RU128741U1 - SYSTEM FOR FORMING SOLVING PROBLEMS OF FUNCTIONING COMPUTER SYSTEMS - Google Patents
SYSTEM FOR FORMING SOLVING PROBLEMS OF FUNCTIONING COMPUTER SYSTEMS Download PDFInfo
- Publication number
- RU128741U1 RU128741U1 RU2011126341/08U RU2011126341U RU128741U1 RU 128741 U1 RU128741 U1 RU 128741U1 RU 2011126341/08 U RU2011126341/08 U RU 2011126341/08U RU 2011126341 U RU2011126341 U RU 2011126341U RU 128741 U1 RU128741 U1 RU 128741U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- solutions
- solution
- database
- user
- computer
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
1. Система формирования решения проблем функционирования компьютерных систем, включающая сервер, который при этом содержит:(а) средство формирования решений, хранящееся в памяти и исполняемое на процессоре сервера, предназначенное для:- получения решения для категории проблем, записанного в заданном формате на компьютере пользователя, подключенного к серверу, и записи полученного решения в базу данных;- поиска решений для упомянутой категории проблем в базе данных;- сравнения полученного решения по показателям качества с найденными в процессе упомянутого поиска в базе данных решениями;и при этом упомянутое средство принятия решений связано со средством тестирования решений и базой данных;(б) средство тестирования решений, хранящееся в памяти и исполняемое на процессоре сервера, предназначенное для исполнения полученных и хранящихся в базе данных решений в различных программно-аппаратных конфигурациях с целью определения показателей качества упомянутых решений и записи показателей качества в базу данных, при этом упомянутое средство тестирования решений связано с базой данных;(в) базу данных, хранящуюся в памяти сервера, предназначенную для упорядоченного хранения категорий проблем, решений, правил, по которым решение ставится в соответствие категории проблем, и показатели качества решений;2. Система по п.1, которая дополнительно содержит средство принятия решений, хранящееся в памяти и исполняемое на процессоре сервера, предназначенное для:- сбора системной информации, по меньшей мере, с одного подключенного к серверу компьютера пользователя, по которой определяется категория проблем и конфигураци�1. A system for generating a solution to problems in the functioning of computer systems, including a server, which at the same time contains: (a) a means for generating solutions stored in memory and executed on the server processor, designed to: - obtain a solution for the category of problems recorded in a given format on the computer a user connected to the server and writing the resulting solution to the database; - finding solutions for the mentioned category of problems in the database; - comparing the resulting solution in terms of quality with those found in the process of said search in the database for solutions; and at the same time, the mentioned decision making tool is associated with the solution testing tool and the database; (b) the solution testing tool stored in memory and executed on the server processor, designed to execute decisions received and stored in the database in various hardware and software configurations in order to determine the quality indicators of the mentioned solutions and record the quality indicators in the database, while the mentioned solution testing tool is associated with Zoe data; (c) a database stored in the server's memory, designed for the orderly storage of categories of problems, decisions, rules by which a decision is associated with a category of problems and solutions of quality indicators; 2. The system according to claim 1, which additionally contains decision-making means stored in memory and executed on the server processor, designed to: - collect system information from at least one user connected to the server computer, which determines the category of problems and configuration
Description
Область техникиTechnical field
Настоящая полезная модель относится к системам технической поддержки пользователей и более конкретно к системам формирования решения проблем функционирования и исправления ошибок, возникающих в компьютерных системах пользователей.This utility model relates to systems for technical support of users and more specifically to systems for generating solutions to functioning problems and correcting errors that occur in computer systems of users.
