JP2021185496A - 装置関連のログファイルの効果的な処理 - Google Patents

Abstract

【課題】生産的で迅速なナビゲーションを提供する。【解決手段】方法は、関心のあるログデータのサブセットを少なくとも示すテンプレートファイルに基づいて、１又は複数の装置に関する複数の装置ログファイルを含む単一ファイルを検索し、単一ファイルに位置する関心のあるログデータの各々についてリファレンスデータを生成し、リファレンスデータをデータ構造で記憶することを含む。【選択図】 図２

Description

本発明は、概して、これらに制限されないが医学的及び／又は非医学的イメージャ（例えば、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）、Ｘ線、超音波（ＵＳ）、磁気共鳴（ＭＲ）、ポジトロンエミッショントモグラフィ（ＰＥＴ）、単一光子放出コンピュータトモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）、その他）及び／又は非イメージング機器のような装置のための装置関連（例えば、装置、サービス、その他）のログファイルの効果的な処理に関する。

電気機械ソフトウェア装置は、システム及び／又は動作パラメータを含むログファイルを生成するように構成される。設備に位置する複数装置からのログファイルは、一般に、フラットファイルとして記憶される。フラットファイルは、概して、装置のすべてのシステム及び／又は動作パラメータのシリアルストリームを有する単一ファイルである。設備のネットワーク内の複数設備からのフラットファイルは、多くの場合、サーバ及び／又はデータベースに周期的に送信されアーカイブされる。

装置のうち特定のものがサービスを必要とするイベントを有する場合、装置の装置ログファイルを有するフラットファイルが、アーカイブから取り出され、フィールドサービスエンジニアによって手作業で評価される。残念ながら、装置ログファイルのフラットファイルは、メガバイト、ギガバイト、テラバイト、その他を含むことができ、フィールドサービスエンジニアは、イベントが何故生じ得たかに関して任意の手掛かりを提供するデータのキロバイトのみを位置特定するために、大きいボリュームのこのデータを読む必要がありうる。

即座の直接的な結果は、エンドユーザ又はカスタマが、装置ダウン時間及び損失に直面しうることであり、この装置ダウン時間及び損失は、関連する装置ログファイルが、フラットファイルからのエラーイベントのタイプに基づいて改良されたデバッグロギングメカニズムに基づいてすぐに抽出され、イベントの再発生を予測する又は防ぐために評価され、使用される場合は、回避されることができる。このような情報が更に、例えば技術的な及び／又は信頼性の観点でのイベントの解析に基づいて、将来の装置の設計に関連して使用されることもできる。

特定の装置を訪問し、修理又はサービスするフィールドサービスエンジニアは、訪問を記憶する電子形式のリポート又はサービスログファイルを生成する。このようなリポートは、トラブルシューティングステップ、問題を決定し及び／又は修正するために実施される診断、サービス訪問の結果、などを含むことができる。装置ログファイルと同様に、サービスログファイルは、一般に、単にアーカイブされるだけであり、ログファイルから情報を導き出すための試みはなされない。

ヘルスケア医療装置は、カスタマにとって大きい財政投資である。従って、装置は、診断及び予防システムがダウン時間を減らすことを必要とする。しかしながら、接続されたデータ（すなわち装置ログ及びサービスログ）の上述の２つの直交するストリームのボリューム、多様性及び／又は速度を与えられる場合、ログファイルを手作業で評価することは困難でありうる。

例えば、機械学習及びデータマイニングに基づく自動化された又は半自動化されたアプローチが、ログファイルを評価するために用いられることができる。しかしながら、このようなアプローチは性能を欠き、他の場合には、潜在的に数日にわたって修理されうる良好に設計された装置が、数週間又はより長い期間にわたって修理され、顧客収益、満足及びブランドロイヤルティーの損失を結果的にもたらす。

ここに記述される見地は、上述の問題その他に対処する。

以下は、テンプレート及びデバッグレベルによって規定される階層化された、効率的な及び仮想ストリームを用いて、装置及び／又はサービスログを取得し体系化するアプローチであって、時間にわたって知識ベースシステムを構築するために時間にわたって機械学習されることができるアプローチを記述する。以下は、時間、トピック、アイテム及び概念軸に沿って生産的で迅速なナビゲーションを提供することができる、視覚的な概念マップにログデータを提示するアプローチを更に記述する。

１つの見地において、方法は、関心のあるログデータのサブセットを少なくとも示すテンプレートファイルに基づいて、１又は複数の装置に関する複数の装置ログファイルを有する単一ファイルを検索することを含む。方法は更に、単一ファイルに位置する関心のあるログデータの各々について基準データを生成することを含む。方法は更に、データ構造に基準データを記憶することを含む。

