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네트워크 관리 시스템의 시스템 특성

국내 컴퓨터 네트워크의 발전과 5G 시대의 도래로 국내 네트워크 구축이 급속도로 발전하고, 네트워크 시설 규모도 지속적으로 늘어나며, 사업 기능도 점점 더 강력해지고 있다. 전통적인 네트워크 관리 방식은 작업량이 많고 효율성이 낮기 때문에 3계층 조직 구조를 기반으로 한 네트워크 관리 시스템은 관리의 용이성, 강력한 기능, 보안 등 뛰어난 장점으로 인해 미래 네트워크 관리 시스템의 개발 방향이 되었습니다. 그리고 확장성. 또한, 새로운 기술의 출현으로 네트워크 관리 산업은 새로운 발전 모델에 진입했습니다. 따라서 지능형 결함 진단 기능을 갖춘 네트워크 관리 시스템도 실제 수요가 되었으며 업계의 핵심 연구 콘텐츠 중 하나가 되었습니다.

이 기사에서는 포괄적인 검토를 바탕으로 네트워크 진단에 인공지능 기술을 적용하는 방법을 심층적으로 분석합니다. 이를 기반으로 라우팅 인터페이스를 대상으로 하는 BP 네트워크 오류 진단 모델에 중점을 둡니다. 이 논문에서는 6개의 물리적 결함 표시기와 9개의 작동 상태 표시기를 사용하여 네트워크 인터페이스 결함에 대한 BP 신경망 진단 모델을 훈련하고 얻습니다. 이를 바탕으로 수요 분석 후 실제 애플리케이션을 기반으로 지능형 네트워크 관리 시스템을 설계하고 구현했습니다. 시스템에는 주로 사용자 관리, 네트워크 모니터링, 구성 관리 및 오류 진단의 네 가지 모듈이 포함됩니다. 관리자 관련 정보, 구성 관리 모듈은 웹 페이지를 통해 네트워크 장비를 구성할 수 있으며, 논문 연구의 초점은 BP 네트워크 오류 진단 모델을 사용하여 네트워크 오류를 분석하고 진단하는 것입니다. 네트워크 모니터링 모듈은 네트워크 장비의 작동 매개변수 및 작동 상태를 표시합니다.

이 기사는 BP 신경망 모델과 현대 네트워크 관리 기술을 결합하여 이러한 시스템의 연구 및 설계에 대한 특정 참조 중요성과 참조 가치를 가지고 있습니다.

키워드: BP 신경망, 네트워크 장애, 네트워크 관리

1 서론

1.1 연구 배경, 연구 목적 및 의의

중국인터넷네트워크정보센터(CNNIC, 2018)는 2018년 12월 기준 제43차 중국 인터넷 발전 통계 보고서를 발표했습니다. 보고서에 따르면 2018년 12월 기준 중국 인터넷 사용자 수는 8억2900만명으로 매년 5000만명 이상 증가했다. 그리고 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것입니다. 5G 시대의 도래는 인터넷과 기타 산업의 통합을 가속화할 것이며, 네트워크 규모는 필연적으로 더욱 커질 것입니다.

기존의 네트워크 관리 시스템은 분산 네트워크 응용 시스템을 기반으로 하며 소프트웨어와 하드웨어의 조합을 사용합니다. SNMP 프로토콜은 현재 네트워크 관리 분야에서 가장 널리 사용되는 네트워크 관리 프로토콜입니다. 이는 다양한 네트워크 장치에서 데이터를 얻는 방법을 통합합니다. 거의 모든 네트워크 장비 제조업체가 이 프로토콜을 지원합니다. 그러나 기존의 SNMP 기반 네트워크 관리 소프트웨어는 대부분 C/S 아키텍처를 기반으로 하기 때문에 확장성과 유연성이 부족하고 업그레이드 및 유지 관리가 어려운 등의 단점이 있어 네트워크 관리에 어느 정도 불편을 초래합니다. 따라서 웹 기술의 급속한 발전과 함께 웹 브라우저와 서버를 핵심으로 하며 B/S(Browser/Server)를 기반으로 하는 "웹 분산 네트워크 관리 시스템"이 3계층 네트워크 관리 시스템의 발전 추세가 되었습니다. 아키텍처가 탄생했습니다.”, 특정 클라이언트 애플리케이션에 의존하지 않고, 크로스 플랫폼이며, 사용하기 쉽고, 분산 관리를 지원하며, 동적으로 확장 및 업데이트할 수 있다는 장점이 있습니다.