Уровень техникиState of the art
Уровень качества и удобства технической поддержки пользователей является важным показателем в характеристике технологического продукта. Одним из видов технической поддержки является поиск решений в базе знаний без вмешательства специалиста технической поддержки или эксперта. В реализованных на сегодняшний день подобных сервисах решения возникших проблем представляют собой документы в электронном формате (тексты и/или графические изображения), зачастую объединенные в базы знаний. Данными документами могут быть статьи, файлы-справки, инструкции для пользователей и многое другое.The level of quality and convenience of technical user support is an important indicator in the characterization of a technological product. One type of technical support is finding solutions in the knowledge base without the intervention of a technical support specialist or expert. In such services implemented to date, solutions to the problems encountered are documents in electronic format (texts and / or graphic images), often combined into knowledge bases. These documents can be articles, help files, user instructions, and more.
Для нахождения необходимой информации по выявлению и устранению проблем, пользователю приходится потратить много времени на изучение документов, возможно не относящихся к продукту или его версии, которая интересует пользователя. Зачастую пользователь может не догадываться о причинах вызвавших тот или иной сбой, или у него может быть недостаточно квалификации, чтобы определить появление ухудшений в работе системы.To find the necessary information to identify and fix problems, the user has to spend a lot of time studying documents that may not be related to the product or its version that interests the user. Often, the user may not be aware of the reasons that caused this or that malfunction, or he may not have enough qualifications to determine the appearance of deterioration in the operation of the system.
Существуют системы, анализирующие состояние компьютерной системы и обнаруживающие проблемы или ошибки. Подобные системы описаны, например, в патентах US6845474, US5740354 и заявках JP2006350955A2, JP2000322267A2. Однако они не способны в автоматическом режиме устранить существующую проблему.There are systems that analyze the state of a computer system and detect problems or errors. Such systems are described, for example, in patents US6845474, US5740354 and applications JP2006350955A2, JP2000322267A2. However, they are not able to automatically fix the existing problem.
Другой тип систем, например, который описан в патенте US5058113, позволяет обнаружить ошибку в удаленной компьютерной системе и исправить ее, используя известные правила. Однако данные правила представляют собой сигналы, а для определения наличия ошибки требуется период времени, в течение которого система находится под наблюдением. Более того часть проблем могут не сопровождаться отчетами об ошибках, что значительно сужает область применения данной системы.Another type of system, for example, which is described in US5058113, allows you to detect an error in a remote computer system and correct it using known rules. However, these rules are signals, and to determine the presence of an error requires a period of time during which the system is monitored. Moreover, some of the problems may not be accompanied by error reports, which significantly narrows the scope of this system.
На данный момент не существует систем, которые способны определить наличие проблем, классифицировать проблему, предложить наиболее эффективные варианты достижения положительного результата и по возможности применить данный вариант. В имеющихся системах также отсутствуют функции создания правил и решений, которые могут добавлять пользователи..At the moment, there are no systems that can determine the presence of problems, classify a problem, offer the most effective options for achieving a positive result and, if possible, apply this option. Existing systems also lack the functions of creating rules and decisions that users can add.
Данная полезная модель устраняет описанные недостатки и позволяет быстрее и эффективнее решить задачу восстановления корректного функционирования компьютерных систем пользователей.This utility model eliminates the described disadvantages and allows you to quickly and efficiently solve the problem of restoring the correct functioning of user computer systems.
Сущность полезной моделиUtility Model Essence
Настоящая полезная модель предназначена для формирования решения проблем функционирования и исправления ошибок, возникающих в компьютерных системах пользователей.This utility model is intended to formulate solutions to functioning problems and correct errors that occur in users' computer systems.
Технический результат настоящей полезной модели заключается в автоматическом формировании решений проблем функционирования и исправления ошибок. Применение полезной модели на практике позволяет повысить надежность компьютерных систем, на которых установлена и которые подключены к системе формирования решений проблем функционирования компьютерных систем. Технический результат достигается за счет автоматической генерации и добавления пользователями новых решений, способных исправить проблему на компьютерных системах других пользователей. Описанная далее полезная модель позволяет обнаруживать проблему, потенциальную проблему или ошибку, выбирать наиболее оптимальный набор решений, применять их в автоматическом режиме с учетом рейтинга решений и профиля пользователя, а также фиксировать новые проблемы, их решения и формировать новые правила и решения.The technical result of this utility model is to automatically generate solutions to functioning problems and correct errors. The application of the utility model in practice makes it possible to increase the reliability of computer systems on which they are installed and which are connected to a system for generating solutions to problems in the functioning of computer systems. The technical result is achieved by automatically generating and adding users new solutions that can fix the problem on the computer systems of other users. The utility model described below allows you to detect a problem, potential problem or error, choose the most optimal set of solutions, apply them automatically taking into account the rating of solutions and the user profile, as well as fix new problems, their solutions and create new rules and solutions.
