D i scardper) /DevicePortNum。
[0072]S4.4:计算性能参数权值，首先采用基于标准方差系数的权值计算方法，分别求出PortDropPer、AvgPortErrPer、AvgPortDiscardPer 在时间点 t 下的期望值 μρ(1ρ，μ ape, μ apd,再求出标准方差Spdp，δ ape, δ apd，最后分别得到三个参数的标准差系数V5pdp, Vδ_，νδ??ρ(1。
[0073]由下面的公式得到权值wpdp，wape,wapd:
[0074]其中Wpdp= V gpdp/ (V δ pdp+V δ ape+V δ apd) ;Wape= V δ ape/ δ pdp+V δ ape+V δ apd) ;Wapd= V δ apd/(V δ pdp+V δ ape+V 5 apd) 0
[0075]S4.5:数据的归一化阶段:网络设备的各个性能参数，由于各自数据的单位不同，无法直接乘以权重来得到设备的性能评分。因此，要对原始的数据值进行归一处理，让处理后的数据都落入一个较小的特定范围。
[0076]在具体应用时，作为优化的实施例，本发明采用一种结合历史参数分布的归一化方法来处理各个性能参数的数据。该步骤4.5的具体步骤为:
[0077]S4.5.1:在时间点 t 下，把 PortDropPer、AvgPortErrPer、AvgPortDiscardPer 的所有数据用科学计数法表示，比如m*10n，其中0〈m〈l，分别统计出三个参数该时间点下出现次数最多的幂值n_tW及最大的幂值η _，即出现概率最大的幂值n_jP最大上限幂值n_，并将该值存入历史数据库；
[0078]S4.5.2:在指定时间内的历史数据库中，分别统计所有时间点PortDropPer、AvgPortErrPer、AvgPortDiscardPer 各自的 nmost 中出现频率最高的 nmost 值设定为 nmid，再统计nmax历史的最大值设定为n maxhis；
[0079]S4.5.3:取出时间点t下PortDropPer参数的所有数据Vaule1,经过归一化处理后得到新值newValue；,具体的处理方法:令x = nmid，y = nmaxhis，如果Vaule1大于O并且vaule/j、于等 10x，则 newValue； = 0.2* (ΙΟχ-vaule J /1x;如果 vaule ;大于 10x并且 vaule ；小于等于 1y,则 newValue； = 0.6* (vaule 厂10*) /Vaulei;如果 vaule ;大 10 y并且 vaule /J、于 1，则 newValue；= I ;如果 vaule 丨大于 I 或者 vaule ;小于 0，则 newValue ；= O0
[0080]同理，对该时间点t下的另外两个参数AvgPortErrPer、AvgPortDiscardPer，同样采用上述方法处理得到归一化后的值。
[0081]在本实施例中，步骤S5中，令集合S等于t时间点所有设备集合，循环直到集合S为空，取集合S中首个节点V1，执行以下操作:
[0082]S5.1:首先，从数据库中读取设备 PortDropPer，AvgPortErrPer，AvgPortDiscardPer三个参数在t时间点下的权重，对该设备各个参数归一化的数值求加权和，得到设备的综合评价值HealthValue，具体公式:
[0083]HealthValue = (I _ wpdp*newValuePortDropPer - wape*newValueAvgPortErrPer - wapd*newVal
^?AvgPortDiscardPer^ *100。
[0084]S 5.2:如果健康值HealthValue〈60，为设备运行不正常，或者是综合计算不正常，或者是单项指标超出了动态阈值的上限；如果健康值HealthValue〉= 60，且健康值HealthValue〈80，为设备运行正常，但相对网络中的其他大部分设备，在端口掉线率，平均错误包率或平均丢包率三方面的某一方面或多个方面有些落后；如果健康值HealthValue) = 80，设备与网络中其他大部分健康设备的运行状态一致，说明设备运行良好。
[0085]S 5.3:将上述步骤S5.1和步骤S5.2评估结果存入数据库中，并从集合S中取下一个设备，然后循环执行步骤5.1和步骤5.2，直至t时间点下设备集合S为空。
[0086]如图3所示，在具体应用实例中，步骤S2和步骤S3的详细流程为:
[0087]I)获取单个时间点所有设备在数据库中的原始参数数据，为计算参数权值和数据归一化处理做好准备；
