WO2016023437A1 - 网络拓扑发现方法和设备 - Google Patents

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WO2016023437A1
WO2016023437A1 PCT/CN2015/086151 CN2015086151W WO2016023437A1 WO 2016023437 A1 WO2016023437 A1 WO 2016023437A1 CN 2015086151 W CN2015086151 W CN 2015086151W WO 2016023437 A1 WO2016023437 A1 WO 2016023437A1
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WO
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port
link
ports
network
links
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PCT/CN2015/086151
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English (en)
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袁玉林
叶智明
樊晓佶
Original Assignee
华为技术有限公司
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/12—Discovery or management of network topologies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/70—Routing based on monitoring results
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0805—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability
    • H04L43/0811—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability by checking connectivity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/02—Topology update or discovery

Definitions

  • the embodiments of the present invention relate to the field of network connection detection, and in particular, to a network topology discovery method and device.
  • the operator needs to evaluate and optimize the network. It is necessary to analyze the network elements in the network and the service status, such as collecting network element configuration information, collecting port traffic information, performing port capacity evaluation, and discovering traffic overload. Port, expand it or adjust the traffic path.
  • the optimization analysis tool When using the optimization analysis tool to evaluate and optimize the network, it is necessary to rely on the optimization analysis tool to restore the network topology. Based on the network topology, network traffic assessment, service evaluation, simulation, and the results of the evaluation analysis of the network based on the network topology display can be performed.
  • the method for discovering the network topology in the prior art is: collecting network feature data of the network element of the network to be analyzed, calculating the link set corresponding to the algorithm according to the collected network feature data and the corresponding network topology discovery algorithm, and obtaining the network.
  • Topology For example, the network feature data includes a port Internet Protocol (IP) address, a port alias, etc., and the network topology based on the port IP address can be calculated according to the port IP address and the port IP address topology discovery algorithm, or according to the port alias.
  • IP Internet Protocol
  • the port alias topology matching algorithm calculates the network topology based on the characteristics of the port alias, or according to the Cisco Discovery Protocol (CDP), the network topology based on the Cisco device networking (the protocol only supports Cisco devices), etc. .
  • CDP Cisco Discovery Protocol
  • the devices of different vendors in the network to be analyzed may not support the network topology discovery using the network features, thereby implementing the network topology.
  • the accuracy of discovery is low.
  • the network to be analyzed uses multiple network feature data for network topology discovery, it is necessary to collect a large number of multiple types. Types of network feature data that consume more network resources.
  • the network topology discovery method and device provided by the embodiments of the present invention do not need to collect multiple types of network feature data, thereby reducing the consumption of network resources, and can reduce the network topology that cannot be accurately provided because the network to be analyzed cannot provide certain network feature data. The situation found.
  • an embodiment of the present invention provides a network topology discovery method, where the method includes:
  • a link set of each port in the second port set is obtained by: selecting one port in the second port set as one port of the link, and selecting Each port outside the selected port serves as another port of the link to obtain respective links corresponding to the selected port, and a set consisting of the respective links is used as a link of the selected port a set; wherein the link is a link consisting of two ports;
  • the status information of the port includes:
  • the similarity value of the status information includes: one of the two ports The similarity value of the data transmission rate of one port to the data reception rate of the other of the two ports.
  • the network topology of the network includes:
  • the similarity algorithm is an average deviation algorithm, and correspondingly, according to the similarity algorithm and the second port set
  • the status information of each port, and the similarity values of the status information of the two ports included in each link in the link set of each port in the second port set are:
  • r is the similarity value
  • a is the average deviation
  • a and K are both preset values.
  • the similarity algorithm is a Pearson correlation coefficient algorithm, a least squares method, or a dynamic time-based DTW algorithm, and accordingly, Obtaining, according to the similarity algorithm and the state information of each port in the second port set, the state information of the two ports included in each link in the link set of each port in the second port set Values include:
  • the merging the same link includes:
  • the operation further includes: deleting the link with the largest similarity value in the at least two links and deleting the After the rest of the link,
  • a link with a similarity value greater than a preset threshold is selected.
  • the embodiment of the present invention provides a network topology discovery device, where the device includes:
  • the collecting unit is configured to collect state information of all the ports of the network element of the network to be analyzed, and if the port state of all the ports is always a closed port, deleting the state in the first port formed by all the ports Obtaining a second port set for the port that is always closed; wherein, if none of the ports has a port state that is always a closed port, the first port set is equal to the second port set;
  • a first acquiring unit configured to obtain, in the second port set, a link set of each port in the second port set according to the following method: selecting one port in the second port set as one of the links a port, and selecting each port other than the selected port as another port of the link to obtain respective links corresponding to the selected port, and using the set of the respective links as the a link set of the selected port; wherein the link is a link consisting of two ports;
  • a second acquiring unit configured to acquire, according to the similarity algorithm and state information of each port in the second port set, two ports included in each link in the link set of each port in the second port set The similarity value of the status information
  • a third acquiring unit configured to acquire, in a link set of each port in the second port set, a link with the highest similarity value as an alternate chain of each port in the second port set road;
  • Obtaining a topology unit configured to acquire a network topology of the network to be analyzed according to an alternate link of each port in the second port set.
  • the status information of the port includes:
  • the similarity value of the status information includes a similarity value of a data transmission rate of one of the two ports and a data reception rate of the other of the two ports.
  • the acquiring the topology unit is specifically used to:
  • the second obtaining unit is specifically configured to:
  • the similarity algorithm is an average deviation algorithm, and correspondingly, the data transmission rate of one of the two ports included in each link of the link set of each port is acquired according to the average deviation algorithm, and the two ports are The average deviation of the data reception rate of the other port; obtaining the similarity value according to the conversion formula of the average deviation and the similarity value; the conversion formula includes:
  • r is the similarity value
  • a is the average deviation
  • a and K are both preset values.
  • the second acquiring unit is specifically configured to:
  • the similarity algorithm is a Pearson correlation coefficient algorithm, a least squares method or a dynamic time registration DTW algorithm, and accordingly, according to the state information of each port and the Pearson correlation coefficient algorithm, least squares method or dynamic time registration
  • the DTW algorithm acquires a similarity value between a data transmission rate of one of the two ports included in each link of the link set of each port and a data reception rate of the other of the two ports.
