模型诊断：自动化网络故障端到端诊断
网络与互联网体系结构
2025-07-22 v2
摘要
快速诊断和修复企业网络故障至关重要，因为故障会造成重大商业影响。先前工作聚焦于诊断原始单元或局限于数据平面或控制平面故障的诊断程序。本文提出了一种新范式——基于模型的网络诊断——提供一种系统方法，从用户水平症状报告出发，推导用于识别网络故障根本原因的自动化程序。诊断程序源自数据包转发和路由模型，覆盖数据平面和分布式控制平面中的硬件、固件和软件故障。这些自动化程序取代并显著加快了经验丰富的人类操作员的诊断速度。模型诊断受到最近网络验证工作的启发，借鉴并互补。我们构建了NetDx，这是一种模型诊断的概念实现。我们在由P4交换机组成的网络仿真器上部署了NetDx。我们通过自动化故障注入活动验证了NetDx的鲁棒性和覆盖范围，100%的故障均被正确诊断。此外，在一个由大型云提供商提供的33个故障数据集中，NetDx可诊断其中30个故障，仅需数秒即可完成，而原本需要数小时。
引用
@article{arxiv.2506.23083,
title = {Model-Based Diagnosis: Automating End-to-End Diagnosis of Network Failures},
author = {Changrong Wu and Yiyao Yu and Myungjin Lee and Jayanth Srinivasa and Ennan Zhai and George Varghese and Yuval Tamir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.23083},
year = {2025}
}
备注
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