JP2007207213A - Diagnostic information collecting method applied to real-time diagnosis of wireless device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ワイヤレスデバイス上でリアルタイム環境においてリアルタイム診断に適用する診断情報収集メソッドと、システムの正常時は寝かせておきシステムに操作があった時又は不具合が発生した時に喚起させる診断エンジンと、診断エンジンを用いて診断情報の収集、不具合の検出と診断を行う機能を持つワイヤレスデバイスおよびワイヤレスデバイスのリアルタイム診断を実施するシステムに関するものである。 The present invention relates to a diagnostic information collection method to be applied to real-time diagnosis in a real-time environment on a wireless device, a diagnosis engine to be laid down when the system is normal and to be activated when the system is operated or malfunctions, and diagnosis The present invention relates to a wireless device having a function of collecting diagnostic information and detecting and diagnosing defects using an engine, and a system for performing real-time diagnosis of the wireless device.
近年、携帯電話上でさまざまなリアルタイム性の強いアプリケーションを実装して、数多くのアプリケーションがリアルタイムの環境で動作し、システムの正常時に多くの診断情報を従来の方式(例えば定期的な監視、トレース、ロギング)によって収集すれば、システムのリアルタイム性に影響し、操作の反応が遅くなったり、プロセス間の通信が混乱したり、さらにシステム全体がフリーズしてしまうことが起き得る。しかし、システムの利用状態を監視する時又はシステムに発生した不具合を検出する時に、CPUやメモリなどのシステムリソースを多く利用せず、システムのリアルタイム性に影響しない有効な診断情報を収集する手法がない。 In recent years, various real-time applications have been implemented on mobile phones, and many applications operate in a real-time environment. When a system is operating normally, a lot of diagnostic information can be obtained using conventional methods (eg, periodic monitoring, tracing, If it is collected by logging, it may affect the real-time nature of the system, resulting in a slow response of operations, disruption of communication between processes, and further freeze of the entire system. However, there is a technique for collecting effective diagnostic information that does not use the system resources such as CPU and memory and does not affect the real-time property of the system when monitoring the usage status of the system or detecting a malfunction occurring in the system. Absent.
ワイヤレスデバイス上では、発生する不具合を診断するために不具合が発生するまでシステム情報、プロセス情報、関数の呼び出し、イベント、メモリ割付・開放等多くの診断情報収集する必要があるが、これらの情報を収集するに当たってシステムのパフォーマンスを低下させ、システムのリアルタイム性に影響し、システムに新たな障害を与えることになる。しかし、これらの診断情報がなければ、ワイヤレスデバイス上で発生した不具合を診断することが困難であり、診断情報を収集する際に特に頻度の高い関数の呼び出し、メモリ割付・開放に関する情報を収集する時にリアルタイム環境に適用できる診断情報収集手法が必要とされている。 On a wireless device, it is necessary to collect a lot of diagnostic information such as system information, process information, function calls, events, memory allocation / release, etc. until the failure occurs in order to diagnose the failure that occurs. When collecting, the system performance is degraded, the real-time property of the system is affected, and a new failure is caused to the system. However, without these diagnostic information, it is difficult to diagnose problems that occurred on the wireless device, and when collecting diagnostic information, information on function calls and memory allocation / release that are particularly frequent are collected. There is a need for diagnostic information collection techniques that are sometimes applicable to real-time environments.
ワイヤレスデバイス上で不具合を正確に診断するために必要な情報を漏れなく収集し、システムリソースが限られているために、診断する必要のない情報を収集しない手法を採る必要がある。しかし、リアルタイム性要求の厳しい実行環境においてさまざまな不具合を診断するためにリアルタイム性に影響しない必要な診断情報が漏れなく容易に収集できるものではない。ワイヤレスデバイス上ですべての情報を集めると、システムのリアルタイム性に影響し、デバイス上で保存する場所もない。不具合を診断する際には、システム情報(例えばシステム・リソース、CPU)やプロセス情報(例えばステータス、メモリの使用量)、プロセスの起動・終了と関数の呼び出しトレース等の情報が重要であり、これらの情報を収集するに有効な手法がなければ、診断に必要な情報が漏れてしまうか又は必要のない情報がメモリ上にあふれてしまう。リアルタイムシステムにおいて、システムリソースを多く使わずにどの情報又は何の時に発生した情報が必要であるかを判断することが容易ではない。 Information necessary for accurately diagnosing a failure on a wireless device is collected without omission, and a system resource is limited. Therefore, it is necessary to adopt a method that does not collect information that does not need to be diagnosed. However, the necessary diagnostic information that does not affect the real-time property in order to diagnose various problems in the execution environment where the real-time property is severe cannot be easily collected without omission. Collecting all the information on the wireless device affects the real-time nature of the system and there is no place to store it on the device. When diagnosing problems, information such as system information (for example, system resources, CPU), process information (for example, status and memory usage), process start / end and function call trace are important. If there is no effective method for collecting this information, information necessary for diagnosis leaks or unnecessary information overflows on the memory. In a real-time system, it is not easy to determine which information or information generated at what time is necessary without using a lot of system resources.
