ITU-T Recommendations

随着连接设备数量的增加以及网络和多媒体业务、云服务和物联网（IoT）应用的激增，网络易受各种网络事件以及不受监管的网络变化的影响，这些变化可以通过从底层网络接收的网络警报和日志来衡量。因此，网络必须了解其传输的服务和应用程序，以优化操作并确保服务质量符合用户期望。我们通常认为没有网络警报或网络日志是网络健康状况良好的标志。然而，情况不一定如此。服务质量问题可能不是网络设备故障的结果，而是源自传统网络监控工具无法检测到的问题，例如配置错误、网络容量不足、无线接入点问题（例如覆盖范围不足、干扰或信道重叠）或第三方网络问题。

通常，手动重新配置网络非常耗时而且容易出错。此外，由于传统的评估工具不能提供准确的故障诊断、故障预测和根本原因分析，服务质量评估方法需要通过考虑应用特定因素（例如，编码/解码、应用和网络之间的交互），以进一步区分网络损伤和性能下降的其他原因。此外，传统评估工具的反应时间往往很慢，会在服务中断发生后做出响应。此外，网络性能指标可能有助于服务质量/体验质量（QoS/QoE）评估，但是许多现有的网络性能指标仅能反有限的网络质量问题。

当客观测量结果表明网络性能水平或异常程度不令人满意时，系统宜自动执行必要的纠正措施，解决已识别的质量问题。

ITU-T E.475建议书规定了智能网络分析和诊断的指导方针，用于网络管理和故障排除。智能网络分析和诊断（INAD）功能负责聚合网络数据和设置网络维护的自动任务，为适当提供网络性能提供保证，定位性能较差的服务降级区域和服务通道，找出检测到的网络故障的根本原因，探测网络状态，并在早期预测可能的网络性能降级。

具体而言，本建议书描述了网络分析和诊断的设计考虑、功能架构、网络异常分析模型。网络异常分析模型可用于评估网络异常程度、网络性能、风险程度，分析网络损害的位置和时间，进一步确定网络损害的根本原因，并允许增加网络可见性和实现网络故障管理自动化。

本建议书还提出了网络健康指标（NHI）概念，基于挖掘数据分析提供了网络异常程度的数字指示。NHI不关注特定的多媒体应用评级（例如，特定音频应用、视频会议应用的评级）和应用层监控。相反，此指标旨在对特定网络（例如局域网、广域网、存储网络、数据中心网络）进行网络监控和评估，并使用基于大数据的故障诊断算法进一步触发网络诊断，确定网络异常事件的根本原因。