1.2.3　数据中心光网络可靠性技术研究现状

本小节将从异常预测与故障定位两个角度分析数据中心光网络可靠性技术的研究现状。

在异常预测方面，目前的研究主要集中在数据中心网络、高性能计算网络、光网络等领域。文献[13]提出了一种混合网络异常预测模型，该模型利用灰狼优化算法和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）实现了云数据中心场景下的异常预测，提升了异常预测的效率和准确度。而文献[14]针对高性能计算系统，设计了基于自编码器的异常预测方案，通过训练一组自编码器来学习超级计算节点的正常行为，并在训练后使用它们来识别异常情况。在光网络场景下，文献[15]提出了一种自学习异常预测框架，它采用无监督数据聚类模块对监测数据进行模式分析，将该模块学习到的模式转移到有监督的数据回归和分类模块，以实现异常预测。

在故障定位方面，目前的研究主要集中在光网络领域。文献[16]将神经网络模型应用于光传送网的故障定位场景。为了解决神经网络模型的梯度消失和梯度爆炸问题，他们采用了梯度剪切或权正则化的方法，并选择长短期记忆（Long-Short Term Memory，LSTM）网络模型进行故障定位。文献[17]将知识图谱引入告警分析过程，提出了一种基于图神经网络（Graph Neural Network，GNN）的推理模型，对告警知识图谱进行关系推理，从而实现了网络故障定位。

综上所述，截至本书成稿之日，国内外工作主要集中在数据中心网络或光网络单场景下的控制、调度、可靠性研究，而针对边缘数据中心光网络的研究相对较少。近年来，虚拟现实、无人驾驶、智慧家庭等新业务、新场景对网络边缘侧的计算、存储等网络能力的要求越来越高。边缘数据中心光网络能够为上述业务提供计算、存储等能力的互联互通，具有很好的应用前景。