KR101214195B1 - 특히, 전기통신 네트워크에서 중재를 위한 작업흐름 모델의 자동 생성 방법 - Google Patents

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Abstract

통신 네트워크에 포함되어 있는 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN) 상의 중재와 관련된 작업흐름 모델의 자동 생성에 대한 시스템은 주어진 데이터 모델에 따라 대응하는 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN)의 상태에 대한 표시를 각각 제공하는 자원 프록시 에이전트(RP1, RP2, ..., RPN)를 결합한다. 시스템은 또한 기록 에이전트(24)의 한 세트를 포함하고 자원 프록시 에이전트(RP1, RP2, ..., RPN)는 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN) 상에서 수행되는, 사업자에 의한 명령 입력과 같은, 수동의 활동 또는 명령에 의해 트리거되는 대응하는 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN)의 상기 상태에서의 이벤트를 나타내는 정보 신호(I1, I2, I3, ..., IN)를 기록 에이전트(24)으로 전송하도록 구성된다. 시스템은 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN) 상에서 수행된 수동 활동 또는 명령의 작업흐름 모델을 생성하기 위해 개별 기록 에이전트(24)로 전송된 상기 정보 신호를 분석하도록 구성되어 있다.
기록 에이전트, 네트워크 장비, 작업흐름, 정규 표현식

Description

특히, 전기통신 네트워크에서 중재를 위한 작업흐름 모델의 자동 생성 방법{A method for the automatic generation of workflow models, in particular for interventions in a telecommunication network}
본 발명은 특히, 전기통신 네트워크에서 중재를 위한, 작업흐름 모델의 자동 생성에 대한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 직원(workforce)의 동작에 대한 관리 및 지원을 위한 분산된 플랫폼(platform)의 콘텍스트에서 가능한 사용에 주의를 기울여 개발되었다.
네트워크 관리 분야에서 중재와 관련된 운영 지식은 전화통신 회사에 대한 철저한 지식을 구성한다. 따라서, 전화통신 네트워크 사업자와 같은, 회사에 대한 어려움은 소수에 대한 지식뿐만 아니라 법인 자산을 형성하는 이 지식을 효율적으로 관리하는 것이다.
그러므로 문제는 개인의 묵시의 (운영) 지식을 명백하게 하고, 형식화하고, 구조화하는 것이다. 오늘날까지, 지식 관리(KM)는 이들 자신의 노하우를 관리하기를 원했던 회사에 대한 유효한 지원을 제공해왔다.
"KNOWLEDGE MANAGEMENT: PROBLEMS, PROMISE, REALITIES AND CHALLENGES", G. Fischer 및 J. Ostwald, in IEEE Intelligence System, January/February, 페이지 60-72, 2001에 설명된 바와 같이, 전통적 지식 관리 해결방법은 먼저 지식이 회사 표준으로서 (지식 관리자에 의해 주로) 코드화되고 마지막 사용자에 제공되는 "탑-다운(top-down)" 접근법에 기초한다. 특히, 상기 논설은 지식 관리에 대한 전통적 접근이 어떻게 지적 회사 자산으로서 지식을 관리하고, 코딩하고, 분배하는 지의 문제를 다루는 지를 매크로-스테이지(macro-stage) 레벨에서 설명한다. 또한 상기 논설은 예를 들어 전시통신의 콘텍스트와 같이, 운영 콘텍스트에서 적용되는 경우 전통적 지식 관리가 접근하는 제한을 강조한다.
운영 지식 관리(Operational Knowledge Management:OKM)의 분야는, 최근 수년 동안, 전통적인 지식 관리 전망의 확장으로서 수립되어 왔다. 전통적 OKM 시스템 사요자는 회사의 현장 엔지니어 및 콜 센터 고문이다.
OKM 시스템의 전형적 예는 US-A-2004/0044542에 의해 제공되고, 이는 사례기반 추론 (Case-based reasoning) 및 모형기반 추론(model-based reasoning) 기술을 사용하는, 문제-해결 행동을 지원하기 위해 지식을 획득하고 공유하기 위한 방법 및 시스템을 설명한다.
반면에, 광범위 논문은 자동 작업흐름 유도와 관련하여 존재한다. "WORKFLOW MINING: A SURVEY OF ISSUES AND APPROACHES", W.M.P. van der Aalst, B.F. van Dogen, J. Herbst, L. Maruster, G.Schimm 및 A.J.M.M. Weijters, in Data and Knowedge Engineering, 47(2), 페이지 237-267, 2003이 예이다. 관련 기술은 소위 작업흐름 로그로부터 얻어진 작업 흐름 모델의 마이닝을 향해 주로 지향되어 있다. 작업흐르 로그는 이전에 정의된 작업흐름의 실행 동안 생성된다. 작업흐름 마이닝이라 불리는 방법론은 연역적으로 정의되는 작업흐름을 개선하는(재-설계하는) 목적을 가진다. 이들 경우에서 작업흐름의 실행은 목적이 작업 흐름 모델을 개조하는 것인 마이닝 알고리즘의 입력인 작업 흐름 로그에서 전이를 기록함으로써 감시된다. 구체적으로는, 전술된 논설은 페트리 네트워크(petri network)에 기초한 자업흐름 마이닝에 대한 방법을 설명한다. 특히, 저자는 작업 흐름 예의 기록에 대한 표준 XML 로그를 정의한다. 이 로그 파일로부터 시작하고 적절한 변환을 적용하며 페트리 네트워크의 정의는 마지막 작업흐름 모델을 나타내며 도달된다.
작업흐름 마이닝 기술의 영역 내에서, US-A-2004/0254768은 데이터베이스에 통상적으로 기록된 작업흐름의 실행으로 데이터 마이닝 기술의 애플리케이션을 통해 재설계하는 사업 프로세스에 도움이 되는 애플리케이션 및 방법을 설명한다. 중요한 추가적 백그라운드 정보는 "INTEGRATING MACHINE LEARNING AND WORKFLOW MANAGEMENT TO SUPPORT ACQUISITION AND ADAPTATION OF WORKFLOW MODELS", J. Herbst 및 D. Karagiannis, International DEXA(Database and Expert System Application) Conference, 1998에서 발견될 수 있고; 이 논문은 작업흐름의 획득 및 리모델링에 대한 2 가지의 다른 알고리즘 및 방법을 설명한다. 연속하여 실행된 2 개의 알고리즘 (합병(merging) 및 분리(splitting))은 작업흐름의 실행과 관련된 로그 파일을 입력으로서 가지고 이들을 나타내는 작업흐름 모델(일반적 모델)을 출력으로서 생성한다. 이를 실행하는 동안, Hidden Markov 데이터 구조가 사용된다.
전기 통신 분야에서 정규 표현식 매칭 기술이 시스템 로그 분석 및 패턴 매칭을 수행하기 위해 사용될 수 있음이 알려져 있다. 동일한 기술은 또한 전기통신 영역에서 신호 처리에 대해, 또는 바이오 정보 과학에서 DNA 및 단백질 시퀀스 분석에 대해서와 같이, 다른 목적을 위해 사용될 수 있다.
패턴 매칭의 현존하는 방법은 소위 "정규 표현식(regular expression)"의 매칭에 기초한다. 특히, "정규 표현식 매칭" 및 "근사 저육 표현 매칭"을 각각 실현하는 2 가지 주요 카테고리가 검출된다.
일반적으로, 정규 표현식 매칭은 다음과 같이 정의될 수 있다: 알파벳 Σ(문자의 유한 시퀀스), 길이 m의 정규 표현식 P = P[1]P[2]...P[m](정규 표현식의 길이는 단일 문자 또는 문자의 클래스를 고려하여 계산된다), 길이 n의 텍스트 T=T[1]T[2]...T[n]가 주어지면, 여기서 정규 표현식 및 텍스트는 일반적으로 m << n 을 가지는, 알파벳 Σ에 의해 정의되고, 정규 표현식의 매칭은 정규 표현식 P의 발생인 T의 서브-문자열 S 모두를 발견하는 데 있다.
근사 정규 표현식 매칭은 정규 표현식의 매칭의 일반화이고, 사실은, 적용가능성의 더 광범위한 분야를 가진다. 특히, 근사 정규 표현식 매칭은 다음과 같이 형식적으로 정의될 수 있다: 알파벳 Σ(문자의 유한 시퀀스), 길이 m의 정규 표현식 P = P[1]P[2]...P[m](정규 표현식의 길이는 단일 문자 또는 문자의 클래스를 고려하여 계산된다), 길이 n의 텍스트 T=T[1]T[2]...T[n]이 주어지면, 여기서 정규 표현식 및 텍스트는 일반적으로 m << n, 정수 k≥0이고 거리 함수 d을 가지는, 알파벳 Σ에 의해 정의된다. 근사 정규 표현식 매칭은 d(S, Pi) ≤ k이도록 T의 서브-문자열 S 모두를 발견하는 데 있으며, Pi는 정규 표현식 P의 발생이다.
근사 정규 표현 매칭을 참고하면, 2 개의 거리 함수, 즉 해밍(Hamming) 거리 및 레벤스테인(Levenshtein) 거리가 주로 사용된다.
동일 길이의 문자열 사이에 정의된, 해밍 거리는 2 개의 문자열에서의 다른 문자를 가지는 위치의 수이다. d 거리가 해밍 거리인 근사 정규 표현식 매칭은 k 미스매치를 가지는 매칭으로서 공지된다.
동일한 길이를 반드시 가지지 않는 2 개의 문자열 사이에서 정의된, 레벤스테인 거리는 삽입, 삭제, 및 하나의 문자열을 다른 문자열로 변형하는데 요구되는 문자의 대입의 최소의 수이다. d 거리가 레벤스테인 거리인 근사 정규 표현식 매칭은 k 개의 차이 또는 오류를 가지는 매칭으로서 공지되어 있다.
논문에서 정규 표현식 매칭의 문제에 대한 다른 접근이 있다.
예를 들어, 논설 "NR-GREP: A FAST AND FLEXIBLE PATTERN MATCHNG TOOL", G. Navarro, in Software Practice and Experience (SPE), 31, 페이지 1265-1312, 2001은 복잡한 패턴을 검색하기 위한 알고리즘 및 툴의 세트를 설명한다. 특히, 사용된 알고리즘은 2 개의 다른 모드 즉, 오류를 가지는 오류를 가지지 않는 문자 시퀀스 내의 정규 표현식 외에 단순한 패턴 및 복잡한 패턴을 검색하는 것을 허용한다. 이 툴에 의해 처리되는 오류는 삭제, 삽입, 대입 및 문자의 전치(transposition)이다.
논설 "FAST TEXT SEARCHING ALLOWNG ERRORS", S. Wu 및 U. Manber, Communication of ACM, 35(10), 페이지 83-91, 1992는 텍스트 내의 근사 문자열 매칭을 위한 알고리즘을 설명한다. 특히, 알고리즘은 정규 표현식이 톰슨 오토마타의 구성을 지시하는 경우에 비트 병렬성(bit parallelism)을 가지는 Shift-or을 사용한다.
논설 "FROM REGULAR EXPRESSION TO DETERMNISTIC AUTUMATA", G. Berry 및 R. Sethi, Theoretical Computer Science, 48, 페이지 117-126, 1987은 정규 표현식으로부터 시작하는 재구성 및 글루시코브 오토마타를 설명한다. 글로시코브 오토마타는 한 세트의 상태에 의해 구성된 유한 상태 오토마타, 대응하는 정규 표현식에서 각각의 문자 또는 문자 클래스에 대한 하나, 및 라벨이 붙여진 에지의 한 세트이다. 글루시코브 오토마타는 상태에 도착하는 모든 화살표가 동일 문자에 의해 라벨이 붙여지는 더 광범위하게 공지된 톰슨(Thompson) 오토마타와 다르다.
기술의 개요를 완료하기 위해 마지막으로 A.V. Aho, Sethi 및 J.D. Ullman, "Compiliers: Principles, Techniques and Tools", Addison-Wesley, 1986, section 3.8, 페이지 128-134가 언급될 수 있고, 이는 글루시코브 자동 상태의 스택의 설명에 이용가능한, 스택에 기초한 유한 상태 오토마타의 시뮬레이션을 설명한다.
본 출원인은 전기통신과 같은 운영 컨텍스트(operational context)를 다루는 경우 통상의 지식 관리 접근이 충분하지 않음을 알았으며, (운영) 지식은 특정 활동 또는 특정 태스크를 실행하기 위해 요구된 방법론 및 기술(운영 실행)의 세트로서 보여질 수 있다. 이와 같은 컨텍스트에서, 통상의 KM 시스템은 다음의 단점/불리한 점을 나타낸다:
- 운영 스태프가 매일의 정규 활동 동안 생성되는 새로운 지식 및 피드백 범위 밖의 회사 자산을 관리하고, 코드화하고, 만드는 것이 불가능하다:
- 운영 스태프(직원)가 반복적 표준 태스크 또는 행동을 실행하는 것을 가정한다;
- 지식이 연역적으로 전체로서 공지되어 있다고 가정한다; 그리고
- 지식 관리 시스템을 통해 이용가능하게 하고 자신의 지식을 명백하게 하기 위해 정규 활동 외에 여분의 노력을 운영 스태프로부터 요구한다.
