在當今的網路時代中，網路已經越來越普遍的進入到我們的生活中，隨之而來的便是網路故障，這是網路時代所不可避免的。本詞條囊括了網路掉包的分析與解決辦法，包括了家庭及網咖中，網路的常見故障分析與簡易解決方法。共收錄了5種常見的故障供大家參考，包括了網速問題、掉線問題、IP位址問題、網路穩定性問題等等。
簡介,網線故障,理解,延伸,布線交換機故障,故障三,故障四,故障五,故障分析,引言,分析,設計,
簡介
在當今的網路時代中，網路已經越來越普遍的進入到我們的生活中，隨之而來的便是網路故障，這是網路時代所不可避免的。
網線故障
100Mb的區域網路速度沒有10Mb的區域網路速度快
具體表現：由於所有工作站都是10-100Mb自適應網卡，而原來的全部採用的是10Mb的交換機，現將網路升級一下，全部換成100Mb交換機，發現交換機更換後，速度還沒有原來快。部分機器甚至不能上網。
故障分析：我們用ping命令ping一下該區域網路的網關，發現掉包現象嚴重，用測線儀檢查一下雙絞線，發現一切正常。檢查一下網線時，發現網線是原來用的三類線，不支持100Mb的網路。由於我們在網路升級的時候，只升級了網路交換設備，忽視了升級傳輸介質——網線。
理解
區域網路（Local Area Network，LAN）是在一個局部的地理範圍內（如一個學校、工廠和機關內），一般是方圓幾千米以內，將各種計算機，外部設備和資料庫等互相聯接起來組成的計算機通信網。它可以通過數據通信網或專用數據電路，與遠方的區域網路、資料庫或處理中心相連線，構成一個較大範圍的信息處理系統。區域網路可以實現檔案管理、套用軟體共享、印表機共享、掃瞄器共享、工作組內的日程安排、電子郵件和傳真通信服務等功能。區域網路嚴格意義上是封閉型的，可以由辦公室內的多至上千台計算機組成。
延伸
為了完整地給出LAN的定義，必須使用兩種方式：一種是功能性定義，另一種是技術性定義。前一種將LAN定義為一組台式計算機和其它設備，在物理地址上彼此相隔不遠，以允許用戶相互通信和共享諸如印表機和存儲設備之類的計算資源的方式互連在一起的系統。這種定義適用於辦公環境下的LAN、工廠和研究機構中使用的LAN。
就LAN的技術性定義而言，它定義為由特定類型的傳輸媒體（如電纜、光纜和無線媒體）和網路適配器（亦稱為網卡）互連在一起的計算機，並受網路作業系統監控的網路系統。
功能性和技術性定義之間的差別是很明顯的，功能性定義強調的是外界行為和服務；技術性定義強調的則是構成LAN所需的物質基礎和構成的方法。
區域網路（LAN）的名字本身就隱含了這種網路地理範圍的局域性。由於較小的地理範圍的局限性，LAN通常要比廣域網（WAN）具有高的多的傳輸速率，例如，目前LAN的傳輸速率為10Mb/s，FDDI的傳輸速率為100Mb/s，而WAN的主幹線速率國內目前僅為64kbps或2.048Mbps，最終用戶的上線速率通常為14.4kbps。
LAN的拓撲結構目前常用的是匯流排型和環行。這是由於有限地理範圍決定的。這兩種結構很少在廣域網環境下使用。
LAN還有諸如高可靠性、易擴縮和易於管理及安全等多種特性。
解決辦法：更換網線
說明：大家在升級網路的時候，一定要檢查一下自己的配套設備如網卡、網線是否支持100Mb的網路工作環境，不要盲目升級其中一項，造成小馬拉大車的不配套現象。要根據自己的資源，合理利用。對於目前的網路，大家在布線時，不如一步到位，選購安普（AMP）超五類網線，一是方便日後的升級，二者也可以使自己的網路速度得到穩定。
布線交換機故障
新開的網咖，經常掉線或者無法登錄網路
具體表現：一家新開的網咖，面積三百平方，五十台機器，配備了專用的機房，放置交換機和伺服器。結果發現機器調試時，經常掉線或者無法登錄網路。
故障分析：用ping命令檢查時，發現嚴重丟包和逾時，網路全部用測線儀測試，一切正常。無意中發現從交換機到工作的距離太長，仔細測量了一下距離， 100米。雙絞線的傳輸距離一般不超過100米，實際傳輸距離在95米左右。網咖業主只為了追求高檔，配備了專用的機房，卻忽視了網線傳輸距離的極限。
解決方法：將交換機的位置重新安置。
故障三
IP位址與地址串發生衝突
具體表現：所有機器，IP位址在網路中設定是唯一，總有兩台機器，在啟動的時候，出現一個地址與IP位址衝突與一串地址衝突。更改IP位址後依舊。而且在衝突時，只有一台機器可以上網。
故障分析：仔細看了一下衝突的提示，是一串地址，會不會是物理地址衝突呢，也就是MAC地址衝突導致的呢？但總不能每台每台查找吧。用IPbook超級網上鄰居吧，朋友提示到。用IPbook超級網上鄰居，掃描整個網路段，結果發現兩台機器的網卡的MAC地址是完全相同的。
