JPH05313940A - ネットワーク故障診断のためのモデルベース推理システム - Google Patents

ネットワーク故障診断のためのモデルベース推理システム

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JPH05313940A
JPH05313940A JP3022325A JP2232591A JPH05313940A JP H05313940 A JPH05313940 A JP H05313940A JP 3022325 A JP3022325 A JP 3022325A JP 2232591 A JP2232591 A JP 2232591A JP H05313940 A JPH05313940 A JP H05313940A
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diagnostic
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JP3022325A
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Steven H Schwartz
ハーヴィー シュワーツ スティーヴン
Mark R Adler
ロナルド アドラー マーク
Meyer A Billmers
アルヴィン ビルマース メイアー
Michael G Carifo
ジョージ カリフィオ マイケル
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Digital Equipment Corp
Original Assignee
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    • G06F11/2257—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing using expert systems
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 コンピュータネットワーク内の故障診断シス
テム。 【構成】 コンピュータネットワーク内の故障診断のた
めのモデルベース推理システムは、コンピュータネット
ワークについての情報を記憶している情報ベースを有す
る。この情報にはネットワークのトポロジー、コンポー
ネントライブラリ及び診断用専門知識を含むクラスハイ
アラキー、診断エピソードが含まれる。診断エンジンは
状態へのポインタを受ける。各々の状態には中心役割と
中心役割のための最汎用クラスが含まれる。この状態に
基づいて、診断エンジンは記憶された情報を使用して診
断エピソードを情報ベースに作り出す。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はネットワーク故障診断、
更に言えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）の
故障を診断するモデルベース推理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】ローカルネットワーク（ＬＡＮ）のよう
なコンピュータネットワークは、多くの異なる相互結合
されたコンポーネントを持つ。そのようなネットワーク
は、故障が発生するであろう多数のエリアを持つ。一般
には、故障が発生した後に、人間の診断者が彼の従前の
故障検査の経験に基づいてＬＡＮの特定のコンポーネン
トに試験を行い、ＬＡＮの故障発見を行っている。
【０００３】コンピュータネットワークは異なる業者の
装置─異なるネットワークプロトコルで実行するもの
─、通信、顧客の要望に答えるための協調や競争によ
り、ますます色々な要素を持つものなってきている。。
現代のネットワーク故障検査方法は、複雑な、多数業者
によるネットワークを管理するのには充分ではない。顧
客に最高のサービスをするには、ネットワーク故障診断
のために新たなアプローチが必要である。
【０００４】これまで、ルールベース推理を使用するよ
うなネットワーク診断への人工知能アプローチは既に提
案されている。この場合には、ルールがルール状態の達
成に基づきシステムの診断を特定している。このアプロ
ーチはとてももろく、それに有用な診断ツールを与える
のに充分な状態を扱うには極端に多くのルールのセット
が必要である。
【０００５】ルールベース推理に代わるアプローチは、
モデルベース推理であり、これは、コンピュータネット
ワークのコンポーネントやネットワークそれ自体の如き
対象物についての構造及び機能についての情報を、その
対象物のモデルから引き出すような人工知能技術であ
る。モデルベース推理により、診断へのより耐久力のあ
るアプローチが可能となる。しかしながら、モデルベー
ス推理アプローチは個々のネットワークコンポーネント
についての非常に「深い」知識を必要とするという点で
問題があった。従って、様々な異なる装置から成る任意
の複雑なコンピュータネットワークで故障を診断するこ
とが出来、その一方「深い」知識の必要性を克服するよ
うなモデルベース推理を使用するネットワーク故障検査
処理装置が必要とされてきている。そのようなシステム
は、ネットワークモデル、診断用専門知識モデル、そし
て報告された機能不全を含む行動記述を使用することに
より、構造的故障の特徴及びロケーションを推理する必
要がある。
【０００６】
【発明の概要】これらの及び他の必要性が本発明によっ
て解決される。本発明は故障診断プロセスに関連する情
報を適用することによって、コンピュータネットワーク
内のネットワーク故障を診断する装置を提供する。この
関連性は、ネットワークコンポーネントの構造、ネット
ワークのトポロジー、及びコンポーネント間における因
果関係あるいは相互作用によって─モデルベース推理を
使用して─決定される。本発明のモデルベース推理シス
テムでは汎用及び特定の診断技術を使用するため、推理
システムを異なるあるいは開発中のネットワークの診断
にも使用することが出来る。「最汎用クラス」と呼ばれ
る機構が、モデルベース推理システム内の適当な知識構
造を定めるために使用される。モデルベース推理システ
ムはコンピュータネットワークを積極的に探索し、必要
な時には、実行中の診断仮説を立証または拒絶するよう
なデータを引き出したり、診断戦略を洗練するために付
加的な情報を集める。推理システムはまた、故障検査活
動に関連するコスト及び利点を査定しそれに基づいて行
動をするチューナブルなアジェンダスケジュール機構も
提供する。推理システムは、ネットワークそれ自身に対
するインパクト及び人員要求それら両方の観点に立っ
て、故障を最小のコストで分離しようと試みるものであ
る。
【０００７】本発明のモデルベース推理システムは、状
態と呼ばれるデータ構造を使用する。この状態は、ＬＡ
Ｎあるいはそのコンポーネントのサブセットについて真
あるいは偽という主張を現すものである。熟練技術者か
らの故障検査の知識が、汎用及び特定の診断技術を実際
の状態に結びつけるために使用される。モデルベース推