[0088]2)将获得的原始参数数据，分别交给步骤3)参数权值计算模块和步骤4)参数归一化模块处理，步骤3)和步骤4)同步执行，负责完成参数的权值计算和参数数据的归一化处理，并将处理后的结果放入数据库中；
[0089]3)选择任一个设备参数，计算单个参数期望值，然后计算单个参数方差值，并根据方差系数计算公式，得到单个参数的方差系数值，继续计算其他两个设备参数的方差系数值，并将所有参数的权重值存放到数据库中；
[0090]4)先判断数据库中是否有参数数据的历史值，如果存在历史值，根据历史的参数数据动态调整归一化过程所需的参数阈值，然后调至步骤5)计算单个参数数据的归一化结果，得到参数数据的归一化结果后，存放在对应的数据库中，如果不存在历史参数值调至步骤5);
[0091]5)进行单个参数的数据归一化处理，具体步骤:
[0092]5.13)取出时间点t下PortDropPer参数的所有数据Vaule1,经过归一化处理后得到新值 newValue;，令 X = nmid，y = nmaxhis
[0093]5.14)判断Vaulei是否在较小的波动范围内，然后处理vaule ;，即If(VauleiX)and vaule^ = 10x)newValue；= 0.2* (10 x^aulei) /10x；
[0094]5.15)判断vaulei是否超处于较大的波动范围，然后处理Vaulei,即If (Vaulei)1x and vaule, = 10y)newValue； = 0.6* (vaule J-1Ox) /vaule；；
[0095]5.16)判断vaule^否超出了合理的波动范围内，然后处理vaule 即If (Vaulei)1yBnd VauleiS = OnewValuei= I ；
[0096]5.17)判断vaulei是否为不合理数据，然后处理Vaulei,即If (Vaulei)1rVauleiS = O) newValue； = O。
[0097]5.18)重复5.1)至5.5)所有的数据处理过程，对该时间点t下的另外两个参数AvgPortErrPer、AvgPortDiscardPer同样采用上述方法处理得到归一化后的值，然后调至步骤6)。
[0098]6)结束本次采集参数数据的处理流程。
[0099]结合图2所示，本发明在具体应用之后所形成的逻辑框图，其主要包括网络管理客户端、数据采集模块、数据库、参数归一化模块、参数权值计算模块、网络设备健康度计算模块和数据采集策略模块。网络管理客户端为网络管理员提供交互界面，对整个网络设备健康度系统进行控制，提交分析请求并查看分析结果。数据采集模块根据采集策略对网络设备的性能参数进行采集，并存储到数据库中。数据库保存数据中心网络的网络拓扑描述信息和采集的设备性能数据信息，网络拓扑描述信息包含交换机、计算节点之间的连接关系和交换机层次编号等，设备性能数据信息包括设备网络接口进出报文信息、错误和丢弃报文计数信息以及设备在线状态信息。数据采集策略模块根据网络设备的层次信息、设备历史健康值等信息动态调整设备数据采集策略。参数归一化模块和参数权值计算模块根据性能指标发生的比例分布和网络中设备健康值的标准方差的分布动态调整性能参数的权值，使得设备健康值的计算结果更加合理。网络设备健康度计算模块进行网络设备健康度的计算，将计算结果反馈给性能参数权值调整模块，对参数权值进行调优，同时将最终计算获得的设备健康值作为数据采集策略的调整依据。
[0100]以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
【主权项】
1.一种基于客观权重确定的网络设备健康度评估方法，其特征在于，步骤为: S1:按层次划分设备；网络管理员通过导入静态网络拓扑信息，将设备按层次进行划分，层次号越大表示对应设备在网络中的位置越重要； S2:据设备层次号为每个设备设置初始优先级； S3:采集数据中心网络设备的运行数据信息，将采集信息按照采集时间写入到数据库中； S4:采集参数数据的处理:根据采集的网络设备的运行数据信息，首先将网络设备掉线情况，各个端口丢包数目和错误包数目转化为掉线率、端口丢包率和端口错误包率，经过进一步数据处理，包括数据归一化处理以及各个参数权值的客观确定，对采集到的原始数据进行处理； S5:网络设备健康度计算:根据网络设备集合信息，按照网络设备数据采集时间序列，分别分析单个网络设备，获得其经过处理后的参数数据；利用健康度计算公式得到该网络设备在该时间点的健康值，最后将处理过的设备经过分级处理分别定为健康、亚健康、不健康三种状态，得到网络设备集合中所有设备的健康值和运行状态的分布情况。2.根据权利要求1所述的基于客观权重确定的网络设备健康度评估方法，其特征在于，在所述步骤SI中，数据中心网络拓扑信息描述如下，数据中心网络DN= {S，C，E}，其中S = (S1, S2,