网络虚拟化作为解决互联网架构的僵化问题的可行性方案,引起了越来越多研究机构的关注。本文在此背景之下,重点关注网络虚拟化环境下的故障管理。故障管理可以保证及时获得网络相关性能数据,发现问题,定位根源,从而确保网络服务正常稳定运行,提高网络可用性和稳定性。但是由于网络虚拟化的特殊性,现有故障管理技术不能在之上进行广泛应用,针对这一问题,本文从故障探测的探针站部署以及故障诊断的根源定位两方面,深入研究虚拟化环境下故障管理方法。(1)探针站部署算法探针站的部署是故障探测领域的重要研究课题,直接影响到网络监控性能的评价,并且会对网络负载产生一定的副作用。在网络虚拟化环境下,存在着网络架构多层次、映射关系不确定以及网络拓扑动态性等问题,进一步为探测站点的部署带来了新的挑战。本文借助概率化依赖模型以及独立路径等相关辅助手段,提出了基于网络不确定性的动态的探针站部署算法,该算法在虚拟化环境中可以以最小的代价获得最佳的监控性能,并通过实验进行了验证。(2)故障诊断算法故障诊断的最终目的是为网络的故障恢复提供相关信息。网络虚拟环境下的可扩展性、底层网络不可访问性、信息不完整性以及多层复杂性等特点为故障诊断提出了新的挑战。本文首先提出了分布且集中的监控模型,在此基础上,提出了基于协作的网络虚拟化端到端故障诊断算法。该算法通过对多个虚拟网症状关联性分析,采用贝叶斯网络的知识,解决虚拟化环境下的诊断难题,并通过试验验证了该算法在大规模网络环境及噪声影响下也有良好的诊断性能。