JP7237110B2 - 故障予測方法、装置、電子設備、記憶媒体、及びプログラム - Google Patents
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Description
クラウド実行により生じた故障、潜在的なリスク、および端末のユーザプレーンにおける操作により生じた変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータから得られる故障警報リクエストを取得することと、
前記故障警報リクエストを解析し、前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータを得ることと、
前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータの間に関連を付けて、相関結果を得ることと、
前記相関結果に基づき、前記故障警報リクエストを引き起こす障害に対して予測を行い、故障予測結果を得ることと、を含む。
クラウド実行により生じた故障、潜在的なリスク、および端末のユーザプレーンにおける操作により生じた変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータから得られる故障警報リクエストを取得するためのリクエスト取得モジュールと、
前記故障警報リクエストを解析し、前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータを得るためのリクエスト解析モジュールと、
前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータの間に関連を付けて、相関結果を得るための相関モジュールと、
前記相関結果に基づき、前記故障警報リクエストを引き起こす障害に対して予測を行い、故障予測結果を得るための予測モジュールと、を備える。
少なくとも1つのプロセッサと、
少なくとも1つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を備え、
メモリには、少なくとも1つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、
命令は、少なくとも1つのプロセッサにより実行される場合、本開示の実施形態の任意の故障予測方法を実行させることを特徴とする。
本開示の実施形態の任意の故障予測方法をコンピュータに実行させる。
P1:プライオリティが最も高く、2週間以内に解決する必要がある、または少なくとも臨時損切り方案を生成する。
P2:プライオリティが高く、1か月以内に解決する必要がある、または少なくとも臨時損切り方案を生成する。
P3:プライオリティが中程度であり、四半期以内に解決する必要がある。
P4:プライオリティが低く、半年以内に解決する。
S1:重大性が最も高く、ユーザーの業務が既にダメージを受けている、またはダメージを受けようとしている。
S2:重大性が高く、ユーザーの業務は未だに影響を受けていないが、ダメージを受ける確率が高い。
S3:重大性が中程度であり、潜在的なリスクが存在し、クライアントの業務に影響を与える可能性のある。
S4:重大性が低く、一般的には能動的に発起された安定性を向上するための作業である。
本応用例が適用する1つの応用シーンは、クラウドコンピューティングに対する故障処理シーンであり、まず、クラウドコンピューティングを紹介し、ビッグデータ分析およびデータ運用保守に用いられるクラウドコンピューティングサービスを例とすると、クラウドコンピューティングサービスは、インターネットに依拠する関連サービスの増加、使用および交付モードであってもよい。「クラウド」とは、ネットワーク、インターネットの1つの俗称である。クラウドとは、当初は早期の通信技術に基づいて構築された通信ネットワークを指し、インターネット技術の発展に伴い、現在でもインターネットと下部構造のインフラストラクチャを示すことができ、例えば、インフラストラクチャ(IaaS、Infrastructure as a Service)の抽象である。IaaSは、ITインフラストラクチャを1種のサービスとしてネットワークを介して外部に提供し、かつ、ユーザーのリソースに対する実際の使用量や占有量により、費用計算を行う1種のサービスモデルである。企業ユーザーに安定で信頼できるクラウドコンピューティングサービスの実行環境を提供することは至って重要である。クラウドコンピューティングサービス環境の安定性は、高品質の運用保守作業(例えば、故障、潜在的なリスク、変更)に大きく左右される。コンピューティング環境において、安定性の運用保守に関連する作業は、主に故障、潜在的なリスク、および変更の3部分に分かれる。
本応用例において、データ標準化のデータ部分の重点は標準化、規範化にあり、関連する可能性のある以下のような情報に標準化の入力を行うことで、データのソースデータの可用性を規範する。該データ標準化には、以下の3部分が含まれる。
上述のデータ標準化から分かるように、故障、潜在的なリスク、変更は、容易に入手できる基礎情報、処理情報と相関情報がより重要になるほか、永続的に取得し、追跡することはより困難となる。これに対し、自動化管理および後続のスマート分析の自動化プラットフォームを開発することによって、限られた人手の介入の下で、迅速かつ正確にデータに対し集中管理、処理、分析などの自動化管理と分析作業を行うこと実現する。自動管理には、以下の3部分が含まれる。
□ A->C、重みは0.5であり、すなわちCはAに対する重み0.5である。
□ B->C、重みは0.5であり、すなわちCはBの重みに相当し、0.5である。
スマート分析は、上述のデータ標準化および自動化管理の基礎の上、故障警報リクエストデータに基づき、故障、潜在的なリスク、変更などの複数の角度から分析を行い、相応の提案(例えば、故障予測の対応策生成の自動化)を生成することで、故障と潜在的なリスクの収束可能、予測可能、変更の制御可能の目的に達成し、クラウドコンピューティング環境全体の安定性が向上する。スマート分析は、以下の3つの内容が含まれる。
Claims (17)
- 故障予測装置により実行される故障予測方法であって、
クラウド実行により生じた故障、潜在的なリスク、および端末のユーザプレーンにおける操作により生じた変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータから得られる故障警報リクエストを取得することと、
前記故障警報リクエストを解析し、前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータを得ることと、
前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータの間に関連を付けて、相関結果を得ることと、
前記相関結果に基づき、前記故障警報リクエストを引き起こす故障に対して予測を行い、故障予測結果を得ることと、を含み、
前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータの間に関連を付けて、相関結果を得ることは、