別の見地において、コンピューティングシステムは、ログファイル処理モジュールを含む１又は複数の命令を記憶するメモリを有する。コンピューティングシステムは更に、１又は複数の命令を実行するプロセッサを有し、命令は、プロセッサに、関心のあるデータのストリームを示すテンプレートファイルに基づいてログデータをフィルタリングする処理と、デバッグレベルに基づいて関心のあるデータの量を動的に変更する処理と、関心のあるデータのストリームを記憶する処理と、入力信号に応答して、関心のあるデータの記憶された仮想ストリームのサブセットを表示する処理と、を実行させる。

別の見地において、コンピュータ可読記憶媒体は、１又は複数のコンピュータ実行命令によって符号化される。１又は複数であるコンピュータ実行命令は、コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されるとき、プロセッサに、ユーザにとって関心のあるデータの標示を少なくとも含むユーザ入力に応答して、リファレンスを使用して、ログデータのフラットファイルからログデータのサブセットを取り出す処理と、ユーザ対話的なナビゲーショングラフィカルユーザインタフェースの所定の体系化された態様でログデータの取り出されたサブセットのみを表示する処理と、を実行させる。

本発明は、さまざまな構成要素及び構成要素の取り合わせ並びにさまざまなステップ及びステップの取り合わせの形をとることができる。図面は、好適な実施形態を例示するためだけにあり、本発明を制限するものとして解釈されるべきでない。

複数の装置及び装置ログファイルメモリに関連するログファイル処理モジュールを有する例示のログサーバを概略的に示す図。 図１のログサーバのログファイル処理モジュールの例を概略的に示す図。 サーチエンジンを有する図２のログファイル処理モジュールの変更例を概略的に示す図。 １又は複数の付加のフィルタを有する、図２のログファイル処理モジュールの変形例を概略的に示す図。 図３のサーチエンジン、図４の１又は複数の付加のフィルタ、及びテンプレートファイルアップデータを有する、図２のログファイル処理モジュールの変形例を概略的に示す図。 概念マップ生成器を有する、図２のログファイル処理モジュールの変形例を概略的に示す図。 図６の概念マップ生成器によって生成される例示の時間ベースの概念マップを概略的に示す図。 図６の概念マップ生成器によって生成される例示のトピックベースの概念マップを概略的に示す図。 図６の概念マップ生成器によって生成される例示のモダリティベースの概念マップを概略的に示す図。 概念マップの代わりにテキスト標示を使用する代替表示を概略的に示す図。 概略的に、概念マップの代わりにテキスト標示を使用する別の代替の表示を概略的に示す図。 ここに開示される実施形態による例示の方法を示す図。

図１を最初に参照して、ログサーバ１００が、複数の装置１０２及び装置ログファイルメモリ１０４に関連して概略的に示される。図示される装置は、ＣＴイメージングシステム１２８、ＭＲイメージングシステム１３０、ＳＰＥＣＴイメージングシステム１３２、ＰＥＴイメージングシステム１３４、...、他のイメージングシステム１３６、サービスコンピュータ１３８及び／又は他の装置１４０を有する。ＣＴ、ＭＲ、ＳＰＥＣＴ及びＰＥＴイメージングシステム１２８−１３４の例が以下に記述される。

ログサーバ１００は、複数の装置１０２の１又は複数によって生成されるログファイルを少なくとも処理する。ログファイルは、ログサーバ１００によって、例えば複数の装置１０２から及び／又はログファイルの少なくともサブ部分を記憶する装置ログファイルメモリ１０４から直接、（ワイヤレス及び／又はワイヤード）ネットワーク１０６（例えば、インターネット、広域ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、その他）を通じて、取得されることができる。ログファイルは更に、ポータブル記憶媒体を通じて取得されることができる。

複数の装置１０２の中の１の装置が、ネットワーク１０６を通じて、１又は複数のログファイルを、単一フラットファイルのような単一ファイルとして送信することができる。このようなファイルは、データ及び／又はログファイルの間の構造関係を伴わずに連続的にストリーミングされる複数のログファイルを含むことができる。適切なフォーマットは、カンマで区切られた、デリミタで区切られた、及び／又は他のフラットファイルを有する。構造化されたフォーマットを含む他のフォーマットがここで更に企図される。

非限定的な例により、装置１０２のうちの１つによって生成されるフラットファイルは、最後のフラットファイル送信以来の実施されたスキャンに関する情報、及び／又はスキャンが実施されない場合のシステム状態情報を含むことができる。例えば、ＣＴイメージングシステム１２８の場合、ログファイルは、患者識別子、イメージングプロトコル識別子、スキャン時間長、ｋＶセッティング、ｍＡセッティング、システム温度、実施される較正ルーチンのリスト、などを含むことができる。