理システムは、考察中のネットワークのモデル（つまり
ネットワークトポロジーモデル）及びオブジェクト志向
ネットワークコンポーネントクラスハイアラキーの両方
を使用することにより、適当な状態を例示する。
【０００８】各状態は、問題のネットワーク内のコンポ
ーネントに結び付けられている「役割」を持つ。ネット
ワークのコンポーネントのうちの１つ─あるいはコンポ
ーネントの集合─が「中心」役割を果たし、一方、他の
コンポーネント（あるいは集合）が状態の「サポート」
役割を果たす。１つのコンポーネントへのある役割の結
び付けは、現在のネットワークトポロジーモデルによっ
て決定され、そしてコンポーネントクラスハイアラキー
によって限定される。中心役割は、関連する状態をリン
クする診断情報を含むクラスハイアラキーへのインデッ
クスである。
【０００９】報告された問題（ルート状態）の中心役割
のＭＧＣ（最汎用クラス）は、クラスハイアラキー内に
記憶された因果情報へのインデックスである。このエン
トリポイントから、因果ブランチが関連するサブ状態へ
のリンクを形成する。これらの因果関係的にリンクされ
たサブ状態が選択され且つ探査され、ルート状態が立証
されるかあるいは拒絶されるまで論理的にリンクサブ状
態を立証し拒絶する。この動的に引き出された状態と因
果ブランチとの組合せは、「診断ツリー」として現れる
のである。本発明のクラスハイアラキー及びＭＧＣ機構
は、診断されている特定のネットワークにしたがってブ
ランチ動作を限定する。ＭＧＣ機構は、どの因果ブラン
チが診断されているネットワークと関連しているかを同
定することによって、考えるべきサブ状態の組を限定す
る。
【００１０】ネットワークトポロジーモデル、コンポー
ネントクラスハイアラキー、及び診断ツリー構造を使用
し、モデルベース及び因果推理の両方を利用することに
より、本発明はネットワーク診断に実効的なシステムを
与える。更にこのシステムは、様々な製造業者によって
作られていてその詳細な情報が手に入らないようなコン
ポーネントを有するコンピュータネットワークにも適用
され得る。何故ならこのシステムは、汎用技術及び特定
技術の両方を使用しているからである。
【００１１】
【実施例】本発明は、ローカルエリアネットワーク（Ｌ
ＡＮ）故障を診断するための方法及び装置に関する。Ｌ
ＡＮ故障を診断するシステムが、図１に示されている。
このシステムは診断エンジン10を持つ。この診断エンジ
ン10は、より好ましい実施例では診断を実行する手続き
コードである。診断エンジン10は１つあるいはそれ以上
の基本的な汎用目的コンピュータで実行されることが可
能である。したがって、エンジン10の物理構造について
はこれ以上詳細には述べないことにする。
【００１２】診断エンジン10は情報ベース12にアクセス
する。情報ベース12は概念的にネットワークトポロジー
14、クラスハイアラキー16、及び診断エピソード22に分
割されている。クラスハイアラキー16は更に、コンポー
ネントライブラリ18及び診断用専門知識19に概念上分割
されている。ＬＡＮ20のようなネットワークは、ネット
ワークトポロジー14によって作られている。また、情報
ベース12は概念上、ネットワークモデル24と診断モデル
26から成るように示すことが出来る。
【００１３】診断エンジン10に問題（「ルート状態」)
が存在する場合、診断エンジンは情報ベース12にアクセ
スし、ＬＡＮ問題を診断し、ＬＡＮ20のコンポーネント
の１つである故障フィールド置換可能装置(faulty fiel
d replaceable unit)(ＦＲＵ）を決定する。診断エンジ
ン10が診断の段階に移行すると、状態のツリーが診断エ
ピソード22内に作り出される。
【００１４】ネットワークトポロジー14は、個々のコン
ポーネント、これらのコンポーネントのサブコンポーネ
ント、及びＬＡＮ20を構成するコンポーネントの集合を
作る。例えば、ネットワークトポロジー14は、ＬＡＮ20
のコンポーネントである特定のディスクドライブに関連
する特定の情報を含むであろう。診断用専門知識19は、
人間のネットワーク故障検査技術者から集められた故障
検査知識をエンコードする。この診断用専門知識19は、
ネットワークあるいはネットワークコンポーネントにつ
いての主張である知識構造、「状態」を含む。診断用専
門知識19は、「因果ブランチ」を含む。これは論理結合
が存在する２つの状態間をリンクする。診断用専門知識
19はまた、アクションを含む。このアクションはＬＡＮ
20への状態に関係し、それぞれが関連状態の真を確立
し、あるいはその状態に関連するネットワークエンティ
ティを同定する。
【００１５】コンポーネントライブラリ18はコンポーネ
ント明細についての情報、つまり、特定のコンポーネン
トタイプの全ての特定の例に共通するものは何かという
こと、を持っている。これはネットワークトポロジーと
対照し、コンポーネントの特定の「実例」についての情
報、つまり、もし両方のコンポーネントがクラスＡであ
る場合に、何がコンポーネントＡ2 と異なるコンポーネ
ントＡ1 を作るかということ、を含む。このように、そ
こには少なくとも２つの型のコンポーネント情報、クラ
スワイド及び実例特定情報が存在し、これらは情報ベー
ス12に含まれる。このため、本発明の実施例では、ネッ
トワークモデルへのオブジェクト志向アプローチが使用
される。
【００１６】オブジェクト志向システムでは、「クラ
ス」はそこに存在する対象物の種類を記述し、これらク
ラスの「実例」が実行対象物のコンピュータ表現であ
る。対象物は、クラス及び実例共に、「メッセージ」を
送信することによって互いに相互作用している。例えば
メッセージ「インクリメント」は、ある番号対象物に送
信されることが出来、インクリメントされた値を表す他
の番号対象物が返される。しかしながら個々のクラスで
は、それ自身のメッセージバージョンが実行されるであ
ろう。そこには例えば整数及び浮動少数点のための「イ
ンクリメント」の異なる手続き動作が存在する。これら
個々のクラス特定実行は、「方法」と呼ばれる。オブジ
ェクト志向システムは、メッセージが対象物に送信され
た時に、自動的に適当な方法を実行する。
【００１７】オブジェクト志向システムでは、クラスが
階層的に編成されているので、個々のクラスは所定のメ
ッセージのためのそれ自身の方法を実行し、あるいは対
応するメッセージやそのスーパークラスの他の特徴を
「継承」することが出来る。多重継承システムでは、ク
ラスは２つ以上のスーパークラスを持つことが出来る。
例えば、トランシーバケーブルはイーサネットと２端ケ
ーブル(two-ended cable) の両方であり、これら２つの
両方のケーブルクラスの特性を継承する。
【００１８】本発明では、図２に示されたように、ネッ
トワークコンポーネント及びサブコンポーネント、ハー
ドウエア及びソフトウエア、個々のコンポーネント集合
コンポーネントは、容易に多重継承クラスハイアラキー
に編成される。より高位レベル（つまりより抽象的）ク
ラスを使用することにより、人間の診断技術者は、これ
らの大きなクラスの全ての対象物についての汎用情報
を、たった一度だけ特定することが出来る。技術者はこ
の情報を全てのサブクラスについて繰り返す必要はな