운영 지식 관리 시스템의 면에서, 위에서 나열된 마지막 3 가지의 제한을 가지는 효율적인 방법에 따르는 반면, 이들 시스템은 회사 프로세스에 포함되어 있는 사업자에 의해 개발된 운영 지식을 업그레이드하고 업데이트하기 위한 자동 또는 반자동 메커니즘을 제공할 수 없다. 지식이 지시하는 엔티티(entity)를 가지는 운영 지식 및 자동 상호작용을 분류하기 위한 표현 형식주의(representation formalism)는 위에서 언급된 메커니즘을 지원하는데 도움될 수 있다. 작업흐름은 공지된 표현 형식주의이다: 작업흐름을 통해 운영 지식의 명백하고 쉽게 이해가능한 설명이 제공될 수 있다. 운영 지식의 업그레이드 및 업데이트에 관한 문제는 이때 새로운 지식을 지시하는 새로운 작업흐름을 발견하는 문제로서 보여질 수 있다. 작업흐름 발견과 관련된 문제에 관하여, 발명자는 위에서 언급된 통산의 해결방법에서, 발견은 이미 존재하는 작업흐름의 기록으로부터 시작하며 발생하고, 이는 수동의 행동에 묶여있지 않음을 알았다.
그 점에서, 본 출원인은 또한 작업흐름 마이닝(mining)이 작업흐름 모델을 자동으로 발견하는 것에 관한 문제를 완벽히 해결하지 않음을 알았다.
이에 대한 이유는:
- 작업흐름은 시스템이 이를 재설계할 수 있도록 연역적으로 이미 저으이되어 있어야 하고;
- 작업흐름 마이닝은 작업흐름을 구성하는 태스크가 수동의 행동과 관련되어 있는 경우 직접 적용할 수 없다.
이들 제한을 보상하기 위해, 직원의 중재에 의해 생성된, 네트워크 장비 상의 로그 기록으로부터 시작하는, 전체 회사의 노하우를 발견할 수 있는 직원을 지원하기 위해 완전한 해결방법을 정의하고 설계하는 것이 필요하다. 위에서 언급된 해결방법의 단계는 로그 내의 삽입 오류의 위치를 결정할 수 있는 근사 정규 표현식 매칭 기술을 필요로 한다.
이전에 언급된 근사 정규 표현식 매칭에 대한 기술은 매칭을 얻기 위해 근사에서 고려되었던 오류의 생성에서의 위치를 지정하지 않는다. 몇 가지의 콘텍스트에서, 예를 들어 통신 네트워크와 같은 시스템의 로그 분석에서와 같이, 필요는 매칭에서 인식된 T의 서브-문자열(sub-string) S로부터의 k 보다 적은 거리인 정규 표현식 P의 모든 발생 Pi를 각각의 매치에 대해 검출하기 위해 존재한다.
그러므로 필요는 또한 거리 함수로서 Levenshtein 거리를 사용하는 근사 정규 표현식 매칭의 삽입 오류의 위치를 검출하도록 하는 방법을 통해 위에서 언급된 문제에 대한 해결방법을 제공하기 위해 존재한다.
본 발명의 목적은 따라서 이들 필요에 대한 만족스러운 응답을 제공하는 것이다.
본 출원인은 자원 프록시 에이전트와 결합되어 있는, 네트워크 장비 상의 중재와 관련된 작업흐름 모델이 네트워크 장비 상에서 수행된 중재(명령 및 수동의 행동)에 의해 발생된 이벤트 및 네트워크 장비로 전송된 명령을 나타내는 신호를 자원 프록시 에이전트로부터 현장 엔지니어에 의해 사용된 기록 유닛으로 전송하고, 그리고 중재의 작업흐름 모델로부터 생성하기 위해 신호를 분석함으로써 발생될 수 있다. 작업흐름 모델은 근사 매칭의 기술을 사용함으로써 발생되고, 이벤트 및 명령의 기록된 시퀀스가 중재의 기정의된 정규 표현식과 비교된다.
다시 말해서, 중재가 수동의 활동 및/또는 명령을 포함하는, 네트워크 장비 상에서 수행될 때마다, 고려된 네트워크 장비에 연결되어 있는 소프트웨어 에이전트로부터 또다른 장치로, 바람직하게는 (또다른 소프트웨어 에이전트에 결합되어 있는) 사업자 장치로, 수동의 활동 및/또는 명령의 결과로서 네트워크 장비에 발생된 이벤트의 리스트와 함께 실행된 명령을 나타내는 정보 신호를 자동으로 전송하고, 그리고 중재와 관련된 작업흐름 모델을 생성하기 위해 이와 같은 정보 신호를 자동으로 분석하는 것이 가능하다. 이 분석은 작업흐름 마이닝 및 정규 표현식 매칭을 포함하는 다양한 기술을 이용하는 소프트웨어 장치에 의해 수행될 수 있다.
그러므로 본 발명에 설명된 장치는 작업흐름 모델에서 전시통신 필드 및 형식화에서의 중재와 관련된 운영 지식의 자동 기록 및 저장에 대한 새로운 방법 및 구조를 제공한다. 작업흐름 모델은 사업자에 의해 수행된 네트워크 장비 상의 중재의 기록으로부터 시작하여 자동으로 생성된다.
이 방식으로, 사업자의 지식을 잃어버리지 않고, 그러나 저장소 (repository)에 저장되고 그로므로, 회사 자산이 된다. 또한 본 발명에 설명된 장치는, 작업흐름 모델의 생성을 위한 필수적 정보가 자동으로 수집되기 때문에, 자신의 정규의 행동 외에 여분의 위탁(commitment)을 사업자로부터 요구하지 않는다. 작업흐름 모델의 자동 생성은 근사의 정규 표현식 매칭 기술에 기초한다.
제 1 태양에 따라, 본 발명은 따라서 통신 네트워크에 포함되어 있는 네트워크 장비 상의 중재와 관련된 작업흐름 모델의 자동 생성에 대한 방법에 관한 것이고, 네트워크 장비는 장비를 관리를 담당하는 자원 프록시 에이전트와 결합하고, 상기 방법은:
- 적어도 하나의 기록 유닛을 제공하는 단계;
- 자원 프록시 에이전트가 네트워크 장비 상에 수행된 중재에 의해 생성된 이벤트 및 네트워크 장비로 전송된 명령을 나타내는 정보 신호를 적어도 하나의 기록 유닛에 전송하도록 하는 단계; 및
- 네트워크 장비 상에 수행된 상기 중재의 작업흐름 모델을 생성하기 위해 상기 적어도 하나의 기록 유닛에 전송된 상기 정보 신호를 분석하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 또한 대응하는 네트워크 장비의 상태 정보를 자원 프록시 에이전트에 저장하는 단계를 포함한다.
상기 방법은 또한 중재에 의해 포함된 대응하는 네트워크 장비와 적어도 하나의 기록 유닛 사이의 자원 프록시 에이전트에 매핑 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 또한 적어도 하나의 기록 유닛에 정보 신호를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
대안으로 정보 신호는 자원 프록시 에이전트에 저장될 수 있다.
상기 방법은 또한 네트워크 장비 상에 수행된 중재를 기록하는 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 방법은 또한 다음의 단계를 포함할 수 있다:
- 다음과 관련된 정보를, 네트워크 장비 상에 수행된 중재 동안, 자원 프록시 에이전트가 기록하는 단계:
- ⅰ) 중재 동안 대응하는 네트워크 장비 상에 수행된 명령;
- ⅱ) 중재 동안 대응하는 네트워크 장비 상에 트리거된 임의의 이벤트;
- 자원 프록시 에이전트가 중재 동안 기록된 이벤트 및 명령 상의 정보를 적어도 하나의 기록 유닛으로 전달하는 단계.
상기 방법은 또한 네트워크 장비 상에 사업자에 의해 수행된 중재를 시각적으로 기록하기 위해 카메라 수단을 가지는 적어도 하나의 기록 유닛 중 적어도 하나를 구비하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은 다음의 단계를 포함할 수 있다:
- 개별 로그로서 중재 동안 기록된 이벤트 및 명령 상의 정보를 저장하는 단계;
- 수동의 활동 및 명령의 시퀀스를 설명하는 XML 로그의 세트를 개별 로그로부터 생성하는 단계.
바람직하게는, 상기 방법은 다음의 단계를 더 포함한다:
- 네트워크 장비 상에서 수행될 수 있는 중재의 유형을 설명하는 작업흐름 모델을 XML 로그의 세트로부터 생성하는 단계.
XML 로그의 세트로부터 작업흐름 모델을 생성하는 단계는 작업흐름 마이닝 처리에 XML 로그의 세트를 종속시키는(subject) 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 또한 네트워크 장비 상에서 수행되도록 적어도 하나의 수동의 활동 또는 명령을 설명하는 적어도 하나의 정규 표현식과 개별 로그를 근사 매칭하기 위한 개별 로그를 스캔하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 개별 로그는 이벤트의 시퀀스를 포함할 수 있고 근사 매칭은 최대 개수의 매칭 오류와 이벤트의 시퀀스에서 정규 표현식의 재발생을 발견하는(locate) 단계를 포함할 수 있고, 중재에 대응하는 매칭 오류는 다른 명령 또는 수동의 활동과 관련된 이벤트의 그룹의 중첩으로부터 유도된다.
근사 매칭은 또한 정규 표현식 중 하나의 재발생이 이벤트의 시퀀스에서 발견될 때마다, 오류에 대응하는 이벤트를 이벤트의 시퀀스에 남기는 동안, 발견된 정규 표현식에 의해 정의된 이벤트의 그룹을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
개별 로그를 스캔하는 단계는 예비적 단계를 포함할 수 있다:
- 수동의 활동 또는 명령이 네트워크 장비 상에 생성할 수 있는 이벤트의 가능한 시퀀스를 설명하는 정규 표현식을 각각의 유형의 수동의 활동 또는 명령에 결합시키는 단계; 및
- 타임스탬프를 개별 로그에의 명령 및 이벤트에 결합시키는 단계.
개별 로그를 스캔하는 단계는 다음 중에서 선택된 적어도 하나의 규칙을 적용하는 단계를 포함할 수 있다:
- 상기 개별 로그에서 이벤트의 시퀀스는 상기 수동의 활동 또는 명령을 설명하는 상기 정규 표현식이 주어진 개수의 삽입이 없다면 상기 시퀀스에 대응하는 경우 주어진 수동의 활동 또는 명령에 기인한다는 것; 및
- 주어진 명령보다 더 이른 타임스탬프를 가지는 이벤트가 상기 주어진 명령과의 어떠한 타임스탬프 호환성을 가지지 않고 상기 주어진 명령에 기인하지 않는다는 것 중에서 선택된 적어도 하나의 규칙을 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 다음의 기준에 기초하여 타임스탬프 호환성을 정의하는 단계를 더 포함할 수 있다:
- 먼저 이벤트가 주어진 최대 지연을 넘어서 주어진 명령에서 분리된 타임스탬프를 가지는 상기 개별 로그에서의 이벤트의 시퀀스가 상기주어진 명령을 가지는 어떠한 타임스탬프 호환성도 가지지 않음; 및
- 주어진 정규 표현식에 의해 매치된 상기 개별 로그에서의 이벤트의 시퀀스의 처음 및 마지막 이벤트로 구성된 쌍의 타임스탬프 사이의 차는 최대 확장 값보다 작아야 함.
바람직하게는, 정규 표현식에 의해 설명되도록 형성되어 있는 상기 개별 로그에서 이벤트의 복수의 시퀀스의 경우에, 상기 방법은 다음의 기준 중 하나를 만족하는 시퀀스를 선택하는 단계를 포함하다:
- 선택된 시퀀스가 매칭 오류의 수를 최소함; 및
- 동일한 개수의 매칭 오류의 존재에서, 선택된 시퀀스가 더 확장된 매칭을 제공함.
상기 방법은 또한 기껏해야 상기 주어진 개수의 삽입을 고려하는 것에 의해 정규 표현식과 결합되어 있는 대응하는 심볼로 이벤트의 상기 시퀀스를 번역하는 단계를 또한 포함할 수 있다.
바람직하게는, 적어도 하나의 정규 표현식과 개별 로그를 근사적으로 매칭하는 단계는 병렬로 복수의 정규 표현식을 처리하는 단계를 포함한다.