이 글에서는 인터페이스 장애를 연구 대상으로 하는 BP 장애 진단 모델 기반의 지능형 네트워크 관리 시스템 모델 구현에 중점을 두고, 이를 기반으로 웹 기반 지능형 네트워크를 설계 및 구현한다. 관리 시스템은 네트워크 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라 BP 네트워크 오류 진단 모델을 기반으로 통신 네트워크의 인터페이스 오류를 진단하여 네트워크 오류 관리를 어느 정도 자동화할 수 있습니다. 이 시스템은 네트워크 장비가 안정적이고 신뢰할 수 있는 네트워크 서비스를 제공하도록 보장할 뿐만 아니라 기업의 네트워크 장비 유지 관리 비용도 절감합니다.

1.2 국내외 연구 현황

네트워크 장비 관리는 다양한 네트워크 장비(예: 코어 레이어, 탠덤 레이어, 액세스 레이어 라우팅 및 스위칭 장비, 서버 및 스위칭 장비)의 관리를 의미합니다. 컴퓨터) 다양한 작업 및 관련 구성을 수행하기 위해 관리 서버(Manager)를 사용하여 네트워크 정보를 처리하고 관리하는 개체를 에이전트 서버(Agent)라고 합니다. 네트워크 서비스를 제공하는 데 사용되는 개체 또는 네트워크 서비스 및 기타 장비의 모든 자원 정보를 사용하여 다양한 관리 개체가 관리 정보 기반을 구성합니다.

실제 네트워크 관리 프로세스에서는 표준화된 네트워크 관리 프로토콜을 통해 관리 서버와 프록시 서버, 프록시 서버와 관리 대상 개체라는 세 가지 개체 간에 정보 상호 작용이 발생합니다(Wang He 2015).

국내 네트워크 관리 시스템 및 제품은 외국 네트워크 관리 시스템 및 제품에 비해 상대적으로 늦게 시작되었으나, 인터넷 기술의 발달로 네트워크 관리 소프트웨어가 급속히 발전하였고, 우수한 네트워크 관리 시스템이 많이 등장하고 있다. 소프트웨어가 탄생했습니다. 이러한 소프트웨어는 우리나라의 네트워크 관리 분야에서 널리 사용되었습니다.

1.2.1 해외 연구 현황

현재 대규모 해외 네트워크 서비스 제공업체는 자사 제품에 맞는 네트워크 관리 시스템을 보유하고 있습니다. 초기 C/S 아키텍처에서 현재 B/S 아키텍처로 점진적으로 전환되었습니다. 더 유명한 것들은 Cabletron Systems의 SPECTRUM, Cisco의 CiscoWorks, HP의 OpenView, 그리고 Tivoli Systems의 TH NetView입니다. 이러한 네트워크 관리 제품은 자체 제품과 결합되어 네트워크 관리의 모든 기능을 구현하지만 비교적 전문적인 시스템은 여전히 ​​C/S 아키텍처를 사용합니다.

NetView는 네트워크 관리 분야에서 가장 널리 사용되는 관리 소프트웨어입니다. NetView는 네트워크 운영 데이터를 분산 방식으로 실시간 모니터링하고 네트워크 토폴로지의 변경 사항을 자동으로 획득하여 네트워크 토폴로지를 생성할 수 있습니다. 또한, 시스템에는 관리자가 이력 데이터를 통계적으로 관리할 수 있는 강력한 이력 데이터 백업 기능이 있습니다.

OpenView는 다양한 네트워크 관리 소프트웨어의 장점을 통합하고 더 많은 프로토콜 표준을 지원하며 매우 강력한 이기종 네트워크 관리 기능을 갖추고 있습니다.

CiscoWorks는 Cisco 제품입니다. 네트워크 장비의 원격 제어를 지원하는 소프트웨어로, 관리자는 원격 제어 단말기를 통해 네트워크 장비를 관리하고, 자동 검색, 네트워크 데이터 시각화, 장비 원격 구성, 장애 관리 등의 기능을 제공합니다. 동일한 회사의 제품을 사용하면 더 나은 서비스를 제공할 수 있으므로 CiscoWorks는 Cisco 플랫폼의 다른 제품과 결합되어 Cisco 장비에 대해 보다 상세한 서비스를 제공할 수 있습니다.

Cabletron의 SPECTRUM은 객체 지향 및 인공 지능 방법을 사용하여 다양한 객체 엔터티를 관리하고 귀납적 모델을 사용하여 다양한 네트워크 객체 및 이벤트를 조사하고 가장 일반적인 것을 찾는 유연하고 확장 가능한 네트워크 관리 플랫폼입니다. 요점을 지적하고 요약한다. 동시에 자동 장치 검색도 지원하고 네트워크 및 장치 데이터 관리를 분산할 수 있습니다.

