标题：m网络故障分析
简介
在当今的网络时代中，网络已经越来越普遍的进入到我们的生活中，随之而来的便是网络故障，这是网络时代所不可避免的。[1]
网线故障
100Mb的局域网速度没有10Mb的局域网速度快
具体表现：由于所有工作站都是10-100Mb自适应网卡，而原来的全部采用的是10Mb的交换机，现将网络升级一下，全部换成100Mb交换机，发现交换机更换后，速度还没有原来快。部分机器甚至不能上网。
故障分析：我们用ping命令ping一下该局域网的网关，发现掉包现象严重，用测线仪检查一下双绞线，发现一切正常。检查一下网线时，发现网线是原来用的三类线，不支持100Mb的网络。由于我们在网络升级的时候，只升级了网络交换设备，忽视了升级传输介质——网线。
理解
局域网（Local Area Network，LAN）是在一个局部的地理范围内（如一个学校、工厂和机关内），一般是方圆几千米以内，将各种计算机，外部设备和数据库等互相联接起来组成的计算机通信网。它可以通过数据通信网或专用数据电路，与远方的局域网、数据库或处理中心相连接，构成一个较大范围的信息处理系统。局域网可以实现文件管理、应用软件共享、打印机共享、扫描仪共享、工作组内的日程安排、电子邮件和传真通信服务等功能。局域网严格意义上是封闭型的，可以由办公室内的多至上千台计算机组成。
延伸
为了完整地给出LAN的定义，必须使用两种方式：一种是功能性定义，另一种是技术性定义。前一种将LAN定义为一组台式计算机和其它设备，在物理地址上彼此相隔不远，以允许用户相互通信和共享诸如打印机和存储设备之类的计算资源的方式互连在一起的系统。这种定义适用于办公环境下的LAN、工厂和研究机构中使用的LAN。
就LAN的技术性定义而言，它定义为由特定类型的传输媒体（如电缆、光缆和无线媒体）和网络适配器（亦称为网卡）互连在一起的计算机，并受网络操作系统监控的网络系统。
功能性和技术性定义之间的差别是很明显的，功能性定义强调的是外界行为和服务；技术性定义强调的则是构成LAN所需的物质基础和构成的方法。
局域网（LAN）的名字本身就隐含了这种网络地理范围的局域性。由于较小的地理范围的局限性，LAN通常要比广域网（WAN）具有高的多的传输速率，例如，目前LAN的传输速率为10Mb/s，FDDI的传输速率为100Mb/s，而WAN的主干线速率国内目前仅为64kbps或2.048Mbps，最终用户的上线速率通常为14.4kbps。
LAN的拓扑结构目前常用的是总线型和环行。这是由于有限地理范围决定的。这两种结构很少在广域网环境下使用。
LAN还有诸如高可靠性、易扩缩和易于管理及安全等多种特性。
解决办法：更换网线
说明：大家在升级网络的时候，一定要检查一下自己的配套设备如网卡、网线是否支持100Mb的网络工作环境，不要盲目升级其中一项，造成小马拉大车的不配套现象。要根据自己的资源，合理利用。对于目前的网络，大家在布线时，不如一步到位，选购安普（AMP）超五类网线，一是方便日后的升级，二者也可以使自己的网络速度得到稳定。
布线交换机故障
新开的网吧，经常掉线或者无法登录网络
具体表现：一家新开的网吧，面积三百平方，五十台机器，配备了专用的机房，放置交换机和服务器。结果发现机器调试时，经常掉线或者无法登录网络。
故障分析：用ping命令检查时，发现严重丢包和超时，网络全部用测线仪测试，一切正常。无意中发现从交换机到工作的距离太长，仔细测量了一下距离， 100米。双绞线的传输距离一般不超过100米，实际传输距离在95米左右。网吧业主只为了追求高档，配备了专用的机房，却忽视了网线传输距离的极限。
解决方法：将交换机的位置重新安置。
说明：在综合布线时，一定要将交换机的位置选择好，中心交换机最好放在网吧的中央位置。下面的交换机也应该放在所连接的计算机的中心。这样的安置方法，一是节约网线，二是可以使网络达到最佳的传输状态。
故障三
IP地址与地址串发生冲突
具体表现：所有机器，IP地址在网络中设置是唯一，总有两台机器，在启动的时候，出现一个地址与IP地址冲突与一串地址冲突。更改IP地址后依旧。而且在冲突时，只有一台机器可以上网。
故障分析：仔细看了一下冲突的提示，是一串地址，会不会是物理地址冲突呢，也就是MAC地址冲突导致的呢？但总不能每台每台查找吧。用IPbook超级网上邻居吧，朋友提示到。用IPbook超级网上邻居，扫描整个网络段，结果发现两台机器的网卡的MAC地址是完全相同的。
解决办法：更换网卡。更换网卡后，问题解决。