상기 방법은 또한 하나의 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN)에서 임의의 이벤트를 트리거하지 않는 수동의 활동 또는 명령 상기 작업흐름 모델의 적어도 하나에 포함하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은:
- 하나의 수동의 활동/명령에 의해서만 가능하다면 구성되어 있는, X가 상기 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN)에서 이벤트를 트리거하는 수동의 활동 또는 명령이고 Y는 임의의 복잡한 작업흐름 서브-모델인, (X,Y) 쌍과 같은, 규칙을 정의하는 단계; 및
- 상기 작업흐름 서브-모델 Y로 상기 작업흐름 모델 중 적어도 하나에 존재하는 상기 수동의 활동 또는 명령 X의 발생을 교체하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은:
- 서브-모델을 정의하는데 이용가능한 명령 및 수동의 동작의 세트를 디스플레이하는 것;
- 상기 대입 절차에 사용되는 서브-모델을 디스플레이하는 것;
- 가능한 대응하는 서브-모델로 수동의 활동 또는 명령을 대체하는 것 중에서 선택된 특징을 가지는 GUI(Graphic User Interface)를 구성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 바람직하게는 또한 작업 흐름 모델의 확인 및 변경을 지원하기 위해 GUI(Graphic User Interface)를 제공하는 단계 및
- 하나의 상기 중재 동안 기록된 비디오 이미지를 디스플레이하는 것;
- 상기 중재 동안 상기 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN) 상에 트리거된 이벤트 및 관찰된 명령을 디스플레이하는 것;
- 전문 사용자에 의해 변경되고 수용되는데 적합한, 중재의 유형과 관련된 작업 흐름 모델을 디스플레이하는 것;
- 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN) 상에 트리거되고 특정 중재와 관련된 이벤트의 대응하는 시퀀스와 비디오 시퀀스를 동기화하는 것;
- 작업흐름 모델의 대응하는 수동의 활동 및 명령과 네트워크 장비(NE1, NE2, NE3, ..., NEN) 상에 트리거된 이벤트를 관련시키는 것 중에서 선택된 특징을 가지는 GUI(Graphic User Interface)를 구성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 또한 통신 네트워크에 포함되어 있는 네트워크 장비 상의 중재와 관련된 작업흐름 모델의 자동 생성에 대한 시스템에 관한 것으로, 네트워크 장비는 네트워크 장비의 관리를 담당하는 자원 프록시 에이전트를 결합하고, 시스템은 적어도 하나의 기록 유닛(24)의 한 세트를 포함하고 자원 프록시 에이전트는 네트워크 장비 상에서 수행되는 중재에 의해 발생된 이벤트 및 네트워크 장비로 전송된 명령을 나타내는 정보 신호를 적어도 하나의 기록 유닛(24)으로 전송하도록 구성되고; 시스템은 이전에 설명된 방법에 따른 네트워크 장비 상에서 수행된 중재의 작업흐름 모델을 생성하기 위해 적어도 하나의 기록 장치(24)로 전송된 정보 신호를 분석하도록 구성된다.
본 발명은 또한 이전에 설명된 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 코드부를 포함하고 적어도 하나의 컴퓨터의 메모리로 로드가능한, 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
본 발명에 사용된 바와 같이, 이와 같은 컴퓨터 프로그램 제품에 대한 언급은 본 발명의 방법의 성능을 조정하기 위해 컴퓨터 시스템을 제어하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터-판독가능한 매체에 대한 언급과 동일하도록 의도되어 있다. "적어도 하나의 컴퓨터"에 대한 언급은 분산된/모듈러 방식으로 이행되도록 본 발명에 대한 가능성을 강조하도록 의도되어 있다.
본 발명은 다음의 첨부된 도면을 참고로 하여, 단지 예로서, 설명되어 있다:
- 도 1은 본 발명에 설명되어 있는 장치를 이행하기 위해 설계된 시스템 구조의 블록도이다;
- 도 2 및 도 3은 본 발명에 설명되어 있는 장치의 동작을 나타내는 2 가지의 흐름도이다;
- 도 4 내지 도 6은 본 발명에 설명되어 있는 장치와 결합되어 있는 GUI(graphical user interface)를 통해 인간-기계 상호작용(man machine interaction)에 관한 예이다;
- 도 7은 본 발명에 설명되어 있는 장치에 사용되는 바와 같이 글루시코프 오토마토(glushkov automaton) 및 반-오토마토를 나타내는 예이다.
본 발명의 예시적인 실시예에 관한 다음의 설명은 전기통신 네트워크에 포함되어 있는 장비에서 발생하는 소위 운영 이벤트(operational event)의 "로그(log)"에서 시작하는 작업흐름 모델을 자동으로 발생하기 위한 아키텍처 및 방법을 주로 언급한다.
설명에 대한 도입으로서 다수의 기본 정의를 제공한다.
사업자(operator): 사업자는 직원의 일부인 회사 스태프의 일원이며, 이동업무 인력(mobile workforce)(현장 엔지니어(field engineer)) 또는 전문 인력 (후선업무(back office) 스태프)로 의미된다.
에이전트(agent): 에이전트는 가능한 불변의 식별을 가지는 독립적 프로세스이고, 태스크를 완수하기 위해 다른 에이전트와의 (예를 들어 협력적 및/또는 경쟁적 방식으로) 통신을 요구한다. 이 통신은 공지된 언어를 사용함으로써 비동기 메시지 교환을 통해 이행된다(즉, 에이전트 통신).
프록시(proxy): 프록시는 네트워크 장비 상에서 제어 또는 중재하는 것이 가능하고 네트워크 관리 계층에서 가장 높은 레벨과 네트워크 장비 사이의 통신을 관리하는 소프트웨어 구성요소이다.
작업흐름 또는 작업흐름 모델: 작업흐름은 정보 또는 태스크(task)가 절차적 규칙의 정의된 세트에 따라 한 명의 참가자로부터 다른 한 명의 참가자로 전달되는 프로세스의 완전한 또는 부분적 오토마토이다("WfMC-workflow Management consortium)" 내의 정의). 본 발명의 맥락에서 각각의 작업흐름의 단계는 주어진 네트워크 장비상에서 사업자에 의해 수행되어온 명령 또는 수동의 활동(manual activity)에 대응한다. 작업흐름은 양자택일 및 병령인 브랜치(branch)를 포함하는, 태스크들 사이의 일시적 논리적 의존성 및 태스크의 시퀀스로 흐름도를 통해 표현될 수 있다. 작업흐름은 또한 XPDL(XML Process Description Language)와 같은 표준 언어로 또는 유한 상태 머신(finite state machine)으로서 설명될 수 있다.
작업흐름 로그(log): 작업흐름 로그는 작업흐름을 구성하는 다양한 단계와 관련된 정보의 시퀀스로 이루어진다. 작업흐름 로그는 XML 로그로서 공지된 포맷을 사용하는 XML 언어에서 표현될 수 있다.
작업흐름 마이닝(mining): 작업흐름 마이닝은 실행을 나타내는 작업흐름 모델을 생성하기 위해 작업흐름 로그로부터 작업흐름의 실행과 관련된 정보를 추출하기 위한 인공 지능 방법론(Artificial Intelligence methodology)이다.
도 1은 전체를 10으로 표시한, 본 발명에 설명된 구조의 기본 요소를 설명한다.
이는 다음을 포함한다:
- GUI(Graphical User Interface)(12);
- 소위 마인 관리자(Mine Manager:MM)(14); 및
- 작업흐름 데이터베이스(16), 운영 로그(Operational log) 데이터베이스(18), 이벤트 로그 데이터베이스(20) 및 시각 로그(Visual log) 데이터베이스(22)를 포함하는 마인 관리자(14)의 동작을 지원하는 복수의 데이터베이스(DB).
마인 관리자(14)는 네트워크 소자(NE1, NE2, NE3, ..., NEN)와 결합되어 있는 자원 프록시 에이전트(RP1, RP2, RP3, ..., RPN)의 계층과 차례로 협력하는 기록 에이전트(Recorder Agent)(24)의 계층의 동작을 조정한다(coordinate).
도 1에 도시된 구조는 WO-A-2005/18249 및 PCT/EP2005/008238에 설명되어 있는 관련 서비스 및 분배된 전기통신 네트워크 관리를 위해 플랫폼으로부터 이용가능한 몇 가지의 기능성에 기초한다.
WO-A-2005/18249는 지원된 네트워크 서비스 및 네트워크 장비를 포함하는 전기통신 네트워크를 관리하기 위한 시스템 구조를 개시하고 있으며, 장비는 제어 인터페이스와 결합한다. 구조는 분배된 관리 기능성을 지원하기 위해 기반 계층의 동작을 조정하는 에이전트의 커뮤니티(community)로 이루어진 지원 계층뿐만 아니라, 인터페이스를 프록싱(proxying)하고 이를 관리 기능에서 분리시키기 위한 기반 계층을 포함한다. 기반 계층 및 지원 계층은 구조에 있어 분리되고 중첩된 층을 구성한다. 층들은 이들에 제공된 개별 명령어 정보에 기초한 개별 기능을 수행하도록 설계된 구성소자를 포함한다. 데이터베이스는 명령어 정보를 저장하기 위해 제공되고 구조는 데이터베이스로부터 구성소자로 명령어 정보를 분배하기 위해 배열된다. 바람직하게는, 구조에서 모든 층들은 프로세스 실행기(process excutor)를 포함한다.
PCT/EP2005/008238은 작업흐름에 배열되어있는 명령어 신호가 자원 프록시 에이전트를 결합한 통신 네트워크에 포함되어 있는 네트워크 장비 상의 중재를 수행하도록 발생되어 있는 WO-A-2005/18249의 기본 구조의 또다른 개선을 개시하고 있다. PCT/EP2005/008238의 방법은:
- 네트워크 장비 상의 중재를 관리하기 위한, 단말 장치에 결합되어 있는 중재 관리 프록시 에이전트의 분배 구조를 제공하는 단계, 및
- 명령어 신호가 네트워크 장비의 상태의 함수이도록, 네트워크 장비와 결합된 자원 프록시 에이전트와의 대화형 방식으로 중재 관리 프록시 에이전트를 통해 네트워크 장비 상에 중재를 수행하기 위한 명령어 신호를 발생하는 단계를 포함한다.
도 1에 도시된 장치에서, 네트워크 소자(또는 장비) NE1, NE2, NE3, ..., NEN는 사업자가 중재를 수행하는 네트워크 소자이다. 이들의 내부 상태를 변경하는 중재를 따라, 네트워크 장비는 한 세트의 이벤트 - E1, E2, E3, EN - 을 발생한다.
각각의 자원 프록시 에이전트(RP)는 (매칭(matching)이 일대일 관계이도록) 단일 네트워크 장비에 결합되고 대응하는 네트워크 장비의 소위 "이미지"의 생성, 유지 및 관리를 책임진다. 이미지는 특정 데이터 모델에 따른 네트워크 장비의 구성의 표현이다.
각각의 자원 프록시(RP)는 기록 에이전트(24) 뿐만 아니라 대응하는 네트워크 장비와의 통신을 책임지고 다음의 소자를 포함한다:
- 네트워크 장비에 의해 구성된 레벨 및 기록 에이전트 레벨과의 통신의 관리에 전용되는 자원 프록시 에이전트(RP)의 구성요소인 프로세스 통신 계층(PCL);
- 네트워크 장비의 이미지가 네트워크 장비 상에서 사업자에 의해 수행된 중재를 등록하는데 관심이 있는 기록 에이전트(24)와 네트워크 장비 사이의 매핑 테이블(mapping table)과 함께 저장되어 있는 캐시 메모리(CM).
사업자를 대신하여, 각각의 PCL은 속해있는 자원 프록시 에이전트에 의해 관리되는 네트워크 장비로 명령을 - C1, C2, C3, ..., CN - 전송할 수 있다. 명령어 때문에 네트워크 장비 상에 트리거되는, 이벤트는 명령 - C1, C2, C3, ... CN과 함께 속해있는 자원 프록시 에이전트(RP)의 캐시 메모리(CM)에 편리하게 기록되어 있다.
각각의 PCL은 적절한 기록 에이전트(24)로 정보 - I1, I2, I3, ..., IN -을 전송할 수 있고; 이와 같은 정보는 자원 프록시 에이전트가 결합되어 있는 네트워크 장비와 관련되어 있고 네트워크 장비로 전송된 명령 및 네트워크 장비 상에서 트리거된 이벤트를 포함한다.
기록 에이전트(24)는 사업자에 의해 사용된 장치(데스크탑, 랩탑, 모바일폰, 포켓용 컴퓨터)에 전형적으로 배열되어 있다. 각각의 기록 에이전트(24)는 특정 사 업자가 네트워크 장비 상에서 수행하는 중재를 기록하는 것을 담당한다. 또한, 각각의 기록 에이전트(24)는 네트워크 장비 상에서 사업자에 의해 수행되는 중재를 시각적으로 기록하기 위해 웹 캠(Web Cam)에 의해 지원될 수 있다. 각각의 기록 에이전트(24)는 네트워크 장비 상에서 사업자에 의해 실행된 명령, 네트워크 장비 상에서 사업자에 의해 실행된 수동의 활동의 시각적 파일(visual file) 및 네트워크 장비에 의해 발생된 이벤트를 저장하기 위한 캐시 메모리를 포함할 수 있다.