  • the acquiring the topology unit is specifically used to:
  • the acquiring the topology unit is specifically used to:
  • the network topology discovery method and device provided by the embodiment of the present invention firstly collect state information of all ports of the network element to be analyzed, if the port state of all ports is always the closed end Port, in the first port set consisting of all ports, the second port set is obtained by deleting the port state that has been closed for the port; wherein if there is no port in all ports that has been closed, the first port set and the second port Set equal; then in the second port set, obtain the link set of each port in the second port set as follows: select one port in the second port set as one port of the link, and select the selected port Each port is used as the other port of the link to obtain each link corresponding to the selected port, and the set consisting of each link is used as the link set of the selected port; wherein the link is composed of two ports Linking the similarity value of the state information of the two ports included in each link of the link set of each port in the second port set according to the similarity algorithm and the state information of each port in the second port set In the link set of each port in
  • FIG. 1 is a schematic flowchart 1 of a network topology discovery method according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 2 is a schematic diagram of an actual network topology of a network to be analyzed assumed in an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a schematic flowchart 2 of a network topology discovery method according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 4 is a schematic structural diagram 1 of a network topology discovery device according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram 2 of a network topology discovery device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the network topology discovery method provided by the embodiment of the present invention is as shown in FIG. 1 , and the method includes:
  • Step 101 Collect state information of all ports of the network element to be analyzed. If the port status of all ports is always a closed port, delete the port whose port status is always closed on the first port set of all ports. A two-port set; wherein, if none of the ports have a port whose port state is always closed, the first port set is equal to the second port set.
  • Step 102 In the second port set, obtain a link set of each port in the second port set according to the following method: select one port in the second port set as one port of the link, and select a port other than the selected port. Each port serves as another port of the link to obtain each link corresponding to the selected port, and a set consisting of each link is used as a link set of the selected port; wherein the link is composed of two ports link.
  • Step 103 Acquire, according to the similarity algorithm and the state information of each port in the second port set, the similarity value of the state information of the two ports included in each link in the link set of each port in the second port set.
  • Step 104 In the link set of each port in the second port set, obtain the link with the highest similarity value as the candidate link of each port in the second port set.
  • Step 105 Acquire an network topology of the network to be analyzed according to an alternate link of each port in the second port set.
  • the network topology discovery method provided by the embodiment of the present invention firstly collects the state information of all the ports of the network element to be analyzed, and if the port state of all the ports is always the closed port, the first port group composed of all the ports is deleted.
  • the second port set is obtained by the port whose port status is always closed; wherein if none of the ports has a port state that is always closed, the first port set is equal to the second port set; then in the second port set, press the following
  • the method obtains a link set of each port in the second port set: one port is selected in the second port set as one end of the link Port, and select each port except the selected port as the other port of the link to obtain each link corresponding to the selected port, and the set consisting of each link is used as the link set of the selected port;
  • the link is a link composed of two ports; according to the similarity algorithm and the state information of each port in the second port set, two links included in each link of the link set of each port in the second port set are acquired
  • the similarity value of the status information of each port; in the link set of each port in the second port set, the link with the highest similarity value is obtained as the candidate link of each port in the second port set;
  • the alternate link of each port in the two-port set acquires the network topology of the network to be analyzed.
  • the network topology discovery is performed based on the basic state information of the network element ports supported by the vendors. It is not necessary to collect multiple types of network feature data, which reduces the consumption of network resources and improves the accuracy of network topology discovery.
  • the network element is a network element or node in a network system
  • the unit is a device capable of independently performing one or several functions.
  • a base station is a network element; an entity that can perform a function alone can become a network element, and a switch, a router, etc. also belong to a network element, and the link can be a physical link or a logical link.
  • Port DOWN refers to port DOWN. Specifically, port DOWN can be either physical DOWN or port protocol DOWN.
  • the actual network topology of the network to be analyzed is shown in Figure 2.
  • the network topology discovery method provided by the embodiment of the present invention based on the foregoing content includes:
  • Step 201 Collect state information of all ports of the network element to be analyzed. If the port status of all the ports is always a closed port, delete the port whose port status is always closed on the first port set of all ports. A two-port set; wherein, if none of the ports have a port whose port state is always closed, the first port set is equal to the second port set.
  • the status information of the port includes: a data sending rate of the port in each statistical period and a data receiving rate of the port in each statistical period.
  • the data transmission rate and the data receiving rate of the 12 ports of the three network elements to be analyzed are collected every 15 minutes, and 96 cycles are collected, as shown in Table 1:
  • Delete the data collected by the port in Table 1 and the data receiving rate is zero, that is, the port whose port status is DOWN.
  • Delete the port P 12 and P in the first port set of all ports. 14 , P 23 and P 31 get the second port set as ⁇ P 11 , P 13 , P 21 , P 22 , P 24 , P 32 , P 33 , P 34 ⁇ , as shown in Table 2:
  • Step 202 In the second port set, obtain a link set of each port in the second port set according to the following method: select one port in the second port set as one port of the link, and select a port other than the selected port. Each port serves as another port of the link to obtain each link corresponding to the selected port, and a set consisting of each link is used as a link set of the selected port; wherein the link is composed of two ports link.
  • P 11 is a set of links ⁇ (P 11, P 13) , (P 11, P 21), (P 11, P 22), (P 11 , P 24 ), (P 11 , P 32 ), (P 11 , P 33 ) ⁇ , wherein (P 11 , P 13 ) indicates that the link is composed of P 11 and P 13 , and the link of P 11 is concentrated. Port P 11 is included in each link.
  • Step 203 Obtain the status information of each port according to the similarity algorithm and the second port set. The similarity value of the state information of the two ports included in each link of the link set of each port in the second port set is taken.
  • the similarity algorithm is an average deviation algorithm, and accordingly, the data transmission rate of one of the two ports included in each link of each port in the link set of each port is acquired according to the average deviation algorithm, and another of the two ports The average deviation of the data reception rate of a port; obtaining the similarity value of the state information between the two ports included in each link according to the conversion formula of the average deviation and the similarity value; the conversion formula includes:
  • r is the similarity value
  • a is the average deviation
  • a and K are both preset values.
  • the average deviation between P 11 and P 21 is described by taking the link (P 11 , P 21 ) in the link set of P 11 in Table 3 as an example, where P 11 is a transmission port and P 21 is a receiving port. .
  • the similarity algorithm in the implementation of the present invention includes not only the above-mentioned average deviation algorithm, but also a Pearson correlation coefficient algorithm, a least squares algorithm, and a Dynamic Time Warping (DTW) algorithm.
  • DTW Dynamic Time Warping
  • a person skilled in the art can calculate each of the parameters according to the parameters provided in this embodiment by using the above algorithm.
  • the similarity of the state information between the two ports included in the link is not described here.
  • the algorithm used in the calculation is not limited in the embodiment of the present invention, and those skilled in the art may choose the appropriate algorithm.
  • Step 204 In the link set of each port in the second port set, obtain the link with the highest similarity value as the candidate link of each port in the second port set.
  • the link with the smallest average deviation is used as the alternate link of the any port, and the alternate link of each port is obtained in turn.
  • the relative average deviation of P 11 and P 21 is less than 30%, and the link (P 11 , P 21 ) is used as an alternative link of P 11 .
  • Step 205, step 206, and step 207 are performed by using an alternate link set consisting of an alternate link of each port in the second port set. It should be noted that the order of step 205, step 206, and step 207 can be interchanged. This embodiment of the present invention does not limit this, and those skilled in the art In actual implementation, the staff can select the order according to their needs.