い。また、抽象クラスを効果的に使用することにより、
個々のコンポーネントに関する情報を欠く、ＬＡＮ20に
接続された第３者コンポーネントの診断が容易になる。
【００１９】図２に示されているクラスハイアラキー
は、ＬＡＮ20のような実際のネットワークを示している
ものではなく、クラス及びサブクラスの関係を示してい
るものである。これによって本発明は、「最汎用クラ
ス」（ＭＧＣ）と呼ばれるアプローチを使用し、ＬＡＮ
20の特定のトポロジーに基づいた個々の状態の因果ブラ
ンチを同定することが出来る。ＭＧＣを使用することに
より、状態についての汎用情報を、調査されているネッ
トワーク20の特定の詳細に結合し、特定のＬＡＮ形態の
ために注文生産される診断エピソード22を作り出す。
【００２０】前にも述べたように、コンピュータネット
ワーク、ネットワークコンポーネントのサブセット、あ
るいはネットワーク全体についての主張として状態を見
ることが出来る。状態は真あるいは偽を取ることが出
来、正しい動作及び故障を表すことが出来る。例えば、
人間の技術者あるいはネットワーク監視デバイスにより
報告された「症状」は、「ルート状態」によって表され
る。この状態のための真値は、その状態に関連するアク
ションの実行、あるいはサブ状態が真であることの調査
のいづれかによって制定されなくてはならない。
【００２１】状態の例が図３に示されている。状態は１
つまたはそれ以上の「役割」を有している。個々の役割
は、ネットワークコンポーネントあるいはコンポーネン
トの集合によって満たされている。このコンポーネント
（あるいは集合）は、役割の「プレーヤー」と呼ばれて
いる。各状態の中のある役割は、「中心役割」として区
別される。一方他の役割は「サポート」役割である。状
態を、そのサポート役割プレーヤーに関係する特定の中
心役割プレーヤーについての主張と見ることが出来る。
例えば、「サーバはロードしない」状態の中心役割プレ
ーヤーが問題のサーバである。サポート役割はネットワ
ークホストであって、それはサーバや、ホストとサーバ
を接続するネットワークパス、及びサーバとホストが駐
在する全ネットワークを果たすためにサポートされてい
る。
【００２２】診断実行において、ルート状態で開始する
診断エンジン10は状態を調査し、状態が真かどうかを判
断する。真は、２つの方法のうちのいづれかによって確
立されるであろう。第１の方法は「アクション」の実行
による。アクションは手続きコードを状態と関連させ、
そしてシステムが人間の診断技術者あるいは診断されて
いるネットワークと相互作用できるようにする。アクシ
ョンは状態の真値を確立することが出来、その役割プレ
ーヤーの幾つかあるいは全て、またあるいは両方を同定
することが出来る。
【００２３】また、第２の方法で状態の真を得ることも
出来る。それは「因果ブランチ」の探査による。状態は
度々因果にリンクされる。例えば、「サーバはロードし
ない」は、もし第１状態内のロードホストが第２状態で
停止されたデバイスと同じものである場合には、「デバ
イスは実行していない」によってサポートされる。因果
ブランチは２つの状態間の論理関係をエンコードし、一
方、「役割対応」は２つの役割、「ロードホスト」及び
「停止ホスト」内のプレーヤーを同一の物とする。
【００２４】単一の状態から探査され得る多数の因果ブ
ランチが潜在的に存在する。しかしながら、ほんの少数
のものだけが所定のネットワークトポロジーに適用でき
る。状態のための適当な因果ブランチを同定するため、
ＭＧＣについて述べられた手順が本発明では使用され
る。一度でも状態が真あるいは偽に状態の調査によって
確立されると、それに関係する修復が主張される。全て
の状態が修復を主張するわけではない。なぜなら修復は
常に簡単に同定され得るわけではないからである。状態
のインクリネイション(inclination) は立証であり、拒
絶であり、またそれらの両方である。これにより、全診
断をサポートするためには状態がどのように使用され得
るかが述べられる。（例えば、インクリネイション「拒
絶」を持つ状態を「立証すること」は、診断を促進する
ものではない）。
【００２５】診断エピソードは因果ブランチによってリ
ンクされた状態のツリーから成る。ここでは、ルート状
態がこのツリーのルートである。適用可能な修復が同定
されるまでは、ルート状態の真の確立によって完全な診
断は構成されない。因果的なリンク状態は、故障ＦＲＵ
が発見され修理が主張されるまで調査される。こうして
階層的な診断が実行される。
【００２６】前に述べたように、各状態は役割を有して
いる。この役割はネットワーク内の問題となるコンポー
ネントに結び付けられている。役割が特定のネットワー
クコンポーネントに結び付けられたことは、ネットワー
クトポロジー14により判断され、そしてクラスハイアラ
キー16によって限定される。状態内の中心役割は満たさ
れていなくてはならない。なぜならそれは、クラスハイ
アラキー16に記憶されている診断情報へのインデックス
だからである。しかしながら、サポート役割はその必要
はなく、空のままでもよい。
【００２７】図３に示された状態の例では、状態は「サ
ーバはロードしない」である。これ以降は状態１と呼
ぶ。インクリネイションは、その状態のためには何がな
されるべきか、つまり立証、拒絶あるいはそれら両方
を、診断の目的をサポートするために同定する。この場
合、診断エンジン10は、サーバはロードしない、を立証
しようとする。状態１ではクライアントが中心役割であ
り、最汎用クラス（ＭＧＣ）が付加的に示されている。
この場合、クライアントのためのＭＧＣは「サーバ」で
ある。この例で役割プレーヤーはサーバＤＳ１であり、
それは図２のクラスハイアラキー16に見られるサーバ20
0 の実例である。残りの３つの役割はホスト、パス、及
びネットワークであり、この状態の役割をサポートして
いる。ホストのためのＭＧＣは「コンピュータ」であっ
て、一方パスのためのＭＧＣは「ネットワークパス」で
ある。状態の各役割のためのＭＧＣは、人間の技術者に
よって特定される。ホストのための役割プレーヤーは
「ブータ」であるが、役割プレーヤーにはまだパスが決
定されていない。状態の役割はこのようにネットワーク
トポロジー14から引き出されたネットワークエンティテ
ィで満たされる。こうして、役割は状態を、診断されて
いる実際のネットワーク20に関連づける。
【００２８】状態の真値は、関連するプルーフアクショ
ンによって確立され、あるいは因果ブランチよって関連
づけられた状態の真値から推理される。これらの関係
は、図２に示されているようなネットワーククラスハイ
アラキー16内に記憶され、中心役割を使用してネットワ
ークトポロジーモデル14にリンクされる。例えば、状態
１が真であると仮定すると、「サーバはロードしない」
を状態２「コンピュータはダウンした」から引き出すこ
とが出来る。もし、（１）コンピュータＱが状態１でロ
ードホスト役割（サポート役割）を果たし、また状態２
でハングコンピュータ役割（中心役割）を果たし、Ｑは
実行していない、ということが分かっている場合には、
第１状態の真は、第２状態から引き出される。