1.2.2 국내 연구현황

국산 컴퓨터의 급속한 발전으로 인해 네트워크 장비의 규모가 지속적으로 확대되고 있으며, 이를 다루기 위한 토폴로지 구조의 복잡성도 증가하고 있다. 이러한 문제로 인해 역사적인 순간에 수많은 우수한 네트워크 관리 소프트웨어가 등장했습니다. Nanjing Lianchuang OSS 통합 네트워크 관리 시스템 및 Maipu Company의 Masterplan과 같은 많은 네트워크 관리 시스템이 있습니다. Huawei의 iManager U2000 네트워크 관리 시스템과 Beijing Zhihe Communications가 독자적으로 개발한 SugarNMS 오픈 소스 네트워크 관리 플랫폼이 널리 사용되었습니다.

Masterplan의 주요 특징은 네트워크 애플리케이션의 우수한 오류 진단 및 성능 관리를 달성할 수 있다는 것입니다. 이는 네트워크의 서버, 네트워크 장비 및 주요 애플리케이션을 모니터링하고 관리하는 데 적합합니다.

SugarNMS는 원클릭 자동 검색, 시각적 토폴로지 관리, 네트워크 자원 관리, 장애 관리, 로그 관리, 결제 전달 등의 기능을 갖추고 있으며 C/S와 B/의 두 가지 사용 방법을 제공합니다. 에스.

iManager U2000은 통신 네트워크의 네트워크 요소 관리 계층과 네트워크 관리 계층에 위치합니다. 이는 개방형, 표준 및 통합 노스바운드 통합을 채택하여 OSS 통합 시간을 크게 단축합니다. OSS 통합에 필요한 시간을 집중화하고 단축하여 기업의 문제 해결 비용을 절감합니다.

최근 인공지능 기술이 대두되면서 기존의 중앙 집중식 네트워크 관리 방식을 대체하기 위해 네트워크 관리에 인공지능 기술을 적용하는 기업이 늘고 있다. 기업 네트워크 유지 관리 비용을 줄이고 네트워크 관리 인력의 업무 효율성을 향상시키기 위해 지능적이고 자동화된 네트워크 관리 시스템은 많은 학자들의 연구 초점이 되었습니다.

1.3 네트워크 관리에서 신경망 적용 가능성 분석

네트워크 관리의 기능은 네트워크 자원을 관리 및 제어하고 통신 네트워크의 운영 상태를 모니터링하며 네트워크 문제를 해결하는 것입니다. 결함.

네트워크 자원을 관리하고 제어한다는 것은 본질적으로 관리자가 안정적인 서비스를 보장하기 위한 비즈니스 요구를 충족하기 위해 관련 장치 구성 명령을 실행하여 네트워크 장치의 상태를 변경하는 것을 의미합니다. 시각화. 관리자가 현재 장치가 정상적으로 실행되고 있는지 분석하는 데 편리합니다. 네트워크 장애를 해결하기 위해 관리자는 네트워크 장비의 운영 데이터를 분석하고 이전 데이터와 비교하거나 자신의 경험을 바탕으로 장애의 원인, 장애 범주, 원인 및 해결 방법을 결정합니다. 문제 해결은 이전 단계에서 발견된 네트워크 장애에 대해 특성 분석을 수행하고, 진단 과정에 따라 결과를 얻고, 네트워크 장비의 정상적인 작동을 복원하기 위한 구체적인 지시 조치를 실행하는 것입니다(Hong Guodong, 2016).

신경망은 병렬성 및 분산 저장, 자가 학습 및 적응 기능, 비선형 매핑과 같은 기본 특성을 가지고 있습니다. 현재 가장 인기 있는 신경망 모델은 BP(Back-Propagation) 신경망으로, 이는 오류 역전파 알고리즘에 따라 훈련된 다층 피드포워드 신경망으로 지도 학습 신경망의 일종입니다. 모델은 입력 레이어, 은닉 레이어, 출력 레이어로 나누어지며, 네트워크 모델은 외부 입력 샘플의 자극에 따라 연결 가중치를 지속적으로 변경하고 출력 오류를 은닉 레이어를 통해 레이어별로 입력 레이어로 반전시킵니다. 네트워크 출력이 예상 출력에 지속적으로 접근하는 핵심은 연결 가중치를 동적으로 조정하는 것입니다. BP 신경망은 일반화 능력이 뛰어나고 분류 문제를 잘 처리합니다.

BP 네트워크는 일반적으로 사용되는 오류 처리 방법으로 많은 분야에서 널리 사용되어 왔습니다. 처리 단위는 데이터 용량이 크고 구조가 간단한 특성을 가지며, 신경망은 생리학적 연구 결과로 유명합니다. 이는 뇌의 특정 메커니즘과 메커니즘을 시뮬레이션하여 매우 복잡한 비선형 동적 시스템을 형성하는 데 기반을 두고 있으며, 네트워크 장비 작동 시 데이터를 처리하고 퍼지 신호 문제를 비교할 때 독립적으로 학습하고 필요한 결과를 얻을 수 있습니다. 모델의 입력 및 출력 벡터를 분류하고 연결하여 복잡한 전송 및 저장 처리에 적응할 수 있습니다. 따라서 본 논문에서는 BP 신경망과 결합된 기존의 네트워크 관리 기술을 기반으로 네트워크 장애 문제를 해결하고자 한다.