また、メモリリーク等の不具合を検出する時に必要となる診断情報(例えばメモリを割付した時のメモリ・アドレス、割付したメモリサイズ)の収集に関連する動作(例えばメモリ割付・開放)が頻繁に発生するために選択せずにすべての情報を収集することがシステムのリアルタイム性に影響する。従って、頻繁に発生する情報を収集する時に有効的な手法が必要である。 In addition, operations related to the collection of diagnostic information (eg, memory address when memory is allocated, allocated memory size) necessary for detecting defects such as memory leaks frequently occur (eg, memory allocation / release). Collecting all information without choosing to do affects the real-time nature of the system. Therefore, an effective method is required when collecting frequently occurring information.
上述のように、現状では、ワイヤレスデバイス上で発生する様々な情報をシステムのリアルタイム性に影響しないように収集する手法と、収集した情報を限られたメモリ上で有効的に保存する手法がないために、システム上で発生した不具合の発生場所と原因を特定することが困難であり、同じ不具合が繰り返して多くの携帯電話上で発生し、携帯電話事業者と携帯電話メーカは発生した不具合に対して迅速な対応ができないので携帯電話利用者に十分に満足できるサービスを提供することができない。 As described above, at present, there is no method for collecting various information generated on a wireless device so as not to affect the real-time property of the system, and a method for effectively storing the collected information in a limited memory. Therefore, it is difficult to identify the location and cause of the failure that occurred in the system, the same failure occurs repeatedly on many mobile phones, and mobile phone operators and mobile phone manufacturers On the other hand, since it is impossible to respond quickly, it is impossible to provide a service that can sufficiently satisfy mobile phone users.
そこで、本発明は、ワイヤレスデバイス上でシステムのリアルタイム性に影響させないために診断情報を収集する手法と、収集した情報を有効的に保存する手法と、不具合が発生した時に不具合を診断するために収集した情報を利用する手法、これらの手法を実現したワイヤレスデバイスを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention provides a method for collecting diagnostic information so as not to affect the real-time property of the system on the wireless device, a method for effectively storing the collected information, and a method for diagnosing a problem when a problem occurs. It is an object of the present invention to provide a method of using collected information and a wireless device that realizes these methods.
本発明によるワイヤレスデバイスは、リアルタイム環境においてシステム上で起こされる不具合の診断エンジンを備えた携帯電話機であって、システムの正常時に診断に必要となる様々な情報を収集することができる診断エンジンを寝かせる手段と、収集すべき診断情報又はシステムの不具合が発生した時に寝かせている診断エンジンを喚起する手段と、起こした診断エンジンによってシステムの不具合を診断するために必要な情報を収集する手段と、収集した大量な情報を小さいメモリ上で保存する手段を有することを特徴とする。 A wireless device according to the present invention is a mobile phone equipped with a diagnostic engine for malfunctions caused on a system in a real-time environment, and lays a diagnostic engine capable of collecting various information necessary for diagnosis when the system is normal. Means for collecting diagnostic information to be collected or a diagnosis engine laid down when a system malfunction occurs, means for collecting information necessary for diagnosing a system malfunction by the diagnostic engine that has occurred, and collection It is characterized by having means for storing a large amount of information in a small memory.
システムの正常時にシステム上で発生する情報を収集することができる診断エンジンを寝かせる手段は、診断エンジンを常時稼動することなく新しい情報が発生していなければ寝かせ、新しい情報が発生した時又はシステムに変化のあった時にトリガー・メソッド(トリガー技術)を用いて寝かせている診断エンジンを喚起する。 The means to lay down the diagnostic engine that can collect the information generated on the system when the system is normal is to lay down the diagnostic engine when it is not constantly running, if new information is not generated, When there is a change, a trigger method (trigger technology) is used to wake up the diagnostic engine that is laid down.