【００２９】上で状態１及び２は、「Supported-by」関
係によって関連づけられている。「Supported-by」関係
というのは、論理関係、等価、及び交渉オペレータの集
合体である６つの因果関係のうちの１つである。因果関
係のリストは、これらに限られたものではないが、以下
のものを含む。 Supported-by Ｂが真ならばＡは真。
【００３０】 Supported-by-not Ｂが偽ならばＡは真。 Denied-by Ｂが真ならばＡは偽。 Denied-by-not Ｂが偽ならばＡは偽。 Equivalent-to Ｂだけが真ならばＡは
真。 Equivalent-to-not Ｂだけが偽ならばＡは
真。 所定状態にとって因果ブランチ情報は、親状態を立証し
あるいは拒絶する子状態へのポインタとして考えること
が出来、クラスハイアラキー16内の線型サブツリー内に
見出すことが出来る。サブツリーの終了ポイントは、親
状態の中心役割のＭＧＣ及び、状態の中心役割プレーヤ
ーの特定クラスである。図３に示された状態１で、中心
役割のＭＧＣはサーバであるので、図２のクラスハイア
ラキー16内のサーバがサブツリーの終了ポイントであ
る。中心役割プレーヤーの特定クラス( この状態でクラ
イアント) はサーバタイプ200 である。このように、サ
ーバ200 はサブツリーの他の終了ポイントを形成する。
【００３１】例えば報告された問題が、トップレベルで
開始されると、因果ブランチが探査され、トップレベル
状態が立証されあるいは拒絶され、適用可能な修復が主
張されるまで、サブ状態を立証し、拒絶する。同定され
探査される因果ブランチは、各々の親状態のための中心
役割クラス情報を代わる代わる使用することによって選
択される。こうして、ツリーのルートにおいて状態を立
証し、あるいは拒絶しようと試みることによって因果ブ
ランチの「ツリー」が構成される。言い換えれば、状態
Ａ1 の原因は状態Ａ1 を立証するサブ状態のパスを追跡
することによって説明出来る。同様に、信用できないＡ
1 の理由を、状態Ａ1 を拒絶するパスを追跡することに
よって説明できる。因果ブランチがある親状態のための
説明を与えるものとして考えられるようになるために
は、その親状態をサポートするサブ状態に対する真が確
立されねばならない。
【００３２】状態のために一度に探査されるべき因果ブ
ランチが多数存在するであろう。次に探査される因果ブ
ランチの選択は、因果ブランチに関連する前提条件節を
用いてフィルターされる。例えば、サポート役割が結び
付けられていない間に特定状態を探査すると、有用な情
報は与えられない。前提条件節は、このような望ましく
ない行為を禁止する。更に状態間の因果ブランチは、役
割対応、親状態と子状態との間の役割の結び付けのマッ
ピングを特定することが出来る。特定の役割でのプレー
ヤーは、その役割のためのＭＧＣのサブクラスの実例で
なければならない。
【００３３】因果ブランチを探査する際、本発明の実施
例はチューナブルアジェンダスケジュール機構を使用
し、取るべき故障検査アクションに関するガイダンスを
与える。このガイダンスは、これらのアクションのコス
トと利益を査定したものに基づく。診断エンジン10は、
アジェンダスケジュール機構を持ち、ＬＡＮ20それ自身
へのインパクトと必要人員により、ＬＡＮ20内の故障を
最小のコストで分離しようと試みる。全ての因果ブラン
チが探査されるまでは、他のアクションは延期され
（「アジェンダへポストされる」）、僅かなコスト（つ
まり$ 500 より少ない）しかかからない即座に実行され
るべきアクションが、スケジュールのある実施例によっ
て引き起こされる。望ましくは、これらのブランチのう
ちの１つは、僅かなコストしかかけずに正しい診断を与
えるようなアクションを有しているであろう。もしこれ
がなければ、最終的には増大するコストの順番でポスト
されたアクションが実行される。
【００３４】ＬＡＮ20の部分の例が図５に示されてい
る。ネットワークのこの部分はＤＳＮｅｔと名付けられ
ている。そこにはバックボーンケーブルＢＣ−３があ
る。これはトランシーバＴＶ−４、ＴＶ−５、ＴＶ−６
に結合されている。これらのトランシーバＴＶ−４、Ｔ
Ｖ−５、ＴＶ−６は、クラストランシーバデバイス4000
の実例である。トランシーバＴＶ−４は、トランシーバ
ケーブルＴＣ−１を通じてＤＳ１と名付けられたサーバ
200 に結合されている。ＢＹＳＴＡＮＤＥＲと名付けら
れたコンピュータ8800の実例は、トランシーバＴＶ−６
にトランシーバケーブルＴＣ−３を通じて結合されてい
る。ＢＯＯＴＥＲと名付けられたコンピュータ8800の他
の実例は、トランシーバＴＶ−５にトランシーバケーブ
ルＴＣ−２を通じて結合されている。ＬＩＮＫと名付け
られたネットワークパスの実例は、トランシーバケーブ
ルＴＣ−１、トランシーバケーブルＴＶ−４、バックボ
ーンケーブルＢＣ−３、トランシーバＴＶ−５、及びト
ランシーバケーブルＴＣ−２を（この順で）備える。ネ
ットワークパス、ＬＩＮＫのこの実例は、ＤＳ１及びＢ
ＯＯＴＥＲ間のネットワークパスを形成するＤＳＮｅｔ
内の、それらの特定のコンポーネントの集合である。
【００３５】上で述べられたネットワーク内の問題の診
断の例は、本発明の働きを明確にするであろう。したが
って、問題の例と診断ツリーが図４に示されているので
ある。この例のために以下の記号が使用されている。図
４にはそれらが現れている。 ∬ 状態 Å アクション ＊ 因果ブランチ φ 空である役割 ＝ Is equal to. ＜＜ Is-supported-by. ＜〜 Is-supported-by-not. ／／ Is-denied-by. ／〜 Is-denied-by-not. ＝＝ Is-equivalent-to. ＝〜 Is-equivalent-to-not. ＭＧＳ＝Ｍｏｓｔ−ｇｅｎｅｒａｌ−ｃｌａｓｓ 役割のためのＭＧＣは付加的に含まれている。 （役割の前にある「Ｌ−Ｃｌｉｅｎｔ」中の「Ｌ」のよ
うな大文字は、特定の状態の役割を簡単に言っているも
のである） ユーザは、問題を診断エンジン10に記述する。この問題
というのは、ロードクライアント（Ｌ─Ｃｌｉｅｎｔ）
がサーバＤＳ１である場合、サーバはロードしない。診
断エンジン10は、ＤＳ１がサーバ及び例示のサブ実例で
あることを検査する。、というものである。
【００３６】∬１： サーバはロードしない Ｌ−Ｃｌｉｅｎｔ（サーバ）： ＤＳ１ Ｌ−Ｎｅｔｗｏｒｋ（ネットワーク）： φ Ｌ−Ｈｏｓｔ（コンピュータ）： φ Ｌ−ｐａｔｈ（ネットワークパス）： φ ルート状態のためのインクリネイションは「立証」にセ
ットされる。
【００３７】この状態（∬１）のための真のアクション
は存在しない。しかし、個々のサポート役割中のプレー
ヤーを同定する、コストの安いアクションは存在する。 Å１Ｔ Ｌ−Ｎｅｔｗｏｒｋ Å１Ｕ Ｌ−Ｈｏｓｔ Å１Ｖ Ｌ−Ｐａｔｈ 個々のアクションのコストは僅かなものであるが、実際
にはコストはかかる。最も値段の安いアクションはÅ１
Ｔである。このアクションは、Ｌ−ＮｅｔｗｏｒｋをＤ
Ｓｎｅｔに結び付ける。２番目に高価なのはÅ１Ｖであ
る。これは、Ｌ−Ｈｏｓｔが始めに結び付けられなくて
はならないので、成功しない。これは診断機構ではな