解決辦法：更換網卡。更換網卡後，問題解決。
說明：所有工作在網路中的網路設備，包括網卡、交換機、路由器都有一個物理地址，叫MAC地址。MAC地址包含了該網路設備的廠商和在全球網路設備中唯一的序列號。所有的網路數據交換，都是基於MAC地址的交換，而不是基於IP位址的交換。因此，如果MAC地址衝突，IP位址不衝突的話，也會造成網路中斷，因為數據找不到終點。因此，大家在購買網卡的時候，一定要買正品，不要為了貪圖便宜，買了次品。如果是網卡MAC地址衝突，更換一塊，還是小事。如果是交換機發生MAC地址衝突，那你就麻煩大了。
故障四
100Mb的網路網路速度不穩定
故障分析：用ping命令檢查的時候，也沒有掉包現象，一切正常，偏偏下速度不正常。檢查了網路設定，也正常。後來仔細看了一個交換機的指示燈，發現交換機老是在10Mb和100Mb兩種工作狀態下轉換。問題搞定了。
解決方法：發現問題了，如何不讓他自動切換工作狀態呀。仔細看了機器中網卡的屬性，值中指定的速度是AUTO，我把他改成100Mb Full後。測試了一下，一切正常了。
說明：一些網路問題的發生，要首先檢查一下所有的網路設備，然後分析一下原因，相信解決問題的速度會很快的。
故障五
網路中所有機器全部IP位址衝突
具體表現：機器啟動後，所有的機器出現IP位址衝突。檢查了一下IP位址設定，沒有重複。工作使用WinXP作業系統。
故障分析：所有的工作站開機後，進入桌面，自動彈出IP位址衝突的提示，而每台客戶機使用的是固定的IP位址，沒有地址衝突。於是決定在XP的DOS下查看一下網路配置。運行了一下ipconfig /all，發現網路中有一個DHCP伺服器在運行，給這台機器動態分配的IP位址與其他機器的IP位址發生了衝突。說明一下，DHCP伺服器是網管在進行網路克隆時，為了方便建立的。結果網路克隆結束後，忘記把服務停止了。
解決方法：1、把DHCP伺服器關閉 2、把DHCP服務的IP位址池更改一下，排除所有正在使用的固定的IP位址。~
故障分析
引言
隨著計算機網路的迅速發展，網路的異構性、多態性和複雜性更為突出。面對複雜的計算機網路，如何快速進行故障檢測、故障定位和故障恢復是網路故障管理的主要任務，也是每個網路管理人員需要解決的重要課題。在網路管理中，聚類算法在網路故障檢測[1]中有著廣泛套用前景。本文在國家自然科學基金項目“面向語用Web服務的網路服務管理機制研究”的研究中，對網路故障信息的分布趨勢進行了細緻分析，以疊代最最佳化算法為基礎，重點研究樣本的初始劃分方法，提出基於鄰域的疊代最最佳化算法（iterative optimization clustering algorithm based on neighborhood,IOCAN），提高網路故障檢測效率。
分析
傳統疊代最最佳化算法由初始類劃分和疊代最最佳化兩部分組成[2]。經過研究和分析發現，該算法在初始類劃分方面還有一些值得改進之處。
首先，預移動樣本?x?的選擇有一定盲目性，要求從ω?i?中任意選擇樣本x?進行試探性移動。顯然，若x?處於ω?i?均值附近，則移動失敗的可能性較大；反之，若x?遠離ω?i?均值，特別是一些離群的孤立樣本，則移動成功的可能性就大。其次，算法在疊代中容易陷入局部極值。若算法多次在ω?i?附近選擇樣本x?，則將多次移動失敗，總體函式J?e?沒有變化，認為找到最優劃分。但是，這僅是因對x?選擇不適當而產生的假象。另外，在初始樣本集劃分極不合理時算法退化為對x?的枚舉。對任意兩個相鄰類ω?i?和ω?j?,既要試探著將ω?i?中的樣本移到ω?j?，也要試探著將ω?j?中的樣本移到ω?i?，當ω?i?和ω?j?中樣本數分別為n?i?和n?j?時，需移動（n?i?+n?j?）次，對於k類問題，最壞情況下總的移動次數為（k-1）n。一般情況下，若p次疊代後J?e?穩定，則算法結束，移動次數近似為pnk。
可以看出，算法執行效率同樣本初次劃分結果直接相關。若初始劃分符合樣本分布趨勢，將較密集的區域劃分為一類，使類的劃分儘可能合理，可減少以後疊代最佳化中樣本移動次數，提高算法效率。本文主要從樣本初始劃分入手，根據樣本分布趨勢，研究一種基於樣本鄰域[4]的疊代最最佳化算法。
設計
?a?）確定鄰域半徑
計算樣本第i維的最大值?max??i?和最小值?min??i，再通過?max??i?和?min??i?計算R:
