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公开(公告)号:CN109460344A
公开(公告)日:2019-03-12
申请号:CN201811120761.5
申请日:2018-09-26
申请人: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC分类号: G06F11/327 , G06F11/3447 , G06F11/3452
摘要: 本发明涉及一种服务器的运维分析方法与系统,包括:获取被评价服务器信息和运行数据;基于所述服务器信息和运行数据,采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析;所述服务器画像元模型包括:资产配置、事件、运行状态和综合评价。本发明为一种服务器的运维分析方法与系统,通过获取被评价服务器信息和运行数据;基于所述服务器信息和运行数据,采用预先建立的服务器画像元模型对所述服务器进行运行分析,解决了数据分析结果相互独立、散落各处,使得运维分析呈现碎片化、重复化、孤立化现象问题,可以通过综合不同的分析结果从而得到一个整体的结论。
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公开(公告)号:CN107844407A
公开(公告)日:2018-03-27
申请号:CN201711102436.1
申请日:2017-11-06
申请人: 南京航空航天大学
CPC分类号: G06F11/3447 , G06K9/6297
摘要: 本发明公开了一种基于PRISM的抗SEU的可靠性验证方法。本发明是一种将形式化验证技术应用于系统早期设计阶段,分析不同加固技术和参数下的系统可靠性、可用性和安全性,帮助设计人员开发出更可靠和更有效的解决方案的一种方法,使用PRISM概率模型检验器考虑内存刷新、冗余等加固技术对系统设计进行建模,采用CDFG调度(用于故障恢复),故障检测覆盖率(安全性相关)和特征库(用于提供各组件的单粒子翻转发生概率),建立好的模型能够描述系统能够到达的所有状态。
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公开(公告)号:CN107665164A
公开(公告)日:2018-02-06
申请号:CN201610617046.7
申请日:2016-07-29
申请人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号: G06F11/34
CPC分类号: G06F11/3409 , G06F11/3447
摘要: 本申请公开了安全数据检测方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括:获取用户通过用户终端发送的待检测安全数据,所述待检测安全数据包括第一日志数据和/或第一可执行文件数据;对所述待检测安全数据进行格式转化,生成第一元数据和/或第一源码数据;从预设的检测模型库中选取至少一个预先训练的检测模型;利用所选取的检测模型对所述第一元数据和/或所述第一源码数据进行检测分析,生成与所述待检测安全数据对应的检测结果信息;向所述用户终端输出所述检测结果信息。该实施方式避免了现有的数据检测中依赖人工对安全事件进行判断分析后才能给出检测结果的现象,显著地提高了数据检测的效率。
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公开(公告)号:CN105283851B
公开(公告)日:2018-01-16
申请号:CN201380072849.3
申请日:2013-06-20
申请人: 微软技术许可有限责任公司
CPC分类号: G06F11/3466 , G06F11/3433 , G06F11/3447 , G06F11/3476 , G06F11/3636 , G06F11/3644 , G06F2201/865
摘要: 跟踪系统可执行成本分析来标识麻烦或昂贵的跟踪目标。对于麻烦的目标,可创建可被独立地执行的两个或更多个目标。成本分析可包括可对其制定预算以用于收集数据的处理、存储和网络性能因数,而没有不适当的关于被测应用的性能或财务消耗。较大的目标可被递归地分析以将该较大的目标分成可被独立地部署的各较小的目标。
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公开(公告)号:CN106951359A
公开(公告)日:2017-07-14
申请号:CN201710113911.9
申请日:2017-02-28
申请人: 深圳市华傲数据技术有限公司
IPC分类号: G06F11/34
CPC分类号: G06F11/3447
摘要: 本发明公开了一种系统健康度检测分析方法及装置,所述系统健康度检测分析方法包括:建立系统健康度模型;根据所述系统健康度模型,检测第一设定时间区间内的系统健康度,得到第一系统健康度数据;根据所述第一系统健康度数据,对所述系统健康模型进行检测和调整,使所述系统健康度模型的拟合度达到预定值;根据调整后的所述系统健康度模型,检测第二设定时间区间内的系统健康度,生成检测分析报告;向用户展示所述检测分析报告。本发明通过建立系统健康度模型并通过预设方法,能够对运维系统的健康度进行检测分析。
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公开(公告)号:CN106649067A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201611231820.7
申请日:2016-12-28
申请人: 深圳先进技术研究院
IPC分类号: G06F11/34