Система формирования решения проблем функционирования компьютерных систем состоит из: (а) средства формирования новых решений, предназначенного для получения нового решения для категории проблем, записанного в заданном формате на компьютере пользователя, подключенного к серверу, поиска решений для упомянутой категории проблем в базе данных, сравнение по показателями качества нового решения с найденными в процессе упомянутого поиска в базе данных решениями; (б) средства тестирования решений, предназначенного для исполнения новых и хранящихся в базе данных решений в различных программно-аппаратных конфигурациях с целью определения показателей качества упомянутых решений и записи показателей качества в базу данных; (в) базы данных, предназначенной для упорядоченного хранения категорий проблем, решений, правил, по которым решение ставится в соответствие категории проблем, и показатели качества решений.The system for generating solutions to problems in the functioning of computer systems consists of: (a) means for generating new solutions designed to obtain a new solution for a category of problems recorded in a given format on a user’s computer connected to a server, searching for solutions for the mentioned category of problems in a database, comparison according to the quality indicators of the new solution with the solutions found in the process of the said search in the database; (b) means for testing solutions designed to execute new and stored in the database solutions in various hardware and software configurations with the aim of determining the quality indicators of the solutions and recording the quality indicators in the database; (c) a database intended for the orderly storage of categories of problems, solutions, rules by which a solution is put in line with the categories of problems, and indicators of the quality of solutions.
В варианте реализации система формирования решения проблем функционирования компьютерных систем содержит средство принятия решений, предназначенное для сбора системной информации, с подключенного к серверу компьютера пользователя, по которой определяется категория проблем и конфигурация компьютера пользователя, формирования списка решений из базы данных, соответствующих упомянутой категории проблем и применимых для упомянутой конфигурации компьютера пользователя, при этом список решений упорядочен по рейтингу решений и передачи решений из сформированного списка решений на упомянутый компьютер пользователя в упорядоченном порядке.In an embodiment, the system for generating a solution to problems in the functioning of computer systems comprises a decision making tool for collecting system information from a user computer connected to the server, by which the category of problems and the configuration of the user computer are determined, and a list of solutions is created from the database corresponding to the mentioned category of problems and applicable to the aforementioned configuration of the user's computer, while the list of solutions is sorted by rating of solutions and transfer solutions from the generated list of solutions to said computer of the user in an ordered manner.
Также вариант реализации содержит базу данных, которая дополнительно содержит таблицы для упорядоченного хранения профилей пользователей, включающих, по меньшей мере, системную информацию персонального компьютера пользователя, информацию о возникших проблемах, принятых на персональном компьютере пользователя решениях и добавленных пользователем решениях;The implementation option also contains a database, which additionally contains tables for orderly storage of user profiles, including at least system information of the user's personal computer, information about problems encountered, decisions made on the user's personal computer and solutions added by the user;
Существует вариант реализации, в котором средство принятия решений загружает профиль пользователя из базы данных для его учета в формировании списка решений.There is an implementation option in which the decision maker downloads the user profile from the database to account for it in the formation of the decision list.
Пример реализации системы обрабатывает системную информацию, которая включает программную и аппаратную конфигурации компьютера пользователя, журналы событий, файлы отчетов приложений, информацию об ошибках, состояние центрального процессора, состояние оперативно запоминающего устройства, состояния сетевых устройств.An example implementation of the system processes system information, which includes the software and hardware configurations of the user's computer, event logs, application report files, error information, the status of the central processor, the status of the random access memory, the status of network devices.