R=（1+γ）（∑di=1((?max??i?-?min??i?)/k)?2?)?1/2?;i=1,2,?NA1AD?,d
其中：γ∈[0,1]為一個經驗性參數。當樣本值為0、1型時，γ≠0?，其他情況下γ=0。
?b?）以R為鄰域對χ進行類劃分
（?a?）初始值j=1。
（?b?）任選一個樣本x′為鄰域中心，令m?j?=x′，ω?j?=?。為操作方便，可選χ中第一個樣本為鄰域中心，將m?j?的R鄰域中所有樣本x?i?歸為類ω?j?:
（?x?i∈χ）‖x?i?-m?i?‖≤R→ω?j?=ω?j?∪{x?i?}
（?c?）若|ω?j?|=1，則轉（?b?）。
（?d?）修改樣本集合χ，令χ=χ-ω?j?。
（?e?）若χ=?且j=k，則轉?c?），否則令j=j+1。
（?f?）若j≤k，轉（?b?），否則令ω?k+1?=χ。
?c?）對劃分結果進一步處理
類初始劃分結果有三種現象：k類、k+1類和不足k類。下面對三種情況分別處理。
（?a?）如果j=k，轉?d?)疊代最最佳化處理。
（?b?）如果j=k+1，將ω?k+1?按最近距離策略合併：
①計算各類的類聚類中心，ω?i?類的類聚類中心m?i?:
m?i?=（1/n?i?）∑x∈ω?i?x,x為d維列向量
除m?k+1?之外，其他類可通過m?i?=m?i?+(x-m?i?)/(n?i?+1）在類劃分中疊代計算。
②計算m?k+1?同其他各類的距離：D?i?=‖m?k+1?-m?i?‖。
③將ω?k+1?按最短距離合併：j=?arg??j?min?{D?i?|i=1,2，…，k}→ω?j?=ω?j?∪ω?k+1?，且m?j?=(n?i?m?i?+n?k+1?m?k+1?)/(n?i?+n?k+1?）。
（?c?）如果分類數不足k類，可能是最初分類數不合理，也可能在類中有不合理的分類現象。本文僅處理分類不符合聚類趨勢問題的算法。在分類中，樣本分散程度用類內散布矩陣的跡度量。對ω?i?類，其準則函式為
J?i?=?tr?[?Σ??x∈ω?i?(x-m?i)(x-m?i)??T??]
在類中，選擇J?i?最大的類進行類分裂。為了提高算法效率,J?i?可在類劃分中疊代計算：
J?i?=J?i?+n?i?×?tr?[(x-m?i?)(x-m?i?)??T??]/(n?i?+1）
具體類分裂步驟如下：
①計算所有類的準則函式J;
②在所有的類中選擇J最大的類：
ω? r?=?max??j=1??i=1?{J?i?},r∈[1,j]
③在類ω? r?中，找出到聚類中心最遠的樣本x?r1?和到x?r1?最遠的樣本x?r2?:
x?r1?=?max??n?r??i=1?‖x-m?r?‖，x?r2?=?max??n?r??i=1,i≠x?r?1??‖x-m?r1?‖
④分別以x?r1?和x?r2?為中心，按最短距離分類：
（?x∈ω?r?）‖x-x?r1?‖<；‖x-x?r2?‖→x∈ω?r1?
（?x∈ω?r?）‖x-x?r1?‖≥‖x-x?r2?‖→x∈ω?r2?
⑤修改參數：令ω?r?=ω?r1?，ω?j+1?=ω?r2?,j=j+1。
⑥如果j=k，轉?d?），否則分別計算J?r?和J?j?，轉?c?）中的②。d?）對k個類進行疊代最最佳化
對樣本集初始劃分採用誤差平方和準則逐步疊代最佳化，使類劃分更符合樣本的初始分布。設總體誤差平方和函式為
J?e?=?Σ??k? i=1??Σ??x∈ω?i?‖x-m?i?‖?2?
其中：m?i?為ω?i?類的均值向量。如果ω?i?和ω?j?相鄰，則從ω?i?中將樣本x?移到ω?j?後，新的均值和準則函式的疊代式為[3]
m?i?=m?i?-(x?-m?i?)/(n?i?-1），m?j?=m?j?+(x?-m?j?)/(n?j?+1）J?i?=J?i?-n?i?/(n?i?-1）‖x?-m?i?‖?2?=J?i?-Δ?i?J?j?=J?j?+n?j?/(n?j?+1）‖x?-m?j?‖?2?=J?j?+Δ?j?
若Δ?i?>；Δ?j?，則J?e?趨於變小，說明移動合理，確認x?移動，否則作廢x?移動。
在疊代中用經驗性參數s判斷類最佳化的穩定性。對兩個相鄰類ω?i?和ω?j?，當ω?i?中連續s個樣本向ω?j?移動失敗，算法就認為分類結果ω?i?→ω?j?穩定，若又有連續s個類的分類結果穩定就認為算法穩定，結束疊代最最佳化過程。
該算法的最大優點是所劃分的類接近分布趨勢，只需對少數樣本疊代最佳化，就可得到滿意結果。每次疊代中可選離群、遠離聚類中心的樣本為x?，增加樣本移動成功的可能性。
