隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的接入用戶數(shù)量在爆炸式增長, 以學(xué)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(luò)的管理維護人員所背負(fù)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(chǔ)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)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(wù)管理方法，再配合以準(zhǔn)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?；谶@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(wù)系統(tǒng)的研發(fā)工作。

 

建設(shè)目標(biāo)

 

　　校園IT 綜合運維服務(wù)系統(tǒng)的目標(biāo)是建設(shè)一套符合ITIL 管理理念的網(wǎng)絡(luò)中心業(yè)務(wù)服務(wù)管理信息系統(tǒng)，它能夠針對用戶遇到的網(wǎng)絡(luò)問題，與現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)相結(jié)合，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)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(zhǔn)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(luò)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(luò)中心服務(wù)承諾制度的落實。

 

關(guān)鍵技術(shù)

 

　　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(guān)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?nèi)粘w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(biāo)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(biāo)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(yīng)的故障，且假定Pj 與Sj 之間的映射為雙射，即一一對應(yīng)。將基本特征作為空間的基，將Sj、Pj 用其坐標(biāo)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(jié)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(wù)人員利用網(wǎng)絡(luò)故障特征檢測輔助程序?qū)ζ渌诘慕粨Q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(chǎn)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(luò)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(shù)細(xì)節(jié)的服務(wù)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(xué)校校園網(wǎng)的實際組成結(jié)構(gòu)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(xì)的總結(jié)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(nèi)的特征編號，由此形成特征分類數(shù)據(jù)庫。應(yīng)用程序采用樹形結(jié)構(gòu)展現(xiàn)特征分類數(shù)據(jù)庫，供窗口服務(wù)人員選擇相應(yīng)的故障特征。當(dāng)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(chǎn)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(dāng)知識庫中未找到與特征向量相匹配的內(nèi)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(zhuǎn)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(nèi)容進行填寫，后臺程序把填寫的內(nèi)容與本事件的特征向量值對應(yīng)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。