  • Step 205 Combine the same link, and use the minimum value of the similarity values of the multiple identical links as the similarity value of the link retained after the merge, where the same link includes: two included At least two links with the same port.
  • the same links in each port candidate link in the second port set are merged, for example, (P 11 , P 21 ) is combined with (P 21 , P 11 ), due to similarity
  • the degree value is inversely proportional to the average deviation, and the maximum value of 2.4777 among the average deviations corresponding to (P 11 , P 21 ) and (P 21 , P 11 ) is taken as the average deviation of (P 21 , P 11 ) retained after the combination.
  • Step 206 For at least two links having the same port, retain the link with the highest similarity value in at least two links and delete the remaining links.
  • Step 207 Select a link whose similarity value is greater than a preset threshold, and obtain a link set of the network to be analyzed.
  • the similarity value of each link shown in Table 5 is compared with a preset threshold. Assuming a preset threshold of 10, a link with a similarity value greater than 10 is selected, and a link set of the network to be analyzed is obtained. ⁇ (P 21 , P 11 ), (P 22 , P 32 ), (P 13 , P 33 ) ⁇ .
  • Step 208 Acquire a network topology of the network to be analyzed according to each link in the link set of the network to be analyzed.
  • each link of the link set ⁇ (P 21 , P 11 ), (P 22 , P 32 ), (P 13 , P 33 ) ⁇ of the network to be analyzed obtained according to step 207 can be obtained for analysis.
  • the network topology of the network the port P 11 of the network element N1 is connected to the port P 21 of the network element N2, the port P 22 of the network element N2 is connected to the port P 32 of the network element N3, and the port P 33 and the network element N1 of the network element N3 are connected.
  • Port P 13 is connected. It can be seen that the network topology of the network to be analyzed obtained according to the technical solution provided by the foregoing embodiment is consistent with the actual network topology of the network to be analyzed shown in FIG. 2.
  • the network topology discovery method provided by the embodiment of the present invention only needs to collect independent state information of the port, such as traffic characteristic information, and the independent state information of the port is independent of the vendor of the device, and the traffic characteristics of the port.
  • the data is easy to obtain and can accurately reflect the relationship between the port and the port.
  • the analysis accuracy of the traffic characteristic data of the port is also high, compared to the scenario of the single network feature data of the prior art. Restricted, multiple network feature data needs to collect a large amount of data and consume network resources.
  • the technical solution provided by the embodiment of the present invention is simple and efficient, the amount of collected data is small, and the waste of network resources is relatively small.
  • the port-based traffic characteristic information is implemented.
  • the status parameter of the port at different time points, the alarm information of the port, and/or the log information may also be used.
  • the network topology of the network to be analyzed is determined, and the alarm information and/or the log information of the network element port is collected.
  • the information indicating the port status is UP/DOWN and the error information of the port data are extracted from the alarm information of the port.
  • the status parameters include physical UP/DOWN or protocol UP/DOWN.
  • the status of two ports at different time points is calculated according to state change parameters, alarm information and/or log information and similarity algorithms of two different ports at different time points.
  • the changed similarity value determines two ports whose similarity value exceeds the preset threshold as interconnected ports, and finally obtains the network topology of the network to be analyzed according to each port connected to each other.
  • the network topology discovery method provided by the embodiment of the present invention firstly collects the state information of all the ports of the network element to be analyzed, and if the port state of all the ports is always the closed port, the first port group composed of all the ports is deleted.
  • the second port set is obtained by the port whose port status is always closed; wherein if none of the ports has a port state that is always closed, the first port set is equal to the second port set; then in the second port set, press the following
  • the method obtains a link set of each port in the second port set: one port in the second port set is selected as one port of the link, and each port except the selected port is selected as another port of the link to obtain Each link corresponding to the selected port, the set consisting of each link is used as the link of the selected port
  • the link is a link composed of two ports; according to the similarity algorithm and the state information of each port in the second port set, each link in the link set of each port in the second port set is obtained.
  • the similarity value of the path for at least two links with the same port, retains the link with the highest similarity value in at least two links and deletes the remaining links, and selects the similarity value to be greater than the second preset.
  • the threshold link obtains the link set of the network to be analyzed, and finally obtains the network topology of the network to be analyzed according to each link of the link set of the network to be analyzed.
  • the network topology discovery is performed based on the basic state information of the network element ports supported by the vendors. It is not necessary to collect multiple types of network feature data, which reduces the consumption of network resources and improves the accuracy of network topology discovery.
  • the embodiment of the present invention provides a network topology discovery device 00.
  • the device 00 includes:
  • the collecting unit 10 is configured to collect status information of all ports of the network element of the network to be analyzed. If the port status of all the ports is always a closed port, the port status of the first port group formed by all the ports is always closed. The port obtains the second port set; wherein if none of the ports have a port state that is always closed, the first port set is equal to the second port set.
  • the first obtaining unit 20 is configured to obtain, in the second port set, a link set of each port in the second port set according to the following method: selecting one port in the second port set as one port of the link, and selecting Each port outside the selected port serves as another port of the link to obtain each link corresponding to the selected port, and a set consisting of each link is used as a link set of the selected port; wherein, the link is A link consisting of two ports.
  • the second obtaining unit 30 is configured to acquire, according to the similarity algorithm and the state information of each port in the second port set, status information of two ports included in each link in the link set of each port in the second port set. Similarity value.
  • the third obtaining unit 40 is configured to obtain, in a link set of each port in the second port set, a link with the highest similarity value as an alternate link of each port in the second port set.
  • the acquiring topology unit 50 is configured to obtain a network topology of the network to be analyzed according to an alternate link of each port in the second port set.
  • the status information of the port includes:
  • the similarity value includes a similarity value of a data transmission rate of one of the two ports and a data reception rate of the other of the two ports.
  • the acquiring topology unit 50 is specifically configured to:
  • the network topology of the network to be analyzed is obtained according to each link in the link set of the network to be analyzed.
  • the second obtaining unit 30 is specifically configured to:
  • the similarity algorithm is an average deviation algorithm, and correspondingly, according to the average deviation algorithm, the data transmission rate of one of the two ports included in each link of each port in the link set is acquired with the other of the two ports.
  • the average deviation of the data reception rate; the similarity value is obtained according to the conversion formula of the average deviation and the similarity value; the conversion formula includes:
  • r is the similarity value
  • a is the average deviation
  • a and K are both preset values.
  • the second obtaining unit 30 is further configured to:
  • the similarity algorithm is Pearson correlation coefficient algorithm, least squares method or dynamic time-based DTW algorithm.
  • the acquiring topology unit 50 is further configured to:
  • Performing operations on an alternate link set composed of candidate links of each port in the second port set obtaining a link set of the network to be analyzed, including: merging the same link in the candidate link set, and The minimum value of the similarity values of the same links is the similarity value of the links retained after the combination. For at least two links with only one port being the same, the minimum similarity value is retained in at least two links. Link and delete the remaining links, where the same link is at least two links that contain the same two ports;
  • the network topology of the network to be analyzed is obtained according to each link in the link set of the network to be analyzed.