或る設備からフラットファイルは、以下のように示されうる:/facility:HospitalX/state:OH/Name:JohnDoe/device:CT/protocol:Chest/kV:100/...， /facility:ClinicY/state:NY/Name:JaneDoe/device:US/protocol: abdomen/MHz:5/...，/facility:OfficeZ/state:FL/temp:21℃/...。前述したものは、単なる一例であり、制限的なものではない。概して、フラットファイルは、予め規定された文法ベースのパーサを用いて解析されることができ、例えばＸＭＬのようなファイルの形式及び／又は他のファイルの形式で記憶されることができる値のペアを含む。サービスコンピュータ１３８からのサービスリポートログファイルは、トラブルシューティングステップ、実施された診断、得られた結果などのテキスト情報を含むことができる。

単一フラットファイルは、例えば予め決められたスケジュールに基づいて、オンデマンドで、その他によって、複数の装置１０２の１つによって記憶され、及び／又はログサーバ１００によって引き出されることができる。複数の装置１０２は、同じタイプの装置の２又はそれより多く（すなわち、例えば２又はそれより多くのＣＴイメージャ）を含むことができる。複数の装置１０２の１又は複数は、同じ又は異なる物理的なロケーション（例えば同じ物理的な設備又はエンティティの中）、同じ又は異なる地理的ロケーション（例えば、同じ又は異なる状態、地方、その他）などでありうる。

ログサーバ１００は、コンピューティングシステム１０８、出力装置１１０及び入力装置１１２を有する。出力装置１１０は、例えば物理的ハードウェアベースの表示モニタ及び／又は同様のもののような人間可読の出力装置を有する。入力装置１１２は、キーボード、マウス、表示モニタのタッチスクリーン領域、及び／又は同様のものの１又は複数を有する。コンピューティングシステム１０８は、コンピュータ可読の記憶媒体（「ローカルメモリ」）１１４及びプロセッサ１１６を有する。

ローカルメモリ１１４は、物理メモリ及び／又は他の非一時的記憶媒体を含み、一時的媒体を除く。ローカルメモリ１１４は、データ１１８及び少なくとも１つのコンピュータ実行命令（「命令」）１２０を記憶する。データ１１８は、装置ログファイルメモリ１０４に記憶されたものと同じログファイル及び／又は他のログファイルでありうるログファイル１２２、及び仮想ログファイル１２４を少なくとも含む。後で詳しく述べるように、仮想ログファイル１２４は、装置ログファイルメモリ１０４に記憶されたログファイル及び／又はローカルメモリ１１４に記憶されたログファイル１２０のサブセットに対するリファレンスのみを有する。

命令１２０は、ログファイル処理モジュール１２６を少なくとも有する。後で詳しく述べるように、ログファイル処理モジュール１２６は、予め決められた基準に基づいて単一ファイルのログファイルのコンテントを処理し、ログファイル内のデータのサブセットについて体系化されたリファレンスを生成し、装置ログファイルメモリ１０４から、サブセットの少なくともサブ部分を取り出し、プロセッサ１１６を使用してログファイルから、及び／又はリファレンスを使用して入力装置１１２からの入力信号に基づいてログファイル１２２から、最も関連する適切なパラメータを抽出し、データの取り出されたサブ部分を表示し、この表示は、グラフィカルユーザーインタフェース（ＧＵＩ）に視覚的に表示される１又は複数のコンテントマップを通じて、取り出されたデータを表示することを含むことができる。プロセッサ１１６は、装置１０２のエラーイベントに基づいてなされるデバッグレベル変更に基づいて、装置メモリ１０４に記憶されるべきログの量を決定する。

１つの例において、データの体系化及びデータのサブ部分の表示は、複雑な装置及び／又はサービスログファイルの大きいボリュームの迅速な及び／又は直観的な視覚的ナビゲーション、及び装置問題のその後の解決を提供することができる。その結果、ログファイルは、効率的に処理されて、装置のトラブルシューティング及び修理をする、警告標識及び／又はまれなイベントを識別する、装置の劣化及び／又は不良を予測する、将来の装置を設計する等のために使用されることができる。従って、装置ダウン時間が、低減されることができ、サービス時間が、低減されることができる等が実現され、これは、装置ダウン時間及び修理に関連する装置の費用を低減することができ、装置の動作可能時間及び支払い請求可能な時間を増大することができる。