く、アクションによって要求される。最後にＬ−Ｈｏｓ
ｔをＢＯＯＴＥＲ（コンピュータの実例）に結び付ける
Å１Ｕが試される。そして、アクションÅ１Ｖが再び実
行され、Ｌ−ＰａｔｈがＬＩＮＫ（ネットワークパスの
実例で、ＤＳ１からＢＯＯＴＥＲへの特定のパスであ
る）に結び付けられる。
【００３８】この時点で我々は、状態を持つことにな
る。 ∬１： サーバはロードしない Ｌ−Ｃｌｉｅｎｔ（サーバ）： ＤＳ１ Ｌ−Ｎｅｔｗｏｒｋ（ネットワーク）： ＤＳｎｅｔ Ｌ−Ｈｏｓｔ（コンピュータ）： ＢＯＯＴＥＲ Ｌ−ｐａｔｈ（ネットワークパス）： ＬＩＮＫ ∬１の下にある４つの因果ブンランチが図４に示されて
いる。これらの因果ブランチは、状態∬１の中心役割内
のクラス情報を参照することにより、クラスハイアラキ
ー16から抽出されている。この場合、中心役割のＭＧＣ
はサーバである。中心役割プレーヤーの特定クラスはサ
ーバ200 である。４つの因果クラスは、 ＊１Ａ デバイスハードウエアはＯＫ 前提条件： φ 対応： Ｌ−Ｃｌｉｅｎｔ＝Ｈ−Ｄｅｖｉｃｅ ＊１Ｂ コンピュータはロードホストとして形成されてい る。
【００３９】 前提条件： φ 対応： Ｌ−Ｈｏｓｔ＝Ａ−Ｈｏｓｔ Ｌ−Ｃｌｉｅｎｔ＝Ａ−Ｃｉｎｅｎｔ ＊１Ｃ パス内に支障 前提条件： φ 対応： Ｌ−Ｐａｔｈ＝Ｔ−Ｐａｔｈ ＊１Ｄ ネットワークデバイスはジャバリング（jabberin g)している 前提条件： φ 対応： Ｌ−Ｎｅｔｗｏｒｋ＝Ｊ−Ｎｅｔｗｏｒｋ 各々の役割対応は親状態に属しており、第２役割は子状
態に属している。
【００４０】４つのブランチは全て、そのインクリネイ
ションに基づいて親状態∬１をサポートしている。これ
らいづれのブランチも探査されるであろう。 ブランチ＊１Ａが任意に選択される。システムはＨ−デ
バイスをＤＳ−１（Ｌ−Ｃｌｉｅｎｔ役割を果たしてい
るコンポーネント）に結び付け、ＤＳ−１がデバイスの
サブ実例及び例示であることを検査する。 ∬１１： デバイスハードウエアはＯＫ Ｈ−Ｄｅｖｉｃｅ（デバイス）： ＤＳ１ 親インクリネイションが立証ならば、関係は「＜〜」な
ので、この状態のインクリネイションは「拒絶」にセッ
トされる。
【００４１】この状態（∬１１）のためのアクションは
存在しない。２つの因果ブランチが存在する。 ＊１１Ａ ／ デバイスがパワーアップされ得る 前提条件： φ 対応： Ｈ−Ｄｅｖｉｃｅ＝Ｕ−Ｄｅｖｉｃｅ ＊１１Ｂ ／ デバイスが自己テストを通過 前提条件： φ 対応： Ｈ−Ｄｅｖｉｃｅ＝Ｔ−Ｄｅｖｉｃｅ これら２つのブランチは両方とも拒絶し、状態∬１１の
拒絶インクリネイションを整合する。
【００４２】＊１１Ｂがその後選択される。システムは
Ｔ−デバイスをＤＳ−１に結び付け（Ｌ−クライアント
から）、ＤＳ１がデバイスのサブ実例及び例示であるこ
とを検査する。 ∬１１２： デバイスは自己テストを通過 Ｔ−Ｄｅｖｉｃｅ（デバイス）： ＤＳ１ 親インクリネイションが拒絶ならば、関係は「／〜」な
ので、この状態のインクリネイションは拒絶にセットさ
れる。
【００４３】この状態のために２つのアクションが存在
する。 Å１１２Ｊ： パワーサイクル及びＬＥＤ２をチェ
ック Å１１２Ｋ： パワーサイクル及びコンソールメッ
セージを試験（自己テスト） これらのアクションは共にコストが高いため、アジェン
ダにポストされる。
【００４４】∬１１２の下には因果ブランチは存在しな
いので、診断エンジン10は∬１１に戻る。この時点で、
＊１１Ａ−−残りの探査されていないブランチ−−が選
択される。システムはＵ−ＤｅｖｉｃｅをＤＳ−１に結
び付け、ＤＳ１がデバイスのサブ実例及び例示であるこ
とを検査する。
【００４５】 ∬１１１ デバイスがパワーアップされ得る。 Ｕ−Ｄｅｖｉｃｅ（デバイス）： ＤＳ１ 親インクリネイションが拒絶ならば、関係は「／〜」な
ので、この状態のためのインクリネイションは拒絶にセ
ットされる。この状態のために３つのアクションが存在
する。 Å１１１Ｊ： パワーサイクル及びＬＥＤ１をチェ
ック Å１１１Ｋ： パワーサイクル及びコンソールメッ
セージ（その他）を検査 Å１１１Ｌ： テストパワーコードソケット 上のアクションは全てコストが高いため、アジェンダに
ポストされる。
【００４６】∬１１１下には因果ブランチが存在しない
のでコンピュータ10は∬１１に戻る。因果ブランチ＊１
Ｂは任意に選択される。システムは役割を結び付け、Ｍ
ＧＣ状態及び例示を検査する。 ∬１２： コンピュータはロードホストとして形成され
る。
【００４７】 Ａ−Ｈｏｓｔ（コンピュータ）： ＢＯＯＴＥＲ Ａ−Ｃｌｉｅｎｔ（サーバ）： ＤＳ１ 親インクリネイションが立証ならば、関係は「＜〜」な
ので、この状態のインクリネイションは拒絶にセットさ
れる。この状態には２つのアクションが存在する。
【００４８】 Å１２Ｊ： ロード形態データベースをチェック Å１２Ｋ： ロードホスト上のクライアントソフト
ウエアを検査 アクションは共にコストの安いものではないので、アク
ションは両方ともアジェンダにポストされる。
【００４９】∬１２の下には因果ブランチが存在しない
ので、診断エンジン10は∬１に戻る。この時点で＊１Ｄ
が任意に選択される。∬１からのブランチ、＊１Ｄは、 ∬１４： ネットワークデバイスはジャバリング
している。
【００５０】 Ｊ−Ｎｅｔｗｏｒｋ（ネットワーク）： ＤＳＮｅｔ Ｊ−Ｂｒｉｄｇｅｓ（ブリッヂセット）： ． Ｊ−Ｓｕｂｎｅｔｓ（サブネットワークセット）：
． へ導く。親インクリネイションが立証ならば、関係は
「＜＜」なので、この状態のインクリネイションは立証
にセットされる。
【００５１】この状態のために２つの役割プレーヤーア
クションが存在する。 Å１４Ｔ： Ｊ−Ｂｒｉｄｇｅｓ Å１４Ｕ： Ｊ−Ｓｕｂｎｅｔｓ そこには１つの真アクション（コストは安くない）が存
在する。 Å１４Ｊ： ジャバリングがネットワーク内に存在 この真アクションはノイズのため：ネットワークをリッ
スンする。
【００５２】∬１４の下にはコストの安いブランチは存
在しないので、診断エンジン10は∬１に戻る。ブランチ
＊１Ｃを探査している時、診断エンジン10は役割を結び
付け、ＭＧＣ達成及び例示を検査する。 ∬１３： パス内に支障 Ｔ−Ｐａｔｈ（ネットワークパス）： ＬＩＮＫ 親インクリネイションが立証ならば、関係は「＜＜」な
ので、この状態のインクリネイションは立証にセットさ
れる。
【００５３】この状態のために１つのアクションが存在
する。 Å１３Ｊ： パスが完全であることを検査する これはパスの一端から他へメッセージを送信する。この
コストの安いものではないので、アジェンダにポストさ
れる。∬１３の下には２つの因果ブランチが存在する。
第１は、 ∬１３１： コンポーネント内に支障 Ｏ−Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ（コンポーネント）： ＴＣ−
１ へ導く。
【００５４】アクションÅ１３１Ｊ（コンポーネントを
通じてメッセージを送信）のコストは安くないので、ア
ジェンダにポストされる。そして他の因果ブランチ（＊
１３Ｂ）が探査される。それは、 ∬１３２： パス内に支障 Ｔ−Ｐａｔｈ（ネットワークパス）： ＴＶ−４、ＢＣ