  • the acquiring topology unit 50 is further configured to:
  • the network topology of the network to be analyzed is obtained according to each link in the link set of the network to be analyzed.
  • the network topology discovery device first collects the state information of all the ports of the network element to be analyzed, and if the port state of all the ports is always the closed port, the first port group composed of all the ports is deleted.
  • the second port set is obtained by the port whose port status is always closed; wherein if none of the ports has a port state that is always closed, the first port set is equal to the second port set; then in the second port set, press the following
  • the method obtains a link set of each port in the second port set: one port in the second port set is selected as one port of the link, and each port except the selected port is selected as another port of the link to obtain Each link corresponding to the selected port, the set consisting of each link is used as the link set of the selected port; wherein the link is a link composed of two ports; according to the similarity algorithm and the second port set Status information of each port, obtaining status information of two ports included in each link of the link set of each port in the second port set Similarity value; concentrated link port
  • the embodiment of the present invention further provides a network topology discovery device 90.
  • the device 90 includes: a bus 94; and a processor 91, a memory 92 and an interface 93 connected to the bus 94, wherein the interface 93 is used for Communication; the memory 92 is for storing instructions, and the processor 91 is configured to execute the instructions for:
  • the link set of each port in the second port set is obtained as follows: one port is selected as a port of the link in the second port set, and each port except the selected port is selected. As another port of the link to obtain each link corresponding to the selected port, a set consisting of each link is used as a link set of the selected port; wherein the link is a link composed of two ports;
  • the network topology of the network to be analyzed is obtained according to an alternate link of each port in the second port set.
  • the status information of the port includes:
  • the similarity value includes: data of one of the two ports The similarity between the transmission rate and the data reception rate of the other of the two ports.
  • the processor 91 is configured to: obtain the network topology of the network to be analyzed according to the candidate link of each port in the second port set, and specifically include:
  • Performing operations on an alternate link set composed of candidate links of each port in the second port set to obtain a link set of the network to be analyzed the operations include: merging the same link, and having the same link for only one port At least two links retaining the link with the highest similarity value in at least two links and deleting the remaining links, where the same link is at least two links including the same two ports;
  • the network topology of the network to be analyzed is obtained according to each link in the link set of the network to be analyzed.
  • the processor 91 executes the instruction, according to the similarity algorithm and the state information of each port in the second port set, acquiring two links included in each link of the link set of each port in the second port set.
  • the similarity value of the state information of the port, the similarity algorithm is an average deviation algorithm, and correspondingly, specifically, may include:
  • the conversion formula of the similarity value obtains the similarity value; the conversion formula includes:
  • r is the similarity value
  • a is the average deviation
  • a and K are both preset values.
  • the processor 91 executes the instruction, according to the similarity algorithm and the state information of each port in the second port set, acquiring two links included in each link of the link set of each port in the second port set.
  • the similarity value of the state information of the port, the similarity algorithm is a Pearson correlation coefficient algorithm, a least squares method or a dynamic time-based DTW algorithm, and correspondingly, the specificity may include:
  • the processor 91 is configured to use the instruction to merge the same link, and specifically includes:
  • the same link is merged in the candidate link set, and the minimum value of the respective similarity values of the plurality of identical links is taken as the similarity value of the link retained after the merge.
  • the processor 91 is configured to perform an operation on the candidate link set of the candidate link of each port in the second port set to obtain a link set of the network to be analyzed, and the operation further includes: After the link with the highest similarity value in at least two links is retained and the remaining links are deleted, the link whose similarity value is greater than the preset threshold is selected.
  • the network topology discovery device first collects the state information of all the ports of the network element to be analyzed, and if the port state of all the ports is always the closed port, the first port group composed of all the ports is deleted.
  • the second port set is obtained by the port whose port status is always closed; wherein if none of the ports has a port state that is always closed, the first port set is equal to the second port set; then in the second port set, press the following
