基于自适应采样的云资源池网络故障定位系统
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摘要：中国移动4G/5G核心网业务云化部署后，对云资源池的网络提出了99.999%的可靠性要求。为了保障云资源池的稳定性和可靠性，本文提出了一种基于自适应采样的网络云资源池网络故障筛查系统。首先，通过控制五元组中的单一变量构造数据包大规模筛查采样进行跨资源池的链路筛查；针对增强二层资源池，本文提出根据业务数据的MAC表计算数据流的生成树，使用自适应采样动态选择搜索算法进行网络拓扑生成及状态遍历，最终定位资源池内质差链路并进行故障自愈处理。（剩余5414字）