각각의 기록 에이전트(24)는 기록 에이전트(24)에 결합되어 있는 사업자에 의해 수행된 중재의 결과로서 네트워크 장비에 의해 발생된 이벤트 및 결합되어 있는 네트워크 장비로 자원 프록시 에이전트(RP)에 의해 전송된 명령을 포함하는 전술된 정보를 얻기 위해 기록 요청 RR1, RR2, RR3, ..., RRN을 전송함으로써 다른 네트워크 자원과 결합된 자원 프록시 에이전트와 상호작용할 수 있다.
마인 관리자(14)는 레벨을 기록하는 제 1 활동을 조정하는 것을 담당한다. 또한 네트워크 장비 상의 이벤트 및 명령으로부터 시작하는, XML 로그 파일, 및 XML 로그로부터 시작하는, 작업흐름 모델을 자동으로 발생한다. 마지막으로 작업흐름 모델에서 사업자에 의해 수행된 중재의 재구성(reconstruction) 및 정규의 표현식에 의해 명령 및 수동의 활동의 정의를 (자동 프로세스가 실패한 경우) 지원하기 위해 GUI(12)를 전문적인 사용자에 이용가능하게 한다.
마인 관리자(14)는 (도시되지 않은) 다음 구성요소를 포함한다:
- 작업흐름 마이너(miner): 이 구성요소는 사업자에 의해 네트워크 장비 상의 중재의 실행에 관련한 XML 로그로부터 시작하는 작업흐름 모델의 발생 프로세스 를 담당한다;
- 로그 기록기: 이 구성요소는 사업자에 의한 중재의 실행에 의해 발생된 네트워크 장비 상의 이벤트의 기록으로부터 시작하는 XML 로그의 생성 프로세스를 담당한다.
마인 관리자(14)는 단일 기록 에이전트(24)의 관리뿐만 아니라 작업흐름 로그 DB(16), 운영 DB(18), 이벤트 로그 DB(20), 시각적 로그 DB(22)의 관리를 또한 담당한다.
작업흐름 DB(16)는 중재의 시작에서 존재하는 모든 작업흐름 모델의 단일 저장 점이거나 또는 사업자의 중재의 자동 기록 프로세스를 통해 얻어진다. 다시 말해서, 작업흐름 DB(16)는 마인 관리자에 의해 발생된 작업흐름을 저장하고, 다른 기록 에이전트로부터, 그 결과 상기 기록 에이전트와 결합되어 있는 다른 전문적 사용자로부터 오는 데이터를 처리한다.
운영 로그 DB(18)는 적절한 XML 로그 포맷에 중재 관련 데이터를 기록함으로써, 네트워크 장비 상에 사업자에 의해 수행된, 중재와 관련한 데이터(즉, 수동의 활동 및 명령)를 저장한다. 이 소자는 사용자에, (논리적 관점(logical perspective)으로부터) 단일 저장 포인트를 제공한다.
이벤트 로그 DB(20)는 사업자가 네트워크 장비로 전송한 명령 및 네트워크 장비에 의해 발생된 이벤트를 저장한다. 이 소자는 (논리적 관점으로부터) 단일 저장 포인트를 사용자에 제공한다.
시각적 로그 DB(22)는 사업자에 의해 네트워크 장비 상의 중재의 실행과 관 련된 모든 비디오 기록의 단일 저장 포인트이다.
본 발명에 설명된 장치의 주요 특징은 (전형적으로 통신 네트워크) 시스템에 포함되어 있는 네트워크 장비 상의 사업자(현장 엔지니어 및 후선-업무 스태프)에 의해 수행된 중재를 기록할 수 있다는데 있다.
이 결과는 도 2의 흐름도에 의해 표현된 절차를 이행함으로써 얻어진다.
전형적으로, 작업 요청 - WR(Work Request) - (즉, 현장 전문가에 주소지정된(addressed) 요청), 또는 특정 장비와 관련된 중재 요청(즉, 후선-업무로 주소지정된 요청), 및 아마도 장애 증상의 지정은 (중재 요청인 경우) 후선-업무 스태프 또는 (WR인 경우) 현장 엔지니어에 의해 수신된다. 현장 엔지니어가 포함되어 있다면, 이와 같은 중재 유형, 네트워크 장비 유형, 구성요소 유형, 장애와 같은 정보를 포함하는 WR은 그의 장치(랩탑, 모바일폰, 포켓용 컴퓨터) 상에 디스플레이된다(단계 100).
사업자(현장 엔지니어 또는 후선-업무 스태프)는 그의 중재를 시작한다. 단계 100에서 자신의 장치상에서 실행중인 기록 에이전트(24)는 네트워크 장비와 관련된 이벤트 및 명령을 수신하기 위해 의도(will)를 지정하는 (WR 또는 중재 요청이 언급되어 있는) 네트워크 장비를 책임지는 적절한 자원 프록시 에이전트 RP로 (자동으로 또는 사업자의 명에 의해) 요청을 전송한다. 요청은 기록 에이전트(24)와 자원 프록시 에이전트 사이의 유선 또는 무선 접속을 통해, ACL 언어를 사용함으로써 전송될 수 있다.
현장 엔지니어의 경우에, 기록 에이전트(24)는, 웹 캠에 의해 편리하게 지원 된다면, 현장 엔지니어에 의해 수행되는 중재의 시각적 기록을 (자동으로 또는 현장 엔지니어의 명에 의해) 활성할 수 있다.
자원 프록시 에이전트(RP)는 기록 에이전트(24)로부터 수신된 요청에 따라, 자원 프록시 에이전트 RP와 결합되어 있는 네트워크 장비와 관련된 명령 및 이벤트를 얻기 위해 기록 에이전트(24)의 관심도를 나타내는 적절한 테이블에 기록을 추가한다. 기록은 활동의 시작 시간(time_start_activity) 및 기록 에이전트(24)의 식별자를 적어도 포함한다(단계 120).
자원 프록시 에이전트(RP)는, PCL을 통해, 이와 결합되어 있는 네트워크 장비(NE)로부터 이벤트 정보를 주기적으로 수집하고 자신의 캐시 메모리 CM에서, 네트워크 장비로 전송된 명령과 함께, (네트워크 장비의 상태 정보를 나타내는) 이와 같은 정보를 저장하며, 또한 네트워크 장비의 이미지는 기록될 수 있다(단계 130).
네트워크 장비 상에 트리거되는(triggered) 이벤트는 또한 자원 프록시 에이전트(RP)로 네트워크 장비에 의해 전송된 독립적 기록을 통해 자원 프록시 에이전트 RP에 의해 검출될 수 있다. 이벤트는 이때 자원 프록시 에이전트 RP의 캐시 메모리 CM에 저장되어 있다.
기록 에이전트(24)를 통해, 사업자는 자원 프록시 에이전트 RP에 그의 중재를 완료했다고 통지하고 자원 프록시 에이전트 RP는 활동의 종료 시간(time_end_activity)을 추가함으로써 기준 기록 에이전트(24)의 기록을 업데이트할 수 있다(단계 140). 이때, 기록 에이전트(24)는 중재의 정확한 실행을, 자원 프록시 에이전트(RP)를 통해, 검증한다(단계 200).
(단계 200에서 예의 경우) 중재의 성공적 실행의 경우에 자원 프록시 에이전트 RP는 time_start_activity에서 time_end_activity로 가는 기간 주기에서 자원 프록시 에이전트 RP를 통해 네트워크 장비 상에서 사업자에 의해 실행된 가능한 명령 및 네트워크 장비 상에 트리거된 이벤트를, (그의 중재를 완료한) 사업자의 기록 에이전트(24)에 전달한다(단계 210).
임의의 경우에 자원 프록시 에이전트 RP는 중재의 정확한 실행의 검증의 결과를 기록 에이전트(24)에 전달한다. 추가로 자원 프록시 에이전트 RP는 그의 중재를 완료한 사업자의 기록 에이전트(24)의 기록을 삭제한다.
기록 에이전트(24)는, 중재의 정확한 실행의 경우에, 네트워크 장비 상의 사업자에 의해 실행된 가능한 명령 및 사업자가 그의 중재를 수행했던 네트워크 장비 상에서 트리거된 이벤트와 관련한 데이터를, ACL 언어를 사용하여 유선 또는 무선 접속을 통해, 마인 관리자(14)로 전송한다(단계 220). 추가로 기록 에이전트(24)는, 현장 엔지니어의 중재의 시각적 기록이 활성된 경우, 현장 엔지니어에 의한 중재의 실행과 관련한 이미지를 포함하는 파일을 또한 마인 관리자(14)에 전송한다.
중재의 실행이 실패하거나 또는 성공하든지 간에, 기록 절차는 네트워크 장비 상에 사업자에 의해 실행된 가능한 명령 및 네트워크 장비 상에 트리거된 이벤트와 관련한 데이터의 이벤트 로그 DB(20)에 저장하며 중지된다(단계 230). 마지막으로, 현장 엔지니어의 중재의 가능한 시각적 기록과 관련된 파일은 시각 로그 DB(22)에 저장된다.
위의 프로세스에 대한 가능한 대안으로, 자원 프록시 에이전트(RP)는 관찰되 자마자 네트워크 장비로 발행된 명령 또는 네트워크 장비로부터 트리거된 새롭게 검출된 이벤트를 기록 에이전트(24)로 전송하는 것을 담당한다. 이들 데이터는 이EO 기록 에이전트(24)에 의해 버퍼된다(buffered). 이 이행에서 이벤트 및 명령은 기록 에이전트(24)가 네트워크 장비 상에서 실행된 명령 및 트리거된 이벤트를 통지받도록 질문하였는지를 추적해야 하는 자원 프록시 에이전트 RP 내에 일시적으로 저장되지 않는다.
중재의 마지막에서, 시스템은 중재의 재구성을 수행한다. 네트워크 장비 상에서 사업자에 의해 수행되는 명령 및 수동의 활동으로 구성되는, 중재의 재구성은 입력으로서, 이벤트 로그 DB(20)에 적절히 기록되어 있는, 명령의 로그와 이벤트의 로그 및, 출력으로서, 재구성 프로세스로의 입력으로 제공되고 사업자에 의해 수행된 수동의 활동 및 명령의 시퀸스가 언급하는 중재의 유형을 설명하는, 작업 모델을 가진다. 이하 설명에서 중재가 수동의 활동 및/또는 명령의 시퀀스로 이루어져있다고 가정한다. 명령 및 수동의 활동에 대한 정의는 다음에서 설명되어 있는 마인 관리자(14)로부터 이용가능한 GUI(12)에 의해 지원된다.
또한 자원 프록시 에이전트를 통해 사업자에 의해 실행될 수 있는 각각의 명령 및 이벤트를 트리거하는 각각의 수동의 활동이 "정규 표현식"과 결합될 수 있다고 가정한다. 정규 표현식은 네트워크 장비에 의해 발생될 수 있는 이벤트에 의해 정의된다. "정규 표현식"의 개념의 정의에 대해, 이 설명의 서론 부분에서의 논의 및 다양한 서지적 문서를 참고할 수 있다.
본 발명에서 설명된 해결방법은 사업자에 의해 수행된 한 세트의 중재가 언 급하는 중재 요청 유형 또는 WR 유형에 대응하는 작업흐름 모델을 발견하는 것을 가능하게 한다.
작업흐름 모델 발견 절차는 도 3의 흐름도를 참조로 하여 설명된다.
마인 관리자(14)의 로그 기록부는 사업자에 의해 수행된 중재와 관련한 명령 및 이벤트의 시퀀스를 획득하기 위해 이벤트 로그 DB(20)에 질문한다(단계 500).
이벤트의 시퀀스는 이하 상세히 설명되어 있는 근사 정규 표현식 매칭 절차(approximate regular expression matching procedure)를 통해 마인 관리자(14)의 로그 기록부에 의해 처리된다. 네트워크 장비가 가짜 이벤트를 (독립적으로 또는 다른 네트워크 장비에 의해 자극되기 때문에) 발생할 수 있거나 또는 네트워크 장비 상에서 수행된 명령 및 수동의 활동이 동시 이벤트를 트리거할 수 있기 때문에 근사를 고려한다.
이전에 정의된 정규 표현식의 각각의 발생에 대해 시스템은 수동의 활동 또는 명령 식별자를 발행한다(단계 510).
입력으로 주어졌던 명령 및 이벤트의 시퀀스에 대응하는, 수동의 활동 및 명령의 시퀀스를 언제 절차가 완료되는 지가 제공된다. 또한, 이전 단계 동안 검출되지않고 여전히 이벤트 로그 DB(20)에 저장되어 있는, 사업자에 의해 수행된 중재와 관련된, 이벤트를 트리거하지 않는 명령은 출력 시퀀스로 추가된다(단계 520).
중재 동안 수행된 활동의 시퀀스(즉, 수동의 활동 및 명령)는 중재가 언급한 결합된 WR 또는 중재 요청과 함께 XML 로그 포맷에서 운영 로그 DB(18)에 저장되어 있고, 기록된 데이터는 "실행됨"으로 태그된다(tagged). 이벤트 처리 단계의 실패 의 경우에 마인 관리자(14)는 운영 로그 DB(18)에 중재가 언급하는 중재 요청 또는 WR 만을 기록하고 기록된 데이터는 "실패됨"으로 태그된다(단계 530).
