L'auto-diagnostic dans les réseaux autonomes : application à la supervision de services multimédia sur réseau IP de nouvelle génération

Abstract

Les réseaux autonomes représentent un intérêt certain pour les opérateurs de télécommunications. L’auto-diagnostic, pour la détection des pannes et des dysfonctionnements, est une fonction critique dans le cadre de ces réseaux.Nous avons opté pour l’utilisation d’un diagnostic à base de modèles car il permet un diagnostic automatique, distribué et adapté à l'architecture des réseaux autonomes. Ce diagnostic est basé sur une modélisation explicite des comportements normaux ou anormaux du système. Nous utilisons ensuite un algorithme de diagnostic générique qui s'appuie sur cette modélisation pour réaliser l’auto-diagnostic. La modélisation utilisée est à base de graphe causal. Elle est une représentation intuitive et efficace des relations de causalités qui existent entre les observations et les pannes.Notre algorithme d’auto-diagnostic qui s’appuie sur l’utilisation de graphes causaux, fonctionne sur le principe suivant : lorsqu’une alarme est déclenchée, l’algorithme est lancé et, grâce aux relations de causalité entre l’alarme et les causes, les causes primaires vont pouvoir être localisées. Puisque le graphe causal permet une modélisation modulaire et extensible, il est possible de le séparer ou de le fusionner pour répondre aux besoins des services et architectures de communication. Cette caractéristique nous permet de proposer un algorithme distribué qui s’adapte à l’architecture des réseaux autonomes. Nous avons, ainsi, proposé un algorithme d’auto-diagnostic qui permet de réaliser le diagnostic distribué correspondant à l’architecture du réseau autonome afin de réaliser un diagnostic global.Nous avons implémenté cet algorithme sur une plateforme OpenIMS, et nous avons montré que notre algorithme d'auto-diagnostic pourrait être utilisé pour différents types de service. Les résultats obtenus correspondent bien à ce qui est attendu.