[发明专利]网络系统中的网络设备周期性的性能指标数据预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种网络系统中的网络设备周期性的性能指标数据预测方法， 属于网络系统管理与控制的技术领域。

背景技术

网络管理系统是一个软硬件结合、并以软件为主的分布式网络应用系统， 其目的是更好地管理网络，使网络维持高效、正常的运行。现在的网络管理系 统都是使用简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol) 来管理并监控网络设备，网络管理系统通过周期性地调用SNMP采集各种网络 设备的性能数据，例如：获取交换机的出流量和入流量参数指标、服务器的磁 盘使用率指标和IP地址的历史用户数指标、无线控制器的用户数指标等各种网 络设备的多种指标数据。通过这些性能指标数据信息，就可以获知各种网络设 备的性能数据在以往时段内的变化情况。一般来说，这些性能数据会呈现随着 日、周、月和年等周期性和季节性的发展变化，也就是相应的性能指标数据会 随着不同的周期发生对应的、呈现整体的递增或递减的变化。

为了能够更好地及时应对未来网络设备的性能指标数据变化可能造成的影 响，需要一种预测方法来预测网络设备的性能指标数值，以供相应调整网络管 理策略，维持良好的网络服务质量。

现在的网络管理系统普遍都没有预测各种网络设备性能数据的功能，而且， 现有的一些预测算法通常也只是单单针对设定网络设备的进出流量数据提出 的，并不适用于预测这些网络设备的其他性能指标数据。通常，设备的进出流 量参数数值只会在一天周期内发生有规律性的变化，而用户数这种性能指标数 值，必须在更长的时间周期内才会呈现出规律性的变化，磁盘使用率的指标数 据更是和使用时间保持正比变化。因此，需要设计一种网络系统中的各种网络 设备性能数据的新的预测方法，该预测方法不仅能够预测设备流量，还能实现 对网络设备中的磁盘使用率与IP地址的历史用户数、无线控制器的用户数等多 种性能指标数据数值的预测。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种网络系统中的网络设备周期性的性能 指标数据预测方法，该方法是以网络管理系统已经采集到的网络设备周期性历 史指标数据的数值作为基础，预测网络设备性能指标数据的未来变化。以供网 络管理人员根据预测的网络设备性能指标数据来设计更加合理、优选的网络管 控维护策略，提前做好应对各种突发情况的准备，保证网络服务的质量。

为了达到上述目的，本发明提供了一种网络系统中的网络设备周期性的性 能指标数据预测方法，其特征在于：所述方法是利用网络设备已经采集的周期 性历史性能指标数据和三次指数平滑法，预测或估算该网络设备对应的未来性 能指标数据；包括下列操作步骤：

步骤1，使用网络管理系统调用简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)采集网络设备的性能指标数据，得到至少包括两个周期 的该网络设备原始性能指标数据序列X₁,X₂,…,X_i,…,X_k,…,X_n；式中，X是采集 的性能指标数据，自然数下标i和k分别是网络设备性能指标数据的采集序号 及其在每个周期内的采集次数，i的取值范围是区间〔1，n〕，且k＞1，n≥2k；

步骤2，当i＞n－2k时，利用能够体现时间序列数值发展态势的稳定性或 规律性的三次指数平滑法中的预测公式：x_i+h＝(S_i+ht_i)P_i+h-k；先计算得到网络 设备在第i次采集的性能指标数据的平稳性值、趋势性值和季节性值，然后预 测经过h个采集间隔时长后的性能指标数据预测值x_i+h；式中：

S_i是从第1次至第i次采集的网络设备性能指标数据的平稳性值，即平均值， 其计算公式是：当1≤i≤k时，S_i＝X_i；当i＞k时，

t_i是根据采集的网络设备性能指标中相邻两个数据值之差得到的该性能指 标数值的当前递增或递减的趋势性值，其计算公式是：当i＝1时，t_i＝X₂-X₁； 当i≥2时，t_i＝β(S_i-S_i-1)+(1-β)t_i-1；