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异构YANG模型驱动的网络领域知识图谱构建 被引量:11
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作者 董永强 王鑫 +1 位作者 刘永博 杨望 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期699-708,共10页
随着网络规模持续扩大,复杂且异构的网络环境给网络的自动化配置管理带来了严峻的挑战,现有的网络智能化运维方案缺少知识层面的统一数据模型,难以有效进行网络大数据处理.YANG作为一种数据建模语言,用于对网络配置管理协议NETCONF传输... 随着网络规模持续扩大,复杂且异构的网络环境给网络的自动化配置管理带来了严峻的挑战,现有的网络智能化运维方案缺少知识层面的统一数据模型,难以有效进行网络大数据处理.YANG作为一种数据建模语言,用于对网络配置管理协议NETCONF传输的配置与状态数据进行建模.提出一种YANG模型驱动的网络领域知识图谱构建方案,该方案基于YANG语言规范,提出网络知识本体构建的基本原则,形成包含51个类、70余种属性的本体结构;随后对来自不同标准化组织和厂商的异构YANG模型,进行数据抽取和实例化生成单源知识图谱,进而利用YANG模型之间存在的异构共指特性,采用实体对齐方法建立模型间的语义映射关系,形成网络领域知识图谱.该知识图谱可为网络运维大数据的生成与维护提供统一的语义框架,无须再进行手工的运维本体构建,从而极大地简化网络的配置管理与运行维护,为网络性能优化和异常检测等运维难题提供新的解决思路. 展开更多
关键词 异构 智能网 本体 知识图谱 YANG模型
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面向6G的数字孪生网络综述:架构、应用和挑战 被引量:1
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作者 何小强 唐伦 陈前斌 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第4期633-646,共14页
数字孪生网络(digital twin network,DTN)是一种利用数字孪生(digital twin,DT)技术创建物理网络设施的孪生虚拟数字网络。通过DT技术,DTN将从多个方面提升6G网络的能力,包括智能故障管理、智能网络优化和管理、网络智慧内生,助力实现... 数字孪生网络(digital twin network,DTN)是一种利用数字孪生(digital twin,DT)技术创建物理网络设施的孪生虚拟数字网络。通过DT技术,DTN将从多个方面提升6G网络的能力,包括智能故障管理、智能网络优化和管理、网络智慧内生,助力实现极简化、智能化和自动化的网络。通过对DTN进行全面研究,描述了DTN的主要特征和定义,阐述了DTN的架构、协议及接口和生命周期管理,并阐述其在模型管理与部署、资源管理与调度、安全与隐私保护、智能网络运维和智能交通这几个方面的应用,分析了DTN的挑战与未来。 展开更多
关键词 6G 数字孪生 数字孪生(DTN) 生命周期管理 智能网
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智慧校园背景下的智能化高校网络运维研究 被引量:1
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作者 吕玉峰 叶昊亮 +1 位作者 首招勇 刁曙豪 《计算机应用文摘》 2023年第17期19-22,共4页
随着智慧校园建设工作的持续推进,高校的信息化程度越来越高,对网络运维能力的要求也越来越高。传统的高校网络运维方式已难以满足智慧校园科学化、精细化、多维化、智能化的要求。文章分析了高校网络运维的现状,在此基础上,提出了智能... 随着智慧校园建设工作的持续推进,高校的信息化程度越来越高,对网络运维能力的要求也越来越高。传统的高校网络运维方式已难以满足智慧校园科学化、精细化、多维化、智能化的要求。文章分析了高校网络运维的现状,在此基础上,提出了智能化高校网络运维系统的构建设想,详细阐述了其架构和功能,并提出建设意见,以提升校园网络运维水平、增强师生用网体验、助力智慧校园建设。 展开更多
关键词 智慧校园 智能网 安全
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基于日志分析的智能网络运维方法 被引量:1
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作者 邱传宁 《广东通信技术》 2021年第7期50-52,64,共4页
针对网络运维操作日志数据海量的特点,提出了一种基于电信大数据平台进行操作日志数据分析的智能网络运维方法。该方法分析处理海量操作日志数据,回溯故障工单关键信息,获取成功维护经验,自动生成专家经验库,可固化优秀专家维护经验。... 针对网络运维操作日志数据海量的特点,提出了一种基于电信大数据平台进行操作日志数据分析的智能网络运维方法。该方法分析处理海量操作日志数据,回溯故障工单关键信息,获取成功维护经验,自动生成专家经验库,可固化优秀专家维护经验。通过实例分析论证了本方法的可行性和有效性,可进一步深入研发和推广应用。 展开更多
关键词 大数据 智能网 操作日志 专家经验库
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基于特征加权ML-kNN的网页浏览业务KQI预测 被引量:2
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作者 谢苏 刘子巍 李克 《高技术通讯》 CAS 2021年第3期263-269,共7页
传统以网络为中心的移动网络运维往往是在接到用户投诉时才采取相应补救措施,随着移动互联网(OTT)业务的高速发展,这一问题愈发突出。如何在监测用户业务感知的基础上对用户业务质量进行预测预警并及时干预,是提高移动业务保障能力和网... 传统以网络为中心的移动网络运维往往是在接到用户投诉时才采取相应补救措施,随着移动互联网(OTT)业务的高速发展,这一问题愈发突出。如何在监测用户业务感知的基础上对用户业务质量进行预测预警并及时干预,是提高移动业务保障能力和网络运维智能化水平的重要手段。本文利用从普通用户终端上采集的海量业务感知数据,重点针对网页浏览业务,研究了ML-ReliefF算法在业务感知采样数据降维中的应用。在此基础上,将特征选择结果与多标记k近邻(kNN)算法相结合,提出了基于特征加权的多标记k近邻算法应用于业务关键质量指标(KQI)预测。实验结果表明,该方法可有效提高KQI预测质量。 展开更多
关键词 特征选择 智能网(AIOps) 关键质量指标(KQI) k近邻(kNN) 移动互联(OTT) 移动众包感知(MCS)
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