大规模InfiniBand网络自学习的故障诊断方法摘要：针对大规模数据中心网络中如何冇效监控网络异常事件、发现网络性能瓶颈和潜在故障点等问题，在深入分析InfiniBand(TB)网络的特性，引入了特征选取策略和增量学习策略的基础上，提出了一种面向大规模IB网络增量学习的故障诊断方法IL_Bayes,该方法以贝叶斯分类方法为基础，加入增量学习机制，能够有效提高故障分类精度。在天河2真实的网络环境下，对算法的诊断精度和误诊率进行了验证，结果表明IL_Bayes算法具有较高的故障分类精度和较低的误诊率。关键词：数据中心；InfiniBand；故障诊断；贝叶斯分类；增量学习中图分类号：TP393.070引言数据中心是Internet的重要基础设施，是为用户提供数据存储、计算和传输的核心。随着互联网的飞速发展，特别是大数据时代的到来，数据中心在Web服务、搜索引擎、电子商务、社交网络、网络游戏及大规模集群计算等领域中的关键作用日益显现［1］。H前数据中心的网络规模日益庞大，互联的计算节点数量能达到100000以上的量级，而交换节点的数量也接近10000量级。数据中心性能需求表现为高带宽、低延迟、低主机开销和低存储开销等特点［2］oInfiniBand(以下简称IB)是目前数据中心互联的主流网络o2013年11月公布的T0P500高性能计算机排名中,InfiniBand是最常用的互连技术,在TOP100名单中占48%,T0P200占48.5%,---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---T0P300占44%而在T0P400系统中则占42.5%。2010年，Oracle通过在英数据仓库和数据处理平台Exadata中使用IB交换，处理性能提升10倍⑶。2010年,Google在其研究工作中釆用IB和蝶形网络拓扑构建数据中心，网络功耗节约85%［4］。2011年，Microsoft基于IB组建高性能数据中心支持其BingMaps应用，与传统基于以太网的架构相比节约80%的功耗和50%的成本［5］oStanford课题组通过IB互联分布式DRAM实现了高性能数据中心存储系统［6］o在大规模数据中心网络中，网络的故障率呈指数增加，长期的实践［7］表明，故障率随着网络中节点数快速增加，例如，从服务节点故障的角度看，服务单点可靠性为99.99%,按照10000级的规模计算则网络故障率为63%,若单点可靠性为99.9%,则网络故障率几乎达到100%。大规模数据中心网络运行的应用通常対网络性能要求严格，需要管理者能更加实时、精确地掌握全网态势和端到端的通信性能，在网络性能下降之后及时发现和定位故障和网络拥塞，TB网络在人规模数据中心网络中的应用越来越广泛，研究面向大规模IB网络的故障诊断方法，保持和提高IB网络运行的健壮性，提高网络的修复能力，保障网络上关键任务的成功完成非常重要。1相关研究近年来针对网络故障的诊断方法已经进行了大量的研究。出现了以贝叶斯网络方法、数据挖掘方法等为主的故障诊断方法。文献［8］提出了一种基于拉格朗口和次梯度法的网络故障诊断方法（novellocationapproachbasedonLagrangianRelaxationandSubgradientMethod,LRSM),该方法对现在的二分图故障传播模型进行改进，加入虚假故障因素，在改进二分图模型的基础上提出了故障定位问题的01最优化描述，并利用拉格朗日松弛法和次梯度法对问题进行求解，冇效提高了分类检测精度和---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---减少了诊断时间。文献［9］提出了一种基于谱图理论的故障诊断算法(AlarmCorrelationAlgorithmbasedonSpectralGraphtheory,ACASG),建立了时序告警关联数据模型，将告警数据看作一个高维空间，具有相关特性的告警是隐含在该空间中的局部结构，通过谱图理论发现高维数据空间中潜在的低维映射结构，通过分析低维空间中点结构之间的相似性，实现告警数据的可视化显示，该方法不仅可以发现告警的相关性，而且还可以通过分析谱图的变化预测定位网络中发生的故障。文献［10］针对网络层和数据链路层，为简化故障决策算法、降低误报率，提出了一种基于粗糙神经网络的故障诊断算法(RoughArtificialNeuralNetwork,RANN)和分层故障诊断思想，通过神经网络来逼近故障诊断这种映射关系,实现对故障的分类，利用正域的概念，去除兀余属性，求...