−３、ＴＶ−５、ＴＣ−２ へ導く。この状態は、パスＬＩＮＫ内の第１のコンポー
ネント（ＴＣ−１）を除き、残りのネットワークパス内
に支障がないかどうかを調べる。∬１３２は同じ状態ク
ラスの第２の実例「パス内に支障」である、ということ
に気をつけてもらいたい。更に、サブ状態がそれぞれ探
査され、コンポーネントのなかの１つが支障であるとい
うことが示されるまで、その度毎に、他のコンポーネン
トをパス（元のＬＩＮＫ）から取り除く。例えば∬１３
２からは、∬１３２１と∬１３２２といった２つの因果
ブランチが存在する。第１の状態は、 ∬１３２１： コンポーネント内に支障 Ｏ−Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ（コンポーネント）： ＴＶ−
４ もしコンポーネントＴＶ−４内に支障が存在した場合
（つまり∬１３２１が真である場合）、ＴＶ−４の修復
あるいは置換が主張される。そうでなければ、パス内の
残りが他の因果ブランチ内に探査される。
【００５５】∬１３２２： パス内に支障 Ｔ−Ｐａｔｈ（ネットワーク─パス）： ＢＣ−３、Ｔ
Ｖ−５、ＴＣ−２ 再び、このブランチが立証ならば、故障コンポーネント
が分離されるまで更にサブ状態が探査される。
【００５６】このようにして図４に示されているような
因果ブランチによってリンクされた状態のツリーが作り
出される。有用なアクションを含むが、コストは安くな
いベクトルも作り出される。もしコストの安いアクショ
ンによっては診断を達成できなかった場合には、前にア
ジェンダにポストされたアクションが使用されるであろ
う。各アクションのコストベクトルのコンポーネントに
基づき、最も安いアクションが選択される。もしこれに
成功すると、そのアクションがそれに関連する状態の真
を確立する。この真は可能な限り上方に伝播される。
【００５７】アクションのコストは幾つかの特性（リア
ルタイム、コンピュータタイム、ネットワークトラフィ
ック、マネー、人的資源）を有している。コストはま
た、各特性の時間変化量を示す。アジェンダに多数の安
くないアクションがポストされたと仮定する。アクショ
ン、Å１２Ｋ： ホスト上のクライアントソフトウエア
を検査、を選ぶ。このソフトウエアがネットワーク上で
チェックされる。ソフトウエアは全てうまくいき∬１２
の真に影響を与えない。（もしソフトウエアが有効では
なくまたミスしている場合、∬１２は拒絶されるだろ
う）。次に選ばれるアクションは、Å１２Ｊ： ロード
形態データベースをチェック、である。再びネットワー
クリクエストは正しく形成されるべきホストを示す。
【００５８】続いて、アクション「Å１１１Ｋ： パワ
ーアップのためにコンソールメッセージをチェック」が
選択される。人間の診断者がパワーサイクルＤＳ−１に
指図し、コンソールを監視する。パワーアップが成功し
たことを示すメッセージに現れると、これによって∬１
１１が立証する。メッセージはまた、ＤＳ１がその自己
テストを通過することも示し、この情報はキャッシュさ
れる。これはÅ１１２Ｋのコストを安くする。このコス
トベクトルは自動的に変調される。
【００５９】次に選択されるアクションは、Å１１２
Ｋ： 自己テストを通過するためコンソールメッセージ
をチェック、である。データベースはＯＫを返し、∬１
１２が立証される。アジェンダから選択されるべきアク
ションが続き、それはネットワーク内の問題が同定され
るまで実行される。例示すれば、アクションÅ１３１Ｋ
（コンポーネントの接続を調査）が選択される。Ｏ−Ｃ
ｏｍｐｏｎｅｎｔ役割を果たしているコンポーネントの
ネットワーク接続が、状態∬１３１（トランシーバケー
ブルＴＣ−１）であるかどうかをチェックするよう診断
者に求める。もし診断者が、ケーブルが一端で接続され
ていないという報告をすると、状態∬１３１が真として
確立される。この真値は因果ブランチ＊１３Ａ及び＊１
Ｃに沿って伝播され、∬１３及び∬１を真として確立す
る。状態∬１３１は真なので、∬１３１のインクリネイ
ションは「立証」であり、∬１３１は「真の時は修復」
を持ち、修復「ＴＣ−１〔Ｏ−Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ役割
のプレーヤー〕を処理せよ」が主張され、そして診断が
完了される。適切な修復と同様に故障に応答可能なフィ
ールド置換可能装置（ＦＲＵ）が同定される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステムと本発明で使用されている情
報ベースを示すブロック図。
【図２】クラスハイアラキーの部分の例を示す。
【図３】状態の例を示す。
【図４】診断ツリーの例を示す。
【図５】診断されるネットワークの部分の例を示す。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成３年３月６日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００７】本発明のモデルベース推理システムは、
「状態」と呼ばれるデータ構造を使用する。この状態
は、ＬＡＮあるいはそのコンポーネントのサブセットに
ついて真あるいは偽という主張を現すものである。熟練
技術者からの故障検査の知識が、汎用及び特定の診断技
術を実際の状態に結びつけるために使用される。モデル
ベース推理システムは、考察中のネットワークのモデル
（つまりネットワークトポロジーモデル）及びオブジェ
クト志向ネットワークコンポーネントクラスハイアラキ
ーの両方を使用することにより、適当な状態を例示す
る。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３２】状態のために一度に探査すべき因果ブラン
チが多数存在するであろう。次に探査される因果ブラン
チの選択は、因果ブランチに関連する前提条件節を用い
てフィルターされる。例えば、サポート役割が結び付け
られていない間に特定状態を探査すると、有用な情報は
与えられない。前提条件節は、このような望ましくない
行為を禁止する。更に状態間の因果ブランチは、役割対
応、中心役割状態とサポート役割状態との間の役割の結
び付けのマッピングを特定することが出来る。特定の役
割でのプレーヤーは、その役割のためのＭＧＣのサブク
ラスの実例でなければならない。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステムと本発明で使用されている情
報ベースを示すブロック図。
【図２】クラスハイアラキーの部分の例を示す。
【図３】「状態」の例を示す。
【図４】診断ツリーの例を示す。
【図５】診断されるネットワークの部分の例を示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 マーク ロナルド アドラー アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 02173レキシントン ヒッコリー ストリ ート 18 (72)発明者 メイアー アルヴィン ビルマース アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 02173レキシントン ローウェル ストリ ート 66 (72)発明者 マイケル ジョージ カリフィオ アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 01752シュローズバリー メイン ブール ヴァード 119