プロセッサ１１６は、例えばマイクロプロセッサ、中央処理ユニット、コントローラ等である。プロセッサ１１６は、ログファイル処理モジュール１２６を含む少なくとも１つの命令１２０を実現する。

ログサーバ１００は、他のログサーバ及び／又はコンピュータシステムとも通信することができる。

例示のＣＴイメージングシステム１２８は、静止ガントリ及び回転ガントリを有し、回転ガントリは、静止ガントリによって回転可能に支持され、ｚ軸を中心に検査領域のまわりを回転する。Ｘ線管のような放射線源は、回転ガントリによって回転可能に支持され、回転ガントリと共に回転し、検査領域を横切る放射線を放出する。放射線感受性検出器アレイは、検査領域をはさんで放射線源の反対側で、円弧をなして位置する。検出器アレイは、検査領域を横切る放射線を検出し、それを示す投影データを生成する。再構成器は、投影データを再構成して、３Ｄボリュメトリック画像データを生成する。

例示のＭＲイメージングシステム１３０は、主磁石、勾配（ｘ、ｙ及びｚ）コイル、及びＲＦコイルを有する。主磁石（超電導、抵抗性又は永久磁石）は、検査領域に実質的に一様な、時間的に一定の主磁界Ｂ０を生成する。勾配コイルは、検査領域のｘ、ｙ及びｚ軸に沿って、時間変化する勾配磁界を生成する。ＲＦコイルは、検査領域における関心のある核を（例えば水素、その他の関心のある核のラーモア周波数で）励起する無線周波数信号を生成し、励起された核によって放出されるＭＲ信号を受信する。ＭＲデータ取得システムは、ＭＲ信号を処理し、ＭＲ再構成器は、データを再構成し、ＭＲ画像を生成する。

例示のＳＰＥＣＴイメージングシステム１３２は、ガンマ放射線検出器及びコリメータを有し、コリメータは、検査領域とガンマ放射線検出器との間に配置される。コリメータは、特定の入射角を有するガンマ放射線のみがガンマ検出器に到達することを可能にする放射線減衰隔壁を有する。ガンマ線は、検査領域の周りでガンマ放射線検出器を回転させることによって検査領域に対し複数の角度から取得される。検出器は、一般に、評価中、被検体の近くに位置付けられる。ＳＰＥＣＴ再構成器は、対象又は被検体内でガンマ線を放出する放射性同位元素の分布を表わすボリュメトリックデータを生成するために、投影を再構成する。

例示のＰＥＴイメージングシステム１３４は、検査領域の周りに配置されるガンマ放射線検出器のリングを有する。検出器は、検査領域に生じる電子−陽電子崩壊を示す５１１ｋｅＶのガンマ線を検出するように構成される。ほとんどの崩壊は、互いに対してほぼ１８０°をなして放出される２つの５１１ｋｅＶのガンマ線を生じさせ、ＰＥＴスキャナは、それらの間のラインオブレスポンス（ＬＯＲ）に沿って線源を位置特定する。検出器は、それら光子を対応する電気信号に変換し、同時イベント識別器が、時間的に同時に検出される光子を識別することによって同時ガンマ対を識別する。識別された対は、崩壊の空間分布を示すデータを生成するために使用される。

他のイメージングシステム１３６は、Ｘ線イメージングシステム、超音波イメージングシステム等を含むことができる。サービスコンピュータ１３８は、ラップトップ、デスクトップ、タブレット、コンピュータ、スマートフォン及び／又は他のコンピューティング装置を含むことができる。他の装置１４０は、別の医療装置及び／又は非医療装置を含むことができる。

図２は、ログファイル処理モジュール１２６の例を示す。

図示されるログファイル処理モジュール１２６は、ファイルフィルタ２０２を有する。図示される実施形態において、ファイルフィルタ２０２は、ファイルログのフラットファイルをフィルタリングする。ここに述べられるように、このようなファイルは、複数の装置１０２、装置ログファイルメモリ１０４から、ストリームで取得されることができる。

図示されるログファイル処理モジュール１２６は更に、リファレンスが生成されるログファイル及び／又はログデータを示すテンプレートファイル２０４を有する。例えば、テンプレートファイル２０４は、リファレンスが、装置の特定のタイプ（例えば、「ＣＴ」）、特定の地理的な位置（例えば、「ＯＨ」）、などについてログファイルに対し生成されることができることを、（シンボリックタグ又は通常の表現及び／又はその他によって）示すことができる。テンプレートファイル２０４は、データのデバッグレベルのような他の情報を示すこともできる。

