基于改进causality graph的分布式可伸缩事件关联机制

• 作者: 赵宏 郭楠 高天寒
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式网络管理:事件关联 分布式可伸缩事件关联 因果关系图
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 23-30
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 4968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-436X.2004.04.004

摘要

传统事件关联技术无法有效满足分布式网络管理的需求,本文提出一种分布式可伸缩事件关联机制,采用先分布再集中的关联模式与自适应可伸缩的关联关系.定义了本地关联和网络关联两个过程,首先由设备进行本地关联,而后各地关联结果汇总到管理平台进行网络关联;将事件的关联关系与管理任务的关联关系相结合,根据管理任务在设备端的动态配置情况构建自适应可伸缩的关联关系,并支持对逻辑事件的推理.同时,在改进Causality Graph算法的基础上提出了实现该机制的相关算法.原型系统的应用实例验证了机制的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵宏	东北大学计算机软件国家工程研究中心	114	1442	21.0	32.0
2	郭楠	东北大学计算机软件国家工程研究中心	17	97	6.0	9.0
3	高天寒	东北大学计算机软件国家工程研究中心	19	81	5.0	8.0