说明：所有工作在网络中的网络设备，包括网卡、交换机、路由器都有一个物理地址，叫MAC地址。MAC地址包含了该网络设备的厂商和在全球网络设备中唯一的序列号。所有的网络数据交换，都是基于MAC地址的交换，而不是基于IP地址的交换。因此，如果MAC地址冲突，IP地址不冲突的话，也会造成网络中断，因为数据找不到终点。因此，大家在购买网卡的时候，一定要买正品，不要为了贪图便宜，买了次品。如果是网卡MAC地址冲突，更换一块，还是小事。如果是交换机发生MAC地址冲突，那你就麻烦大了。
故障四
100Mb的网络网络速度不稳定
具体表现：网卡采用10-100Mb自适应网卡，交换机为全双工10-100Mb交换机。在上网的时候，网络速度时快时慢
故障分析：用ping命令检查的时候，也没有掉包现象，一切正常，偏偏下速度不正常。检查了网络设置，也正常。后来仔细看了一个交换机的指示灯，发现交换机老是在10Mb和100Mb两种工作状态下转换。问题搞定了。
解决方法：发现问题了，如何不让他自动切换工作状态呀。仔细看了机器中网卡的属性，值中指定的速度是AUTO，我把他改成100Mb Full后。测试了一下，一切正常了。
说明：一些网络问题的发生，要首先检查一下所有的网络设备，然后分析一下原因，相信解决问题的速度会很快的。
故障五
网络中所有机器全部IP地址冲突
具体表现：机器启动后，所有的机器出现IP地址冲突。检查了一下IP地址设置，没有重复。工作使用WinXP操作系统。
故障分析：所有的工作站开机后，进入桌面，自动弹出IP地址冲突的提示，而每台客户机使用的是固定的IP地址，没有地址冲突。于是决定在XP的DOS下查看一下网络配置。运行了一下ipconfig /all，发现网络中有一个DHCP服务器在运行，给这台机器动态分配的IP地址与其他机器的IP地址发生了冲突。说明一下，DHCP服务器是网管在进行网络克隆时，为了方便建立的。结果网络克隆结束后，忘记把服务停止了。
解决方法：1、把DHCP服务器关闭 2、把DHCP服务的IP地址池更改一下，排除所有正在使用的固定的IP地址。~
故障分析
引言随着计算机网络的迅速发展，网络的异构性、多态性和复杂性更为突出。面对复杂的计算机网络，如何快速进行故障检测、故障定位和故障恢复是网络故障管理的主要任务，也是每个网络管理人员需要解决的重要课题。在网络管理中，聚类算法在网络故障检测[1]中有着广泛应用前景。本文在国家自然科学基金项目“面向语用Web服务的网络服务管理机制研究”的研究中，对网络故障信息的分布趋势进行了细致分析，以迭代最优化算法为基础，重点研究样本的初始划分方法，提出基于邻域的迭代最优化算法（iterative optimization clustering algorithm based on neighborhood,IOCAN），提高网络故障检测效率。
分析传统迭代最优化算法由初始类划分和迭代最优化两部分组成[2]。经过研究和分析发现，该算法在初始类划分方面还有一些值得改进之处。
首先，预移动样本?x?的选择有一定盲目性，要求从ω?i?中任意选择样本x?进行试探性移动。显然，若x?处于ω?i?均值附近，则移动失败的可能性较大；反之，若x?远离ω?i?均值，特别是一些离群的孤立样本，则移动成功的可能性就大。其次，算法在迭代中容易陷入局部极值。若算法多次在ω?i?附近选择样本x?，则将多次移动失败，总体函数J?e?没有变化，认为找到最优划分。但是，这仅是因对x?选择不适当而产生的假象。另外，在初始样本集划分极不合理时算法退化为对x?的枚举。对任意两个相邻类ω?i?和ω?j?,既要试探着将ω?i?中的样本移到ω?j?，也要试探着将ω?j?中的样本移到ω?i?，当ω?i?和ω?j?中样本数分别为n?i?和n?j?时，需移动（n?i?+n?j?）次，对于k类问题，最坏情况下总的移动次数为（k-1）n。一般情况下，若p次迭代后J?e?稳定，则算法结束，移动次数近似为pnk。
可以看出，算法执行效率同样本初次划分结果直接相关。若初始划分符合样本分布趋势，将较密集的区域划分为一类，使类的划分尽可能合理，可减少以后迭代优化中样本移动次数，提高算法效率。本文主要从样本初始划分入手，根据样本分布趋势，研究一种基于样本邻域[4]的迭代最优化算法。
设计通过对迭代最优化算法的分析，迭代最优化算法的关键问题是样本的最初划分，IOCAN算法的思想设计就是按照邻域方法对样本进行初始划分。设?d维样本集合χ={x?1?,x?2?，…，x?n?},将χ划分为ω?1?，ω?2?，…，ω?k?类的主要算法步骤如下： 
?a?）确定邻域半径 
计算样本第i维的最大值?max??i?和最小值?min??i，再通过?max??i?和?min??i?计算R: 