마인 관리자(14)의 작업 흐름 마이너부는 중재 요청 또는 WR의 동일한 유형과 관련된 충분한 개수의 XML 로그가 존재하는 지 여부를 검사한다(특정 값이 케이스 그때 그때의 상황에 기초하여 선택되거나, 기결정된 고정 값일 수 있다)(단계 540); 성공적 검사의 경우에(단계 540에서의 예), 마인 관리자(14)의 작업흐름 마이너부는 운영 로그 DB(18)를 질의하고 중재 요청 또는 WR의 유형과 관련된 모든 XML 로그를 획득한다(단계 550). 충분한 개수의 XML 로그가 있지 않은 경우(단계 540에서 아니오의 경우), 프로세스는 단계 500으로 가며, 마인 관리자(14)의 로그 기록부는 처리되기 위한 명령 및 이벤트의 시퀀스를 획득하도록 이벤트 로그 DB(20)를 질의한다. 또한 작업흐름 모델의 발견이 외부 감독을 필요로 한다면, 전문 사용자는 작업흐름 모델의 인간-보조(human-assisted) 발견을 위해, 이하 설명되어 있는, GUI(12)를 구비한다.
다양한 XML 로그에 나열된 수동의 활동 및 명령의 시퀀스는 이 문서의 다음에 설명되어 있는 확장을 가능하면 포함하는 (본 설명의 도입부 참고: 문헌에 언급된 것들 중에서 선택된) 작업흐름 마이닝 알로리즘을 통해 마인 관리자(14)의 작업흐름 마이너부에 의해 처리된다. 이 알고리즘이 실행의 결과는 작업흐름 모델의 발생이다(단계 560).
따라서 발생된 작업흐름 모델은 마인 관리자(14)의 GUI(12)를 사용함으로써 전문 사용자에 의해 조사될 수 있다. 전문 사용자는 작업흐름 모델을 분석하기로 되어 있으며 이 단계의 끝에서 작업흐름 모델은 확인되고 수락될 수 있다. 추가로, 작업흐름 모델을 확인하기 전에, 전문가는 작업흐름 모델이 생산되었던 것에 기초한 중재를 수행했던 사업자로 발생된 작업흐름 모델의 품질상의 또다른 피드백을 요청할 수 있다(단계 570).
설명된 절차의 끝에서 작업흐름 모델은 작업흐름 DB(16)에 저장되고 중재 또는 중재의 세트가 지시한 WR/중재 요청과 매치된다. 마지막으로 발생된 작업흐름 모델과 관련된 모든 XML 로그는 운영 로그 DB(18)로부터 삭제된다(단계 580).
다음은 네트워크 장비의 로그로부터의 명령 및 수동의 활동의 시퀀스를 결정하기 위한 방법에 관한 설명이다.
네트워크 장비 상에서 실행될 수 있는 적어도 몇 개의 수동의 활동 또는 명령이 이벤트를 트리거한다고 가정한다. 주어진 네트워크 장비의 로그는 네트워크 장비에 대해 특유한 포맷에서 명령 및/또는 이벤트의 시퀀스를 포함한다. 로그는 (명령 또는 수동의 활동에 의해 트리거된 모든 이벤트 및 네트워크 장비 상에서 실행된 모든 명령이 로그에서 이용가능함) 완료되었다고 가정된다. 명령의 시퀀스는 시간에 의해 분류된다. 이벤트와 명령이 주어진 네트워크 장비(로그)에 기록되고 저장되어 있는 포맷과 이하 설명된 방법에 사용된 값(예를 들어 문자) 사이의 매핑(mapping)이 정의되었다고 가정한다.
이벤트는 라틴 알파벳 (a, b, c,...)의 소문자로 이하 표시되어 있으며, 예를 들어:
A port with traffic has been extracted_on ⇒ a
Optical Service channel lost_on ⇒ b
... ⇒ c
자동 유도(automatic derivation) 프로세스로의 데이터 입력은 전술된 매핑에 기초하여 사전 처리되도록 예상된다.
유사한 매핑이 명령에 대해 정의되지만, 명령을 매핑하는데 사용된 값들의 세트는 이벤트를 매핑하는데 사용되는 값과 다르다. 본 발명에서 이후 명령은 숫자가 뒤에 오는 대문자 C로 표현될 것이며, 예를 들어:
IP 주소 변경 ⇒ C1
구성 저장 ⇒ C2
위의 시퀀스에서 각각의 명령 및 이벤트는 (임의의 단위로) 타임스탬프(timestamp)로 표시된다. 예를 들어 이벤트의 시퀀스는 a1 b3 a4 a7 c9 b13 d14 f23 g26 (타임스탬프가 아래에 적힌 문자에 있는) 형태로 이루어질 수 있다.
중재 동안에 수행된 활동(즉, 수동의 활동 및 명령)을 나타내는데 사용되는 값은 "심볼"로서 언급된다. 명령을 식별하기 위해 사용되는 심볼은 로그에서 사용되는 동일한 것, 즉 값 C1, C2인 반면 수동의 활동은 심볼 OP1, OP2, ...로 나타난다. 그러므로, 다음에서, 심볼이란 용어는 수동의 활동(OP) 또는 명령(C)을 식별한다. 이벤트를 트리거할 수 있는 명령 또는 수동의 활동을 식별하는 각각의 심볼은 정규 표현식과 결합되어 있다.
정규 표현식은 대응하는 명령 또는 수동의 활동의 실행이 트리거할 수 있는 이벤트의 모든 가능한 시퀀스를 성공적으로 매치할 수 있는 이와 같은 방식으로 쓰여질 수 있으며, 예를 들어:
C1 : ab*
OP1: a(c│d)ff
OP2: fdc?
여기서 "*"는 앞선 블록의 0 이상의 발생의 가능한 반복을 말하고, "│"은 이를 앞서는 블록 또는 이를 뒤따르는 블록 중 어느 하나를 가지는 가능성을 나타내고, "?"은 앞선 블록이 선택적임을 나타낸다.
수동의 활동 또는 주어진 명령의 실행에 의해 트리거되는 이벤트의 시퀀스가 서로 일시적으로 "근접"한 이벤트로 구성된다.
여기에 설명된 유도 방법은 몇 가지의 강요를 만족한다고 예상한다. 특히, 네트워크 장비 상에서 실행된 명령에 의해 트리거된 이벤트가 명령 로그에 기록되는 것과 같이 대응하는 명령 중 하나에 이어서 타임스탬프를 가진다고 가정한다. 이는 예를 들어, 시퀀스 a3b5b6b7이 관찰된 명령 C14에 기인할 수 없음을 의미한다.
또한, 심볼의 정규 표현식이 시퀀스를 보다 적은 k 개의 삽입과 매치한다면 이벤트의 시퀀스가 주어진 심볼에 기인할 수 있다고 가정한다. k 값은 각각의 네트워크 장비에 대해 연역적으로 정의되고, 예를 들어, k=1에 대해, a5b6c6b7b8은 관찰된 명령 C14로 거꾸로 추적될 수 있다(c6은 삽입임).
본 발명에서 max_delay라 하는, 제 1 이벤트가 기결정된 시간 이상 동안 주 어진 명령의 시퀀스로부터의 "거리"인 타임스탬프를 가지는 시퀀스는 그 명령에 기인할 수 없다. 그러므로 a51b52b54b56은 max_delay가 10으로 설정되면 C14로 거꾸로 추적될 수 없다.
마지막으로 주어진 정규 표현식의 발생의 제 1 이벤트의 스탬프와 동일 발생의 마지막 이벤트의 타임스탬프 사이의 "거리"는 사전에 설정되어야 하는 max_extension으로 불리는, 기결정된 값보다 작아야 한다. 그러므로, max_extension = 5라면, a5c6bf7f18은 OP1의 발생으로 검출될 수 없다. 유도 프로세스의 각각의 단계에서, 이벤트의 스트림에서의 시퀀스가 인식되는 경우에, 모호성을 해결하기 위한 다음의 기준이 사용된다:
- 더 적은 삽입과의 매칭이 선호되고;
- 동일한 개수의 삽입을 가지는 매칭의 경우에 가장 확장된 것이 선호된다.
또한, 자동 유도 프로세스는 다음의 가정에 기초한다:
1. 입력 데이터는:
- 명령의 시퀀스 및 이벤트의 시퀀스(또는 스트림);
- 이벤트의 시퀀스(또는 스트림); 또는
- 명령의 시퀀스일 수 있다.
2. 명령의 시퀀스가 이용가능한 경우에만 실행가능한, 선택적 방식으로서, 다양한 로그된 명령에 기인할 수 있는 이벤트의 시퀀스는 이벤트 로그에서 검색된다. 이 단계는 다음과 같이 수행된다:
- 명령의 시퀀스에 나타나 있는, 정규 표현식과 결합되어 있는 명령은 그 시간에 그리고 시간 순서에서 하나를 고려된다;
- 조사된 명령과 결합되어 있는 정규 표현식이 검색된다. 검색은 문헌에 공지된 알고리즘을 매칭하는 근사 정규 표현식 중 하나에 기초하고 잘해야 k 개의 삽입에서 허용하며 수행된다;
- 매치가 발견되면, 타임스탬프는 호환성에 대해 검사된다;
- 어떠한 매치도 수락되지 않는다면, 전체 프로세스가 중단되고, (매칭이 정확하지 않는 한) 그렇지 않다면 위치되어 있는 k 개 삽입에 달할 때까지 이하 설명되어 있는 절차를 사용하여 이를 어떻게 다루어야 하는지를 결정한다. 매칭에 사용되는 문자/값은 이벤트의 시퀀스로부터 제거된다. 명령은 마찬가지로 명령 로그로부터 삭제된다.
3. 대응하는 심볼을 가지는 이벤트의 시퀀스의 매치는 (만약에 있다면, 이전단계에서 실행된 이의 처리 후) 이벤트의 스트림의 시작에서 출발하여 끝까지 수행된다.
매치는 정확하지 않은 매치를 허용하는 렉스-라이크 툴(lex-like tool)을 사용하여, k 개의 다른 삽입 까지 고려함으로써 행해진다.
단계 2를 수행하지 않는 이행의 경우에, 양립가능한 매치가 명령의 시퀀스에 존재하는 이벤트를 트리거하는 명령 중 하나에 관하여 도달된다면, 매치는 수락되고 명령은 명령의 시퀀스로부터 제거된다.
소정의 단계에서 유효한 매치가 검출된다면, 전체 프로세스가 중단된다. 이 벤트를 트리거하는 하나 이상의 명령이 명령의 시퀀스로부터 삭제되지 않는 것을 제외하고는 프로세스가 정확하게 완료된다면, 전체 프로세스가 중단된다.
예를 들어, 명령 C1 및 수동의 활동 OP1, OP2, OP3가 다음의 정규 표현식에 의하여 정의되도록 한다:
C1: ab*
OP1: a(c│d)ff
OP2: fdc?
OP3: cb*
그리고 다음의 2 개의 시퀀스를 입력으로서 고려한다:
이벤트: f1 a3 b4 b5 b6 f7 d10 a12 c14 f14 f15 c21 b22 b23
명령: C12C217C326
(명령 및 수동의 활동) 중재 동안 수행된 활동과 이벤트 및 명령의 매치가 다음과 같이 달성된다:
f1 - 오류
a3 b4 b5 b6 - C12
f7 d10 - OP26
a12 c14 f14 f15 - OP312
c21 b22 b23 - OP321
각각의 매치에 대해 절차는 이벤트의 시퀀스에서 검출된 삽입(오류)를 재입력하는 지 및 어떻게 재입력하는지를 수립하도록 야기된다.
절차는 가능한 삽입 (또는 판독 발생이 보다 적은 k+1 개의 삽입을 가지는 매치된 정규 표현식의 발생에 기인될 수 있는 모든 삽입 조합) 및 정확한 발생을 입력으로서 얻는다.
삽입의 검출은 다음과 같이 수행된다:
- 글루시코프 오토마타(glushkov automaton)는 매치된 정규 표현식에 대해 ( 이하 더 잘 설명되어 있는 기준에 따라) 생성된다(예가 도 7에 도시되어 있고 다음에 설명되어 있으며, 이와 같은 다이어그램에서 문자는 이벤트를 나타내고 숫자는 상태를 나타낸다);
- 상태에서 다음 오토마타의 대응하는 상태로 임의 이벤트 상에서의 수직 전이를 통해 이들 사이에 연결되어 있는, 이전 단계에서 설명된 것과 동일한, k+1개 오토마타가 고려된다(도 8에 예가 도시되어 있으며 다음에 설명되어 있다);
- 임의의 주어진 시간에서 k+1 오토마타의 구성은 그 시간에 활성 상태를 포함하는 스택 안에 저장된다. 태그의 목록은 모든 상태와 결합되어 있다: 이와 같은 목록은 그 상태에 도달하기 위해 고려되었던 삽입을 표시된다;
- 각각의 이벤트에 대해 모든 가능한 전이가 시작 상태를 스택으로부터 제거하고 목적지 상태를 추가하며 온다. 모든 목적지 상태에 대해 시작 상태에 대한 태그의 목록이 복사된다. 전이가 삽입(수직 전이)과 관련되어 있다면, 또다른 태그가 목적지 상태에 첨부된 태그의 목록에 추가되고 삽입 위치를 마크한다.