テンプレートファイル２０４は、マークアップ言語（例えば拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）、その他）、Ｂツリー及び／又は他のフォーマットのような、人間及びコンピュータ可読の形式でフォーマットされることができる。初期テンプレートファイルは、ユーザが関心のあるログデータを示すユーザインタラクションによって生成されることができる。テンプレートファイル２０４は、同様のユーザインタラクション及び／又は機械学習アプローチによって更新されることができる。

上述の例示のフラットファイルに続いて、テンプレートファイル２０４は、リファレンスがストリング「ＯＨ」を有するログファイルのすべての事例について生成されることができることを示すことができる。従って、ファイルフィルタ２０２は、フラットファイルを読み、ストリング「ＯＨ」を位置特定する。この例では、ファイルフィルタ２０２は、ログファイル/facility:OfficeZ/state:OH/temp:21℃/...及び/facility:HospitalX/state:OH/Name:JohnDoe/device:CT/protocol:Chest/kV:100/...を位置特定する。ここでも、この例は、説明の目的で提供されており、制限的なものではない。

ファイルフィルタ２０２は、テンプレートファイル２０４によって示されるフラットファイル内のログファイルを見つけることに応じて、信号を生成する。図示されるログファイル処理モジュール１２６は更に、信号を受け取ることに応じてログファイルのリファレンスを生成するリファレンス生成器２０６を有する。ここで利用されるとき、リファレンスは、記憶されたフラットファイル内の対応するログファイルに対するアドレスを記憶するメモリ位置へのアドレスを含む。このようなリファレンスの例は、ポインタである。

テンプレートファイル２０４が更に、デバッグレベルを示す場合、リファレンス生成器２０６は、代替として、ログファイル内の１又は複数のデータ要素について第１のリファレンスを生成し、デバッグレベル値を記憶するメモリ位置に対する第２のリファレンス又はアドレスを生成する。例えば、テンプレートファイル２０４は、データ「ｋＶ」がレベル「５」、「高い（high）」等であること、データ「プロトコル」がレベル「３」、「中程度（medium）」等であることを示し、データ「名前（Name）」にレベルを割り当てず、又はレベル「０」、「低い（low）」等を割り当てる。

デバッグレベルが提供されない場合、リファレンス生成器２０６は、仮想ログファイル１２４のリファレンスデータ２０８に、ログデータに対するリファレンスを記憶する。デバッグレベルが提供される場合、リファレンス生成器２０６は、仮想ログファイル１２４のリファレンスデータ２０８に、ログデータに対する及びデバッグレベルに対するリファレンスを記憶する。リファレンスデータ２０８は、１つの非限定的な例において、リファレンスの予め決められた体系化を提供するデータ構造で記憶される。

図示されるログファイル処理モジュール１２６は、更に論理２１０を含む。論理は、入力装置１１２から特定のデバッグレベル（例えば、「中程度乃至高い」）とともに特定のデータ設備（例えば、「ＨｏｓｐｉｔａｌＸ」）を示す入力信号を受け取ることに応答して、リファレンスデータ２０８から、「ＨｏｓｐｉｔａｌＸ」用のログファイルからデバッグレベル「中程度乃至高い」を有するデータに対応するすべてのリファレンスを取り出す。上述の例において、論理２１０は、ストリング「１００」又は値１００及びストリング「胸部（Chest）」を含むログファイルの部分を取り出す。

デバッグレベルの増加又は低下がある場合、論理２１０は、ログファイル情報を記憶するために装置ログファイルメモリ１０４の量を同様に増加又は減少させる。

論理２１０は、他のデータ及び／又はデバッグレベルを示す入力装置１１２から次の入力信号（ユーザにとって関心のあるデータを示す）を受け取ることに応答して、データを取り出し、それに応じて結果を更新する。図示されるログファイル処理モジュール１２６は、更に、取り出されたデータを、人間可読の形式にフォーマットし、出力装置１１２を通じて、フォーマットされたデータを表示するレンダリングエンジン２１２を有する。

明確さ及び簡潔さのためのために、前述の記載は、限られた数のログファイル、関心のあるログファイルデータ及びデバッグレベルに関連して記述されたが、上述の例は制限しないことを理解すべきである。

図３は、ログファイル処理モジュール１２６が更にサーチエンジン３０２を有する図２の変形例を示す。サーチエンジン３０２は、記憶されたログファイル及び／又は記憶されたリファレンスをユーザが検索することを可能にする。これは、入力装置１１２を通じてサーチエンジン３０２に検索語（search terms）を提供し、入力装置１１２を通じて、論理２１０による検索語に基づくサーチを実施するためにサーチエンジン３０２を起動させることによって、達成されることができる。検索語は、１つの例において、特定のタスクについてユーザに関連するデータに対応しうる。別個のインデックスが、各静止ストリームごとに生成され、持続され、動的なストリームが、必要に応じてデバッグセッションごとに生成されることができる。提示された検索結果は、ランク付けされることができ、又はランク付けされなくてもよい。

