Abstract-Managing nätverk och tjänster i stora virtuella företag kräver ofta betydande expertis för att dechiffrera och förena information från flera heterogena källor. Detta innebär en betydande utmaning eftersom personen med expertisen för nätverkshantering inte nödvändigtvis är den person som har uppgiften eller visionen om hur man maximerar värdet av dessa tjänster. Omvänt skulle det vara värdefullt för dedikerade nätverksförvaltare att ha insikt i betydelsen av de tjänster som körs över nätet. I detta dokument presenteras en strategi för att ge användarna möjlighet att övervaka och så småningom hantera nätverksenheter och tjänster som de inte nödvändigtvis är experter på. Detta dokument beskriver denna utmaning, presenterar två möjliggörande tekniska ramar och erbjuder två övertygande fallstudier som för närvarande behandlas i projektet Federated, Autonomic Management of End-to-End Communications Services (FAME). På grund av den ständigt ökande mängden övervakningsdata blir frågan om vad som ska visas allt viktigare än hur man ska visa den [1]. När man överväger data från heterogena källor blir det en viktig fråga att relatera informationen så att den kan jämföras och prioriteras. Ett semantiskt lager ovanpå dessa strömmar av data krävs för att ge ett gemensamt ramverk och ordförråd så att jämförelser kan göras. Men en mekanism för att dynamiskt strukturera informationen behövs också för att semantiskt prioritera den, så endast den information som är mest relevant för slutanvändarens behov presenteras. Genom att införa lämpliga semantik och prioriteringar kan en icke-expert användare erbjudas insikter i den underliggande informationen för att göra det möjligt för dem att övervaka och hantera underliggande nätverk och tjänster som informationen härrör från. Det arbete som presenteras i detta dokument presenterar en strategi för att fånga upp och använda domänexpertis för att stödja visualiseringar av sådan övervaknings- och ledningsinformation. Genom att tillämpa domänkunskap på det strukturerade utforskandet av information [2] har användarna befogenhet att gräva bortom en uppsättning statiska resultat för att utforska en uppsättning meningsfulla svar. Det semantiska attributet Reconciliation Architecture (SARA) [3] beskriver ett system som utnyttjar experternas subjektiva expertis för att avgöra vilken information, från flera källor, som kan förenas för att belysa betydelsen för slutanvändaren. Detta dokument ger en översikt över SARA och introducerar Insight Framework and Authoring Tool. Insikt underlättar skapandet av flera visuellt prioriterade informationsöversikter med ett sofistikerat informationsprospekteringsparadigm, att sekvensera och prioritera information för visualisering. I detta dokument presenteras en översikt över SARA och Insight i samband med två fallstudier som belyser utmaningarna från Federated, Autonomic Management of End-to-End Communications Services (FAME) [4] Irish Strategic Research Cluster. Dokumentet börjar med att presentera de visuella övervaknings- och ledningsutmaningar som FAME står inför. Harmonisering av övervakningsdata kräver mekanismer för att kartlägga och federera de stora volymer av lågnivådata som produceras genom övervakningssystem till semantiskt meningsfull information och kunskap som kan förbrukas diskret av alla parter som är involverade i att producera, leverera eller konsumera en kommunikationstjänst. Alla komplexa system kommer att ha domänexperter som är mycket bekanta med hur de ingående delarna av systemet kan hanteras, och är särskilt medvetna om de fullständiga driftsbegränsningarna för dessa delar. Kodning av denna expertis på ett sätt som kan utnyttjas av andra intressenter utgör en betydande utmaning [5], och kräver utan tvekan betydande framsteg inom kunskapsrepresentation och teknik. Fördelarna med att göra det möjligt att koda, aggregera och tolka sådan expertis inom olika områden gör det möjligt för andra berörda parter i andra system att övervaka andra delar av systemet och relatera deras funktion till sitt eget system. Det gör det också möjligt att dela och återanvända gemensam kunskap på flera olika områden. Ur praktisk synvinkel finns det tre stora problem med nuvarande övervaknings- och förvaltningsmetoder som detta arbete försöker lösa. Den första är den inneboende heterogeniteten i förvaltningsinformationen. Till exempel använder många system egna verktyg eller kommandoradsgränssnitt för att konfigurera enheter, nätverk och tjänster, men övervakar deras prestanda med hjälp av de andra övervakningsverktygen som SNMP. Detta kräver en skicklig mänsklig operatör som kan förstå båda språken för att säkerställa att ett utfärdat kommando utförs korrekt, där denna process kan kräva dagar eller veckor av tråkig iterativ finjustering. Den andra är den potentiellt stora mängd data som produceras, vilket till exempel ses med "alarmstormar" som är vanliga i nätverk under stress. Detta leder till "informationsöverbelastning", vilket komplicerar en redan svår uppgift att hantera nätverk, som förvärras när end-to-end-frågor måste förstås av olika system med hjälp av olika förvaltningsfilosofier. Den tredje är förekomsten av Spis-pipe-baserad uppdelning mellan end-toend-användarkvalitet av erfarenhetsfokuserad övervakning och typiskt tekniskt eller geografiskt bundna nätverks- eller nätverkselementövervaknings- och konfigurationsfunktioner.
Vår forskning bygger också på Conlan et al."S arbete REF att uttrycka en semantiskt berikad visualisering approch för icke-experter användare att övervaka nätverk och tjänster.
Towards non-expert users monitoring networks and services through semantically enhanced visualizations
{'venue': '2010 International Conference on Network and Service Management', 'journal': '2010 International Conference on Network and Service Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}