В одном из вариантов реализации рейтинг решений рассчитывается по количеству применений решения, причем, чем больше количество устранений проблем в компьютерных системах пользователей с использованием данного решения, тем больше его рейтинг.In one implementation option, the rating of solutions is calculated by the number of applications of the solution, and the more the number of solutions to problems in users' computer systems using this solution, the higher its rating.
Средства тестирования решений в различных вариантах реализации представляют собой набор виртуальных машин с различными программно-аппаратными конфигурациями и компьютеры пользователей, предназначенные для тестирования применения решения в программно-аппаратной конфигурации упомянутых виртуальных машин и упомянутого компьютера пользователя соответственно.The solution testing tools in various implementations are a set of virtual machines with various hardware and software configurations and user computers designed to test the application of the solution in the hardware and software configuration of the said virtual machines and said user computer, respectively.
Различные варианты реализации используют для оценки решений показатели качества, включающие рейтинг решений, эффективность решений.Various implementation options use quality indicators to evaluate decisions, including rating decisions, decision effectiveness.
Краткое описание прилагаемых чертежейBrief description of the attached drawings
Сопровождающие чертежи, которые включены для обеспечения дополнительного понимания полезной модели и составляют часть этого описания, показывают варианты осуществления полезной модели и совместно с описанием служат для объяснения принципов полезной модели.The accompanying drawings, which are included to provide an additional understanding of the utility model and form part of this description, show embodiments of the utility model and, together with the description, serve to explain the principles of the utility model.
Заявленная полезная модель поясняется следующими чертежами, на которых:The claimed utility model is illustrated by the following drawings, in which:
Фиг.1а, 1б и 1в показывают возможные варианты установки системы на сервере технической поддержки и компьютерной системе клиента.Figa, 1b and 1c show possible installation options for the system on the technical support server and the client computer system.
Фиг.2 демонстрирует разделение компонентов, при установке системы на сервер технической поддержки и при установке на компьютерную систему клиента.Figure 2 shows the separation of components when installing the system on a technical support server and when installing on a client computer system.
Фиг.3а отображает структурную схему системы формирования решения проблем функционирования компьютерных систем.Figa shows a structural diagram of a system for forming a solution to the problems of functioning of computer systems.
Фиг.3б показывает общую схему сервера, в котором имплементирована полезная модель.Fig. 3b shows a general diagram of a server in which a utility model is implemented.
Фиг.4 показывает блок схему алгоритма решения проблем.Figure 4 shows a block diagram of a problem solving algorithm.
Фиг.5 показывает блок схему алгоритма добавления частного решения.5 shows a block diagram of a private decision adding algorithm.
Фиг.5а включает наборы частных решений с общими параметрами системы и общими решениями проблем.5a includes sets of particular solutions with general system parameters and general solutions to problems.
Фиг.5б показывает блок схему алгоритма поиска решений с применением нечеткой логики.Fig.5b shows a block diagram of a decision search algorithm using fuzzy logic.
Фиг.6 отображает схему выборки из базы данных правил и решений с учетом профиля пользователя.6 shows a selection scheme from a database of rules and decisions taking into account the user profile.
Фиг.7 демонстрирует взаимосвязи проблем и решений с использованием логических правил.7 shows the relationship of problems and solutions using logical rules.
Фиг.8а показывает схему поиска решений для новой проблемы в заданной подкатегории.Fig. 8a shows a solution search scheme for a new problem in a given subcategory.
Фиг.8б показывает схему формирования правил для новых решений, относящихся к определенной ошибкой категории проблем.Fig. 8b shows a rule generation diagram for new solutions related to a specific error category of problems.
Фиг.9 отображает последовательность решения сложных проблем с помощью вложенных цепочек решений.Figure 9 shows the sequence of solving complex problems using nested decision chains.