図４は、ログファイル処理モジュール１２６が付加の１又は複数のフィルタ４０２を更に有する図２の変形例を示す。例えば、特定のフィルタが、特定のデータを、表示から及び／又はデータ検索から妨げ又は除去することができる。このようなデータは、特定のタスクに関連しない又は関連性が低いデータでありうる。フィルタは、入力装置１１２を通じて及び／又は他のやり方で選択され及び／又は選択解除されることができる。適切なフィルタの例は、時間ウィンドウ、頻度カウント、希少性（レアネス）基準（例えば、季節、湿度、時刻、その他）、シンボリックタグサブセット制限、原因結果解析の重要性を示すデバッグ目的のために先立って注釈をつけられる以前のイベントポイント等を含むが、これに限定されるものではない。

図５は、図３のサーチエンジン３０２、図４の１又は複数の付加のフィルタ４０２、テンプレート更新器５０２及び／又は１又は複数の付加のフィルタ４０２を有する図２の変形例を示す。テンプレート更新器は、サーチエンジン３０２及び／又は１又は複数の付加のフィルタ４０２のアクティビティ及び／又は結果を評価する。１つの例において、評価は、結果の傾向を与え、取り出されたログデータが表示から除去される及び／又は以前に取り出されなかったログデータが取り出され表示される頻度を決定する。機械学習及び／又は他のアプローチは、評価から学習し、付加のデータタグを含める及び／又はデータタグを除去するためにテンプレートファイル２０４を更新する。

図５の変形例では、サーチエンジン３０２が省かれる。図５の別の変形例では、１又は複数の付加のフィルタ４０２が省かれる。

図６は、概念マップ生成器６０２を有する図２の変形例を示し、概念マップ生成器６０２は、リファレンスデータ２０８及びゆえにログファイル及びデータに対するリンク又はマップを含むグラフィック標示を有する１又は複数の概念マップを生成し、例えば時間、トピック、モダリティ、重要性、イベント、傾向、概念、検索などに基づいてデータを視覚的に体系化する。

図７−図１０は、概念マップを動的に視覚化するためにフィルタを有するサーチインタフェースと共に、装置ログファイルから抽出される異なるメタデータ情報を選択するための概念マップを示す。

時間概念マップの非限定的な例が図７に示される。この例において、時間バー７０２は、データが取り出されることができる複数の時間レンジ（例えば、時間レンジ７０４１，...，７０４Ｎ）を提供する。ここで、Ｎは正の整数である。データは、モダリティ７０６、地理的及び／又はベンダロケーション７０８、モダリティの特定モデル７１０、費用及び／又は部品７１２、などに対応することができる。ダイアログボックス７１４は、選択肢の中の現在の選択を示す。結果ウィンドウ７１６は、データに対するリンクを含む。

トピック概念マップの非限定的な例が図８に示される。この例において、データは、任意の時間制限なしで、１又は複数のトピック８０２について利用可能である。

モダリティ概念マップの非限定的な例が図９に示される。図９の概念は更に、モダリティ、時間、トピック、その他の間で概念マップを切り替えるための個別のタブを含む。

図７−図９において、概念マップは、グラフィック標示を含む。

図１０及び図１１において、テキスト標示が利用される。

概して、概念マップの情報は、２Ｄ、３Ｄ及び／又は他の形式で視覚化されることができる。更に、概念マップの情報は、拡張可能でありえ、拡大可能でありえ、折り畳み可能でありえ、及び／又は他のやり方で、入力装置１１２を通じて（例えば、「クリックする」、ホバリングする、その他）及び／又は他のアクションを通じて操作される。概念マップの中で、データに対する注釈（例えば、キーコンセプト）及びそれらの間のリンクが、手作業で及び／又は自動的に加えられることができる。

ログデータは、警告、誤り、誤ったアクション、マシン劣化等を識別してエラー及び修正動作を識別するため使用されることができる情報を識別し又は提供するために、比較され及び／又は解析されることができる。更に、ログデータは、ログとキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）の間の接続を見つけるために使用されることができる情報を見つけ又は提供するために使用されることができ、及び／又はＫＰＩの最適化のため複数の代替の経路を推定するために使用されることができる情報を推定し又は提供する。

