信网络性能的时间域指标，经计算，完成时间域内的主动式通信网络性能自动监测，采用日志或报表的形式，将监测到的数据汇集给用户。
2.2 网络的吞吐率计算
通过以下公式(1)表达网络中，流量与时延的关联状况：
公式(1)中，流量由Uj描述；
时延由Tj描述。当进行多次数据操作(其中包括采集、曲线拟合以及平均等)发送过程中与流量存在关联的经验函数由f描述。
若丢包状态未出现在主动式通信网络中，且网络吞吐量Sj中包含现阶段网络的流量，则不会出现较大变化的网络时延Tj，且该时延通过近似线性情况关联流量。若主动式通信网络中出现丢包事件，即出现网络堵塞，因此会导致网络出现明显延迟。若吞吐率中包含流量时，则通过公式(2)表示：
若网络吞吐率收到流量，出现堵塞情况时，则通过公式(3)表示：
依据|C(Uj)|≤c，可以得出现阶段主动式通信网络中，能够接受的最大流量为U"j，因此，U"j即能够表示网络中正常情况下的吞吐率，并通过公式(4)表示：
2.3 传输时延以及时延抖动
在吞吐率区域内，通过n个区域划分流量Uj，并分别对每个区间内的流量Uij相应时延Tji的几率pi进行计算，因此，通过公式(5)计算网络的均衡传送时延ETj：
在公式(5)中，pi=；
在区间i中，流量Uji的时间由ti表示；
全部测量时间由ts表示。测量报的绝对传送时延与时延基准值的差，即为时延抖动，并通过表示。在现实计算过程中，时延抖动的均值即能够代表其基准值，并通过公式(6)计算：
2.4 丢包率监测EM-MLE算法
通过似然函数形式解决推导问题，并通过公式(8)表示：
并且可通过公式(10)描述似然函数：
依据上述公式，可得出似然函数的最大值计算过程，并通过公式(11)表示：
公式(11)中，现实测量下的数据为nk，k=por kR，R表示叶节点，RV；
该算法通过迭代形式与近似值接近，并使用完全对数似然函数。通过以下过程，实现该算法的计算：
(3) M-step。通过公式(13)对条件期望值的最高值极位置进行分析：
通过上述公式(11)能够得出最大极值点，在公式(13)中，将nk调整为条件期望值。
(4) 迭代。对步骤(2)～步骤(3)进行迭代，当能够达到结束条件时，完成迭代。设l 为进行迭代的数目，并通过表示网络内的丢包率。
(1) 有限值L是L(xR；
a)最终收敛结果。
(3) 若存在单峰的L(xR；
a)，则最终收敛的结果为为全局最大值，对每条链路的丢包率进行精准计算。
某政府部门在北京有2 个业务主节点的主动式通信网络，其中以A为主节点，构建至全国32个省级节点的业务主干网，以B为主节点，构建至全国32个省级节点的视频会议专网。支撑总部全国企业信用信息公示系统、部门官网及相关政务服务信息系统互联网访问需求，以及全国电话服务系统、综合业务系统等信息系统的数据归集交互，以及全国部门视频会议系统的开展，整个网络复杂，覆盖广，业务承载多样化，对网络管理要求较高。根据网络特点和新型智能网管系统的架构，在主节点A 部署探针系统和分析平台，采用新型主动式网络监控系统提供全面的监测分析服务。将本文方法应用至该网络监控系统中，分析本文方法的监测性能。
对2020年某日的该网络吞吐率进行监测，统计监测到的吞吐率变化情况并与实际吞吐率变化进行对比，分析本文方法的吞吐率监测能力，分析结果如图2表示。
根据图2可知，本文方法的吞吐率监测结果与实际吞吐率变化并未发生较大差距，波动情况十分相似，因此，本文方法具有较高的吞吐率监测能力，可精准衡量网络通信性能。
分析不同方法对丢包率的监测结果，分析结果如图3所示。
根据图3可知，本文方法在链路1 与链路3 的监测结果与实际丢包率完全一致，链路2、4、5、6的监测丢包率与实际丢包率仅相差0．01%，因此，本文方法对丢包率的监测较为精准，可通过丢包率监测结果监测通信网络性能。
分析不同方法在所监测当日的时延变化情况，依据实际时延情况进行分析，分析结果如图4所示。
根据图4可知，本文方法所监测的时延始终与现实情况较为接近，最大误差也未超过2 ms，因此，本文方法能够较好地监测网络时延，衡量网络通信性能。
选取2020年中前六个月的网络链路可用率与优良率变化状态，分析通过本文方法检测后的链路可用率与优良率情况，分析结果如图5所示。
根据图5可知，在所监测的每个月中，其优良率与可用率并不一致，但依据网络实际利用率与优良率，对比本文监测结果，监测所得值非常接近，因此，通过本文方法能够对网络链路可用率与优良率精确监测。
本文设计基于时间域的主动式通信网络性能自动监测方法，依据网络监测结构，通过丢包率、时延与时延抖动以及吞吐率等衡量主动式通信网络性能的时间域指标，经计算完成主动式通信网络性能的自动监测。
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