JP6690011B2 - ストリーミング分析法を用いてネットワーク問題の実効顧客影響度をリアルタイムで測定するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2016年3月29日に出願された、Carlo Medas他による「ストリーミング分析法を用いてネットワーク問題の実効顧客影響度をリアルタイムで測定するためのシステム及び方法(SYSTEMS AND METHODS FOR MEASURING EFFECTIVE CUSTOMER IMPACT OF NETWORK PROBLEMS IN REAL−TIME USING STREAMING ANALYTICS)」という名称の米国仮特許出願第62/314,806号に対する優先権の利益を主張するものであり、この文献は引用により本明細書に組み入れられる。
202 近似的な重複を除いた加入者及びボリュームカウントを計算
204 識別されたKPI毎に集約した近似的な重複を除いた加入者を計算
206 指数加重移動平均異常値検出(EWMA)を用いて、自己学習閾値を適用して、影響を受けた加入者数の関連する増加を検出
208 閾値違反?
210 KPIをオフライン分析のために転送して記憶
212 関連するドリルにわたる問題の分布を計算し、各識別された関連するドリルに対する動向分析を計算
214 進行中の問題の全ての記述詳細+影響を受けた加入者の一定期間にわたる時系列と、各識別された関連するドリル次元の寄与及び動向分析とを視覚的に示すチャートを用いてステートフルアラームを生成又は更新
216 EMWA自己学習閾値を利用してアラームがオフになった時を検出し続ける
218 ステートフルアラームをオフにして、ユーザレポートに含まれる最終分析を実行
Claims (16)
- 電気通信(テレコム)ネットワーク内の問題を識別するためのシステムであって、
前記テレコムネットワーク内に設置された、性能に関するデータを生成する複数のプローブと、
前記テレコムネットワークに関する顧客入力を表すデータを1又は2以上のソーシャルネットワークから取り込むように適合されたデータマイニングツールと、
拡張可能な有向非巡回グラフ(DAG)を介してリアルタイムでデータを集約するメモリと、
命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む分析ツールと、
を備え、前記命令は、実行時に前記分析ツールに、
リアルタイムストリーミング集約のための1又は2以上の重要業績評価指標(KPI)を識別するステップと、
前記識別された1又は2以上のKPIに関するストリーミングデータをリアルタイムで集約するステップと、
前記集約されたデータを用いて、重複を除いた加入者及びボリュームカウントの近似値を計算するステップと、
前記集約されたデータを用いて、識別されたKPI毎に集約した重複を除いた加入者の近似値を計算するステップと、
前記計算に基づいて、前記集約されたデータ内で見つかった1又は2以上のドリルオブジェクトを識別するステップと、
指数移動平均を用いて、前記識別された1又は2以上のドリルオブジェクトの各々のリアルタイム動向記録を生成して記憶するステップと、
前記リアルタイム動向記録に基づいてベースライン平均値を生成するステップと、
前記ベースライン平均値と、集約されたリアルタイムストリーミングデータとに基づいて、エラーの増加を検出するステップと、
前記検出されたエラーの増加に寄与している各ドリルオブジェクトの偏差を分析するステップと、
前記偏差の詳細に基づいて、ユーザインターフェイス内に表示する完全な事例報告を生成するステップと、
前記偏差に関連する1又は2以上のアラームを伝えるステップと、
前記エラーの増加がもはや検出されなくなるまで、後続の前記1又は2以上のKPIの値をチェックすることによって前記完全な事例報告を更新するステップと、
前記完全な事例報告を生成して更新した前記1又は2以上のKPIに関連するデータに対して再発検出及び自動事例相関を実行するステップと、
を実行させることを特徴とするシステム。 - 前記エラーの増加は、指数加重移動平均異常値検出によって設定された自己学習閾値を介して検出され、
前記自己学習閾値は、前記1又は2以上のKPIの各々の主要エラーカウントに照らして分析され、
現在値が前記自己学習閾値を上回る場合、ステートフル事例報告が開かれるとともに、機能停止時におけるドリルエラー偏差及び/又は全体的エラー偏差の重み付けされた動向の比率に基づいて各ドリルオブジェクトの影響スコアが計算される、請求項1に記載のシステム。 - 前記リアルタイムストリーミング集約の1又は2以上の重要業績評価指標(KPI)を識別するステップは、