1.4 이 기사의 주요 연구 목표

1.4.1 이 기사의 연구 목표

기존 네트워크의 결함 솔루션의 문제점과 단점을 목표로 함 이 기사에서는 BP 신경망 기반 결함 솔루션의 문제점과 단점을 살펴봅니다. 이 방법은 통신 네트워크 인터페이스를 기반으로 결함 진단 모델을 구성하는 데 사용됩니다. 구축된 통신망 인터페이스 장애 진단 모델은 인터페이스 장애를 효과적으로 진단하고 장애 유형을 식별할 수 있습니다. 기존 네트워크 관리 시스템을 더욱 지능화하도록 촉진합니다. 이를 바탕으로 3계층 아키텍처 기반 지능형 네트워크 관리 시스템을 분석, 설계 및 구현합니다.

1.4.2 기술 경로

지능형 네트워크 연구는 먼저 개발 기술을 결정해야 합니다. 시스템의 경로, 프로젝트 연구의 주요 프로세스는 먼저 관련 과학 연구 자료를 참조하여 실험 환경을 구축하는 것입니다. 정상적인 네트워크 통신을 보장한다는 전제하에 각 포트의 들어오고 나가는 트래픽을 수집하고 장치의 작동 상태를 기록하며 장치 정보를 관리합니다. 동시에 포트 상태 변경, 포트 IP 주소 변경, 서브넷 마스크 변경, 통신 네트워크 인터페이스 오류 발생 시 네트워크 토폴로지에서 생성된 비정상 데이터 수집 등 실험 환경의 해당 오류가 정리됩니다. BP 신경망 결함 진단에 관한 관련 논문을 읽고, 네트워크 통신 장비 인터페이스의 일반적인 결함과 관련 결함 문서를 기반으로 BP 신경망 결함 모델을 구축하고, 결함 모델의 유효성을 판단합니다. 점차적으로 시스템의 전체 기능을 인식합니다. 마지막으로 시스템을 테스트하고 결론을 도출한 후 실제로 적용합니다.

1.5 이 글의 구성

이 글은 크게 6개의 장으로 구성되어 있으며 각 장의 주요 내용은 다음과 같다.

1장 서문. 본 장에서는 먼저 지능형 네트워크 관리 시스템 구축의 중요성을 심층적으로 분석하기 위해 네트워크 관리 시스템의 현재 개발 및 적용 현황을 간략하게 소개합니다. 국내외 네트워크관리시스템 연구현황을 설명한다. 마지막으로 본 논문의 연구 목적과 조직 구조에 대해 논의한다.

제2장 관련 개념 및 관련 기술. 이 장에서는 SNMP 조직 모델, SNMP 관리 모델, SNMP 정보 모델, SNMP 통신 모델 등 SNMP 관련 기술을 자세히 소개합니다. 그런 다음 프런트 엔드 프레임워크 Vue 및 드로잉 플러그인 Echarts 기술을 소개합니다. 둘째, 일반적인 결함 분석 기술, 전문가 시스템, 신경망 등을 소개합니다. 마지막으로 신경망의 기본 개념과 분류를 간략하게 설명합니다.

3장은 BP 신경망 결함 추론 모델을 기반으로 합니다.

BP 신경망의 기본 개념, 네트워크 구조, 설계 단계, 학습 과정을 소개하고 인터페이스 오류를 예로 들어 BP 신경망 오류 모델의 구축 과정을 자세히 소개합니다.

제4장 지능형 네트워크 관리시스템 분석 및 시스템 설계. 먼저 요구사항 분석을 진행한 후, 시스템 구조 설계 및 시스템의 전반적인 모듈 구조 설계를 설명하고, 액티비티 다이어그램과 결합된 시스템의 각 기능 모듈에 대한 분석 및 설계를 자세히 설명하고, 마지막으로 데이터베이스 설계에 대해 간략하게 설명합니다.

5장: 지능형 네트워크 관리 시스템 구현. 전반적인 개발 과정을 설명하고, 사용자 관리 모듈, 구성 관리 모듈, 장비 모니터링 모듈, 고장 진단 모듈의 구현 과정을 설명하고 구현 결과를 표시합니다.

6장 시스템 테스트 및 결론. 시스템의 일부 기능과 성능이 테스트되고 분석되었습니다.

7장 요약 및 전망. 본 논문에서는 본 논문에서 얻은 연구 결과와 기존 문제점을 요약하고, 다음 단계의 시스템 개선을 위한 아이디어와 향후 전망을 제시한다.