ワイヤレスデバイス上では、各種イベント(例えばキーイベント、電話、データコール、ハードウェア割り込み)、プロセスの起動・終了、関数の呼出・退出、メモリの割付・開放、各種不具合(例えばメモリリーク、システムクラッシュ、システムフリーズ)の発生をトリガーにしてシステム上で寝かせている診断エンジンを喚起する。システムに発生する各種不具合は、システムリソース等のシステム情報とプロセス状態等のプロセス情報を収集するトリガーとなる。これらのトリガーを設けることによって、診断エンジンが常に稼動する必要がなく、収集する情報がなければ、診断エンジンを寝かせることができ、ワイヤレスデバイス上でシステムのリアルタイム性に影響せずにシステムのパフォーマンスを低下することを避ける。収集する情報があった時にトリガーによって寝かせている診断エンジンを直ちに喚起し、必要な診断情報を速やかに収集する。 On the wireless device, various events (for example, key events, telephone calls, data calls, hardware interrupts), process start / end, function call / exit, memory allocation / release, various problems (for example, memory leak, system crash, Trigger the diagnosis engine that is asleep on the system triggered by the occurrence of system freeze. Various faults that occur in the system serve as triggers for collecting system information such as system resources and process information such as process status. By providing these triggers, the diagnostic engine does not need to be running all the time, and if there is no information to collect, the diagnostic engine can be put to sleep, and the system performance can be improved without affecting the real-time nature of the system on the wireless device. Avoid falling. When there is information to be collected, the diagnostic engine laid down by the trigger is immediately awakened, and necessary diagnostic information is collected promptly.
リアルタイムシステム上では、特にシステムの正常時に診断情報を集める際に多くのシステムリソース(CPUやメモリ)を使うことができない。起こした診断エンジンによって診断情報を収集する手段は、クリック・メソッド(クリック技術)を用いて、従来のシステム操作や動作にまったく影響せずにクリックという感覚で瞬間的に収集したい情報データを集める。クリック・メソッドは、従来の操作や動作を完全に従来の通りに完成させ、その操作や動作の外で数サイクルのアセンブラを用いて診断に必要な情報を一切に処理せずに簡単に記録する。 On a real-time system, many system resources (CPU and memory) cannot be used particularly when collecting diagnostic information when the system is normal. The means for collecting diagnostic information by the generated diagnostic engine collects information data that is desired to be collected instantaneously using a click method (click technology) without feeling any influence on the conventional system operation or operation. Click method completes conventional operations and actions completely as usual, and easily records without using any information necessary for diagnosis by using assembler of several cycles outside the operations and actions .
ワイヤレスデバイス上でシステムやプロセスに関する情報のデータ量が膨大であり、必要のある時(例えば不具合が発生した際)に収集することにしても保存するに相当なメモリが必要となる。しかし、これらの情報は、時間軸上で内容的に変化のない部分が多く含まれている。例えば、システム上に数多くのプロセスが稼動しているが、携帯電話利用者にとって毎日携帯電話の利用パターンがあってプロセス情報が激しく変化することがない。量的に多く変化が少ない情報を収集する手法は、デルタ・メソッド(デルタ技術)を用いて情報のデルタ(差分)を取得して記録する。取得した差分情報データを用いて元の情報データを復元するためにその差分を算出した時に使用した情報データのベースを情報データのデルタと一緒に保存する。 The amount of data related to systems and processes on the wireless device is enormous, and even if it is collected when necessary (for example, when a failure occurs), a considerable amount of memory is required to store it. However, these pieces of information include many portions that do not change in content on the time axis. For example, a large number of processes are running on the system, but for mobile phone users, there is a mobile phone usage pattern every day, and process information does not change drastically. As a method of collecting information that is quantitatively large and little changed, a delta method (delta technique) is used to acquire and record information delta. In order to restore the original information data using the acquired difference information data, the base of the information data used when the difference is calculated is stored together with the delta of the information data.