Фиг.10 показывает пример компьютерной системы общего назначения, персонального компьютера или сервера.10 shows an example of a general purpose computer system, personal computer, or server.
Описание предпочтительных вариантов осуществленияDescription of Preferred Embodiments
Объекты и признаки настоящей полезной модели, способы для достижения этих объектов и признаков станут очевидными посредством отсылки к примерным вариантам осуществления. Однако настоящая полезная модель не ограничивается примерными вариантами осуществления, раскрытыми ниже, она может воплощаться в различных видах. Сущность, приведенная в описании, является ничем иным, как конкретными деталями для помощи специалисту в области техники в исчерпывающем понимании полезной модели, и настоящая полезная модель определяется только в объеме приложенной формулы.The objects and features of the present utility model, methods for achieving these objects and features will become apparent by reference to exemplary embodiments. However, the present utility model is not limited to the exemplary embodiments disclosed below, it can be embodied in various forms. The essence described in the description is nothing more than specific details for helping a specialist in the field of technology in a comprehensive understanding of a utility model, and the present utility model is determined only in the scope of the attached formula.
Средство решения системных проблем представляет собой сложно структурированную систему, состоящую из нескольких средств. Данная система необходима для осуществления поддержки пользователей. В различных вариантах реализации описываемое средство может быть установлено в системе клиента, на удаленном сервере или распределено между системой клиента и удаленным сервером технической поддержки.The tool for solving system problems is a complex structured system consisting of several tools. This system is necessary to provide user support. In various embodiments, the described tool can be installed on a client system, on a remote server, or distributed between a client system and a remote technical support server.
На Фиг.1а, 1б, 1в показаны три примера сервиса с различной архитектурой. Фиг.1а описывает пример, когда средство решения проблем установлено в системе клиента. Данный вариант позволяет осуществлять поддержку и устранять проблемы без подключения к сети Интернет, однако имеет недостаток - решения могут быть устаревшими, т.к. обновить их можно только установив новую систему, включающую данный сервис. При такой реализации клиент 100 называют «толстым» клиентом, а сервис выполнен в виде модуля быстрой поддержки пользователей 110. Реализация может представлять собой файл-справку (например, в формате .chm) к установленному приложению. Фиг.1б описывает более сложную структуру реализации, в которой функции сервиса распределены между клиентом 100 и сервером 130. В систему пользователя устанавливается модуль быстрой поддержки пользователя 110, который обладает необходимыми функциями для нахождения и устранения проблемы, возникшей в этой системе. В таком виде система клиента идентична системе, изображенной на Фиг.1а. Ряд функций, таких как обновление решений, профили пользователей, добавление новых решений, расширенная база знаний доступен благодаря серверу 130 с установленной базой быстрой поддержки пользователей 120. Работа сервиса в этом примере возможна, как используя подключение к серверу через сеть Интернет, так и без него. Третий возможный способ исполнения средства поддержки на Фиг.1в заключается в установке на сервере 130 быстрой поддержки пользователей 140, доступ к которому осуществляется с помощью веб-приложений, таких как браузер. Использование сервера быстрой поддержки пользователей возможно только при подключении к сети Интернет. При этом появляются положительные моменты, которые заключаются в отсутствии необходимости установки модуля поддержки в систему клиента, сокращение затрат вычислительных ресурсов, сохранение всех функции, которые предоставляет сервис, показанный на Фиг.1б. Примером системы с архитектурой показанной на Фиг.1в является веб-страница технической поддержки. Модули, показанные на Фиг.1а-в могут иметь собственные базы данных (не отображены). Данные также могут храниться в файлах различных форматов.On figa, 1b, 1c shows three examples of services with different architectures. Fig. 1a describes an example when a problem solving tool is installed in a client system. This option allows you to support and fix problems without connecting to the Internet, but it has a drawback - the solutions may be outdated, because they can only be updated by installing a new system that includes this service. With such an implementation,