正常な記録をフィルタ除去して誤りのある記録のみが処理されるようにするステップと、
重複を除いた加入者数をカウントするフィールドを識別するステップと、
データ量を識別するステップと、
前記1又は2以上のKPIを分布及び動向分析のために下位分割するフィールドを識別するステップと、
集約時間ウィンドウの期間を指定して集約粒度を決定するステップとを含む、請求項1に記載のシステム。 - ユーザがアクセスできるユーザインターフェイスと、
前記完全な事例報告を投稿して、ユーザが前記ユーザインターフェイスを介して前記完全な事例報告にアクセスできるようにするステップと、
をさらに含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記完全な事例報告は、前記完全な事例報告に関連する事例報告タイプに加入したユーザがアクセスできるウォールに投稿される、請求項4に記載のシステム。
- 前記事例報告タイプへの非加入者であるユーザのウォールと、前記事例報告タイプへの加入者であるユーザのウォールとに前記完全な事例報告が投稿されるように前記完全な事例報告をプッシュ配信するツールをさらに備える、請求項5に記載のシステム。
- 電気通信(テレコム)ネットワーク内の問題を識別する方法であって、
前記テレコムネットワーク内に設置された、性能に関するデータを生成する複数のプローブを使用するステップと、
前記テレコムネットワークに関する顧客入力を表すデータを1又は2以上のソーシャルネットワークから取り込むように適合されたデータマイニングツールを使用するステップと、
リアルタイムストリーミング集約のための1又は2以上の重要業績評価指標(KPI)を識別するステップと、
前記識別された1又は2以上のKPIに関するストリーミングデータをリアルタイムで集約するステップと、
前記集約されたデータを用いて、重複を除いた加入者及びボリュームカウントの近似値を計算するステップと、
前記集約されたデータを用いて、識別されたKPI毎に集約した重複を除いた加入者の近似値を計算するステップと、
前記計算に基づいて、前記集約されたデータ内で見つかった1又は2以上のドリルオブジェクトを識別するステップと、
指数移動平均を用いて、前記識別された1又は2以上のドリルオブジェクトの各々のリアルタイム動向記録を生成して記憶するステップと、
前記リアルタイム動向記録に基づいてベースライン平均値を生成するステップと、
前記ベースライン平均値と、集約されたリアルタイムストリーミングデータとに基づいて、エラーの増加を検出するステップと、
前記検出されたエラーの増加に寄与している各ドリルオブジェクトの偏差を分析するステップと、
前記偏差の詳細に基づいて、ユーザインターフェイス内に表示する完全な事例報告を生成するステップと、
前記偏差に関連する1又は2以上のアラームを伝えるステップと、
前記エラーの増加がもはや検出されなくなるまで、後続の前記1又は2以上のKPIの値をチェックすることによって前記完全な事例報告を更新するステップと、
前記完全な事例報告を生成して更新した前記1又は2以上のKPIに関連するデータに対して再発検出及び自動事例相関を実行するステップと、を含むことを特徴とする方法。 - 前記エラーの増加は、指数加重移動平均異常値検出によって設定された自己学習閾値を介して検出され、
前記自己学習閾値は、前記1又は2以上のKPIの各々の主要エラーカウントに照らして分析され、
現在値が前記自己学習閾値を上回る場合、ステートフル事例報告が開かれるとともに、機能停止時におけるドリルエラー偏差及び/又は全体的エラー偏差の重み付けされた動向の比率に基づいて各ドリルオブジェクトの影響スコアが計算される、請求項7に記載の方法。 - 前記リアルタイムストリーミング集約の1又は2以上の重要業績評価指標(KPI)を識別するステップは、
正常な記録をフィルタ除去して誤りのある記録のみが処理されるようにするステップと、
重複を除いた加入者数をカウントするフィールドを識別するステップと、
データ量を識別するステップと、
前記1又は2以上のKPIを分布及び動向分析のために下位分割するフィールドを識別するステップと、
集約時間ウィンドウの期間を指定して集約粒度を決定するステップとを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記完全な事例報告を投稿して、ユーザがユーザインターフェイスを介して前記完全な事例報告にアクセスできるようにするステップをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 前記完全な事例報告は、前記完全な事例報告に関連する事例報告タイプに加入したユーザがアクセスできるウォールに投稿される、請求項10に記載の方法。