ワイヤレスデバイス上でメモリリーク検出等の診断情報を収集するためにクリック・メソッドを用いても頻繁に従来の動作以外にCPU時間を使うのでリアルタイムシステムのパフォーマンスを低下させる恐れがある。この場合は、学習メソッド(学習機能)を用いて早い段階(例えば開発時)から必要な情報や知識を学習して寝かせている診断エンジンを起動させるための知識データを蓄積しておく。例えば、メモリリーク検出に対し、開発の段階において各種テストの過程でアプリケーションに必要なメモリの最大サイズを学習して学習結果を保存し、フィールド(利用者の手元)でリアルタイムの環境にそのアプリケーションが起動された後に割り付けられたメモリを開発段階で学習した最大サイズより越していなければ、診断情報を収集せずに診断エンジンを寝かせ、もし大幅(例えば 20%以上)に越えた場合に診断エンジンを起動させてメモリリークの情報を収集する。 Even if the click method is used to collect diagnostic information such as memory leak detection on the wireless device, the CPU time is frequently used in addition to the conventional operation, which may degrade the performance of the real-time system. In this case, knowledge data for activating a diagnostic engine that learns necessary information and knowledge from an early stage (for example, during development) using a learning method (learning function) is stored. For example, for memory leak detection, the maximum memory size required for the application is learned in the course of various tests in the development stage, the learning result is saved, and the application is placed in a real-time environment in the field (on the user's hand). If the allocated memory after starting does not exceed the maximum size learned in the development stage, the diagnostic engine is put to sleep without collecting diagnostic information, and if it is significantly exceeded (for example, 20% or more), the diagnostic engine is Start up and collect memory leak information.
以上のように、本発明によれば、ワイヤレスデバイス上でリアルタイムシステムにおいて発生する不具合の診断に必要なあらゆる情報収集を実施するためのシステムとして、ワイヤレスデバイスに診断エンジンを常駐させ、システムの正常時に診断エンジンを寝かせて待ち状態に置き、情報の収集が必要となった時にトリガー・メソッドを用いて寝かせている診断エンジンを喚起し、クリック・メソッドを用いて必要な情報のみを瞬間に記録し、データ量が多い情報に対してデルタ・メソッドを用いて情報データの差分のみを取得し、さらに頻繁に発生する情報に対して学習メソッドを用いて寝かせている診断エンジンを喚起させる基準データをワイヤレスデバイス出荷前の段階で学習して保存し、基準を超えていなければ診断エンジンを寝かせたままにし、基準を超えたら寝かせている診断エンジンを喚起して診断データを収集することによってシステムのリアルタイム性にまったく影響せずに有効な診断情報を収集することができるので発生した不具合をリアルタイムで自動的に診断でき、利用者からほとんどの場合に事業者のカスタマサポートに連絡する必要がなく、修理受付窓口に持ち込まれる必要もない。たとえ、事業者のカスタマサポートに連絡されたときでも、サポートに必要な診断情報が既に分かりやすく解析して診断サーバに報告されており、すぐにカスタマへ対応ができる。また、ソフトウェア上のバグが見つかった場合にバグに関する詳細なリアルタイムシステムの診断情報が収集され分類されて分かりやすい形に解析されており、メーカが即座に的確にバグを判断することができ、バグを直ちに直すことができる。事業者とメーカにとって、カスタマとプロダクトのサポートコストを著しく削減することができる。 As described above, according to the present invention, a diagnosis engine is resident in a wireless device as a system for collecting all information necessary for diagnosing a failure occurring in a real-time system on the wireless device, and the system is in a normal state. Lay the diagnostic engine in a waiting state, use the trigger method to wake up the diagnostic engine when it is necessary to collect information, and use the click method to record only the necessary information in an instant, For wireless information, the wireless device uses the delta method to obtain only the difference in information data for information that has a large amount of data, and uses the learning method to awaken the diagnostic engine that lays the information frequently. Learn and store at the pre-shipment stage, and sleep the diagnostic engine if it does not exceed the standards If you exceed the standards, you can collect effective diagnostic information without influencing the real-time nature of the system by awakening the diagnostic engine that is asleep and collecting diagnostic data. Diagnosis can be performed automatically in real time, and the user does not need to contact the customer support of the operator in most cases and does not need to be brought to the repair reception desk. Even when contacted by the customer support of the operator, the diagnostic information necessary for the support has already been analyzed in an easy-to-understand manner and reported to the diagnostic server, so that the customer can be dealt with immediately. In addition, when a bug in the software is found, detailed diagnostic information of the real-time system related to the bug is collected, classified, and analyzed in an easy-to-understand format, allowing the manufacturer to determine the bug immediately and accurately. Can be fixed immediately. For businesses and manufacturers, support costs for customers and products can be significantly reduced.