Claims (16)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 コンピュータネットワーク内の故障を診
    断するためのモデルベース推理スシテムにおいて、 ネットワークのトポロジー、コンポーネントライブラリ
    及び診断用専門知識を有するクラスハイアラキー、及び
    診断エピソードを含んでいるネットワークについての情
    報を記憶する情報ベースと、 前記情報ベースに結合され、各々が中心役割及び中心役
    割のための最汎用クラスを含む状態へのポインタを受
    け、この状態に基づいた診断エピソードを作り出す診断
    エンジンとを備えることを特徴とするモデルベース推理
    システム。
  2. 【請求項２】 請求項１記載のモデルベース推理システ
    ムにおいて、クラスハイアラキーは、クラスハイアラキ
    ー内の幾つかのクラスと関連した因果ブランチを含むモ
    デルベース推理システム。
  3. 【請求項３】 請求項２記載のモデルベース推理システ
    ムにおいて、クラスハイアラキーは、多重継承クラスハ
    イアラキーであるモデルベース推理システム。
  4. 【請求項４】 請求項３記載のモデルベース推理システ
    ムにおいて、少なくとも１つの状態は、状態の真を確立
    しあるいは状態内の役割プレーヤーを同定する関連した
    アクションを有するモデルベース推理システム。
  5. 【請求項５】 請求項４記載のモデルベース推理システ
    ムにおいて、少なくとも１つの因果ブランチは、２つの
    状態をリンクし、複数の因果関係のうちの１つを表して
    いるモデルベース推理システム。
  6. 【請求項６】 コンピュータネットワーク内の故障を診
    断する方法において、 ネットワークのトポロジー、コンポーネントライブラリ
    及び診断用専門知識を含むクラスハイアラキー、及び診
    断エピソードを含んでいるコンピュータネットワークに
    ついての情報を情報ベースに記憶し、 各々が中心役割及び中心役割のための最汎用クラスを含
    んでいるある状態を診断エンジンに報告し、 その状態の真値を確立し、 その状態の真値の確立が修復を同定していない時は因果
    ブランチによってその状態へリンクされたサブ状態を探
    査し、因果ブランチの前記探査は修復が同定された時に
    完了することを特徴とする方法。
  7. 【請求項７】 請求項６記載の方法において、ある状態
    の真値を確立する段階は、その状態に関連した、その状
    態の真を確立しあるいはその状態内の役割プレーヤーを
    同定するアクションの実行を含む方法。
  8. 【請求項８】 請求項７記載の方法において、ある状態
    の真値を確立する段階は更に、その状態にリンクされた
    サブ状態からの真値の推理を含む方法。
  9. 【請求項９】 請求項８記載の方法において、因果ブラ
    ンチはクラスハイアラキー内に記憶されており、因果ブ
    ランチのトポロジーへの関連性は中心役割プレーヤーに
    よって決定される方法。
  10. 【請求項１０】 請求項９記載の方法において更に、前
    記アクションのコストが安いものではない時は、アジェ
    ンダにそれらアクションをポストする段階を備える方
    法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０記載の方法において更に、
    修復が同定されるまで、ポストされたアクションをコス
    トの安い順番で実行する段階を備える方法。
  12. 【請求項１２】 コンピュータネットワーク内の故障を
    診断するためのコンピュータプログラムにおいて、 ネットワークのトポロジー、コンポーネントライブラリ
    及び診断用専門知識を含むクラスハイアラキー、及び診
    断エピソードを含んでいるネットワークについての情報
    を記憶する情報ベースと、 前記情報ベースに結合され、各々が中心役割及び中心役
    割のための最汎用クラスを含む状態へのポインタを受
    け、この状態に基づいた診断エピソードを作り出す診断
    エンジンとを備えることを特徴とするコンピュータプロ
    グラム。
  13. 【請求項１３】 請求項１２記載のコンピュータプログ
    ラムにおいて、クラスハイアラキーは、クラスハイアラ
    キー内の幾つかのクラスと関連した因果ブランチを含む
    コンピュータプログラム。
  14. 【請求項１４】 請求項１３記載のコンピュータプログ
    ラムにおいて、クラスハイアラキーは、多重継承クラス
    ハイアラキーであるコンピュータプログラム。
  15. 【請求項１５】 請求項１４記載のコンピュータプログ
    ラムにおいて、少なくとも１つの状態は、その状態の真
    を確立しあるいはその状態内の役割プレーヤーを同定す
    る関連したアクションを有するコンピュータプログラ
    ム。
  16. 【請求項１６】 請求項１４記載のコンピュータプログ
    ラムにおいて、少なくとも１つの因果ブランチは、２つ
    の状態をリンクし、複数の因果関係のうちの１つを表し
    ているコンピュータプログラム。
JP3022325A 1990-02-15 1991-02-15 ネットワーク故障診断のためのモデルベース推理システム Pending JPH05313940A (ja)

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006518299A (ja) * 2003-02-21 2006-08-10 アウディー アーゲー モデルに基づくオンボード診断を行う装置および方法
JP2006518300A (ja) * 2003-02-21 2006-08-10 アウディー アーゲー 自動車の中央オンボード診断を行う装置および方法
JP2009283004A (ja) * 2003-10-08 2009-12-03 Honeywell Internatl Inc モデルベース診断インタフェース

Families Citing this family (52)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9019017D0 (en) * 1990-08-31 1990-10-17 Hewlett Packard Co Network fault analysis
ES2126656T3 (es) * 1992-08-28 1999-04-01 Ericsson Telefon Ab L M Gestion de sistemas de telecomunicacion y de sistemas abiertos.
