随着数据采集和存储技术的快速发展,网管系统领域逐渐的积累了大量的日志数据,直接影响了网络管理效率和系统稳定性。实现日志的相关性分析成为了网管系统的一个重要和基本要求。人们结合人工智能,数据库等技术,提出了用规则引擎技术来解决这一问题。规则引擎源自于推理引擎,它采用模式匹配方式,将业务规则和应用程序代码分离,本文在介绍了相关的研究背景和基本原理的基础上主要包括了以下重要内容：1.介绍网管日志管理相关内容技术,分析了基于规则引擎网管日志分析系统体系结构。对规则引擎的核心Rete算法进行了详细的说明,并举例演示算法流程。2.从性能效率等方面研究和分析Rete算法。在此基础上,本文从存储器中事实变化,存储空间管理和hash表应用三方面提出了对Rete算法进行了改进。并对原始算法和改进算法进行了实验对比,对比结果显示改进算法的性能在不牺牲更大空间的情况下,时间性能有了很大提高。3.设计实现了网络故障管理系统中的告警日志相关性分析系统。设计出了业务和规则模型,并设计了日志的采集和格式化处理方法,设计了接口和数据结构,相关性规则的获取方法和规则库的存储。然后在Eclipse平台上以Java语言为开发工具,采用Drools规则引擎技术实现了日志相关性分析的整个过程,最后完善了其中的主要核心功能。