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図1は、本発明によるワイヤレスデバイスのリアルタイム性に適用する診断情報収集手法を実現することができるシステムの構成を示すブロック図である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a system capable of realizing a diagnostic information collection method applied to the real-time property of a wireless device according to the present invention.
図1に示す診断システムにおいて、ワイヤレスデバイス01に診断エンジン02、情報源03と診断情報04を実装して、診断エンジン02が情報源03から必要な情報を収集して診断情報04として保存し、発生した不具合に対して収集した診断情報04を利用して診断を行い、診断の結果を診断サーバ05と診断データベース06に対してワイヤレスネットワーク07経由で報告する。 In the diagnostic system shown in FIG. 1, the
図2は、ワイヤレスデバイスのリアルタイム環境において診断情報収集の実施を示すブロック図である。診断エンジン02は、システムが正常時に待ち状態にあり、情報源03から新しい情報が発生した時にトリガー・メソッドを用いて発生した情報がトリガーとなって喚起され、情報収集モジュール10を起動する。情報源03はワイヤレスデバイス上のリアルタイムシステムであり、この情報源03から発生する情報は様々で各種イベント、プロセスの起動・終了、関数の呼出・退出、ハードウェア割込、電話、データコール、プロセス状態、システム状態、各種不具合等がある。トリガーの実施形態は、ハードウェア割込み、システム・シグナル、メッセージ、従来システムコールの入れ替え、標準関数の入れ替え、バイナリレベルでのアセンブラ命令挿入がある。 FIG. 2 is a block diagram illustrating implementation of diagnostic information collection in a real-time environment of a wireless device. The
情報収集モジュール10は、クリック・メソッドを用いてアセンブラで書かれる短いプログラムであり、発生した情報を速やかに収集して診断情報04として記録する。クリック・メソッドは、トリガーのかかった後に従来の操作が途切れることがなく、上記のトリガー実施形態の中において軽い情報収集モジュール10を挿入することによって実施される。 The
収集する情報のデータ量が大きい場合は、デルタ・メソッドを用いて情報のデルタを作成して診断情報04として保存する。デルタを作成する際に使用した元の情報データは、予め(例えばシステムが起動した後)保存してある。また、小さい診断レポートを作成するにもデルタ・メソッドを用いる。同じワイヤレスデバイス上では、診断レポートでも類似性があり、デルタ・メソッドを用いて小さい診断レポートを作成することができる。 If the amount of information to be collected is large, a delta of information is created using the delta method and stored as
デルタ・メソッドは、バイナリ・レベルで二つのバージョン(ある時期の情報データと最新の情報データ)を用いて情報データの差分を計算して実施する。ワイヤレスデバイス上では、診断情報を収集する際にリアルタイム性に影響を与えないために時間のかかる複雑な差分計算アルゴリズムを使用しない。 The delta method is performed by calculating a difference between information data using two versions (information data at a certain period and latest information data) at a binary level. The wireless device does not use time-consuming complex difference calculation algorithms because it does not affect the real-time property when collecting diagnostic information.
図3は、ワイヤレスデバイス上でリアルタイム環境における診断情報収集を実施する手順の一例を示す説明図である。図3に示している例では、ワイヤレスデバイス上で情報源03より情報発生20のあった時にシステムの従来操作21を続行させると共に情報を収集するモジュール起動22後に診断情報収集23を行い、デルタ作成24を通して、診断情報記録25を完了する。情報のデータ量が少ない場合は、デルタ作成24を必要とせずに収集した情報を直接診断情報記録25を通して保存する。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a procedure for collecting diagnostic information in a real-time environment on the wireless device. In the example shown in FIG. 3, when the
情報収集のトリガーは、情報源から発生するイベント、プロセスの起動・終了、関数の呼出・退出、システムの不具合と指定する。トリガーのかかった時に収集すべき情報をクリック・メソッドで実現した情報収集モジュールによって漏れなく迅速に収集する。トリガーのかからなかった情報に対して診断に必要としないのでタッチしない。情報収集のクリック・メソッドは、情報源の外でアセンブラの軽い情報収集モジュールをシステムに提供して実施される。トリガーとクリック・メソッドの実施はシステムのソースコード変更とシステムのイメージ再ビルドを必要としない。デルタ・メソッドは、すべての情報収集に使用するのでなく、システム情報の収集と診断レポートの作成に用いられ、一つの共通なデルタ作成モジュールによって実現される。 The trigger for collecting information is specified as an event generated from an information source, process start / end, function call / exit, or system malfunction. Information to be collected when triggered is collected quickly by the information collection module realized by the click method. Do not touch information that was not triggered because it is not necessary for diagnosis. The information collection click method is implemented by providing the system with an assembler's light information collection module outside the information source. Implementation of trigger and click methods does not require system source code changes and system image rebuilds. The delta method is used to collect system information and create diagnostic reports, rather than being used to collect all information, and is implemented by a common delta creation module.