ログデータは、過去及び現在に基づいて将来の挙動を推定するために使用されることができる情報を推定し又は提供するために使用されることもでき、及び／又は過去の履歴からアクションの将来の進行を予測するために使用されることができる情報を予測し又は提供するために使用されることができる。ログデータは、ボリューム／速度／多様性を評価するために使用されることができる情報を評価し又は提供するために、及び／又は複数のディメンジョンに沿って将来のニーズを予測するために使用されることができる情報を予測し又は提供するために、使用されることができる。

ログデータは、過去のレコードから損害の大きいマシン不良のような将来のまれなイベントを予測し及び／又はこのような状況で高いアラートを提供するために使用されることができる情報を予測し又は提供するために使用されることもできる。前述したものは、ユーザ確認及び／又はオーバーライドによって、周期的な、動的な、及び／又は自動化された又は半自動化された態様で、達成されることができる。

図１２は、ここでの実施形態による方法を示す。

工程の順序は制限的でないことが理解されるべきである。従って、他の順序がここに企図される。更に、１又は複数の工程が省かれることができ、及び／又は１又は複数の付加の工程が含められることができる。

１２０２において、少なくとも装置ログファイル及び任意にサービス及び／又は他のログファイルを有するフラットファイルが、アクセスされる。ここに記述されるとき、フラットファイルは、データストリームで受け取られることができ、メモリから取り出されることができ、及び／又は他のやり方でアクセスされることができる。

１２０４において、フラットファイルは、フラットファイル内の予め決められたデータセットを位置特定するために、テンプレートに基づいてフィルタリングされる。テンプレートは、ここに述べられるとき、関連するデータ及び任意にはデバッグレベル及び／又は他の情報に対するタグを有することができる。

１２０６において、フラットファイル内に位置するデータへの参照を提供するリファレンスが、位置特定されたデータについて生成される。

１２０８において、リファレンスは、予め決められた体系に基づいて、記憶される。

１２１０において、少なくとも１又は複数の関心のあるデータタイプを有する第１の信号が、受け取られる。第１の信号は、デバッグレベル及び／又は他の情報を更に含むことができる。

１２１２において、リファレンスが、第１の信号に基づいてフラットファイルからデータを取り出すために利用される。

１２１４において、取り出されたデータが、概念マップにおいて視覚的に及び／又は他のやり方で提示される。

１２１６において、不所望のデータを除去するフィルタを示す第２の信号が、受け取られる。

１２１８において、表示されたデータが、フィルタ結果に基づいて更新される。

１２２０において、まだ標示されていない少なくとも１つの検索語を提供する第３の信号が、受け取られる。

１２２２において、フラットファイル及び／又はリファレンスが、第３の信号に基づいて検索される。

１２２４において、表示されたデータが、検索結果に基づいて更新される。

変形例において、工程１２１６及び１２１８及び／又は工程１２２０、１２２２及び１２２４が省かれる。

上述の方法は、コンピュータプロセッサによって実行される際に記述された工程を該プロセッサに実施させるコンピュータ可読命令によって実現され、コンピュータ可読記憶媒体に符号化され又は埋め込まれることができる。付加的に又は代替として、コンピュータ可読命令の少なくとも１つは、信号、担体波又は他の一時的媒体によって保持される。

本発明は、好適な実施形態に関して記述された。当業者であれば、変形及び変更が、上述の詳細な説明を読み理解することにより思いつくであろう。このような変形及び変更が添付の請求項又はその等価なものの範囲内にある限り、本発明は、すべてのこのような変形及び変更を含むものとして構成されることが意図される。

Claims (20)