  • the method obtains a link set of each port in the second port set: one port in the second port set is selected as one port of the link, and each port except the selected port is selected as another port of the link to obtain Each link corresponding to the selected port, the set consisting of each link is used as the link set of the selected port; wherein the link is a link composed of two ports; according to the similarity algorithm and the second port set Status information of each port, obtaining status information of two ports included in each link of the link set of each port in the second port set Similarity value; in the link
  • the aforementioned program can be stored in a computer readable storage medium.
  • the program when executed, performs the steps including the foregoing method embodiments; and the foregoing storage medium includes various media that can store program codes, such as a ROM, a RAM, a magnetic disk, or an optical disk.

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Abstract

本发明实施例提供的网络拓扑发现方法和设备，无需采集多种类型的网络特征数据，降低了网络资源的消耗，能够提高网络拓扑发现的准确率。具体方案为：采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息并删除端口状态一直为关闭的端口得到所需端口集，获取该端口集中每个端口的链路集以及该链路集其中各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值，将每个端口的链路集中相似度值最大的链路作为每个端口的备选链路，然后根据每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑。本发明实施例用于网络拓扑发现。

Description

网络拓扑发现方法和设备
本申请要求于2014年8月12日提交中国专利局、申请号为201410395691.X、发明名称为“网络拓扑发现方法和设备”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本发明实施例涉及网络连接检测领域，尤其涉及一种网络拓扑发现方法和设备。
背景技术
在网络评估优化阶段，运营商需要对网络进行评估和优化，需要分析网络中的网元，以及业务状态，比如：采集网元配置信息、采集端口流量信息，进行端口容量评估，发现流量过载的端口，对其进行扩容或者调整流量路径。使用优化分析工具对网络进行评估优化时，需要依赖优化分析工具还原网络拓扑，基于网络拓扑才能进行网络流量评估、业务评估、仿真，以及基于网络拓扑显示对网络的评估分析的结果。
现有技术中的网络拓扑发现的方法是：采集待分析网络的网元的网络特征数据，根据采集到的网络特征数据以及对应的网络拓扑发现算法计算得到对应该算法的链路集合进而得到网络拓扑。例如：网络特征数据包括端口互联网协议(Internet Protocol，IP)地址、端口别名等，可以根据端口IP地址以及端口IP地址拓扑发现算法计算得到基于端口IP地址这一特征的网络拓扑，或根据端口别名以及端口别名拓扑匹配算法计算得到基于端口别名这一特征的网络拓扑，或根据思科发现协议(Cisco Discovery Protocol，CDP)可以得到基于思科设备组网(该协议仅支持思科设备)的网络拓扑等等。
在现有技术中，对于待分析网络基于单一一种网络特征数据进行网络拓扑发现时，由于待分析网络中的不同厂商的设备可能不支持利用该种网络特征进行网络拓扑发现，从而网络拓扑发现的准确率低，另外在对待分析网络使用多种网络特征数据进行网络拓扑发现时，则需要采集大量多种 类型的网络特征数据，消耗更多的网络资源。
发明内容
本发明实施例提供的网络拓扑发现方法和设备，无需采集多种类型的网络特征数据，降低了网络资源的消耗，可以减少由于待分析网络不能提供某种特定网络特征数据从而无法准确进行网络拓扑发现的情况。
第一方面，本发明实施例提供一种网络拓扑发现方法，所述方法包括：
采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所述所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所述所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所述所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则所述第一端口集与所述第二端口集相等；
在所述第二端口集中，按下述方法得到所述第二端口集中每个端口的链路集：在所述第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除所述选定的端口外的各个端口作为所述链路的另一端口从而得到所述选定的端口对应的各个链路，将由所述各个链路组成的集合作为所述选定的端口的链路集；其中，所述链路为由两个端口组成的链路；
根据相似度算法和所述第二端口集中的每个端口的状态信息，获取所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；
在所述第二端口集中的每个端口的链路集中，获取所述相似度值最大的链路作为所述第二端口集中的每个端口的备选链路；
根据所述第二端口集中的每个端口的备选链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述端口的状态信息包括：
端口在各个统计周期内的数据发送速率和端口在所述各个统计周期内的数据接收速率；对应的，所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：所述两个端口中的一 个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述根据所述第二端口集中的每个端口的备选链路获取所述待分析网络的网络拓扑包括：
通过对所述第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到所述待分析网络的链路集，所述操作包括：合并相同的链路，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，其中，所述相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
根据所述待分析网络的链路集中的每个链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述相似度算法为平均偏差算法，相应地，所述根据相似度算法和所述第二端口集中的每个端口的状态信息，获取所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：
根据平均偏差算法获取所述每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的平均偏差；根据所述平均偏差与所述相似度值的转换公式获取所述相似度值；所述转换公式包括：
Figure PCTCN2015086151-appb-000001
其中，r为所述相似度值，a为所述平均偏差，A和K均为预设值。
结合第一方面的第一种可能的实现方式，，在第四种可能的实现方式中，所述相似度算法为皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，相应地，所述根据相似度算法和所述第二端口集中的每个端口的状态信息，获取所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：
根据所述每个端口的状态信息以及皮尔森相关系数算法、最小二乘法 或动态时间归准DTW算法，获取所述每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
结合第一方面，在第五种可能的实现方式中，所述合并相同的链路包括：
合并所述备选链路集中相同的链路，并将所述多个相同的链路各自的相似度值中的最小值作为所述合并后保留的链路的相似度值。
结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，所述操作还包括：在所述保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路之后，
挑选出相似度值大于预设阈值的链路。
第二方面，本发明实施例提供一种网络拓扑发现设备，所述设备包括：
采集单元，用于采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所述所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所述所有端口组成的第一端口集中删除所述状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所述所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则所述第一端口集与所述第二端口集相等；
第一获取单元，用于在所述第二端口集中，按下述方法得到所述第二端口集中每个端口的链路集：在所述第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除所述选定的端口外的各个端口作为所述链路的另一端口从而得到所述选定的端口对应的各个链路，将由所述各个链路组成的集合作为所述选定的端口的链路集；其中，所述链路为由两个端口组成的链路；
第二获取单元，用于根据相似度算法和所述第二端口集中的每个端口的状态信息，获取所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；
第三获取单元，用于在所述第二端口集中的每个端口的链路集中，获取所述相似度值最大的链路作为所述第二端口集中的每个端口的备选链 路；
获取拓扑单元，用于根据所述第二端口集中的每个端口的备选链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述端口的状态信息包括：
端口在各个统计周期内的数据发送速率和端口在所述各个统计周期内的数据接收速率；对应的，所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：所述两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
结合第二方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述获取拓扑单元具体用于：
通过对所述第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到所述待分析网络的链路集，所述操作包括：合并相同的链路，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，其中，所述相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
根据所述待分析网络的链路集中的每个链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述第二获取单元具体用于：
所述相似度算法为平均偏差算法，相应地，根据平均偏差算法获取所述每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的平均偏差；根据所述平均偏差与所述相似度值的转换公式获取所述相似度值；所述转换公式包括：