前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更を多対多の関係に応じて、各自の重みに基づき加重相関を行い、前記相関結果を得ること、を含む
ことを特徴とする故障予測方法。 - 前記故障予測結果と履歴予測値との比較を行い、かつ、前記履歴予測値を総合して前記故障予測結果に対して修正を行うことで、修正後の予測結果を、必要とする少なくとも1つのアプリケーションとつなげること、をさらに含む
ことを特徴とする請求項1に記載の故障予測方法。 - 前記各自の重みは、設計要件または履歴予測値に基づき得られる重みデフォルト値を用いる、
ことを特徴とする請求項1に記載の故障予測方法。 - 処理情報に基づき前記各自の重みに対して重み調整を行った後、前記加重相関を行うこと、をさらに含み
前記処理情報は、前記故障、前記潜在的なリスク、前記変更に対して分析および/または処理を行った後に生じた関連情報を表すことに用いられる、
ことを特徴とする請求項3に記載の故障予測方法。 - 前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータの間に関連を付けて、相関結果を得ることは、
前記故障を前記履歴予測値と関連付けることと、
前記履歴予測値に基づき前記故障に対して予測を行った後、前記故障を、前記潜在的なリスク、前記変更と同期的に関連付けて、前記相関結果を得ることと、を含む
ことを特徴とする請求項2に記載の故障予測方法。 - データ収集操作および/または前記相関結果を得る操作に応じて、基礎情報、処理情報、相関情報のうちの少なくとも1つを入力すること、をさらに含み、
前記基礎情報は、前記故障、前記潜在的なリスク、前記変更の各種の自身の情報を表すことに用いられ、
前記処理情報は、前記故障、前記潜在的なリスク、前記変更に対する分析および/または処理を行った後に生じる関連情報を表すことに用いられ、
前記相関情報は、前記故障に対応する故障上下流の関連情報を表すことに用いられる、
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の故障予測方法。 - データ収集の標準化入力操作に応じて、少なくとも標準化オプションまたは標準化テンプレートを含む入力ポリシーおよび/または入力更新ポリシーを取得することと、
前記入力ポリシーおよび/または入力更新ポリシーに基づき、前記故障、前記潜在的なリスク、前記変更についての各種情報の標準化入力を実行することと、をさらに含み、
前記各種情報は、基礎情報、処理情報、相関情報のうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の故障予測方法。 - クラウド実行により生じた故障、潜在的なリスク、および端末のユーザプレーンにおける操作により生じた変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータから得られる故障警報リクエストを取得するためのリクエスト取得モジュールと、
前記故障警報リクエストを解析し、前記故障、前記潜在的なリスク、および変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータを得るためのリクエスト解析モジュールと、
前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更のうちの少なくとも2つの故障トリガパラメータの間に関連を付けて、相関結果を得るための相関モジュールと、
前記相関結果に基づき、前記故障警報リクエストを引き起こす故障に対して予測を行い、故障予測結果を得るための予測モジュールと、を備え、
前記相関モジュールは、
前記故障、前記潜在的なリスク、および前記変更を多対多の関係に応じて、各自の重みに基づき加重相関を行い、前記相関結果を得ることに用いられる
ことを特徴とする故障予測装置。 - 前記故障予測結果と履歴予測値との比較を行い、かつ、前記履歴予測値を総合して前記故障予測結果に対して修正を行うことで、修正後の予測結果を必要とする少なくとも1つのアプリケーションとつなげるための予測比較モジュール、をさらに備える
ことを特徴とする請求項8に記載の故障予測装置。 - 前記各自の重みは、設計要件または履歴予測値に基づき得られる重みデフォルト値を用いる、
ことを特徴とする請求項8に記載の故障予測装置。 - 処理情報に基づき前記各自の重みに対して重み調整を行った後、前記加重相関を行うための重み調整モジュール、をさらに備え、
前記処理情報は、前記故障、前記潜在的なリスク、前記変更に対する分析および/または処理を行った後に生じた関連情報を表すことに用いられる
ことを特徴とする請求項10に記載の故障予測装置。 - 前記相関モジュールは、
前記故障を前記履歴予測値と関連付け、前記履歴予測値に基づき前記故障に対して予測を行った後、前記故障を、前記潜在的なリスク、前記変更と同期的に関連付けて、前記相関結果を得ることにさらに用いられる
ことを特徴とする請求項9に記載の故障予測装置。 - データ収集操作および/または前記相関結果を得る操作に応じて、基礎情報、処理情報、相関情報のうちの少なくとも1つを入力するための第1操作応答モジュール、をさらに備え、
前記基礎情報は、前記故障、前記潜在的なリスク、前記変更の各種の自身の情報を表すことに用いられ、
前記処理情報は、前記故障、前記潜在的なリスク、前記変更に対する分析および/または処理を行った後に生じる関連情報を表すことに用いられ、
前記相関情報は、前記故障に対応する故障上下流の関連情報を表すことに用いられる、
ことを特徴とする請求項8~12のいずれか1項に記載の故障予測装置。 - データ収集の標準化入力操作に応じて、少なくとも標準化オプションまたは標準化テンプレートを含む入力ポリシーおよび/または入力更新ポリシーを取得し、前記入力ポリシーおよび/または入力更新ポリシーに基づき、前記故障、前記潜在的なリスク、前記変更についての各種情報の標準化入力を実行するための第2操作応答モジュールと、をさらに備え、
前記各種情報は、基礎情報、処理情報、相関情報のうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項8~12のいずれか1項に記載の故障予測装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を備え、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、
前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行される場合、請求項1~7のいずれか1項に記載の故障予測方法を実行させることを特徴とする電子設備。 - 請求項1~7のいずれか1項に記載の故障予測方法をコンピュータに実行させるための命令を記憶した非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
- コンピュータにおいて、プロセッサにより実行される場合、請求項1~7のいずれか1項に記載の故障予測方法を実現することを特徴とするプログラム。
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