面向SLA的网络运行监测系统设计与实现的开题报告【选题背景】随着网络技术的不断发展和应用，网络的复杂性和规模越来越大，网络运维变得越来越复杂和挑战性。尤其是对于企业级和机构级网络，其可用性和服务质量对业务的稳定和发展至关重要。为了保证网络服务的可靠性，网络运行监测系统成为了一种必要的手段，在管理和维护网络的过程中起着重要的作用。随着云计算、大数据、物联网等技术的发展，网络规模得到了快速增长，网络利用率和带宽利用率不断提高，网络的可用性和稳定性也面临更多挑战。传统的网络监测系统主要基于SNMP协议或Netflow等技术，对网络设备进行数据采集和分析，但这些方式仅仅能提供一些基础的网络状态信息，对于网络性能的评估和故障的检测和定位能力有限。而面向服务级别协议（SLA，ServiceLevelAgreement）的网络运行监测系统则能够更加精细地监控网络和服务，并且能够结合SLA指标和网络状态信息来进行分析和决策，并在服务质量下降时主动地发出告警并给出相应的处理建议，大大提高了网络的可用性和性能。【选题意义】本系统旨在设计并实现一种面向SLA的网络运行监测系统，可以提供以下功能：1.精细监控网络和服务，以SLA指标为标准，实时监控服务的可用性、可靠性和性能。2.提供自动化分析和决策，在服务质量下降时自动发出告警并给出相应的处理建议，自动进行故障检测和定位。3.提供友好易用的用户界面，展示网络状态和性能信息，方便用户使用和管理网络。4.结合大数据和机器学习技术，提高系统的效率和准确性。本系统的实现可以解决SLA网络监测的问题，可以提高网络的可用性和性能，有重要的理论意义和实际价值。【研究方法】本系统的研究方法主要包括：1.研究SLA的指标和网络性能的关系，确定监测重点和指标。2.采用大数据和机器学习技术，对网络运行数据进行分析和建模，拟定模型进行评估。3.设计并实现网络运行监测系统，采用分布式架构、多级审批等方式，结合SLA指标和网络状态信息进行分析和判断。4.对系统进行实验和评估，检验系统的准确性和效率，得到系统的优化。【研究计划】本项研究的实现和评估需要进行以下工作：1.研究并确定面向SLA的网络监测系统的监测重点和指标，实时收集并存储网络性能数据。2.运用机器学习技术，对网络性能数据进行建模、处理和分析，提取数据特征。3.设计并实现面向SLA的网络监测系统，并结合界面技术实现可视化展示，实现自动告警和故障检测等功能。4.对系统进行集成测试和性能评估，对系统进行优化，提高系统的可用性和效率。【预期结果】通过本项研究，预期达到以下结果：1.实现了一种面向SLA的网络监测系统，可以实现精细监控和管理网络。2.针对网络性能数据，运用机器学习技术提高了系统准确性和效率。3.提供友好易用的用户界面，提高了用户体验和系统的可用性。4.经过测试和评估，可以为网络运维提供重要的支持。【主要参考文献】1.刘文波.信息技术新发展——面向SLA的网络运行监测[J].电信科学技术导刊，2007(05):98-101.2.潘旭峰,涂玉英.基于SLA的网络服务质量监控与管理[J].图书情报工作，2008(18):41-44.3.刘铁岩,蔡志勇,罗菲.基于BP神经网络的网络SLA监测[J].电信科学技术导刊，2012(1):19-23.4.宋雪峰.面向SLA的网络运行监测技术研究[D].宁波:宁波大学,2015.5.马洋,吴剑锋,杨宗斌.基于大数据的网络运行监测系统设计[J].电子设计工程，2016(5):73-75.