설명된 프로세스의 마지막에서, 발행된 심볼의 유형은 기껏해야 3개이다:
- ⅰ) 명령의 시퀀스에서 원래 존재하고 정규 표현식과 관련되지 않은 명령;
- ⅱ) 정규 표현식과 관련되어 있고, 명령의 시퀀스에 원래 존재하는 명령, 이의 대응하는 이벤트는 이벤트의 스트림에 검출된다;
- ⅲ) 이벤트의 스트림의 분석에서 유도된 수동의 활동.
수동의 활동 및 명령은 시간에 의해 분류된다. 이전에 설명된 예를 참고하면, 분류된 출력은 Cl2OP26OP112C217OP321C326 이다.
이벤트를 트리거하지 않는 명령의 시퀀스가 고유 입력으로서 제공된다면, 나열된 단계 중 어느 것도 실행되지 않으며 동일 시퀀스는 출력으로 발생된다.
다음의 테이블은 주어진 네트워크 장비 상에서 수행될 수 있는 수동의 활동의 정규 표현식에 의하여 가능한 정의의 예를 나타낸다.
Figure 112008054227439-pct00001
Figure 112008054227439-pct00002
명령 및 수동의 활동은 설명된 바와 같이, 마인 관리자(14)의 GUI(12)를 사용함으로써 (알파벳이 이벤트의 세트인) 정규 표현식에 의해 정의될 수 있다.
예를 들어 보드를 제거하기 위한 현장 엔지니어에 의해 수행된 동작의 결과로서 네트워크 장비 상에서 트리거된 이벤트 dddhahhgmeeedcdccdefee의 시퀀스를 취하면, 다음의 수동의 활동이 이전에 설명된 알고리즘을 매칭하는 근사 정규 표현식에 기초하여, 검출되고, 2 개의 삽입까지 허용한다:
Figure 112008054227439-pct00003
Figure 112008054227439-pct00004
이벤트가 네트워크 장비에 저장되어 있는 포맷과 자동 유도 프로세스에 사용되는 값 (이 경우에서는 문자) 사이의 가능한 매핑이 아래 기록되어 있다.
Figure 112008054227439-pct00005
다음에서 정규 표현식 P의 하나 이상의 발생 Pi에 대해, d(S, Pi) ≤ k 이도록 주어진 텍스트 T의 서브-시퀀스 S에서의 삽입 오류의 위치를 찾기 위한 방법에 관한 더욱 상세한 설명이 나타나 있다.
제 1 단계에서, 글루시코프의 오토마타는 도 7에서의 예에 개략적으로 나타난 바와 같이, 주어진 정규 표현식 P에 대해 생성된다. 이 점에 있어서, 위에서 언급된 논설 "FROM REGULAR EXPRESSION TO DETERMINISTIC AUTOMATA", Theoretical Computer Science, 48, 페이지 117-126, 1987는 정규 표현식으로부터의 구성 및 굴루시코프 오토마타를 설명한다.
m이 (또한 정규 표현식 P에서의 문자의 클래스 및 문자의 수인) 글루시코프 오토마타의 상태의 개수라 한다. 각각의 상태(수)는 대응하는 정규 표현식에서 문자 또는 문자 클래스를 설명하고 정규 표현식 자체에서 대응하는 문자 또는 문자 클래스의 위치를 가지고 표시된다.
글루시코프 오토마타는 (상태와 관련되어 있는 문자 또는 문자 클래스를 나타내는) 동일한 문자에 의해 라벨이 붙여진다. 라벨이 붙여진 에지(edge)는 입력 문자가 라벨과 매치하는 경우에만 올 수 있다. 라벨이 붙여지지 않은 에지는 오토마타로의 입력으로서 주어진 임의의 문자 상에 올 수 있다.
도 7은 정규 표현식 ab(c│d)e*에 대응하는 글루스코프 오토마타에 관한 도면이다.
위에서 설명된 유형의 k+1개의 오토마타로 구성된 오토마타는 (여기서 k는 허용된 삽입 오류의 최대 개수이다) 임의의 문자 상의 수직 전이 상의 다음 오토마타에서 대응하는 상태로 하나의 오토마타에서의 각각의 상태를 연결함으로써 생성된다: 글루시코프 메타-오토마타의 예에 대한 도 8을 참고한다. 도 8에 도시된 오토마타는 하나의 삽입에 달할 때까지 허용하는 정규 표현식 ab(c│d)e*의 발생을 수락한다.
주어진 시간에서 (k+1 개의 오토마타의 세트인) 메타-오토마타의 구성은 메타-오토마타가 동일한 시간에 있을 수 있는 모든 상태를 포함하는 스택에 저장되어 있다. 태그의 목록은 매 상태와 관련되어 있다: 이와 같은 리스트는 그 상태에 도달하기 위해 고려할 필요가 있었던 삽입을 추적한다.
서브-시퀀스 S의 각각의 문자에 대해 모든 가능한 나가는(outgoing) 에지가 시작 상태를 스택에서 제거하고 목적 상태를 추가하며, 뒤따른다. 도착된 각각의 목적지 상태에 대해 시작 상태의 태그의 목록이 복사된다. 전이가 삽입과 관련된다면, 즉 수직 전이, 삽입 위치를 나타내는 또다른 태그가 목적 상태에 추가된다.
스캔이 완료되는 경우, 스택은 Pi와 관련된 가능한 삽입의 목록을 가지는 정규 표현식 P의 가능한 발생 Pi를 각각 나타내는, 하나 이상의 마지막 상태를 포함한다.
예로서, 문자열 "abcde"로 이루어진, 도 7의 오토마타를 다시 고려하고 k=1이다. 그러므로 도 8의 메타-오토마타가 발생된다. 스캔 프로세스는 문자열 "abcde"의 처음 문자 "a"를 판독하고 메타-오토마타의 시작 상태 "0"로부터의 가능한 전이를 따름으로써 시작한다. 메타-오토마타는 2 개의 가능한 목적지 상태에 도달할 수 있다: 수평 전이를 따름으로써 상위 오토마타에서의 상태 "1" 또는 수직 전이를 따름으로써 하위 오토마타에서의 상태 "0"(즉, 삽입과 관련되어 있는 전이). 삽입 위치를 나타내는 태그 I1은 가능한 목적지 상태 "0"에 추가된다.
이때, 스캐닝 프로세스는 이전 활성된 상태 "0" 및 "1"로부터 시작하는, 문자열의 문자 "b"를 판독함으로써 나아간다. 그러나, 어떠한 전이도 하위 오토마타의 상태 "0"으로부터 올 수 없어, 하위 오토마타의 활성 상태 "0"은 메타-오토마타가 활성 상태를 없어지게 한다. 그 결과로 하위 오토마타의 "0"과 관련되어 있는 태그 I1이 태그의 리스트로부터 제거된다. 상위 오토마타에서의 활성 상태 "1"은 메타-오토마타가 (삽입 없음) 수평 전이를 따름으로써 상위 오토마타에서의 목적지 상태 "2", 및 수직 전이(삽입)를 따름으로써 하위 오토마타의 목적지 상태 "1"에 도달하게 한다. 삽입 위치를 나타내는, 또다른 태그 I2는 그러므로 하위 오토마타에서의 목적지 상태 "1"에 추가된다.
문자 "d"는 이때 문자열로부터 판독된다. 하위 오토마타의 상태 "1"로부터 어떠한 대응하는 전이도 가능하지 않아 하위 오토마타의 "1" 에 결합되어 있는 태그 I2는 태그의 목록에서 제거될 수 있다. 상위 오토마타의 상태 "2"는 수직 전이(삽입)에 의해 하위 오토마타의 상태 "2" 및 (삽입 없음) 수평 전이를 따르는 상위 오토마타의 상태 "4"를 도달하는 것을 허용한다. 삽입 위치를 나타내는 태그 I3는 그러므로 하위 오토마타에서의 목적지 상태 "2"로 추가된다.
문자 "c"는 이때 문자열로부터 판독된다. 하위 오토마타의 상태 "2"로부터 (어떠한 삽입도 가지지 않는) 하위 오토마타의 상태 "3"에 도달하는 것이 가능하여, 태그 I3이 유지된다. 상위 오토마타의 상태 "4"로부터 어떠한 수평적 전이도 가능하지 않는 반면, 하위 오토마타의 상태 "4"는 수직 전이(삽입)를 통해 도달될 수 있다. 삽입 위치를 나타내는 태그 I4는 그러므로 하위 오토마타에서의 목적지 상태 "4"에 추가된다.
마지막으로, 문자 "e"는 문자열로부터 판독된다. 하위 오토마타의 상태 "3"으로부터 하위 오토마타의 상태 "5"에 도착하는 것이 가능하고, 태그 I3는 이 경우에 유지된다. 하위 오토마타에서의 상태 "4"로부터 상태 "5"에 도달하는 것이 가능하고, 태그 I4는 이 경우에 유지된다.
스캔 프로세스가 다음 테이블에 요약되어 있다.
Figure 112008054227439-pct00006
메타 오토마타의 활성 상태(본 예에서 2 개)는 스택에 배치되어 있다. 삽입 검출 프로세스의 마지막에서 2 개의 가능한 문자열은 출력으로서 생상된다: abce(d는 삽입으로서 표시된다), abde (c는 삽입으로서 표시된다).
또다른 예로서, 다음의 열거된 사항을 고려할 수 있다:
a(b│c)*dd* ⇒ 토큰a
(ff)│(de) ⇒ 토큰b
여기서 a(b│c)*dd*는 "토큰a"에 대응하는 정규 표현식인 반면 (ff)│(de)는 "토큰b"에 대응하는 정규 표현식이며, "토큰a" 및 "토큰b"는 이벤트를 트리거하는 수동의 활동(매뉴얼 동작 또는 명령)이고 문자 "a"에서 "f"로의 문자는 이벤트를 식별한다.
이는 "토큰a"가 'b' 및 'c'의 임의의 수가 뒤에 오는 'a'로 시작하며 하나 이상의 'd'의 시퀀스로 끝나는 시퀀스를 나타낸다.
다음의 시퀀스는 따라서 정규 표현식 a(b│c)*dd*의 발생으로서 수락된다"
abd
acd
acbcccd
abcbcbbbcd
abcbbddd
마찬가지로, "토큰b"는 2 개의 시퀀스만을 나타낸다:
ff
de
"토큰a" 및 "토큰b"로서 식별된 수동의 활동은 예를 들어 네트워크 장비 상에서 실행된 다음의 수동의 활동에 대응할 수 있다:
- "토큰a"는 다음의 이벤트의 표현과 결합되어 있는 수동의 활동"BoardRemoved"에 대응할 수 있다:
<Loss of signal_on>(<BoardOut> │ <A board with traffic has been extracted_on> * <A SPSF missing> <A SPF missing>*;
-"토큰b"는 이벤트의 다음의 표현과 결합되어 있는 수동 활동 "PortRemoved"에 대응할 수 있다:
(<Protection switched> <Protection switched> │ (<A SPF missing> <Optical Service channel lost_off>)
이벤트의 다음의 로그가 입력으로서 주어져있다고 가정한다:
a,1 f,2 f,4 c,5 b,6 b,7 d,8 d,9 e,10 a,11 d,12
여기서 각 쌍에서의 제 1 성분은 정규 표현을 기록하는데 사용된 동일한 알파벳 상의 값이고 제 2 성분은 그 값과 관련된 (일시적 표시인) 타임스탬프이다. 이때 시퀀스는 값 "a"가 시간 1에서 관측되었음, 제 1 "f"가 시간 2에서 관측되었고, 제 2 "f"가 시간 4에서 관측되었음을 의미한다.
이벤트의 이 로그는 예를 들어 이벤트의 다음의 시퀀스에 대응할 수 있다:
Loss of signal_on, 1
Protection switched, 2
Protection switched, 3
A board with traffic has been extracted_on, 5
BoardOut, 6
BoardOut, 7
A SPF missing, 8
A SPF missing, 9
Optical Service channel lost_off, 10
Loss of signal_on, 11
A SPF missing, 12
(이 경우에, 어떠한 명령 로그도 존재하지 않음) 이벤트의 위의 시퀀스에 의해 구성된, 입력 로그는 명령 또는 수동의 활동의 시퀀스로 번역되어야 한다. 이 단계는 정규 표현식의 근사 인식의 방법을 이용함으로써 행해질 수 있다. 다음과 같다:
- 로그가 시간 제한이 없이 정확한 매칭만을 허용하는, 정규 표현식을 사용하여 파싱되면, 어떠한 출력도 주어지지 않는다;
- 로그가 적절한 매칭을 허용하지만 시간 제한이 없는, 정규 표현식을 사용하여 파싱되면, 다음의 출력 PortRempoved, BoardRemoved, BoardRemoved가 발생된다.
