摘要：高职院校计算机网络作为支撑教学、科研和管理的重要基础设施，其稳定运行至关重要，由于网络架构日益复杂，网络故障种类繁多，传统的人工诊断方法难以满足故障快速定位和处置的需求。本文针对高职院校计算机网络故障诊断的痛点，提出了一种基于人工智能的网络故障诊断系统设计方案，该系统以大数据和机器学习为核心，通过数据采集、数据预处理、特征提取、故障诊断模型构建等环节，实现了网络故障的智能诊断与预测。

关键词：高职院校；计算机网络；故障诊断；人工智能；机器学习

引言：

随着信息技术的快速发展，高职院校不断加大信息化建设力度，智慧校园、数字教育等新业态蓬勃兴起，这对学校计算机网络的规模、性能和稳定性提出了更高要求。校园网络环境复杂多变，各类网络故障层出不穷，如链路中断、设备故障、软件异常等，给学校教学和管理带来诸多不便，高职院校主要依靠人工定位和排除网络故障，这种方式专业要求高、效率低，难以适应信息化时代的迫切需求。

一、高职院校计算机网络故障诊断现状分析

Copy高职院校计算机网络是一个覆盖教学楼、实训场所、办公区、宿舍区的大型校园网，涉及路由器、交换机、防火墙、服务器等大量异构设备，以及数据、语音、无线等各类业务系统，网络架构错综复杂，管理运维难度大，高职院校网络故障诊断主要采用人工巡检和被动响应的方式。网络管理员通过人工命令对网络连通性和设备状态进行定期巡检，一旦发现可用性下降、响应超时等故障征兆，再进一步判断是物理链路、网络设备还是应用服务出现异常，排查故障根源。当师生反馈网络访问异常时，运维人员再根据故障表象开展人工定位，这种传统诊断模式具有滞后性和不确定性，容易出现误诊漏判，且故障定位范围大、周期长，影响网络修复效率。不同网络管理员的知识和经验差异较大，诊断方法不统一，对网络稳定运行构成隐患，传统诊断方式还存在网络状态信息采集粒度粗、设备日志数据利用率低、故障诊断经验难以沉淀等不足，难以适应学校网络智能化运维的新要求[1]。

二、基于人工智能的故障诊断系统设计

（一）系统架构设计

基于人工智能的高职院校计算机网络故障诊断系统以大数据和机器学习为核心，融合了云计算、微服务等新兴信息技术。系统采用分层架构设计，从底层到上层依次为基础设施层、数据采集层、数据处理层、故障诊断层和可视化展示层。基础设施层包括高职院校的物理网络设备（如路由器、交换机、服务器）和虚拟网络设备（如虚拟交换机、虚拟防火墙），以及各类网络终端（如教师办公电脑、实训室桌面终端、学生笔记本等），这些IT基础设施是网络故障的载体，也是监测和采集故障数据的对象。数据采集层主要负责多源异构的网络状态数据采集，通过流量监测协议，采集路由器、交换机的实时流量数据，获取TCP重传率、接口错包率等关键指标，运用机器学习中的网络嗅探技术，捕获关键节点的数据包，提取应用层、传输层、网络层、链路层的多维度特征。

（二）数据采集与预处理模块设计

数据采集与预处理是网络故障诊断的基础，直接影响故障判别的准确性。本系统在数据采集与预处理模块的设计上，着重解决采集数据的全面性，多源异构数据的关联融合，数据特征工程的有效性，系统采用全方位立体化的数据采集方案，最大限度获取反映网络运行状况的各类数据。过部署网络探针、网络监控软件等，自动采集路由器、交换机、防火墙等网络设备的状态数据，包括接口速率、丢包率、错包率、CPU/内存使用率、链路利用率、数据包时延等指标。通过在服务器、AP、终端上部署日志代理，收集系统日志、应用日志数据，通过网络抓包工具，实时捕获核心节点的流量数据，利用网络运维自动化框架，定期抓取网络设备配置，综合运用多种网络协议，采集全方位、多粒度、异构化的网络大数据[2]。

三、系统实现与性能评估

（一）系统开发环境与关键技术

为了保障人工智能网络故障诊断系统的高可用性和高扩展性，本文采用了微服务架构和容器化部署方案。系统基于微服务框架开发，将数据采集、数据预处理、特征工程、故障诊断、可视化等功能划分为多个独立的微服务，实现服务解耦和敏捷开发。采用容器引擎封装各微服务运行环境，实现一键构建和快速部署，同时，利用容器编排平台，实现微服务的弹性伸缩和故障自愈，系统使用构建异步消息总线，实现微服务间的松耦合通信，引入熔断机制，防止服务级联失败。运用组件实现客户端负载均衡，基于哨兵搭建高可用缓存集群，采用技术栈构建分布式日志系统，实现微服务调用链路跟踪[3]。

（二）故障诊断模型的实现与优化

针对高校校园网的常见故障类型，本系统设计了基于机器学习的多种智能诊断模型。针对链路中断故障，采用支持向量机SVM算法，通过分析链路历史流量数据，提取流量均值、方差、突变等特征向量，并对特征向量进行归一化处理，选取RBF径向基核函数，构建SVM二分类模型，通过交叉验证和网格搜索优化模型参数，实现链路中断故障的精准判别。针对训练样本不平衡问题，引入SMOTE合成过采样技术，自动生成中断样本，提高模型召回率，采用集成学习中的融合策略，将决策树等多个基分类器的输出作为元分类器的输入，提升故障诊断的鲁棒性。针对交换机端口故障，使用孤立森林异常检测算法，通过分析交换机端口的输入/输出字节数、数据包数、错包数等多维时序数据，自动检测流量异常模式，采用无监督学习范式，不依赖已标注的故障数据，能够发现罕见的未知类型故障。

结语

智能故障诊断系统的研究与应用还有很长的路要走。从理论层面看，现有的机器学习故障诊断算法还不够成熟，泛化能力和适应能力有待提升，尤其是面对未知网络环境变化时，容易出现过拟合和欠拟合。特征工程还不够自动化，需要投入大量人力进行特征选择和调优，从工程应用层面看，当前的故障诊断系统还不够智能，大多基于规则推理和专家系统范式，缺乏自主学习和推理决策能力，难以应对校园网的千变万化。

参考文献：

[1] 赵兵，徐鑫，张月.基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计[J].移动信息， 2024， 46（5）：155-157.

[2] 杨永红.基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统研究[J].网络空间安全， 2024， 15（4）：306-309.

[3] 任宏，李晓峰，李春林.基于人工智能技术的计算机网络在线教学平台设计[J].移动信息， 2024， 46（1）：120-122.

作者简介：江峰（1968.08），男，汉族，江苏南通，大专，技师，研究方向：计算机应用