Figure PCTCN2015086151-appb-000002
其中，r为所述相似度值，a为所述平均偏差，A和K均为预设值。
结合第二方面的第一种可能的实现方式，，在第四种可能的实现方式中，所述第二获取单元具体用于：
所述相似度算法为皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，相应地，根据所述每个端口的状态信息以及皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，获取所述每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述获取拓扑单元具体用于：
通过对所述第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到所述待分析网络的链路集，所述操作包括：合并所述备选链路集中相同的链路，并将所述多个相同的链路各自的相似度值中的最小值作为所述合并后保留的链路的相似度值，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，其中，所述相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
根据所述待分析网络的链路集中的每个链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，所述获取拓扑单元具体用于：
通过对所述第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到所述待分析网络的链路集，所述操作包括：合并相同的链路，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，挑选出相似度值大于预设阈值的链路，其中，所述相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
根据所述待分析网络的链路集中的每个链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
本发明实施例提供的网络拓扑发现方法和设备，首先采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端 口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等；然后在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路集；其中，链路为由两个端口组成的链路；根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的备选链路；最后根据第二端口集中的每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑。这样，基于各厂商都支持的网元端口基本的状态信息进行网络拓扑发现，无需采集多种类型的网络特征数据，降低了网络资源的消耗，还可以提高网络拓扑发现的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的网络拓扑发现方法的流程示意图一；
图2为本发明实施例中假设的待分析网络实际的网络拓扑；
图3为本发明实施例提供的网络拓扑发现方法的流程示意图二；
图4为本发明实施例提供的网络拓扑发现设备的结构示意图一；
图5为本发明实施例提供的网络拓扑发现设备的结构示意图二。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描 述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的网络拓扑发现方法,如图1所示，该方法包括：
步骤101、采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等。
具体的，端口在各个统计周期内的数据发送速率和端口在各个统计周期内的数据接收速率。
步骤102、在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路集；其中，链路为由两个端口组成的链路。
步骤103、根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值。
步骤104在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的备选链路。
步骤105、根据第二端口集中的每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑。
本发明实施例提供的网络拓扑发现方法，首先采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等；然后在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端 口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路集；其中，链路为由两个端口组成的链路；根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的备选链路；最后根据第二端口集中的每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑。这样，基于各厂商都支持的网元端口基本的状态信息进行网络拓扑发现，无需采集多种类型的网络特征数据，降低了网络资源的消耗，还可以提高网络拓扑发现的准确率。
为了使本领域技术人员能够更清楚地理解本发明实施例提供的技术方案，下面通过具体的实施例，对本发明的实施例提供的网络拓扑发现方法进行详细说明：
在介绍本实施例提供的技术方案前，对技术方案中的一些基本内容做简单介绍如下：
在本实施例提供的技术方案中，网元就是一个网络系统中的某个网络单元或者节点，该单元是能独立完成一种或几种功能的设备。例如：在GSM网络系统中，一个基站就是一个网元；能单独完成一项功能的实体就可以成为一个网元，交换机、路由器等也属于网元，链路可以是物理链路或逻辑链路，端口关闭是指端口DOWN，具体的，端口DOWN可以是端口物理DOWN也可以是端口协议DOWN。
定义待分析网络的所有网元组成的集合为N＝{N1，N2，...，Nn}；所有网元的所有物理端口组成的集合为P；其中，第i个网元Ni的第j个物理端口记为Pij，i的范围为[1，n]，j的范围为[1，m]，m为网元Ni对应的物理端口个数，不同网元的m取值可以不同。
为了方便阐述本发明实施例提供的技术方案，在下面的实施例中，假设待分析网络的网元个数为3(即n＝3)，所有网元组成的集合为N＝{N1，N2，N3}，每个网元的端口个数为4个(即m＝4)，所有网元的所有物理端口组成的集合为P＝{P11，P12，P13，P14，P21，P22，P23，P24，P31，P32，P33，P34}。假设待分析网络实际的网络拓扑如图2所示。
如图3所示，为基于上述内容的本发明实施例提供的网络拓扑发现方法，该方法包括：
步骤201、采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等。
具体的，端口的状态信息包括：端口在各个统计周期内的数据发送速率和端口在各个统计周期内的数据接收速率。
示例性的，采集待分析网络3个网元12个端口在各个统计周期内的数据发送速率以及数据接收速率，每15分钟采集一次，采集96个周期，如表格1所示：
表格1
Figure PCTCN2015086151-appb-000003
对表格1中端口在各个统计周期内的数据发送速率以及数据接收速率均为零也即端口状态为DOWN的端口的采集的数据删除，在所有端口组成的第一端口集中删除端口P12、P14、P23和P31得到第二端口集为{P11，P13， P21，P22，P24，P32，P33，P34}，如表格2所示：
表格2
Figure PCTCN2015086151-appb-000004
步骤202、在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路集；其中，链路为由两个端口组成的链路。
示例性的，在第二端口集中，以P11为例，P11的链路集为{(P11，P13)，(P11，P21)，(P11，P22)，(P11，P24)，(P11，P32)，(P11，P33)}，其中，(P11，P13)表示该链路由P11和P13组成，P11的链路集中的每条链路中都包含端口P11。
步骤203、根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获 取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值。
具体的，相似度算法为平均偏差算法，相应地，根据平均偏差算法获取每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与两个端口中的另一个端口的数据接收速率的平均偏差；根据平均偏差与相似度值的转换公式获取各个链路包含的两个端口之间的状态信息的相似度值；转换公式包括：
Figure PCTCN2015086151-appb-000005
其中，r为相似度值，a为平均偏差，A和K均为预设值。
示例性的，如表格3所示：
表格3
Figure PCTCN2015086151-appb-000006
其中，以表格3中P11的链路集中的链路(P11，P21)为例对计算P11与P21的平均偏差进行说明，其中，P11为发送端口，P21为接收端口。
为了简化描述，参照表格2，以前三个周期数据举例：
首先根据平均偏差计算公式
Figure PCTCN2015086151-appb-000007
计算P11的数据发送速率以及P21的数据接收速率的平均偏差即：
|d1|＝|775-778|＝3
|d2|＝|777-779|＝3
|d3|＝|777-779|＝2
Figure PCTCN2015086151-appb-000008
需要说明的是，这里只计算了三个周期，表格3中计算了96个周期，P11的数据发送速率以及P21的数据接收速率的平均偏差是2.4666。
还需说明的是，本发明实施里中的相似度算法不仅包括上述的平均偏差算法，还包括皮尔森相关系数算法、最小二乘法算法以及动态时间归准(Dynamic Time Warping，DTW)算法等算法，计算每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口之间的状态信息的相似度值时，本领域普通技术人员可以根据本实施例中提供的参数利用上述的算法计算得到各个链路包含的两个端口之间的状态信息的相似度值，计算的详细过程在此不做赘述，本发明实施例对计算时采用的算法并不做限定，本领域技术人员可以根据实际需要选取合适的算法。
步骤204、在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的备选链路。
具体的，对于第二端口集中的每个端口中的任一端口的链路集，挑选出包含的两个端口的特征信息的平均偏差最小的链路；
根据最小的平均偏差以及平均偏差最小的链路的两个端口的状态特征信息计算两个端口各自的相对平均偏差；
若两个端口各自的相对平均偏差均小于预设门限，则将平均偏差最小的链路作为该任一端口的备选链路，依次得到每个端口的备选链路。
示例性的，根据表格3可以得到各个端口的链路集中平均偏差最小的链路。如表格4所示：
表格4
Figure PCTCN2015086151-appb-000009
其中，以P11的链路(P11，P21)为例对计算P11与P21各自的相对平均偏差的方法进行说明，其中，P11为发送端口，P21为接收端口，预设门限可以设定为30％。
为了简化描述，参照表格2，以前三个周期数据举例：
根据相对平均偏差计算公式
Figure PCTCN2015086151-appb-000010
计算P11与P21各自的相对平均偏差：
P11的数据发送速率的平均值
Figure PCTCN2015086151-appb-000011
P21的数据接收速率的平均值
Figure PCTCN2015086151-appb-000012
P11的数据发送速率以及P21的数据接收速率的平均偏差为
Figure PCTCN2015086151-appb-000013
P11的相对平均偏差
Figure PCTCN2015086151-appb-000014
同理计算P21的相对平均偏差
Figure PCTCN2015086151-appb-000015
P11与P21的相对平均偏差均小于30％，则将链路(P11，P21)作为P11的备选链路。