- 電気通信(テレコム)ネットワーク内の問題を識別する命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、コンピュータによる実行時に該コンピュータに、
前記テレコムネットワーク内に設置された、性能に関するデータを生成する複数のプローブを使用するステップと、
前記テレコムネットワークに関する顧客入力を表すデータを1又は2以上のソーシャルネットワークから取り込むように適合されたデータマイニングツールを使用するステップと、
リアルタイムストリーミング集約のための1又は2以上の重要業績評価指標(KPI)を識別するステップと、
前記識別された1又は2以上のKPIに関するストリーミングデータをリアルタイムで集約するステップと、
前記集約されたデータを用いて、重複を除いた加入者及びボリュームカウントの近似値を計算するステップと、
前記集約されたデータを用いて、識別されたKPI毎に集約した重複を除いた加入者の近似値を計算するステップと、
前記計算に基づいて、前記集約されたデータ内で見つかった1又は2以上のドリルオブジェクトを識別するステップと、
指数移動平均を用いて、前記識別された1又は2以上のドリルオブジェクトの各々のリアルタイム動向記録を生成して記憶するステップと、
前記リアルタイム動向記録に基づいてベースライン平均値を生成するステップと、
前記ベースライン平均値と、集約されたリアルタイムストリーミングデータとに基づいて、エラーの増加を検出するステップと、
前記検出されたエラーの増加に寄与している各ドリルオブジェクトの偏差を分析するステップと、
前記偏差の詳細に基づいて、ユーザインターフェイス内に表示する完全な事例報告を生成するステップと、
前記偏差に関連する1又は2以上のアラームを伝えるステップと、
前記エラーの増加がもはや検出されなくなるまで、後続の前記1又は2以上のKPIの値をチェックすることによって前記完全な事例報告を更新するステップと、
前記完全な事例報告を生成して更新した前記1又は2以上のKPIに関連するデータに対して再発検出及び自動事例相関を実行するステップと、
を実行させることを特徴とする非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - コンピュータによる実行時に、該コンピュータに、
前記エラーの増加は、指数加重移動平均異常値検出によって設定された自己学習閾値を介して検出され、
前記自己学習閾値は、前記1又は2以上のKPIの各々の主要エラーカウントに照らして分析され、
現在値が前記自己学習閾値を上回る場合、ステートフル事例報告が開かれるとともに、機能停止時におけるドリルエラー偏差及び/又は全体的エラー偏差の重み付けされた動向の比率に基づいて各ドリルオブジェクトの影響スコアが計算される、
ステップをさらに実行させる命令を記憶した、請求項12に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - コンピュータによる実行時に、該コンピュータに、
正常な記録をフィルタ除去して誤りのある記録のみが処理されるようにするステップと、
重複を除いた加入者数をカウントするフィールドを識別するステップと、
データ量を識別するステップと、
前記1又は2以上のKPIを分布及び動向分析のために下位分割するフィールドを識別するステップと、
集約時間ウィンドウの期間を指定して集約粒度を決定するステップと、
をさらに実行させる命令をさらに記憶する、請求項12に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - コンピュータによる実行時に、該コンピュータに、前記完全な事例報告を投稿して、ユーザがユーザインターフェイスを介して前記完全な事例報告にアクセスできるようにするステップをさらに実行させる命令をさらに記憶する、請求項12に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記完全な事例報告は、前記完全な事例報告に関連する事例報告タイプに加入したユーザがアクセスできるウォールに投稿される、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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