类层过滤:管理信息树中被管理对象的新选择方法

摘要

本发明是关于网络管理系统中一种新的被管理对象(MO)选择方法,称为类层过滤(CLF)。CLF在范围界定和常规的过滤操作之间进行,它减少了网络管理系统的包容树中MO的选择。CLF的主要思想是利用MO实例的类信息来从常规过滤操作中排除不适当的被管理对象,避免了常规过滤操作可能对被管理系统造成的大的资源需求。此外,还公开了一种高性能的管理信息树(MIT)结构,用以支持CLF。

主权项

1.一种在网络管理系统的包容树中选取被管理对象的方法，包括以下步骤：基于管理方系统给出的范围信息进行范围界定以识别被管理对象；基于被管理对象实例的类信息对范围内的被管理对象进行类层过滤以排除不适当的被管理对象实例。