通过对第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行步骤205、步骤206和步骤207，需要说明的是，步骤205、步骤206和步骤207的顺序可以互相调换，本发明实施例中对此并不做限定，本领域技术人 员在实际实施时可以根据需要选择顺序。
步骤205、合并相同的链路，并将多个相同的链路各自的相似度值中的最小值作为合并后保留的链路的相似度值，其中，相同的链路包括：包含的两个端口均相同的至少两个链路。
示例性的，参考表格4，对于第二端口集中的每个端口备选链路中相同的链路进行合并，例如将(P11，P21)与(P21，P11)合并，由于相似度值与平均偏差成反比关系，将(P11，P21)与(P21，P11)对应的平均偏差中的最大值2.4777作为合并后保留的(P21，P11)的平均偏差。
步骤206、对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路。
示例性的，对只有一个端口相同的多个链路只保留相对偏差最小的链路；根据步骤203中的平均偏差与相似度值的转换公式(假设K取100)计算备选链路集中的各个链路的相似度值，如表格5所示：
表格5
端口的备选链路 链路的平均偏差 链路的相似度值
(P13，P33) 0.6111 100÷0.6111＝163.6393
(P21，P11) 2.4777 100÷2.4777＝40.3600
(P22，P32) 0.2111 100÷0.2111＝473.7091
(P34，P24) 186.2888 100÷186.2888＝0.5368
步骤207、挑选出相似度值大于预设阈值的链路，得到待分析网络的链路集。
示例性的，将表格5所示的各个链路的的相似度值与预设阈值比较，假设预设阈值为10，挑选出相似度值大于10的链路，得到待分析网络的链路集{(P21，P11)，(P22，P32)，(P13，P33)}。
步骤208、根据待分析网络的链路集中的每个链路获取待分析网络的网络拓扑。
示例性的，根据步骤207得到的待分析网络的链路集{(P21，P11)，(P22，P32)，(P13，P33)}的每个链路可以得到待分析网络的网络拓扑：网元N1的 端口P11与网元N2的端口P21相连，网元N2的端口P22与网元N3的端口P32相连，网元N3的端口P33与网元N1的端口P13相连。可以看出，根据上述实施例提供的技术方案得到的待分析网络的网络拓扑与图2所示的待分析网络的实际网络拓扑是一致的。
通过上述的实施例可以看出，采用本发明实施例提供的网络拓扑发现方法只需要采集端口的独立的状态信息例如流量特征信息，端口的独立的状态信息与设备的厂商无关，端口的流量特征数据容易获得并且能够准确反映端口与端口之间的联系，本发明实施例提供的技术方案中对端口的流量特征数据的分析准确率也较高，相较于现有技术单个网络特征数据的场景受限，多种网络特征数据需要采集大量数据耗费网络资源，本发明实施例提供的技术方案简单高效，采集数据量少，对网络资源的浪费比较少。
另外，上述实施例中是基于端口的流量特征信息实施的，需要指出的是，在本发明提供的实施例中还可以基于端口在不同时间点的状态参数、端口的告警信息和/或日志信息确定待分析网络的网络拓扑，采集网元端口的告警信息和/或日志信息，可以从端口的告警信息中提取标识端口状态为UP/DOWN的信息以及端口数据的误码信息，其中，端口的状态参数包括物理UP/DOWN或者是协议UP/DOWN，根据两个不同的端口在不同时间点的状态变化参数、告警信息和/或日志信息以及相似度算法计算两个端口在不同时间点的状态变化的相似度值，将相似度值超过预设门限值的两个端口确定为互相连接的端口，最后根据互相连接的各个端口得到待分析网络的网络拓扑。上述方案，本领域普通技术人员可以根据上述具体实施例中给出的方法在无需做出创造性劳动的情况下实现。
本发明实施例提供的网络拓扑发现方法，首先采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等；然后在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路 集；其中，链路为由两个端口组成的链路；根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的备选链路；对于第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集，合并相同的链路并将多个相同的链路各自的相似度值中的最小值作为合并后保留的链路的相似度值，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，挑选出相似度值大于第二预设阈值的链路，得到待分析网络的链路集，最后根据待分析网络的链路集的每个链路获取待分析网络的网络拓扑。这样，基于各厂商都支持的网元端口基本的状态信息进行网络拓扑发现，无需采集多种类型的网络特征数据，降低了网络资源的消耗，还可以提高网络拓扑发现的准确率。
本发明实施例提供一种网络拓扑发现设备00，如图4所示，该设备00包括：
采集单元10，用于采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等。
第一获取单元20，用于在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路集；其中，链路为由两个端口组成的链路。
第二获取单元30，用于根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值。
第三获取单元40，用于在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的备选链路。
获取拓扑单元50，用于根据第二端口集中的每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑。
可选的，端口的状态信息包括：
端口在各个统计周期内的数据发送速率和端口在各个统计周期内的数据接收速率；对应的，第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：两个端口中的一个端口的数据发送速率与两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
可选的，获取拓扑单元50具体用于：
对于第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到待分析网络的链路集，操作包括：合并相同的链路，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，其中，相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
根据待分析网络的链路集中的每个链路获取待分析网络的网络拓扑。
可选的，第二获取单元30具体用于：
相似度算法为平均偏差算法，相应地，根据平均偏差算法获取每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与两个端口中的另一个端口的数据接收速率的平均偏差；根据平均偏差与相似度值的转换公式获取相似度值；转换公式包括：
Figure PCTCN2015086151-appb-000016
其中，r为相似度值，a为平均偏差，A和K均为预设值。
可选的，第二获取单元30还具体用于：
相似度算法为皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，相应地，根据每个端口的状态信息以及皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，获取每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
可选的，获取拓扑单元50还具体用于：
对于第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到待分析网络的链路集，操作包括：合并备选链路集中相同的链路，并将多个相同的链路各自的相似度值中的最小值作为合并后保留的链路的相似度值，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，其中，相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
根据待分析网络的链路集中的每个链路获取待分析网络的网络拓扑。
可选的，获取拓扑单元50还具体用于：
对于第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到待分析网络的链路集，操作包括：合并相同的链路，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，挑选出相似度值大于第二预设阈值的链路，其中，相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
根据待分析网络的链路集中的每个链路获取待分析网络的网络拓扑。
本实施例用于实现上述各方法实施例，本实施例中各个单元的工作流程和工作原理参见上述各方法实施例中的描述，在此不再赘述。
本发明实施例提供的网络拓扑发现设备，首先采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等；然后在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路集；其中，链路为由两个端口组成的链路；根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的 备选链路；最后根据第二端口集中的每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑。这样，基于各厂商都支持的网元端口基本的状态信息进行网络拓扑发现，无需采集多种类型的网络特征数据，降低了网络资源的消耗，还可以提高网络拓扑发现的准确率。
本发明实施例还提供一种网络拓扑发现设备90，如图5所示，该设备90包括：总线94；以及连接到总线94的处理器91、存储器92和接口93，其中该接口93用于通信；该存储器92用于存储指令，处理器91用于执行该指令用于：
采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等；
在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路集；其中，链路为由两个端口组成的链路；
根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；
在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的备选链路；
根据第二端口集中的每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑。
可选的，端口的状态信息包括：
端口在各个统计周期内的数据发送速率和端口在各个统计周期内的数据接收速率；对应的，第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：两个端口中的一个端口的数据 发送速率与两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
可选的，处理器91执行该指令用于根据第二端口集中的每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑，具体可以包括：
通过对第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到待分析网络的链路集，操作包括：合并相同的链路，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，其中，相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
根据待分析网络的链路集中的每个链路获取待分析网络的网络拓扑。
可选的，处理器91执行该指令用于根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值，相似度算法为平均偏差算法，相应地，具体可以包括：
根据平均偏差算法获取每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与两个端口中的另一个端口的数据接收速率的平均偏差；根据平均偏差与相似度值的转换公式获取相似度值；转换公式包括：
Figure PCTCN2015086151-appb-000017
其中，r为相似度值，a为平均偏差，A和K均为预设值。