R=（1+γ）（∑di=1((?max??i?-?min??i?)/k)?2?)?1/2?;i=1,2,?NA1AD?,d 
其中：γ∈[0,1]为一个经验性参数。当样本值为0、1型时，γ≠0?，其他情况下γ=0。
?b?）以R为邻域对χ进行类划分 
（?a?）初始值j=1。
（?b?）任选一个样本x′为邻域中心，令m?j?=x′，ω?j?=?。为操作方便，可选χ中第一个样本为邻域中心，将m?j?的R邻域中所有样本x?i?归为类ω?j?: 
（?x?i∈χ）‖x?i?-m?i?‖≤R→ω?j?=ω?j?∪{x?i?} 
（?c?）若|ω?j?|=1，则转（?b?）。
（?d?）修改样本集合χ，令χ=χ-ω?j?。
（?e?）若χ=?且j=k，则转?c?），否则令j=j+1。
（?f?）若j≤k，转（?b?），否则令ω?k+1?=χ。
?c?）对划分结果进一步处理 
类初始划分结果有三种现象：k类、k+1类和不足k类。下面对三种情况分别处理。
（?a?）如果j=k，转?d?)迭代最优化处理。
（?b?）如果j=k+1，将ω?k+1?按最近距离策略合并： 
①计算各类的类聚类中心，ω?i?类的类聚类中心m?i?: 
m?i?=（1/n?i?）∑x∈ω?i?x,x为d维列向量 
除m?k+1?之外，其他类可通过m?i?=m?i?+(x-m?i?)/(n?i?+1）在类划分中迭代计算。
②计算m?k+1?同其他各类的距离：D?i?=‖m?k+1?-m?i?‖。
③将ω?k+1?按最短距离合并：j=?arg??j?min?{D?i?|i=1,2，…，k}→ω?j?=ω?j?∪ω?k+1?，且m?j?=(n?i?m?i?+n?k+1?m?k+1?)/(n?i?+n?k+1?）。
（?c?）如果分类数不足k类，可能是最初分类数不合理，也可能在类中有不合理的分类现象。本文仅处理分类不符合聚类趋势问题的算法。在分类中，样本分散程度用类内散布矩阵的迹度量。对ω?i?类，其准则函数为 
J?i?=?tr?[?Σ??x∈ω?i?(x-m?i)(x-m?i)??T??] 
在类中，选择J?i?最大的类进行类分裂。为了提高算法效率,J?i?可在类划分中迭代计算： 
J?i?=J?i?+n?i?×?tr?[(x-m?i?)(x-m?i?)??T??]/(n?i?+1） 
具体类分裂步骤如下： 
①计算所有类的准则函数J; 
②在所有的类中选择J最大的类： 
ω? r?=?max??j=1??i=1?{J?i?},r∈[1,j] 
③在类ω? r?中，找出到聚类中心最远的样本x?r1?和到x?r1?最远的样本x?r2?: 
x?r1?=?max??n?r??i=1?‖x-m?r?‖，x?r2?=?max??n?r??i=1,i≠x?r?1??‖x-m?r1?‖ 
④分别以x?r1?和x?r2?为中心，按最短距离分类： 
（?x∈ω?r?）‖x-x?r1?‖<；‖x-x?r2?‖→x∈ω?r1? 
（?x∈ω?r?）‖x-x?r1?‖≥‖x-x?r2?‖→x∈ω?r2? 
⑤修改参数：令ω?r?=ω?r1?，ω?j+1?=ω?r2?,j=j+1。
⑥如果j=k，转?d?），否则分别计算J?r?和J?j?，转?c?）中的②。d?）对k个类进行迭代最优化 
对样本集初始划分采用误差平方和准则逐步迭代优化，使类划分更符合样本的初始分布。设总体误差平方和函数为 
J?e?=?Σ??k? i=1??Σ??x∈ω?i?‖x-m?i?‖?2? 
其中：m?i?为ω?i?类的均值向量。如果ω?i?和ω?j?相邻，则从ω?i?中将样本x?移到ω?j?后，新的均值和准则函数的迭代式为[3] 
m?i?=m?i?-(x?-m?i?)/(n?i?-1），m?j?=m?j?+(x?-m?j?)/(n?j?+1）J?i?=J?i?-n?i?/(n?i?-1）‖x?-m?i?‖?2?=J?i?-Δ?i?J?j?=J?j?+n?j?/(n?j?+1）‖x?-m?j?‖?2?=J?j?+Δ?j? 
若Δ?i?>；Δ?j?，则J?e?趋于变小，说明移动合理，确认x?移动，否则作废x?移动。
在迭代中用经验性参数s判断类优化的稳定性。对两个相邻类ω?i?和ω?j?，当ω?i?中连续s个样本向ω?j?移动失败，算法就认为分类结果ω?i?→ω?j?稳定，若又有连续s个类的分类结果稳定就认为算法稳定，结束迭代最优化过程。
该算法的最大优点是所划分的类接近分布趋势，只需对少数样本迭代优化，就可得到满意结果。每次迭代中可选离群、远离聚类中心的样本为x?，增加样本移动成功的可能性。[1]