2 관련 개념 및 관련 기술

2.1 네트워크 관리 개요

네트워크 관리는 설계에 따라 통신 네트워크가 안정적이고 효율적일 수 있도록 보장하는 것입니다. 적절한 수단과 방법을 통해 목표를 실행합니다. 네트워크 장애를 정확하게 찾아내는 것뿐만 아니라, 데이터 분석을 통해 장애를 사전에 예측하고, 설정 최적화를 통해 장애 발생률을 줄이는 것도 필요합니다.

네트워크 관리 시스템의 5가지 기본 기능은 구성 관리, 성능 관리, 장애 관리, 과금 관리, 보안 관리입니다.

1) 구성 관리: 구성 관리가 가장 중요합니다. important 중요하고 기본적인 부분입니다. 네트워크 통신 장비의 관련 매개변수를 설정하여 관리되는 장비를 관리하고, 수요 주기에 따라 또는 실시간으로 장비 정보 및 작동 상태를 얻고, 장비 상태 목록을 확인 및 유지하고, 데이터 테이블을 생성하고, 관리자에게 변경을 위한 참조 및 인터페이스를 제공할 수 있습니다. . 장치 구성.

2) 성능 관리: 성능 관리는 시스템 네트워크의 운영 상태 및 안정성을 평가하는 주요 업무로, 관리 대상으로부터 네트워크 성능과 관련된 데이터를 획득하고, 이러한 데이터에 대한 통계 및 분석을 수행하며, 모델을 수립하여 변화하는 추세를 예측하고 장애 위험을 평가하며 구성 관리 모듈을 통해 네트워크 매개변수를 수정하여 최적의 네트워크 성능을 보장하고 네트워크 자원을 사용하여 통신 네트워크의 원활한 운영을 보장합니다.

3) 장애 관리: 장애 관리의 주요 기능은 네트워크상의 장애를 신속하게 파악하고 장애 원인을 찾아 장애를 분석 및 처리하는 것입니다. 오류 관리는 일반적으로 네 부분으로 나뉩니다. (1) 오류 감지. 오류의 원인은 관리 장치가 관리 스테이션에 오류 정보를 적극적으로 전송하거나 관리 스테이션이 관리 장치를 적극적으로 폴링하여 발견됩니다. (2) 경보를 발령합니다. 관리 스테이션은 오류 정보를 감지한 후 SMS, 신호등 등을 통해 관리자에게 알립니다. (3) 결함을 해결하십시오. 결함 정보를 분석하고, 결함의 원인과 유형을 명확히 하고, 그에 따른 해결 방법을 찾습니다. (4) 과거 결함 데이터를 저장합니다. 과거 오류 데이터의 유지 관리 및 백업은 향후 오류에 대한 특정 기반을 제공하여 네트워크 오류를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.

4) 과금 관리: 과금 관리의 주요 기능은 고객 소비 트래픽 비용 계산 등 고객의 네트워크 자원 사용량을 계산하여 고객에게 합리적인 과금 근거를 제공하는 것입니다. 청구 관리는 고객에게 청구에 대한 합리적인 근거를 제공합니다.

5) 보안 관리: 네트워크가 원활하고 안전하게 운영될 수 있도록 보장하고, 외부 세계로부터의 악의적인 침입을 피하거나 저항하며, 데이터 유출 등 중요 데이터의 유출을 방지하는 데 목적이 있습니다. 사용자의 개인정보 보호.

ISO가 정의한 네트워크 관리 시스템의 아키텍처와 기본 기능에 따라 웹 기반 네트워크 관리 시스템의 기본 모델이 그림에 나와 있습니다. 관리 시스템은 그림에 나와 있습니다. 전체 모델에는 웹 브라우저, 웹 서버, 관리 서비스 세트, 관리 정보 기반, 네트워크 관리 프로토콜, 관리 리소스의 6가지 구성 요소가 포함됩니다.

2.2 SNMP 프로토콜

간단한 네트워크 관리 프로토콜 SNMP(Simple Network Management Protocol)는 프로토콜이자 표준 세트로 사용될 수 있습니다. 실제로 SNMP는 네트워크 관리 분야의 산업 표준이 되었습니다. 현재까지 8가지 버전이 있으며, 실제로는 SNMPv1, SNMPv2c, SNMPv3의 세 가지 버전이 널리 사용됩니다(Tang Mingbing 2017).