可选的，处理器91执行该指令用于根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值，相似度算法为皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，相应地，具体可以包括：
根据每个端口的状态信息以及皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，获取每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
可选的，处理器91执行该指令用于合并相同的链路，具体可以包括：
合并备选链路集中相同的链路，并将多个相同的链路各自的相似度值中的最小值作为合并后保留的链路的相似度值。
可选的，处理器91执行该指令用于通过对第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到待分析网络的链路集，操作还包括：在保留至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路之后，挑选出相似度值大于预设阈值的链路。
本实施例用于实现上述各方法实施例，本实施例中各个单元的工作流程和工作原理参见上述各方法实施例中的描述，在此不再赘述。
本发明实施例提供的网络拓扑发现设备，首先采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则第一端口集与第二端口集相等；然后在第二端口集中，按下述方法得到第二端口集中每个端口的链路集：在第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除选定的端口外的各个端口作为链路的另一端口从而得到选定的端口对应的各个链路，将由各个链路组成的集合作为选定的端口的链路集；其中，链路为由两个端口组成的链路；根据相似度算法和第二端口集中的每个端口的状态信息，获取第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；在第二端口集中的每个端口的链路集中，获取相似度值最大的链路作为第二端口集中的每个端口的备选链路；最后根据第二端口集中的每个端口的备选链路获取待分析网络的网络拓扑。这样，基于各厂商都支持的网元端口基本的状态信息进行网络拓扑发现，无需采集多种类型的网络特征数据，降低了网络资源的消耗，还可以提高网络拓扑发现的准确率。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (14)

  1. 一种网络拓扑发现方法，其特征在于，包括：
    采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所述所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所述所有端口组成的第一端口集中删除端口状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所述所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则所述第一端口集与所述第二端口集相等；
    在所述第二端口集中，按下述方法得到所述第二端口集中每个端口的链路集：在所述第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除所述选定的端口外的各个端口作为所述链路的另一端口从而得到所述选定的端口对应的各个链路，将由所述各个链路组成的集合作为所述选定的端口的链路集；其中，所述链路为由两个端口组成的链路；
    根据相似度算法和所述第二端口集中的每个端口的状态信息，获取所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；
    在所述第二端口集中的每个端口的链路集中，获取所述相似度值最大的链路作为所述第二端口集中的每个端口的备选链路；
    根据所述第二端口集中的每个端口的备选链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述端口的状态信息包括：
    端口在各个统计周期内的数据发送速率和端口在所述各个统计周期内的数据接收速率；对应的，所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：所述两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
  3. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二端口集中的每个端口的备选链路获取所述待分析网络的网络拓扑包括：
    通过对所述第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到所述待分析网络的链路集，所述操作包括：合并相同的链路，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留所述至少两个链路中相似度 值最大的链路并删除其余的链路，其中，所述相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
    根据所述待分析网络的链路集中的每个链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
  4. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相似度算法为平均偏差算法，相应地，所述根据相似度算法和所述第二端口集中的每个端口的状态信息，获取所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：
    根据平均偏差算法获取所述每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的平均偏差；根据所述平均偏差与所述相似度值的转换公式获取所述相似度值；所述转换公式包括：
    Figure PCTCN2015086151-appb-100001
    其中，r为所述相似度值，a为所述平均偏差，A和K均为预设值。
  5. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相似度算法为皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，相应地，所述根据相似度算法和所述第二端口集中的每个端口的状态信息，获取所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：
    根据所述每个端口的状态信息以及皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，获取所述每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
  6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述合并相同的链路包括：
    合并所述备选链路集中相同的链路，并将所述多个相同的链路各自的相似度值中的最小值作为所述合并后保留的链路的相似度值。
  7. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述操作还包括：在所述保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路之后，
    挑选出相似度值大于预设阈值的链路。
  8. 一种网络拓扑发现设备，其特征在于，包括：
    采集单元，用于采集待分析网络的网元的所有端口的状态信息，若所述所有端口中有端口状态一直为关闭的端口，则在所述所有端口组成的第一端口集中删除所述状态一直为关闭的端口得到第二端口集；其中，若所述所有端口中没有端口状态一直为关闭的端口，则所述第一端口集与所述第二端口集相等；
    第一获取单元，用于在所述第二端口集中，按下述方法得到所述第二端口集中每个端口的链路集：在所述第二端口集中选定一个端口作为链路的一个端口，且选取除所述选定的端口外的各个端口作为所述链路的另一端口从而得到所述选定的端口对应的各个链路，将由所述各个链路组成的集合作为所述选定的端口的链路集；其中，所述链路为由两个端口组成的链路；
    第二获取单元，用于根据相似度算法和所述第二端口集中的每个端口的状态信息，获取所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值；
    第三获取单元，用于在所述第二端口集中的每个端口的链路集中，获取所述相似度值最大的链路作为所述第二端口集中的每个端口的备选链路；
    获取拓扑单元，用于根据所述第二端口集中的每个端口的备选链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
  9. 根据权利要求8所述的设备，其特征在于，所述端口的状态信息包括：
    端口在各个统计周期内的数据发送速率和端口在所述各个统计周期内的数据接收速率；对应的，所述第二端口集中的每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口的状态信息的相似度值包括：所述两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
  10. 根据权利要求8或9所述的设备，其特征在于，所述获取拓扑单元具体用于：
    通过对所述第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到所述待分析网络的链路集，所述操作包括：合并相同的链路， 对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，其中，所述相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
    根据所述待分析网络的链路集中的每个链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
  11. 根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述第二获取单元具体用于：
    所述相似度算法为平均偏差算法，相应地，根据平均偏差算法获取所述每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的平均偏差；根据所述平均偏差与所述相似度值的转换公式获取所述相似度值；所述转换公式包括：
    Figure PCTCN2015086151-appb-100002
    其中，r为所述相似度值，a为所述平均偏差，A和K均为预设值。
  12. 根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述第二获取单元具体用于：
    所述相似度算法为皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，相应地，根据所述每个端口的状态信息以及皮尔森相关系数算法、最小二乘法或动态时间归准DTW算法，获取所述每个端口的链路集中的各个链路包含的两个端口中的一个端口的数据发送速率与所述两个端口中的另一个端口的数据接收速率的相似度值。
  13. 根据权利要求8或9所述的设备，其特征在于，所述获取拓扑单元具体用于：
    通过对所述第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到所述待分析网络的链路集，所述操作包括：合并所述备选链路集中相同的链路，并将所述多个相同的链路各自的相似度值中的最小值作为所述合并后保留的链路的相似度值，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，其中，所述相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
    根据所述待分析网络的链路集中的每个链路获取所述待分析网络的网 络拓扑。
  14. 根据权利要求8或9所述的设备，其特征在于，所述获取拓扑单元具体用于：
    通过对所述第二端口集中的每个端口的备选链路组成的备选链路集执行操作，得到所述待分析网络的链路集，所述操作包括：合并相同的链路，对于仅有一个端口相同的至少两个链路，保留所述至少两个链路中相似度值最大的链路并删除其余的链路，挑选出相似度值大于第二预设阈值的链路，其中，所述相同的链路为包含的两个端口均相同的至少两个链路；
    根据所述待分析网络的链路集中的每个链路获取所述待分析网络的网络拓扑。
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