В зависимости от выбранного вида установки системы формирования решения проблем, конфигурации средства клиента и сервера могут варьироваться. На Фиг.2 показано структурное разделение системы решения проблем между клиентом 100 и сервером 130. При полной установке сервиса в систему клиента 100, он содержит следующие компоненты: локальную базу данных решений 201, средство сбора данных 202, средство принятия решений 203, средство исполнения решений 204, средство добавления решений 205, средство проверки решений 206 и базу данных правил проверки решений 207. В случае, когда архитектура системы предполагает включение сервера, часть функций дополняется и/или поддерживается в сервере 130 быстрой поддержки и реализуются в следующих средствах: база данных решений 211, средство сбора данных 212, средство принятия решений 213, средство исполнения решений 214, средство формирования новых решений 215, средство проверки решений 216, база данных правил проверки решений 217, база данных статистики решений 218, база данных профилей пользователей 219, средство тестирования решений 220. Некоторые средства, описанные на Фиг.2, дублируются в клиенте и сервере, но при этом функция их может различаться. Сервер обладает большим запасом вычислительных ресурсов, соответственно способен хранить большее количество информации и обрабатывать ее более сложными алгоритмами. В качестве примера рассмотрим базу данных решений 211 и локальную базу данных решений 201. Обе базы не отличаются функционально и предназначены для хранения проблем, решений и правил, по которым выбирается то или иное решение. При этом база данных, установленная на сервере способна хранить гораздо больший объем данных и обрабатывать его, в то время как локальная база данных содержит только информацию для конкретной версии системы пользователя. База данных статистики предназначена для хранения всех характеристик решений, полученных за счет учета применения каждого решения. Например сохраняется количество применений решения, количество эффективных применений, разбиение количества применений по геоположению пользователя и т.д. Далее будет подробнее описана функция сервиса и взаимосвязь его компонентов.Depending on the type of installation of the problem-solving system, the configuration of the client and server tools may vary. Figure 2 shows the structural separation of the problem-solving system between the
Структурная схема системы формирования решения проблем представлена на Фиг.3. При возникновении сбоев системы или других проблем средство сбора данных 300 сканирует систему пользователя. Этот процесс включает сбор внутренних отчетов, журналов, настроек программ, а также анализ установленных программ и средств в системе. Например, средство сбора данных может получить следующую информацию о системе:The structural diagram of the problem-solving formation system is shown in FIG. 3. If system failures or other problems occur, the
- Коды ошибок- Error codes
- Версия программы- program version
- Данные о лицензии- License Information
- Дата обновления антивирусных баз- Date updated anti-virus databases
- Отчеты программ- Program reports
- Журнал действий пользователей- User action log
- Конфигурация системы (программная и аппаратная)- System configuration (software and hardware)
Одним из важнейших оснований для автоматической категоризации проблемы является возвращаемое программой значение ошибки (явная категоризация). Список ошибок заранее содержит в себе информацию о типе проблемы, и может послужить одной из составляющих окончательной категоризации. Ниже приведены некоторые типы ошибок, характерные для антивирусных средств защиты (например, Kaspersky Internet Security 2011), возникающих у пользователей при работе программ.One of the most important reasons for automatic categorization of a problem is the error value returned by the program (explicit categorization). The list of errors contains information about the type of problem in advance, and can serve as one of the components of the final categorization. The following are some types of errors specific to anti-virus protection tools (for example, Kaspersky Internet Security 2011) that users encounter while using programs.