- 로그가 적절한 매칭을 허용하며 시간 제한을 가지는, 정규 표현식을 사용하여 파싱되면, 다음의 출력 PortRemoved, BoardRemoved, PortRemoved, boardRemoved가 일반화된다.
3 가지의 경우가 본 발명에 이하 설명되어 있다.
비-근사 매칭 메커니즘 및 정규 표현을 사용하는 것에 의해, 그러나 시간 제한 없이(즉, 타임스탬프를 무시함으로써) 입력 로그를 분석한다고 가정한다; 이 인식은 렉스(lex)와 같은 현재의 툴을 가지고 이루어질 수 있다. 인식이 실패하고 발생하는 경우에 어떠한 출력도 없다. 다음의 단계가 실행될 수 있다:
- 'a'는 판독되고;
- 'f'는 판독된다. 시퀀스 "af"는 위에서 쓰여진 정규 표현식에 의해 매칭될 수 있는 임의의 발생의 접두사가 아니다(즉, 시작에 나타나지 않는다). 프로세스는 즉시 중단된다.
(고려되는 삽입의 최대 개수) k를 1로 설정함으로써, 그러나 임의의 시간 제한을 고려하지 않고(즉 max_extension 상수가 사용되지 않음), 위에서 설명된 근사 매칭 및 정규 표현식을 사용함으로써 입력으로서 주어진 로그를 분석하는 것을 가 정한다. 그 경우에 인식이 출력 tokenb tokena tokena를 생성한다.
다음의 단계가 실행된다:
- 문자 'aff'가 판독되고 삽입으로서 'a'를 가지는 토큰b에 대응하는 정규 표현식의 발생으로써 근사 매칭된다.
- 문자 'acbbdd'가 판독되고(처음에 'a'는 삽입 검출 알고리즘에 의해 이전 단계 동안 삽입으로 표시되고, 이 결과로, 입력 시퀀스에 되돌려 진다) 토큰a의 발생으로 수락된다.
- 문자 'ead'가 판독되고 삽입으로서 'e'를 가지는 토큰a의 발생으로서 매치된다.
마지막으로, (수용되기 위한 삽입의 수) k를 1로 설정함으로써 그리고 시간 제한 max_extension을 7로 설정함으로써, 시간 제한을 가지는 정규의 표현식의 근사 매칭에 대한 방법을 사용한다고 가정한다. 인식은 다음의 출력 tokenb tokena tokenb tokena을 생성한다.
다음의 단계가 실행된다:
- 문자 'aff'가 판독되고 삽입으로서 'a'를 가지는 토큰b의 발생으로서 매치된다.
- 문자 'acbbd'가 판독되고 토큰a의 발생으로서 매치된다. (타임스탬프 9를 가지는 d) 문자 'd'의 제 2 발생은 1인, 발생의 제 1 이벤트의 타임스탬프로부터의 거리, 및 자신의 스탬프가 9-1 = 8 이기 때문에 토큰a로서 매치된 발생의 일부가 아니며, 이는 7보다 더 크다;
- 문자 'de'가 판독되고 토큰b의 발생으로서 매치된다.
- 문자 'ad'가 판독되고 토큰a의 발생으로서 매치된다.
위에서 설명된 2 가지의 경우가 다음의 중요성을 나타낸다:
- 근사 정규 표현식 매칭을 사용함;
- 식별(즉, 검출) 및 삽입의 재삽입;
- 시간 제한 고려함.
마인 관리자(14)는 수동의 활동 및 명령의 정의에 전체 그래픽 지원을 제공하도록 설계되어있다. 이 구성요소는 알파벳이 이벤트의 세트인 정규 표현식에 의해 수동 활동 및 명령을 정의하는 것이 가능한 것을 통해 GUI(12)로서 이행된다.
GUI(12)는 최대 유효성, 효율 및 만족을 가지는 이들의 태스크를 수행하도록 전문 사용자에 허용하기 위해, 유용성 원리를 따라 일관적으로 설계된다.
정의가 기록되어야 할 필요가 있는 네트워크 장비의 유형의 선택 및 인증 후, GUI(12)는 전문 사용자에 나타난다.
GUI(12)의 레이아웃은 도 4에 묘사되어 있고 다음의 항목을 포함한다:
- 전문가가 사업자에 의해 수행된 중재 동안 네트워크 장비 상에서 수행될 수 있는 y새로운 명령 및 수동의 활동을 정의하는 윈도우 A. 이 태스크는 하나 이상의 정규 표현식 RE(e*f, dg*, a*b, ...)가 명령 C 및 수동의 활동 OP와 관련하여 지정되는 것을 요구할 수 있다;
- (이용가능하다면) 필드로부터 모아진 이벤트(서브-윈도우 B2) 및/또는 명령(서브 윈도우 B1)의 시퀀스가 도시되어 있는 윈도우B. 서브-윈도우 B2 에서의 이 벤트의 서브-시퀀스는 위에서 전술된 정규 표현식 매칭 기술을 사용하여 윈도우 A에서 언급된 수동의 활동 및 명령과 매칭된다. 이 매치는 어떻게 정규 표현식이 시퀀스를 매치하는지 즉, 근사 또는 정확을 고려함으로써 행해진다. 동일 명령또는 수동의 활동을 언급하는 이벤트의 그룹은 동일 색을 사용하여 강조된다.
사업자가 WR 또는 중재 요청을 가장 효과적으로 완료하기 위해 수행하도록 가정되는 단계의 시퀀스를 제공하기 위해, 임의의 이벤트를 트리거하지 않는 수동의 활동 및 명령으로 특별 처리를 제공하기 위해 특정 행동을 취할 필요가 있으므로 네트워크 장비의 로그에 저장되어 있는 이벤트의 시퀀스를 고려함으로써 재구성될 수 없다.
임의의 이벤트를 트리거하지 않는 수동의 활동 및 명령의 처리는 수동으로 정의된 규칙에 기초하여, 위에서 전술된 작업흐름 마이닝 알고리즘에 의해 출력으로서 생산된, 입력 작업흐름 모델의 블록을 변환하는 자동 메커니즘을 제공함으로써 수행된다. 실제로, 이벤트를 트리거하지 않는 수동의 활동 및 명령과 관련된 서브-흐름은 이벤트를 트리거하는 수동의 활동 및 명령에 이벤트를 트리거하지 않는 수동의 활동 및 명령을 상관시키는 규칙에 기초하여, 이벤트를 트리거하는 명령 및 수동의 활동에 대해 발생된 흐름으로 역으로 된다. 규칙은 (X,Y) 쌍이고 X는 네트워크 장비 상의 이벤트를 트리거하는 수동의 활동 또는 명령이고, Y는 (하나의 수동 활동/명령에 의해서만 또한 구성될 수 있는) 임의의 복잡한 작업흐름 서브-모델이다. 작업흐름 서브-모델에서 처음 수동의 활동 또는 명령이 표시되고 마지막 것에 의해 고유하게 구별된다.
자동 메커니즘은 다음의 절차에 따른 하위-모델 Y로 작업 흐름 모델에서 존재하는 C의 발생을 교체한다:
- 작업흐름 모델은 처음의 수동의 활동 또는 명령으로부터 마지막 수동의 활동 또는 명령으로 횡단(traversed)된다;
- 수동의 활동 또는 명령이 이전에 정의된 규칙 중 하나의 왼쪽으로서 나타날 때마다, X를 Y로 교체함으로써, 규칙에 의해 설명된 대입이 적용된다. 특히 X 로의 모든 입력 전이는 Y의 처음의 수동의 활동 및 명령으로의 입력 전이가 되고 X로부터의 모든 출력 전이는 Y의 수동의 활동 및 명령의 각각으로부터 출력 전이가 된다.
그래픽 사용자 인터페이스(12)는 지식 형식화(knowledge formalization) 및 모델링 프로세스(즉, 전술된 규칙의 정의)를 용이하게 한다.
도 5를 먼저 참고함으로써, GUI(12)는 다음을 포함할 수 있다:
- 이벤트를 트리거하는 이전에 정의되는 수동의 활동(예를 들어, OP1) 및 명령에 관련된 윈도우 D. 전문 사용자는 수동의 활동 및 명령의 목록을 스크롤할 수 있다. 이 리스트에서의 각각의 항목에 대해 하나의 서브-모델이 이하 언급된 윈도우 E를 사용하여 정의될 수 있다. 서브-모델은 이때 이전에 설명되었던 대입 절차에서의 수동의 활동 또는 명령에 대한 교체로서 사용될 수 있다;
- 전술된 대입 정차에 사용되는 작업흐름 서브-모델과 관련된 윈도우 E. 서브-모델 작업흐름에 나타난 수동이 활동 및 명령은 GU(12)의 적절한 제어를 사용함으로써 처음 또는 마지막으로서 표시될 수 있다;
- 서브-모델 작업흐름을 정의하기 위해 이용가능한 수동 활동 OP(예를 들어, OP1) 및 명령 C (예를 들어, C1, C2)의 세트를 나열하는 윈도우 F.
GUI(12)는 또한 중재의 소정의 유형과 관련되고 이전에 발생된 작업흐름 모델을 디스플레이하고, 변경하고 확인하도록 전문 사용자에 허용하도록 구성될 수 있다.
특히, GUI(12)는 도 6에 도시되어 있는 레이아웃을 전문 사용자에 나타낼 수 있다:
- 특정 중재를 통해 기록되어있던 비디오와 관련된 윈도우 G; 중재의 각각의 유형에 대해 2 이상의 비디오가 이용가능할 수 있다는 것이 통지되어야 한다(각각의 비디오는 특정 중재에 대한 것이다);
- 주어진 중재의 실행을 통해 발생된 이벤트(서브-윈도우 H2) 및 관측된 명령(서브-윈도으 H1)을 디스플레이하는 윈도우 H. 전문 사용자는 특정 중재 실행을 선택할 수 있다. GUI(12)는 관련된 이벤트 및 명령의 시퀀스 및 관련 비디오를 디스플레이한다. 2 개의 시퀀스(명령 또는 이벤트) 중 하나에서 소자의 선택은 비디오가 선택된 요소와의 동기화되도록 한다;
- 이전에 발생된 작업흐름 모델과 관련된 윈도우 I. 전문 사용자는 디스플레이된 모델에서 특정 수동의 활동 또는 명령을 선택할 수 있다. 각각의 선택된 수동의 활동 또는 명령에 대해, GUI(12)는 이벤트 하위-윈도우 H2에서, 활동/명령과 관련된, 이벤트의 가능한 시퀀스, 및 이전에 설명된, G 윈도우에서, 수동의 활동 또는 명령의 비디오를 강조한다. 전문 사용자는 작업흐름 모델을 변경하고 수용할 수 있다; 이들은 또한 (이하 설명된 L 윈도우에 나타나 있는) 공지된 수동의 행동 또는 명령들 사이에서 선택함으로써 또는 새로운 명령 또는 수동 활동을 생성함으로써 작업흐름 모델에 새로운 수동의 활동 또는 명령을 추가할 수 있다. 마지막으로, 브랜치 조건은 작업 흐름에 에지에 대해 정의될 수 있다;
- 공지된 수동의 활동(예를 들어, OP1) 및 명령(예를 들어, C1, C2) 즉, 대응하는 정규 표현식(RE)이 GUI(12)에 의해 정의된 것의 L 윈도우.
GUI(12)는 각각의 선택된 수동의 활동 및 명령에 대해, 이벤트 서브-윈도우 H2에서 이벤트의 결합된 시퀀스 및 작업흐름 모델에서의 관련 수동의 활동 및 명령을 강조한다.
설명되어있는 발명은 위에서 설명된 바와 같이 지식을 자동으로 획득하기 위해 사용될 수 있는 운영 지식 관리의 분야에서의 애플리케이션을 발견할 수 있다.
본 발명의 방법의 애플리케이션 분야는 그럼에도 불구하고 지식 관리에 제한되지 않는다.
본 방법은 사람 사업자가 수동으로 또는 사람 사업자에 의해 수행된 활동과 상관된 이벤트를 로그 파일에 출력하고 기록할 수 있는 장비와의 명령에 의해 상호작용하는 것이 기대되는 모든 분야에 적용될 수 있다.
예를 들어, 이들 분야 중 하나의 분야는 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)의 분야, 특히 시나리오 또는 서명 공격이라 불리는, 공격이 공지된 명령 시퀀스에 가정되어 있는 오용 탐지(Misuse detection)의 콘택스트의 분야일 수 있고, (로그, 네트워크 트래픽, 등...의 형태에서) 시스템 활동은 시스템 에서의 이와 같은 시나리오의 존재를 검출하기 위해 추적될 수 있다. 특히, 본 발명의 방법은 시스템이 다양한 공격하에 있더라도, 시퀀스를 분리하기 위한 어떠한 쉬운 방법도 없으며 서로 겹쳐져 있는 명령의 다른 시퀀스에 의해 형성된 애플리케이션을 발견할 수 있다.