원래 SNMPv1은 주로 TCP/IP를 기반으로 하는 네트워크 관리 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. 그러나 네트워크 관리 산업의 급속한 발전으로 인해 SNMP 프로토콜의 첫 번째 버전은 네트워크 산업의 발전에 적응할 수 없었습니다. 신원 인증, 일괄 데이터 전송 등의 문제가 있어 SNMPv1이 점점 더 커지는 네트워크 장치를 지원하기가 어려워지고 있습니다. 두 번째 버전은 여러 네트워크 프로토콜에서 실행되는 네트워크 관리 프로토콜로 발전했습니다. 첫 번째 버전에 비해 더 많은 작업 유형을 제공할 뿐만 아니라 더 많은 데이터 유형을 지원하고 더 풍부한 오류 코드를 제공합니다. 또한 지원되는 분산 관리는 서버에 대한 부담을 어느 정도 줄여줍니다. 그러나 SNMPv2c는 여전히 키를 일반 텍스트로 전송하므로 보안을 개선해야 합니다. 1998년 SNMPv3가 공식 출시되기 전까지는 SNMPv3의 발전이 주로 보안 성능에 반영됐다. USM은 USM과 VACM 기술을 도입했고, 사용자 이름과 그룹이라는 개념을 추가했고, 사용자 간 전송되는 메시지를 제어하기 위한 인증과 암호화 기능을 설정할 수 있었다. NMS 및 에이전트를 암호화하여 보안을 강화하고 도청을 방지합니다. VACM은 사용자가 특정 MIB 개체에 액세스할 수 있는지 여부와 방법을 결정합니다.

2.2.1 SNMP 관리 모델 및 정보 모델

SNMP 시스템에는 네트워크 관리 시스템 NMS(네트워크 관리 시스템), 에이전트 프로세스 에이전트, 관리 개체 관리 개체 및 관리 정보 기반이 포함됩니다. MIB(Management Information Base)는 다음 그림과 같이 네 부분으로 구성됩니다.

1) NMS는 네트워크 관리 프로세스의 핵심으로 보고서를 보냅니다. SNMP 프로토콜 메시지를 통해 네트워크 장비에 전송하고, 에이전트는 NMS에서 전송한 관리 메시지를 수신하여 장비에 대한 통합 관리 및 제어를 수행합니다. NMS는 관리 개체에 관리 요청을 적극적으로 보내거나 관리 개체가 적극적으로 보낸 트랩 메시지를 수동적으로 받아들일 수 있습니다.

2) 에이전트(Agent)는 네트워크 관리 과정에서 미들웨어에 해당하며 관리 대상 기기의 운영 데이터를 처리하고 NMS의 요청에 응답하여 결과를 반환하는 데 사용되는 소프트웨어입니다. NMS. 에이전트는 NMS 요청을 받은 후 MIB 라이브러리를 쿼리하여 해당 작업을 완료하고 데이터 결과를 NMS로 반환합니다. 에이전트는 네트워크 관리 프로세스에서 미들웨어로 사용될 수도 있습니다. NMS에서 특정 하드웨어 장치로 정보를 응답할 수 있을 뿐만 아니라, Trap이 해당 포트를 열도록 구성하면 관리되는 장치도 적극적으로 이벤트를 보낼 수 있습니다. Agent를 통해 NMS에 연결하여 NMS가 적시에 오류를 감지할 수 있도록 합니다.

3) 관리 객체는 관리 객체를 의미합니다. 장치는 여러 관리 개체 중 하나일 수 있습니다. 장치의 특정 하드웨어 부분과 하드웨어 및 소프트웨어에 구성된 매개변수 집합은 모두 관리 개체로 사용될 수 있습니다.

4) MIB는 개념적 데이터베이스로서 Agent가 관리하는 관리 객체 데이터베이스로 이해될 수 있으며, 관리 대상 기기의 관련 변수 정보를 저장하고 있다. MIB 라이브러리는 개체 이름, 개체 상태, 개체 액세스 권한, 개체 데이터 유형 등 관리 장치의 일련의 속성을 정의합니다. 에이전트는 MIB 변수의 값을 읽어서 관리 대상 기기의 현재 동작 상태와 하드웨어 정보를 조회할 수 있어 네트워크 기기 모니터링 목적을 달성할 수 있습니다. 에이전트는 해당 디바이스의 MIB에 있는 변수 값을 수정하고 관리되는 디바이스의 상태 매개변수를 설정함으로써 디바이스 구성을 완료할 수 있습니다.

SNMP의 관리 정보 기반은 루트 노드가 있고 이름이 없는 구조 유형이 DNS와 유사합니다. MIB 기능에서 각 장치는 oid 트리의 특정 분기의 끝으로 관리됩니다. 각 OID(객체 식별자)는 oid 트리의 관리 객체에 해당하며 고유합니다. 트리 구조의 특성으로 인해 MIB에 저장된 관리 정보를 효율적이고 빠르게 읽을 수 있으며, 트리의 노드는 읽기 순서에 따라 위에서 아래로 순회할 수 있습니다. 현재 가장 널리 사용되는 관리정보 기반은 MIB-Ⅰ을 기반으로 확장 개선된 MIB-Ⅱ이다. MIB-II의 개략적인 구조도는 그림 2.3과 같습니다.

(1) 시스템 그룹: MIB의 기본 그룹으로 이를 통해 기본 장치 정보 및 장치 시스템 정보를 얻을 수 있습니다.