[Licensing] - неизвестная ошибка[Licensing] - unknown error
[Licensing] - ключ в черном списке[Licensing] - key in the black list
[Licensing] - базы данных устарели[Licensing] - databases are out of date
[Activation] - превышено количество легальных пользователей[Activation] - the number of legal users has been exceeded
[Activation] - имя сервера не найдено[Activation] - server name not found
[Activation] - файл ключа заблокирован[Activation] - the key file is locked
[Activation] - код активации не подходит данному приложению[Activation] - activation code does not match this application
[Licensing] - лицензия недействительна[Licensing] - license is invalid
[Activation] - время действия ключа окончено[Activation] - the key has expired
[Licensing] - некорректная дата активации[Licensing] - invalid activation date
[Activation] - прокси-сервер недоступен[Activation] - proxy server is unavailable
[Detection] - невозможно вылечить файл[Detection] - cannot cure file
[Conflict] - приложение завершилось аварийно[Conflict] - application crashed
[Conflict] - конфликт с приложением[Conflict] - conflict with the application
Ошибки могут возникать не только в приложениях и службах, вроде антивируса, но и в операционных системах (системных службах, драйверах и т.д.). Информация о них также может применяться для категоризации проблемы.Errors can occur not only in applications and services, such as anti-virus, but also in operating systems (system services, drivers, etc.). Information about them can also be used to categorize problems.
Важным фактом для определения категории проблемы является место запуска описываемой системы. Для многих продуктов есть возможность встроить точку вызова функции в диалоговое окно продукта. Например, для антивируса в диалоговом окне «Создать аварийную копию» можно встроить точку вызова сервиса. Если сервис был вызван из этой точки, то с большой долей вероятности можем предположить, что у пользователя возникла проблема с созданием задания по аварийному резервированию.An important fact for determining the category of a problem is the place where the described system is launched. For many products, it is possible to embed a function call point in the product dialog box. For example, for an antivirus in the Create Crash Copy dialog box, you can embed a service call point. If the service was called from this point, then with a high degree of probability we can assume that the user had a problem with creating an emergency backup task.
Далее собранные данные поступают в средство принятия решений 310. Главной задачей средства принятия решений является выбор наиболее полезного и продуктивного решения для системы пользователя. Для этого оно классифицирует проблему - определяет категорию проблемы по определенным параметрам. Предположим у пользователя проблема с обновлением антивирусных баз, в этом случае есть два варианта причины: окончание лицензионного соглашения и отсутствие доступа к северу обновления. Каждое из этих условий будет указывать, по меньшей мере, на категорию проблем, связанную с обновлением баз. В случае возникновения сложности с лечением файла, данные об этом будут записаны в журнале антивируса, по которой определяется категория «проблемы лечения файлов».Further, the collected data goes to the decision-
Далее создается запрос в базу данных правил и решений 320, где из всех записей производится выборка для данной проблемы и/или категории проблем. Решения обладают определенным рейтингом. После применения того или иного решения определяется, помогло ли оно или нет. В зависимости от результата повторной проверки или опроса рейтинг повышается или понижается соответственно. Рейтинги решений хранятся в базе данных статистики 218. Сортировка решений по рейтингу позволяет применять наиболее эффективные предложения по устранению неполадок, которые к тому же специализированы для данной конкретной системы пользователя.Next, a query is created in the database of rules and
Применение решения осуществляет средство исполнения решений 350, представляющее собой интерпретатор машинных инструкций, в случае если решение заключено в файле сценария. Применение решения также может заключаться в воспроизведении медиафайлов (флеш, аудио или видио) или текстовой информации или в загрузке исполняемого файла, в зависимости от того, в каком формате задано решение. Решением может быть также ссылка на обновление программного обеспечения, ссылка на программу-заплатку или ссылка на медиа-файл, который демонстрирует порядок действий для восстановления работоспособности.The application of the solution provides a means of execution of
