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公开(公告)号：US20100229023A1
公开(公告)日：2010-09-09
申请号：US12399655
申请日：2009-03-06
CPC分类号： G06F11/079 , G06F11/0724 , G06F11/0748 , G06F11/0793
摘要： One embodiment provides a system that analyzes telemetry data from a computer system. During operation, the system periodically obtains the telemetry data from the computer system. Next, the system preprocesses the telemetry data using a sequential-analysis technique. If a statistical deviation is found in the telemetry data using the sequential-analysis technique, the system identifies a subset of the telemetry data associated with the statistical deviation and applies a root-cause-analysis technique to the subset of the telemetry data to determine a source of the statistical deviation. Finally, the system uses the source of the statistical deviation to perform a remedial action for the computer system, which involves correcting a fault in the computer system corresponding to the source of the statistical deviation.
摘要翻译： 一个实施例提供了一种从计算机系统分析遥测数据的系统。 在运行期间，系统定期从计算机系统获取遥测数据。 接下来，系统使用顺序分析技术预处理遥测数据。 如果在使用顺序分析技术的遥测数据中发现统计偏差，则系统识别与统计偏差相关联的遥测数据的子集，并将根因分析技术应用于遥测数据的子集，以确定 来源的统计偏差。 最后，系统使用统计偏差的来源对计算机系统执行补救措施，包括纠正与统计偏差来源相对应的计算机系统中的故障。
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公开(公告)号：US08046637B2
公开(公告)日：2011-10-25
申请号：US12399655
申请日：2009-03-06
IPC分类号： G06F11/00
CPC分类号： G06F11/079 , G06F11/0724 , G06F11/0748 , G06F11/0793
摘要： One embodiment provides a system that analyzes telemetry data from a computer system. During operation, the system periodically obtains the telemetry data from the computer system. Next, the system preprocesses the telemetry data using a sequential-analysis technique. If a statistical deviation is found in the telemetry data using the sequential-analysis technique, the system identifies a subset of the telemetry data associated with the statistical deviation and applies a root-cause-analysis technique to the subset of the telemetry data to determine a source of the statistical deviation. Finally, the system uses the source of the statistical deviation to perform a remedial action for the computer system, which involves correcting a fault in the computer system corresponding to the source of the statistical deviation.
摘要翻译： 一个实施例提供了一种从计算机系统分析遥测数据的系统。 在运行期间，系统定期从计算机系统获取遥测数据。 接下来，系统使用顺序分析技术预处理遥测数据。 如果在使用顺序分析技术的遥测数据中发现统计偏差，则系统识别与统计偏差相关联的遥测数据的子集，并将根因分析技术应用于遥测数据的子集，以确定 来源的统计偏差。 最后，系统使用统计偏差的来源对计算机系统执行补救措施，包括纠正与统计偏差来源相对应的计算机系统中的故障。
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3.发明授权Generating a training data set for a pattern-recognition model for electronic prognostication for a computer system 有权为计算机系统的电子预测生成模式识别模型的训练数据集公开(公告)号：US08346914B2
公开(公告)日：2013-01-01
申请号：US12339961
申请日：2008-12-19
IPC分类号： G06F15/173
CPC分类号： G06N99/005 , G06F11/3006 , G06F11/3058 , G06F11/3072 , G06F11/3452 , G06F2201/86
摘要： One embodiment of the present invention provides a system that trains a pattern-recognition model for electronic prognostication for a computer system. First, the system monitors a performance parameter from a set of computer systems that includes at least two computer systems, wherein monitoring the performance parameter includes systematically monitoring and recording performance parameters in a set of performance parameters from computer systems in the set of computer systems, wherein the recording process keeps track of the temporal relationships between events in different performance parameters in the set of performance parameters. Next, the system generates a training data set based on the monitored performance parameter from the set of computer systems, wherein generating the training data set includes concatenating two or more time-series of the performance parameter from computer systems in the set of computer systems. Then, the system trains the pattern-recognition model using the training data set. Next, the system uses the pattern-recognition model to look for anomalies in performance parameters gathered during operation of a monitored computer system. The system then generates an alarm when the pattern-recognition model detects an anomaly in the performance parameters from the monitored computer system.
摘要翻译： 本发明的一个实施例提供一种系统，其为计算机系统的电子预测训练模式识别模型。 首先，系统监视来自包括至少两个计算机系统的一组计算机系统的性能参数，其中监视性能参数包括在该组计算机系统中的计算机系统的一组性能参数中系统地监测和记录性能参数， 其中所述记录过程在所述一组性能参数中跟踪不同性能参数中的事件之间的时间关系。 接下来，系统基于来自该组计算机系统的所监视的性能参数来生成训练数据集，其中生成训练数据集包括从计算机系统中的计算机系统中的计算机系统连接两个或更多个时间序列的性能参数。 然后，系统使用训练数据集训练模式识别模型。 接下来，系统使用模式识别模型来查找在监视的计算机系统的操作期间收集的性能参数中的异常。 当模式识别模型从监视的计算机系统检测到性能参数中的异常时，系统然后生成警报。
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4.发明申请GENERATING A TRAINING DATA SET FOR A PATTERN-RECOGNITION MODEL FOR ELECTRONIC PROGNOSTICATION FOR A COMPUTER SYSTEM 有权为计算机系统生成用于电子预处理的图形识别模型的训练数据集公开(公告)号：US20100161810A1
公开(公告)日：2010-06-24
申请号：US12339961
申请日：2008-12-19
IPC分类号： G06F15/16
CPC分类号： G06N99/005 , G06F11/3006 , G06F11/3058 , G06F11/3072 , G06F11/3452 , G06F2201/86
摘要： One embodiment of the present invention provides a system that trains a pattern-recognition model for electronic prognostication for a computer system. First, the system monitors a performance parameter from a set of computer systems that includes at least two computer systems, wherein monitoring the performance parameter includes systematically monitoring and recording performance parameters in a set of performance parameters from computer systems in the set of computer systems, wherein the recording process keeps track of the temporal relationships between events in different performance parameters in the set of performance parameters. Next, the system generates a training data set based on the monitored performance parameter from the set of computer systems, wherein generating the training data set includes concatenating two or more time-series of the performance parameter from computer systems in the set of computer systems. Then, the system trains the pattern-recognition model using the training data set. Next, the system uses the pattern-recognition model to look for anomalies in performance parameters gathered during operation of a monitored computer system. The system then generates an alarm when the pattern-recognition model detects an anomaly in the performance parameters from the monitored computer system.
摘要翻译： 本发明的一个实施例提供一种系统，其为计算机系统的电子预测训练模式识别模型。 首先，系统监视来自包括至少两个计算机系统的一组计算机系统的性能参数，其中监视性能参数包括在该组计算机系统中的计算机系统的一组性能参数中系统地监测和记录性能参数， 其中所述记录过程在所述一组性能参数中跟踪不同性能参数中的事件之间的时间关系。 接下来，系统基于来自该组计算机系统的所监视的性能参数来生成训练数据集，其中生成训练数据集包括从计算机系统中的计算机系统中的计算机系统连接两个或更多个时间序列的性能参数。 然后，系统使用训练数据集训练模式识别模型。 接下来，系统使用模式识别模型来查找在监视的计算机系统的操作期间收集的性能参数中的异常。 当模式识别模型从监视的计算机系统检测到性能参数中的异常时，系统然后生成警报。
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