(2) Interfac 그룹: 장애 관리 및 성능 관리에 자주 사용되는 인터페이스 상태, 오류 패킷 등 인터페이스에 대한 정보를 정의합니다.

(3) 주소 변환 그룹: 주소 매핑에 사용됩니다.

(4) IP 그룹: 네트워크 번호, IP 패킷 수 등 IP에 대한 정보를 포함합니다.

(5) icmp 그룹: 총 ICMP 메시지 수, 입출력 ICMP 오류 메시지 수 등 ICMP 프로토콜과 관련된 정보를 포함합니다.

(6) TCP 그룹: TCP 메시지 수, 재전송 시간, 혼잡 설정 등 TCP 프로토콜과 관련된 정보를 포함합니다. 네트워크 정체 및 흐름 제어에 적용됩니다.

(7) UDP 그룹: UDP 프로토콜과 관련하여 UDP 메시지 수를 쿼리할 수 있으며 UDP 사용자 IP 주소도 저장됩니다.

(8) egp 그룹: EGP 프로토콜에 따른 이웃 테이블 정보, 자율 시스템 수 등 EGP 프로토콜과 관련된 정보를 포함합니다.

(9) cmot 그룹: CMOT 프로토콜용으로 예약됨

(10) 전송 그룹: 전송 정보용으로 예약됨

(11) snmp 그룹: SNMP가 저장됨 SNMP 메시지로 전송 및 수신되는 데이터의 양과 같은 작동 및 구현 정보입니다.

2.2.2 SNMP 통신 모델

SNMP는 관리 프로세스와 에이전트 프로세스 간의 교환을 위해 프로토콜 PDU의 5가지 기본 데이터 단위를 지정합니다.

(1) get-request 작업: 관리 프로세스가 데이터를 요청합니다.

(2) get-next-request 동작: 현재 동작하고 있는 MIB 변수를 기준으로 에이전트 프로세스로부터 다음 매개변수의 값을 읽어온다.

(3) set-request 작업: 네트워크 장치를 설정하는 데 사용됩니다.

(4) get-response 작업: 위의 세 가지 작업이 성공적으로 반환된 후 데이터가 관리 프로세스로 반환됩니다. 이 작업은 에이전트 프로세스에 의해 관리 프로세스로 반환됩니다.

(5) 트랩 작업: SNMP 에이전트는 비동기 방식으로 트랩 패킷을 SNMP 관리 스테이션에 적극적으로 보냅니다. 일반적으로 결함 경보 및 특정 이벤트 발생에 사용됩니다.

SNMP 메시지는 SNMP 헤더와 프로토콜 데이터 유닛 PDU의 두 부분으로 구성됩니다. TCP/IP 모델에 따르면 SNMP는 UDP 기반의 응용 계층 프로토콜이고, UDP는 IP 프로토콜 기반입니다. 따라서 전체 SNMP 메시지 다이어그램은 다음과 같이 얻을 수 있습니다.

(1) 버전 번호는 SNMP 버전을 나타내며, 여기서 버전 필드의 크기는 버전 번호에서 1을 뺀 값입니다. SNMPv2인 경우 표시되는 버전은 다음과 같습니다. 필드 값은 1입니다.

(2) 커뮤니티 이름은 기본적으로 관리 프로세스와 에이전트 프로세스 간에 전송되는 메시지를 암호화하기 위한 일반 텍스트 키로 사용되는 문자열입니다. 일반적으로 기본적으로 "공개"로 설정됩니다.

(3) 요청 식별자(요청 ID)는 메시지 식별에 사용됩니다. 메시지가 관리 프로세스에 의해 전송될 때 정수 값을 전달하고, 에이전트 프로세스가 메시지를 반환할 때 식별자를 전달합니다. 관리 프로세스는 이 식별자를 사용하여 어떤 에이전트 프로세스가 데이터를 반환했는지 식별하고 요청에 해당하는 메시지를 찾을 수 있습니다.

(4) 오류 상태(error status)는 오류가 발생했을 때 에이전트 프로세스가 반환될 때 오류 상태 코드에 0부터 5까지의 숫자가 채워지는 것을 의미하며, 그 숫자는 관련 오류 정보. 오류 상태 설명자는 다음과 같습니다.

(5) 오류 인덱스(error index)는 통신 과정에서 위의 표 2.2의 오류가 발생한 경우 에이전트 프로세스가 요청에 응답할 때 정수를 설정함을 나타냅니다. , 정수 크기는 오류에 해당합니다. 변수는 변수 목록의 크기에 따라 오프셋됩니다.

(6) 변수 이름-값 쌍은 변수 이름과 해당 값을 키-값 형식으로 저장합니다.

