网络数据采集是网络管理的前提和基础,是其最重要的组成部分之一。当前主流的网络管理系统中,普遍使用等时间间隔的采集方法,采集间隔固定,忽略被采集数据的波动变化,可能导致采集资源浪费、数据冗余、拟合准确性不足等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种基于多目标优化的网络数据自适应采集策略,并基于该策略设计和实现了相应的网络数据自适应采集系统。具体内容如下:首先,提出了一种基于多目标优化的自适应采集策略。策略从采集频率和采集失真度两个优化目标入手,结合设备CPU利用率,构建多目标优化模型;然后使用Holt-Winters模型对采集数据进行预测,基于预测数据求解构建的模型,得到最佳采集时间点序列,从而合理分配采集时间点,实现了网络数据的自适应采集。其次,基于所提策略,设计并实现了相应的自适应采集系统,包括应用展示层、调度控制层和数据交互层。该系统选取InfluxDB时间序列数据库存储采集数据,基于SNMP请求对网络设备进行数据采集,实现网络数据的自适应采集与存储,同时提供可视化操作界面,以图表形式展示采集数据,便于用户管理与查看。实验结果表明,此系统实现的网络数据自适应采集,有效地降低了采集频率和采集失真度,优化了网络管理中数据采集的过程和效果。