隨著計算機網(wǎng)絡技術的蓬勃發(fā)展，網(wǎng)絡的接入用戶數(shù)量在爆炸式增長, 以學校實際情況為例，開通用戶數(shù)已近3 萬人，白天平均在線人數(shù)多達1 萬人。面對這樣一個龐大的用戶群體，網(wǎng)絡的管理維護人員所背負的工作壓力越來越大。這時再依靠個人經(jīng)驗的傳統(tǒng)方式來進行基礎網(wǎng)絡服務工作將面臨巨大問題，這不僅浪費寶貴的人力資源，而且效率也是非常低下。因此需要一套規(guī)范高效的IT 運維服務管理方法，再配合以準確全面的解決方案知識庫，才會大大降低運維人員的工作壓力，使工作變得從容有序。基于這樣的需求，我們組織并實施了基于ITIL 和特征知識庫的校園IT 綜合運維服務系統(tǒng)的研發(fā)工作。

 

建設目標

 

　　校園IT 綜合運維服務系統(tǒng)的目標是建設一套符合ITIL 管理理念的網(wǎng)絡中心業(yè)務服務管理信息系統(tǒng)，它能夠針對用戶遇到的網(wǎng)絡問題，與現(xiàn)有網(wǎng)絡管理系統(tǒng)相結合，實現(xiàn)網(wǎng)絡設備運行數(shù)據(jù)獲取，提供問題解決方案，以幫助運維管理人員快速準確地找到故障原因，并為用戶進行解答。系統(tǒng)要降低故障診斷的專業(yè)性和難度，使網(wǎng)絡運維工作人人能上手，人人愿出力。同時，通過事件流程的監(jiān)督提醒機制，縮短事件處理的時間，促進網(wǎng)絡中心服務承諾制度的落實。

 

關鍵技術

 

　　最佳距離度量算法

 

　　在IT 運維中，某個故障都有區(qū)別于其他故障的明顯特征，且有可能是多個特征。對于這些明顯特征，我們稱之為基本特征，是線性無關的。為了計算故障和解決方案的相似度，首先建立度量空間，將故障的每個基本特征定義為空間的一維，則整個空間的維數(shù)為我們日常歸納出的基本特征的個數(shù)，每個故障由其所表現(xiàn)的特征的坐標來表示。那么實際中的一個故障（即一個問題Problem）可定義為Pi，它由一些基本特征唯一確定，在度量空間中的坐標為（X1，X2，??Xn）其中n 為基本特征總數(shù)。同時，將解決方案（也即知識稱為Solution）定義為Sj，同理也由基本特征惟一確定。再將Pj 定義為Sj 對應的故障，且假定Pj 與Sj 之間的映射為雙射，即一一對應。將基本特征作為空間的基，將Sj、Pj 用其坐標與空間基的乘積表示，那么求解可能解決問題的Pi 解決方案的集合{Sj} 的過程就可以歸結為求解問題空間中與點Pi 比較接近的點的集合的過程，這些點可以是已有的解決方案或已經(jīng)解決過的問題。

 

　　例如，校園網(wǎng)用戶電話報修，稱其網(wǎng)卡燈亮，但上不去網(wǎng)。窗口服務人員利用網(wǎng)絡故障特征檢測輔助程序對其所在的交換機進行檢測，檢測到交換機可以PING通，但用戶端口環(huán)路。這其中，網(wǎng)卡燈不亮、交換機可PING 通、端口環(huán)路都是基本特征，那么這三個特征即可表達為空間三個基向量產生的點P（1，?，0，1，?，0，1），通過度量算法找到與P 點距離最近的方案，就定位到了一個最佳的解決方案。在特征知識庫中，由網(wǎng)絡工程師事先定義了環(huán)路問題的解決方案，它與點P 的距離最近，由此，不了解技術細節(jié)的服務人員就可以將這個最可能的解決方案提供給用戶。

 

　　故障特征庫

 

　　根據(jù)學校校園網(wǎng)的實際組成結構和運行狀況，常見故障問題一般都有相對固定的現(xiàn)象。在本次項目中，運維管理人員對這些現(xiàn)象特征做了詳細的總結和分類，形成了故障基本特征分類統(tǒng)計表。在表中又對不同分類級別的特征規(guī)定了一個數(shù)據(jù)庫內的特征編號，由此形成特征分類數(shù)據(jù)庫。應用程序采用樹形結構展現(xiàn)特征分類數(shù)據(jù)庫，供窗口服務人員選擇相應的故障特征。當分類級別最低的特征被選定時，其特征編號以及父分類的特征編號同時被取出，這些編號組合在一起就產生了本次選擇的特征向量值，進而在知識庫中選出與本向量值相匹配的知識庫條目。

 

　　當知識庫中未找到與特征向量相匹配的內容條目時，就說明知識庫中缺少針對這種特征的解決方案，此時事件將轉交到后臺工程師來處理。后臺工程師對事件進行跟進解決時，必須對缺少的知識庫內容進行填寫，后臺程序把填寫的內容與本事件的特征向量值對應起來并保存到知識庫中，這樣就形成了知識庫的積累、更新功能。