ワイヤレスデバイス上でリアルタイムのシステムにおいて頻繁に繰り返す操作(例えばメモリ割付と開放)に対して診断情報を収集する時にシステムのパフォーマンスを低下する恐れがある。この場合には、このような診断情報を常に収集することを避けて、潜在的な問題(例えば潜在的なメモリリーク)が発生する基準を予め学習しておき、その学習した基準を用いて潜在的な問題を検出して警告することができる。ここではメモリリークを例にして説明する。潜在的なメモリリークを判断するために、アプリケーションの中でダイナミックに割り付けられるメモリの状況を把握して学習する。学習の中でアプリケーションに潜在的なメモリリーク判断に必要な情報として例えば最大のメモリサイズを学習した基準として覚えさせる。この学習は、開発段階又は出荷テストの段階で行う。デバイスが出荷された後にも学習することができる。学習した基準データはフラッシュ上で保存する。リアルタイムの環境でアプリケーションが走る際に、メモリ割付があった時にメモリリークの検出と同じように情報記録を行い、潜在的なメモリリークを診断する時に保存している学習した基準データを用いてメモリリークが潜在的に発生したかどうかを判断する。発生したことを判断する時に潜在的なメモリリーク警告を行い、そのプロセスに対して詳細なメモリリーク情報を収集する。情報収集が終ったら診断レポートを作成して保存し、このプロセスに対してメモリリーク情報を繰り返して収集することをしない。 System performance may be degraded when collecting diagnostic information for frequently repeated operations (eg, memory allocation and release) in a real-time system on a wireless device. In this case, avoid collecting such diagnostic information all the time, learn the criteria for potential problems (eg, potential memory leaks) in advance, and use the learned criteria to Can detect and warn of potential problems. Here, a memory leak will be described as an example. To determine potential memory leaks, learn by learning the status of dynamically allocated memory in your application. In learning, for example, the maximum memory size is learned as a learned reference as information necessary for determining a potential memory leak in the application. This learning is performed at the development stage or the shipping test stage. You can learn after the device is shipped. The learned reference data is stored on flash. When an application runs in a real-time environment, information is recorded in the same way as memory leak detection when there is memory allocation, and memory is stored using learned reference data stored when diagnosing potential memory leaks. Determine if a leak has occurred. A potential memory leak warning is issued when it is determined that the error has occurred, and detailed memory leak information is collected for the process. When the information is collected, a diagnostic report is created and saved, and memory leak information is not collected repeatedly for this process.
図4はワイヤレスデバイス上で学習機能を用いた診断情報収集を実装する一例を示す説明図である。図4に示している例では、予め(例えば開発段階)学習30を行い、潜在的な問題の発生を判断する基準31を学習して覚える。このワイヤレスデバイスを出荷した後に従来操作21の中で学習した基準31を用いて潜在的な問題が発生したかどうかの基準判断32を行う。潜在的な問題の発生が判明した後に情報収集のモジュール起動22によって診断情報収集23と診断情報記録25の操作を繰り返して発見した潜在的問題を診断するに必要な情報を収集する。 FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of implementing diagnostic information collection using a learning function on a wireless device. In the example shown in FIG. 4, learning 30 is performed in advance (for example, at the development stage), and a reference 31 for determining occurrence of a potential problem is learned and learned. After the wireless device is shipped, a
01 ワイヤレスデバイス(携帯電話、携帯端末)
02 診断エンジン
03 情報源
04 診断情報
05 診断サーバ
06 診断データベース
07 ワイヤレスネットワーク
10 情報収集モジュール
20 情報発生
21 従来操作
22 モジュール起動
23 診断情報収集
24 デルタ作成
25 診断情報記録
30 学習
31 学習した基準
32 基準判断01 Wireless devices (cell phones, portable terminals)
02
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