(7) 트랩 메시지는 에이전트 프로세스가 관리 프로세스에 적극적으로 보내는 메시지입니다. 관리 프로세스의 다음 폴링을 기다릴 필요가 없습니다. SNMPv2의 트랩 메시지 형식은 일반 SNMP 응답 메시지에 더 가깝고 SNMPv1의 트랩 메시지 형식보다 더 통일되어 있습니다.

SNMPv2를 예로 들면 트랩 메시지 형식은 다음과 같습니다.

7가지 특정 트랩 유형이 정의되어 있으며 후자는 공급자가 사용자 정의합니다. 트랩 유형은 다음 표에 나와 있습니다.

2.2.3 SNMP 조직 모델

SNMP 에이전트 조직은 분산형 모델과 중앙 집중형 모델로 구분됩니다. 분산형 모델에서 각 서버는 SNMP 에이전트에 해당하며, 이는 일대일 대응으로 이해될 수 있습니다. 관리 스테이션은 각 관리 서버의 에이전트와 각각 통신합니다.

중앙 집중식 모델에서는 관리 서버에 하나의 SNMP 에이전트만 생성됩니다. 관리 스테이션은 관리 서버의 SNMP 에이전트와만 통신하며, SNMP 에이전트는 고정된 영역에서 모든 데이터를 수신합니다. 그림 2.6과 같이:

2.3 Vue

프런트엔드와 백엔드의 분리 개발 개념을 실현하기 위해 Vue가 탄생했습니다. 사용자 인터페이스 구축을 위한 프레임워크인 Vue.js는 간단하고 사용하기 쉽기 때문에 프런트 엔드 개발자는 더 이상 이를 통해 관련 노드를 찾기 위해 복잡한 DOM 작업을 작성할 필요가 없으므로 개발 효율성이 크게 향상됩니다. MVVM 프레임워크를 통해 뷰 동기화 데이터 업데이트는 인스턴스 새 Vue(data:data)를 선언한 후 해당 뷰에 바인딩됩니다. 데이터의 데이터가 변경되면 해당 데이터가 바인딩됩니다. 보기에서도 해당 변경 사항이 발생합니다. Vue.js는 MVVM 프레임워크를 기반으로 뷰 및 데이터 일관성을 구현합니다. MVVM 프레임워크는 Model, ViewModel 및 View의 세 부분으로 나눌 수 있습니다. MVVM 프레임워크 패턴:

Vue.js의 개념은 "모든 것이 컴포넌트입니다"입니다. 컴포넌트는 Vue.js의 가장 강력한 기능이라고 할 수 있습니다. 구성 요소는 HTML 요소를 확장하고 HTML, CSS 및 JavaScript를 재사용 가능한 코드 구성 요소로 캡슐화하여 다양한 시나리오에 적용할 수 있으며 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 기존 JavaScript와 비교하여 가상 DOM을 사용하여 페이지를 렌더링합니다. 데이터가 변경되면 생성된 가상 DOM 구조를 실제 페이지 구조와 비교하고 다른 부분을 다시 렌더링하여 페이지 성능을 더욱 향상시킵니다.

2.4 Echarts

Echarts(Enterprise Charts)는 Baidu가 개발한 순수 JavaScript 차트 라이브러리로 PC와 모바일 기기에서 원활하게 실행될 수 있습니다. ECharts는 현재 주류 브라우저와 호환됩니다. 하단 레이어는 경량 Canvas 라이브러리 ZRender를 사용하여 직관적이고 생생하며 대화형이며 고도로 맞춤화된 시각적 아이콘을 제공합니다. ECharts에는 다음 기능이 포함되어 있습니다.

1) 풍부한 시각화 유형: 막대 차트, 선 차트, 파이 차트 등의 일반 차트는 물론 히트 맵, 선 차트 등도 사용할 수 있습니다. 지리적 데이터 시각화를 위한 평행 좌표와 다차원 데이터 시각화를 위한 평행 좌표입니다.

2) 저장을 위한 다양한 데이터 형식 지원: 버전 4.에 내장된 데이터 세트 속성은 2차원 테이블로의 직접 전송을 지원합니다.

3) 다차원 데이터 지원: 다차원 데이터를 전달할 수 있습니다.

4) 모바일 단말기 최적화: 특히 모바일 단말기 시각화를 위해 어느 정도 최적화되어 있으며 손가락을 사용하여 좌표계에서 확대/축소 및 이동이 가능합니다.

5) 동적 유형 전환: 다양한 유형의 그래픽 간 전환을 지원하여 세로 막대형 차트나 선형 차트를 사용하여 통합된 데이터를 표시할 수 있으며 데이터를 다양한 각도에서 표시할 수 있습니다.

6) 타임라인: 데이터를 시각화하는 동안 기간이나 타이밍으로 구분하여 표시할 수 있습니다. 모든 타임라인을 사용할 수 있습니다.

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