EP0616708B1 (en) * 1992-10-13 2000-03-22 Hewlett-Packard Company System management method and apparatus
US5666481A (en) * 1993-02-26 1997-09-09 Cabletron Systems, Inc. Method and apparatus for resolving faults in communications networks
US5793933A (en) * 1993-09-13 1998-08-11 Kabushiki Kaisha Toshiba Computer-implemented system and method for constructing a system
JPH09501554A (ja) * 1993-09-20 1997-02-10 ケーブルトロン・システムズ・インコーポレーテッド ファジー論理を利用する通信ネットワーク管理用のシステム及び方法
US5528516A (en) 1994-05-25 1996-06-18 System Management Arts, Inc. Apparatus and method for event correlation and problem reporting
US5664093A (en) * 1994-12-27 1997-09-02 General Electric Company System and method for managing faults in a distributed system
US5717835A (en) * 1995-01-11 1998-02-10 International Business Machines Corporation Simple approach to case-based reasoning for data navigation tasks
US5724503A (en) * 1995-03-31 1998-03-03 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for interpreting exceptions in a distributed object system
US5619645A (en) * 1995-04-07 1997-04-08 Sun Microsystems, Inc. System isolation and fast-fail
US5809282A (en) * 1995-06-07 1998-09-15 Grc International, Inc. Automated network simulation and optimization system
US5878420A (en) * 1995-08-31 1999-03-02 Compuware Corporation Network monitoring and management system
US6356886B1 (en) 1995-11-30 2002-03-12 Electronic Data Systems Corporation Apparatus and method for communicating with a knowledge base
US5864660A (en) * 1996-03-12 1999-01-26 Electronic Data Systems Corporation Testing the integration of a plurality of elements in a computer system using a plurality of tests codes, each corresponding to an alternate product configuration for an associated element
US6311166B1 (en) 1996-07-25 2001-10-30 Price Waterhouse World Firm Services Bv Method for analyzing effectiveness of internal controls in a model of an accounting system
JP3450611B2 (ja) * 1996-09-18 2003-09-29 富士通株式会社 障害情報管理装置
US5996090A (en) * 1997-10-29 1999-11-30 International Business Machines Corporation Method and apparatus for quantitative diagnosis of performance problems using external representations
US6651189B1 (en) * 1998-09-02 2003-11-18 Korea Telecommunication Authority Communication network disturbance management method using top-down method
US6707795B1 (en) * 1999-04-26 2004-03-16 Nortel Networks Limited Alarm correlation method and system
US6918059B1 (en) * 1999-04-28 2005-07-12 Universal Music Group Method and system for handling errors in a distributed computer system
US6513129B1 (en) * 1999-06-30 2003-01-28 Objective Systems Integrators, Inc. System and method for managing faults using a gateway
US6574633B1 (en) * 1999-11-01 2003-06-03 Honeywell International Inc. Method for dynamically grouping limited range physical entities in a topological space
US6604208B1 (en) * 2000-04-07 2003-08-05 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Incremental alarm correlation method and apparatus
US7409356B1 (en) 2000-06-21 2008-08-05 Applied Systems Intelligence, Inc. Method and system for intelligent supply chain collaboration
WO2001099010A1 (en) * 2000-06-21 2001-12-27 Applied Systems Intelligence, Inc. Method and system for providing an intelligent goal-oriented user interface to data and services
US6892192B1 (en) 2000-06-22 2005-05-10 Applied Systems Intelligence, Inc. Method and system for dynamic business process management using a partial order planner
US6751661B1 (en) * 2000-06-22 2004-06-15 Applied Systems Intelligence, Inc. Method and system for providing intelligent network management
AU2000262771A1 (en) * 2000-07-22 2002-02-05 Abb Research Ltd System for support of an error cause analysis
US6684180B2 (en) * 2001-03-08 2004-01-27 International Business Machines Corporation Apparatus, system and method for reporting field replaceable unit replacement
BR0210881A (pt) * 2001-07-06 2004-06-22 Computer Ass Think Inc Método para gerenciamento de componente de empreendimento, meio legìvel por computador, sistema para a determinação de uma causa de origem de um evento de empreendimento, método de prover e selecionar a partir de um conjunto de entradas de dado no exibidor, conjunto de interfaces de programa de aplicação e sistema para correlacionar eventos e determinar um evento de base
DE10133375A1 (de) * 2001-07-10 2003-01-30 Daimler Chrysler Ag Verfahren und Vorrichtung zum automatischen Erstellen eines Bayes-Netzwerks
US6907430B2 (en) 2001-10-04 2005-06-14 Booz-Allen Hamilton, Inc. Method and system for assessing attacks on computer networks using Bayesian networks
CN100459462C (zh) * 2002-08-29 2009-02-04 华为技术有限公司 通讯系统故障诊断方法和系统
DE10312557B4 (de) * 2003-03-21 2007-07-12 Volkswagen Ag Verfahren zur Überprüfung der funktionalen Sicherheit von elektronischen Systemen eines Fahrzeugs
US20040221198A1 (en) * 2003-04-17 2004-11-04 Vecoven Frederic Louis Ghislain Gabriel Automatic error diagnosis
US20050005572A1 (en) * 2003-07-11 2005-01-13 Perkins Darcie Woodruff Window box and mounting system
US8645276B2 (en) * 2003-07-11 2014-02-04 Ca, Inc. Modeling of applications and business process services through auto discovery analysis
WO2005008389A2 (en) * 2003-07-11 2005-01-27 Computer Associates Think, Inc. Infrastructure auto discovery from business process models via batch processing flows
FR2875083B1 (fr) * 2004-09-03 2006-12-15 Cit Alcatel Dispositif de diagnostic modulaire a base de connaissances evolutive, pour un reseau de communications
FR2875078B1 (fr) * 2004-09-08 2006-11-24 Cit Alcatel Dispositif de diagnostic a modeles de diagnostic adaptatifs, pour un reseau de communications
FR2886792B1 (fr) * 2005-06-07 2007-08-10 Evolium Sas Soc Par Actions Si Outil de diagnostic de reseau de communication, a exploitation de resultats de tests reels et/ou de validation par mode d'affichage controle
US7529974B2 (en) * 2006-11-30 2009-05-05 Microsoft Corporation Grouping failures to infer common causes
US8073798B2 (en) * 2007-05-24 2011-12-06 Palo Alto Research Center Incorporated Dynamic domain abstraction through meta-analysis
CN102067519A (zh) * 2007-11-21 2011-05-18 阿尔卡特朗讯 基于角色的网络服务管理
US20090240510A1 (en) * 2008-03-18 2009-09-24 Hopkins Lloyd B Balanced Scorecard Method for Determining an Impact on a Business Service Caused by Degraded Operation of an IT System Component
CN101316139B (zh) * 2008-07-14 2011-08-10 中兴通讯股份有限公司 一种光传输设备的状态检测方法和装置
CN102035667B (zh) * 2009-09-27 2012-08-29 华为技术有限公司 网络可靠性评估方法、装置和系统
US8612931B2 (en) 2010-07-14 2013-12-17 International Business Machines Corporation Interactive blueprinting for packaged applications
US9965348B2 (en) * 2014-11-12 2018-05-08 International Business Machines Corporation Optimized generation of data for software problem analysis
CN104486096A (zh) * 2014-11-21 2015-04-01 河南中烟工业有限责任公司 基于工业以太网故障诊断方法中决策树的推理方法
CN104503423A (zh) * 2014-11-21 2015-04-08 河南中烟工业有限责任公司 基于profinet的工业以太网控制系统故障诊断方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4829426A (en) * 1983-09-02 1989-05-09 Cogensys Corporation Computer-implemented expert system and method for decision-making
US4697243A (en) * 1985-07-25 1987-09-29 Westinghouse Electric Corp. Methods of servicing an elevator system
US4803683A (en) * 1985-08-30 1989-02-07 Hitachi, Ltd. Method and apparatus for testing a distributed computer system
US4817092A (en) * 1987-10-05 1989-03-28 International Business Machines Threshold alarms for processing errors in a multiplex communications system
US4866635A (en) * 1987-10-19 1989-09-12 Carnegie Group Inc. Domain independent shell for building a diagnostic expert system

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006518299A (ja) * 2003-02-21 2006-08-10 アウディー アーゲー モデルに基づくオンボード診断を行う装置および方法
JP2006518300A (ja) * 2003-02-21 2006-08-10 アウディー アーゲー 自動車の中央オンボード診断を行う装置および方法
JP2009283004A (ja) * 2003-10-08 2009-12-03 Honeywell Internatl Inc モデルベース診断インタフェース

Also Published As

Publication number Publication date
DE69113077D1 (de) 1995-10-26
DE69113077T2 (de) 1996-05-30
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US5428619A (en) 1995-06-27
EP0442809B1 (en) 1995-09-20
EP0442809A2 (en) 1991-08-21

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