1. 関心のあるログデータのサブセットを少なくとも示すテンプレートファイルに基づいて、１又は複数の装置に関する複数の装置ログファイルを有する単一ファイルを検索するステップと、
   前記単一ファイルに位置する関心のあるログデータの各々についてリファレンスデータを生成するステップと、
   前記リファレンスデータをデータ構造で記憶するステップと、
   を含む方法。
2. 前記単一ファイル内の関心のあるデータを示す第１の信号を受け取るステップと、
   前記第１の信号に基づいて、前記関心のあるデータに対応するリファレンスデータを識別するステップと、
   前記単一ファイルから、識別された関心のあるデータを取り出すステップと、
   前記取り出されたデータのみを表示するステップと、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記単一ファイルが、データ間の構造関係をもたずに、データのシリアルストリングとして前記複数の装置ログファイルを有するフラットファイルである、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記テンプレートファイルが、ＸＭＬファイル又はＢツリーの１又は複数を含む、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記テンプレートファイルが更に、前記関心のあるデータのサブセットのデバッグレベルを含み、
   前記方法が、対応するデバッグレベルと一緒に前記リファレンスデータを記憶するステップを更に含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記単一ファイル内の関心のあるデータ及び関心のあるデバッグレベルを示す第１の信号を受け取るステップと、
   前記第１の信号に基づいて、前記関心のあるデータ及び前記関心のあるデバッグレベルに対応するリファレンスデータを識別するステップと、
   前記単一ファイルから識別された関心のあるデータを取り出すステップと、
   前記取り出されたデータのみを表示するステップと、
   を更に含む、請求項５に記載の方法。
7. 関心のある別のデバッグレベルを示す入力を受け取るステップと、
   前記第１の信号及び前記別のデバッグレベルに基づいて、関心のあるデータに対応するリファレンスデータを識別するステップと、
   前記デバッグレベルに基づいて前記単一ファイルからの前記識別された関心のあるデータを増加又は減少させるステップと、
   前記単一ファイルから、識別された関心のあるデータを取り出すステップと、
   前記取り出されたデータのみを表示するステップと、
   を更に含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記関心のある別のデバッグレベルを含めるように前記テンプレートファイルを更新するステップを更に含む、請求項７に記載の方法。
9. 関心のあるフィルタを示すフィルタ信号を受け取るステップと、
   前記フィルタ信号に基づいて前記取り出されたデータをフィルタリングするステップと、
   前記フィルタリングされ取り出されたデータのみを表示するステップと、
   を更に含む、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記フィルタは、時間、頻度カウント、希少性基準、制限、関連性又は注釈の１又は複数に基づいて前記取り出されたデータをフィルタリングする、請求項９に記載の方法。
11. 前記テンプレートファイルに含まれない１又は複数の検索語を受け取るステップと、
    前記１又は複数の検索語に対応するデータについて、前記データファイルを検索するステップと、
    前記１又は複数の検索語に対応するデータを取り出すステップと、
    検索結果を表示するステップと、
    を更に含む、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記１又は複数の検索語のうち少なくとも１つを含めるように前記テンプレートファイルを更新するステップを更に含む、請求項１０に記載の方法。
13. 概念マップに前記表示されるデータを視覚的に提示するステップを更に含み、前記概念マップが、前記リファレンスデータにリンクされるユーザ選択可能なグラフィック標示を含む、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記概念マップは、時間、トピック、モダリティ、重要性、イベント、傾向又は検索の１又は複数に基づいて、前記取り出されたデータを体系化し、視覚的に提示する、請求項１３に記載の方法。
15. ログファイル処理モジュールを有する１又は複数の命令を記憶するメモリと、
    １又は複数の命令を実行するプロセッサと、
    を有し、前記１又は複数の命令が、
    関心のあるデータのストリームを示すログデータを、テンプレートファイルに基づいてフィルタリングする処理と、
    前記関心のあるデータのストリームを記憶する処理と、
    入力信号に応答して、前記関心のあるデータの記憶された仮想ストリームのサブセットを表示する処理と、
    を前記プロセッサに実行させる、コンピューティングシステム。
16. 前記１又は複数の命令の実行が更に、前記プロセッサに、関心のあるデバッグレベルに基づいて前記ログデータをフィルタリングする処理を実行させる、請求項１５に記載のコンピューティングシステム。
17. 前記１又は複数の命令の実行が更に、時間、頻度カウント、希少性基準、制限、関連性又は注釈の１又は複数に基づいて、関心のあるデータの表示される少なくとも１つの記憶された仮想ストリームをフィルタリングする処理と、前記関心あるデータの記憶された仮想ストリームの、フィルタリングされたサブセットを表示する処理と、を前記プロセッサに実行させる、請求項１５又は１６に記載のコンピューティングシステム。
18. 前記１又は複数の命令の実行が更に、関心のある検索語に基づいて前記ログデータを検索する処理と、検索の結果から、関心のあるデータの仮想ストリームを表示する処理と、を前記プロセッサに実行させる、請求項１５乃至１７のいずれか１項に記載のコンピューティングシステム。
19. 前記１又は複数の命令の実行が更に、前記概念マップのデータを体系化し表示する処理を、前記プロセッサに実行させる、請求項１５乃至１８のいずれか１項に記載のコンピューティングシステム。
20. １又は複数のコンピュータ実行命令によって符号化されるコンピュータ可読記憶媒体であって、前記１又は複数のコンピュータ実行命令は、コンピューティングシステムのプロセッサによって実行されるとき、ユーザにとっての関心のあるデータの標示を少なくとも含むユーザ入力に応答して、リファレンスを使用して、ログデータのフラットファイルからログデータのサブセットを取り出す処理と、ユーザ対話可能なナビゲーショングラフィカルユーザインタフェースに、予め決められた体系化された態様でログデータの取り出されたサブセットのみを表示する処理と、を前記プロセッサに実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。

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