CPC分类号: Y02D10/34 , G06F11/3423 , G06F11/3447
摘要: 本发明实施例公开了一种性能和能耗预测方法,用于解决如何预测程序在不同处理核内的不同频率下执行时产生的性能和能耗的问题。本发明实施例方法包括:读取程序执行时产生的PMC值;根据读取到的所述PMC值计算所述第一处理核上所述程序在所述第一频率下执行时的第一内存处理时间;将所述PMC值和所述第一内存处理时间投入CPI模型,得到第一预测内存处理时间和第一预测总执行时间;根据所述第一预测内存处理时间和第一预测总执行时间计算所述第二处理核上所述程序在第二频率下执行时所需的第二预测总执行时间;根据所述第二预测总执行时间确定性能预测值和能耗预测值;输出所述性能预测值和所述能耗预测值。本发明实施例还提供一种性能和能耗预测装置。
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公开(公告)号:CN106414241A
公开(公告)日:2017-02-15
申请号:CN201480063026.9
申请日:2014-11-18
申请人: 洛德公司
发明人: 丹尼尔·C·扎梅罗斯基 , 杰拉尔德·P·怀特福德
IPC分类号: B64D27/26
CPC分类号: B64D27/26 , B64D27/10 , B64D2027/266 , F01D25/04 , F01D25/28 , F05D2220/323 , F05D2230/60 , F05D2240/90 , F05D2260/96 , G06F11/3409 , G06F11/3419 , G06F11/3433 , G06F11/3447 , G06F11/3466 , Y02T50/44
摘要: 本发明提供了发动机附接系统(EAS),EAS包括:前部轴环(202);后部轴环(204);至少一个桁架子组件(216),其设置在前部轴环与后部轴环之间且用于支撑发动机;以及至少一个振动隔离器(206,208),其与前部轴环和后部轴环中的相应者成一体且用于隔离发动机振动和降低噪声。附接涡轮螺旋桨发动机的方法包括:提供EAS;以及将涡轮螺旋桨发动机至少局部地吊装在至少一个桁架子组件(216)内。
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公开(公告)号:CN106104497A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201580015248.8
申请日:2015-03-18
申请人: 日本电气株式会社
IPC分类号: G06F11/34
CPC分类号: G06F11/079 , G06F11/0718 , G06F11/0751 , G06F11/0772 , G06F11/0787 , G06F11/3017 , G06F11/302 , G06F11/3079 , G06F11/3086 , G06F11/3447 , G06F2201/81 , H04L41/0631 , H04L41/0677
摘要: 本发明提供一种提高系统异常的检测能力的信息处理装置。该信息处理装置包括:用于基于表示系统中所包括的多个要素之间的关系的变化的关系变化信息来生成状态图的部件,所述状态图包括所述要素作为所述状态图的顶点并且包括所述要素之间的关系作为所述状态图的边;用于基于所述关系变化信息来生成正常模型的部件,其中所述正常模型是所述系统的正常操作期间所述状态图所满足的条件的集合;以及用于基于所述状态图和所述正常模型来检测系统异常并且输出表示所检测到的异常的异常信息的部件。
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公开(公告)号:CN106095639A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610371512.8
申请日:2016-05-30
申请人: 中国农业银行股份有限公司
CPC分类号: G06F11/3006 , G06F11/3447
摘要: 本发明公开了一种集群亚健康预警方法及系统,该方法包括:获取集群历史运行数据;根据集群历史运行数据进行训练建模,生成预测模型;获取集群实时运行数据;将实时数据作为输入,输入至预测模型中计算生成预测结果;判断预测结果是否处于亚健康状态,当预测结果处于亚健康状态时,则生成预警信号进行报警。本发明通过训练建模,将数据挖掘算法运用到集群运行日志分析中,通过对历史数据训练建模,产生预测模型,将实时运行数据作为模型输入,预测集群的健康状况,可以对集群潜在风险进行预测且在异常发生之前,及时通知运维人员进行相关处理,进而降低集群发生异常带来的重大损失。
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公开(公告)号:CN102043674B
公开(公告)日:2016-02-03
申请号:CN201010509831.3
申请日:2010-10-18
申请人: SAP欧洲公司
发明人: 斯蒂芬·克拉夫特 , 瑟吉奥·帕彻科-桑切斯 , 吉里亚诺·卡塞尔 , 斯蒂芬·道森
IPC分类号: G06F9/50
CPC分类号: G06F11/3447 , G06F11/3419 , G06F11/3461
摘要: 本公开涉及基于响应时间估计服务资源消耗。本公开的实施方案提供了计算机实施的方法,包括:定义包含多个服务请求的工作量,每一服务请求对应于多个类别中的一个类别;把工作量施加于接收和处理服务请求的计算机系统;测量计算机系统针对工作量的每一请求的响应时间;基于响应时间和代表计算机系统的基本排队模型估计每一类别的平均服务需求;和,基于平均服务需求和工作量的特性产生排队模型。
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