위에서 정의된 분야에서, 전술된 방법은 다음의 절차에 따라, 정규 표현식의 근사 매칭을 위한 툴로의 추가로서 적용될 수 있다:
- 이벤트의 시퀀스를 가진 입력 파일이 주어져 있는, 매칭 툴은 정규 표현식으로 설명되어 있는, 대응하는 명령/수동의 활동에서 이벤트의 상기 시퀀스를 번역한다;
- 각각의 매치에 대해 본 발명에 설명된 방법은 마지막 매칭에서 검출된 가능한 삽입을 이벤트의 시퀀스에서 재-삽입하는 지 및 방법을 결정하기 위해 불러내진다.
대칭적으로, 도 1에서 6과 관련하여 설명되어 있는 장치의 더 일반적인 맥락에서 작업흐름 모델의 발생에 관련하는 것에 대해, 예를 들어 "WORKFLOW MINING:A SURVEY OF SSUES AND APPROACHES", Data and Knowlwdge Engineering, 47(2), 페이지 237-267, 2003 또는 US-A-2004/0254768 에 개시되어 있는 것들과 같은 작업흐름 마이닝 절차는 본 발명에 구체적으로 설명되어 있는 정차에 대한 대안으로서 사용될 수 있다.
그러므로, 본 발명의 기초를 이루는 원리에 대한 편견 없이, 상세한 설명 및 실시예는, 첨부된 청구항에 의해 정의되 바와 같이 본 발명의 범위를 벗어나지 않 고, 단지 예로서 설명되어 있는 것을 참고로 하여, 더 분명하게 설명될 수 있다.
예를 들어, 자원 프록시 에이전트 RP는 이벤트 및 명령을 저장할 수 있고 마인 관리자(14)에 직접 전송할 수 있으며, 이는 저장되고 분석된다. 마인 관리자(14)로의 정보의 전송은 중재의 정확한 실행을 검사하고 자원 프록시 에이전트 RP로의 중재의 마지막을 전달한 후 발생할 수 있다.
또다른 대안으로서, 자원 프록시 에이전트 RP는 이벤트 및 명령을 저장하지 않고, 대응하는 장치로부터 이들을 수신하자마자 마인 관리자(14)로 직접 이벤트 및 명령을 전달할 수 있다. 자원 프록시 에이전트 RP는 이 경우에 데이터를 정확하게 전송하기 위해 마인 관리자(14)와 기록 에이전트(24) 사이의 연결을 알아야한다. 중재의 마지막에서, 현장 엔지니어는 중재가 지나침을 자원 프록시 에이전트 RP로 전달하고 자원 프록시 에이전트 RP는 중재의 정확한 실행을 검사하고 기록 에이전트(24) 및 마인 관리자(14)에 통지한다.
이들 가능한 대안에서, 그러므로, 기록 에이전트(24)는 명령 및 이벤트를 기록하도록 설계되지 않고 자원 프록시 에이전트 RP에서 마인 관리자(14)로 직접 전송되고, 이때 데이터 처리 유닛 및 데이터 기록 유닛으로서 모두 동작한다. 기록 에이전트(24)가 명령 및 이벤트를 기록하는 경우에, 이들은 마인 관리자(14)로의 중재의 가능한 비디오 기록을 전송하도록 요청된다(그러나, 중재의 실패의 경우에, 비디오 기록은 전송되지 않고 삭제될 수 있다).
본 발명의 내용에 포함되어 있음.

Claims (26)

  1. 통신 네트워크에 포함되어 있는 네트워크 장비들의 관리를 담당하는 자원 프록시 에이전트들을 결합하는 상기 네트워크 장비들 상의 중재와 관련된 작업흐름 모델의 자동 생성 방법으로서,
    상기 자원 프록시 에이전트들은 적어도 하나의 기록 유닛에 연결되며 그리고 상기 적어도 하나의 기록 유닛은 마인 (mine) 관리자에게 연결되며,
    상기 방법은:
    - 상기 자원 프록시 에이전트들이, 상기 네트워크 장비 상에 수행된 중재에 의해 발생된 이벤트 및 상기 네트워크 장비로 전송된 명령을 나타내는 정보 신호들을 상기 적어도 하나의 기록 유닛에 전송하는 단계; 및
    - 상기 마인 관리자가, 상기 네트워크 장비 상에 수행된 상기 중재의 작업흐름 모델을 생성하기 위해 상기 적어도 하나의 기록 유닛에 전송된 상기 정보 신호들을 분석하는 단계를 포함하며,
    상기 정보 신호들은 개별 로그로서 저장되며, 상기 개별 로그로서 저장하는 것은 상기 네트워크 장비 상에서 수행되도록 적어도 하나의 수동의 활동 또는 명령을 설명하는 적어도 하나의 정규 표현식과 상기 개별 로그를 근사적으로 매칭하기 위해서 상기 개별 로그를 스캔함으로써 개별 로그로서 저장하는, 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 자원 프록시 에이전트에, 대응하는 상기 네트워크 장비의 상태 정보를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기록 유닛 그리고 상기 중재에 의해 포함되면서 상기 적어도 하나의 기록 유닛에 대응하는 네트워크 장비들 사이에서의 매핑 정보를 상기 자원 프록시 에이전트에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기록 유닛에 상기 정보 신호를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 자원 프록시 에이전트에 상기 정보 신호를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 네트워크 장비 상에 수행된 중재를 기록하는 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    - 상기 자원 프록시 에이전트가
    - ⅰ) 상기 중재 동안 대응하는 상기 네트워크 장비 상에 수행된 명령;
    - ⅱ) 상기 중재 동안 대응하는 상기 네트워크 장비 상에 트리거된 임의의 이벤트;
    에 관한 정보를, 상기 네트워크 장비 상에 수행된 중재 동안, 기록하는 단계; 및
    - 상기 자원 프록시 에이전트가 상기 중재 동안 기록된 이벤트 및 명령상의 상기 정보를 상기 적어도 하나의 기록 유닛에 전달하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 네트워크 장비 상에서 사업자에 의해 수행된 중재를 시각적으로 기록하기 위해 카메라 수단을 가지는 상기 적어도 하나의 기록 유닛 중의 적어도 하나의 기록 유닛을 구비하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    수동의 활동 및 명령의 시퀀스를 설명하는 XML 로그의 세트를 상기 개별 로그로부터 발생하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 네트워크 장비 상에서 수행될 수 있는 중재의 유형을 설명하는 작업흐름 모델을 XML 로그의 상기 세트로부터 발생하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 작업흐름 모델을 XML 로그의 상기 세트로부터 발생하는 단계는 작업흐름 마이닝 처리에 XML 로그의 상기 세트를 종속시키는 단계를 포함하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  12. 삭제
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 개별 로그는 이벤트들의 시퀀스를 포함하고 상기 근사 매칭은 최대 개수의 매칭 오류를 가지는 이벤트들의 상기 시퀀스에서 상기 정규 표현식의 재발생(recurrence)을 발견하는 단계를 포함하며, 삽입에 대응하는 상기 매칭 오류는 다른 명령 또는 수동의 활동과 관련된 이벤트의 그룹들의 중첩으로부터 유도하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 근사 매칭은 오류에 대응하는 이들 이벤트를 이벤트의 상기 시퀀스에 남기는 반면, 상기 정규 표현식 중 하나의 재발생이 상기 이벤트의 시퀀스에 발견되는 때마다, 발견된 정규 표현식에 의해 정의된 이벤트의 그룹을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 개별 로그를 스캔하는 것은,
    - 수동의 활동 또는 명령이 상기 네트워크 장비 상에 생성할 수 있는 이벤트들의 가능한 시퀀스를 설명하는 정규 표현식을 상기 수동의 활동 또는 명령의 각각의 유형과 결합시키고; 그리고
    - 상기 개별 로그에서의 명령 및 이벤트를 타임스탬프와 결합시키는;
    예비 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    - 주어진 수동의 활동 또는 명령을 설명하는 상기 정규 표현식이 주어진 개수의 삽입들이 없는 경우 상기 시퀀스에 대응한다면 상기 개별 로그에서 이벤트들의 시퀀스는 상기 주어진 수동의 활동 또는 명령에 기인한다는 규칙; 및
    - 주어진 명령 보다 더 이른 타임스탬프를 가지는 이벤트는 상기 주어진 명령과의 어떠한 타임스탬프 호환성을 가지지 않고 그리고 상기 주어진 명령에 기인하지 않는다는 규칙;
    중에서 선택된 적어도 하나의 규칙을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    - 개별 로그의 첫 번째 이벤트가 주어진 최대 지연을 넘어서 주어진 명령에서 분리된 타임스탬프를 가지는 그런 상기 개별 로그에서의 이벤트들의 시퀀스가 상기 주어진 명령과 어떠한 타임스탬프 호환성도 가지지 않고 그리고 상기 주어진 명령에 기인하지 않으며; 그리고
    - 주어진 정규 표현식에 의해 매치된 상기 개별 로그들에서의 이벤트의 시퀀스의 처음 및 마지막 이벤트로 구성된 쌍의 타임스탬프들 사이의 차는 최대 확장 값보다 작아야 하는;
    기준에 기초하여 상기 타임스탬프 호환성을 정의하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    정규 표현식에 의해 설명되도록 형성되어 있는 상기 개별 로그에서의 이벤트의 복수의 시퀀스들의 경우에,
    - 선택된 시퀀스가 매칭 오류의 수를 최소화한다는 기준; 및
    - 동일한 개수의 매칭 오류가 존재할 때에, 선택된 상기 시퀀스가 더 확장된 매칭을 제공한다는 기준;
    중 하나의 기준을 만족하는 시퀀스를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    이벤트의 상기 시퀀스를, 상기 주어진 개수의 삽입들을 고려하는 것에 의해 정규 표현식과 결합되어 있는 대응하는 심볼들로 번역하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  20. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 정규 표현식과 상기 개별 로그를 근사적으로 매칭하는 상기 단계는 병렬로 복수의 정규 표현식을 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  21. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    하나의 상기 네트워크 장비에서 어떤 이벤트도 트리거하지 않는 수동의 활동 또는 명령을 상기 작업흐름 모델의 적어도 하나에 포함하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  22. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    - X가 상기 네트워크 장비에서 이벤트를 트리거하는 수동의 활동 또는 명령이고 Y가 임의의 복잡한 작업흐름 서브-모델인 (X,Y) 쌍과 같은, 아마도 단 하나의 수동의 활동/명령으로 구성된, 규칙들을 정의하는 단계; 및
    - 상기 작업흐름 모델 중 적어도 하나에 존재하는 상기 수동의 활동 또는 명령 X의 발생들 (occurrences)을 상기 작업흐름 서브-모델 Y로 교체하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  23. 제 22 항에 있어서,
    - 서브-모델을 정의하는데 이용가능한 명령 및 수동의 동작의 세트를 디스플레이하고;
    - 상기 교체하는 단계에 사용되는 서브-모델을 디스플레이하고;
    - 수동의 활동 또는 명령을 가능한 대응 서브-모델과 관련시키는;
    것들 중에서 선택된 특징을 가지는 GUI를 구성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  24. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    작업 흐름 모델의 확인 및 변경을 지원하기 위해 GUI를 제공하는 단계 및
    - 하나의 상기 중재 동안 기록된 비디오 이미지를 디스플레이하고;
    - 상기 중재 동안 네트워크 장비들 상에 트리거된 이벤트들 및 관찰된 명령들을 디스플레이하고;
    - 전문 사용자에 의해 변경되고 수용되도록 구성된 작업 흐름 모델을 중재의 유형과 관련하여 디스플레이하고;
    - 비디오 시퀀스들을, 네트워크 장비들 상에 트리거되고 특정 중재와 관련된 이벤트의 대응 시퀀스들과 동기화하고; 그리고
    - 작업흐름 모델들의 대응 수동 활동들 및 명령들과 네트워크 장비들 상에 트리거된 이벤트들 관련시키는;
    것들 중에서 선택된 특징을 가지는 GUI를 구성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업흐름 모델의 자동 생성 방법.
  25. 통신 네트워크에 포함되어 있는 네트워크 장비 상의 중재와 관련된 작업흐름 모델의 자동 생성에 대한 시스템으로서, 상기 네트워크 장비는 상기 네트워크 장비의 관리를 담당하는 자원 프록시 에이전트들을 결합하고, 상기 시스템은 적어도 하나의 기록 유닛의 한 세트를 포함하고 그리고 상기 자원 프록시 에이전트는 상기 네트워크 장비 상에서 수행되는 중재에 의해 발생된 이벤트 및 상기 네트워크 장비로 전송된 명령을 나타내는 정보 신호를 상기 적어도 하나의 기록 유닛으로 전송하도록 구성되고; 상기 시스템은 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항의 방법에 따른 상기 네트워크 장비 상에서 수행된 상기 중재의 작업흐름 모델을 생성하기 위해 상기 적어도 하나의 기록 유닛으로 전송된 상기 정보 신호를 분석하도록 구성되어 있는 작업흐름 모델의 자동 생성 시스템.
  26. 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 컴퓨터의 메모리로 로드 가능하며 그리고 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 코드부들을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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