Как было отмечено ранее, существует также возможность пополнения базы данных решений пользователями или сторонними специалистами, именуемыми экспертами. Для этого в системе предусмотрено средство добавления решений 340, которое создает решение в стандартизированном виде. Средство проверки решений 350 предотвращает попадание в систему ложных решений или, более того, решений, которые способны нанести вред компьютерам пользователей. Предусмотрено два варианта данного средства - проверка файла решения и эмуляция поведения решения. Правила проверки решений 360 являются отдельной структурой в системе. Для каждого пользователя заводится профиль, который содержит набор идентификационных данных и параметров системы, журнал, в котором хранится история возникших проблем, примененных решений и решенных проблем. Профили позволяют индивидуализировать работу средства поддержки и оптимизировать ее. База данных профилей 219 хранит данные пользователей, пользующихся данным сервисом.As noted earlier, there is also the possibility of replenishing the decision database with users or third-party experts called experts. To do this, the system provides a means of adding
В качестве основных можно выделить следующие категории проблем (для антивирусных средств защиты):The following categories of problems can be distinguished as the main ones (for anti-virus protection tools):
- процесс активации продукта завершился с ошибкой;- the product activation process ended with an error;
- обнаружен вредоносный объект и невозможно его удалить;- a malicious object has been detected and cannot be deleted;
- антивирусные базы устарели, и возникла проблема с их обновлением;- antivirus databases are outdated, and there is a problem with updating them;
- на компьютере пользователя установлена не последняя сборка продукта;- not the last assembly of the product is installed on the user's computer;
- возникли проблемы с установкой/удалением продукта;- there were problems with installing / uninstalling the product;
- обнаружены уязвимости установленного программного обеспечения;- Vulnerabilities of installed software were detected;
- другие подобные проблемы, возникающие при использовании продукта.- other similar problems that occur when using the product.
Рассмотрим механизм поиска и применения решения, который показан на Фиг.4. Процесс инициируется запросом на решение проблемы 400. Запрос составляется и отправляется автоматически в случае отклонения рабочих показателей системы от нормы или инициируется пользователем.Consider the mechanism for finding and applying the solution, which is shown in Figure 4. The process is initiated by a request to solve the
Существует два возможных варианта развития событий: с применением интеллектуального поиска решений и без его применения. Сервис можно настроить также на последовательное решение проблемы - с применением интеллектуального поиска решений, а затем без него. В случае применения интеллектуального поиска производится сбор данных системы, их анализ и выявление стандартной проблемы 420. Под стандартной проблемой понимается уже известная и классифицированная проблема, которая хранится в памяти сервиса. Автоматический поиск может оказаться безрезультатным, в этом случае система позволяет осуществить поиск проблемы по списку категориий. При этом также производится сбор данных 410 для более точного поиска. Следующим шагом за выбором категории проблемы с учетом полученных данных является поиск подходящих решений 425. Каждое решение обладает собственным рейтингом, который высчитывается по статистическим показателям, что позволяет отсортировать 430 найденные решения по статистике (по рейтингу). Далее на шаге 435 происходит последовательное применение решений. Если решение с наибольшим рейтингом не исправило неблагоприятную ситуацию, применяется следующее решение по убыванию рейтинга. Подобный цикл 435-450, состоящий из проверки эффективности решения, изменения статистики решения и применения следующего решения, если такое существует, повторяется до тех пор, пока положительный результат не будет достигнут или пока не применены все решения, соответствующие данной проблеме. После применения каждого решения обновляется статистика данного решения: рейтинг повышается, когда решение помогло и рейтинг понижается в противном случае. Если после прохождения процесса поиска решений путем выбора категории проблемы и с применением интеллектуального поиска, проблема остается нерешенной, составляется запрос эксперту 455, состоящий из собранных данных о системе и принятых мерах. Запрос фиксируется в базе данных в качестве проблемы, требующей решения. Процесс завершается выходом из системы 465 после отправки запроса эксперту или после удовлетворительного результата применения решения.There are two possible options for the development of events: with the use of intelligent search for solutions and without its application. The service can also be configured for a consistent solution to the problem - with the use of intelligent search for solutions, and then without it. In the case of the use of intelligent search, the system data is collected, analyzed, and the
Фиг.7 демонстрирует пример правил, которые осуществляют связь условий (параметров компьютерной системы пользователя и решений. Представленные блок-схемы позволяют более детально описать процесс выбора решений для определенной проблемы. В базе данных правил и решений хранятся записи о проблемах 700, разделенные на классы (категории) 710 и решения 720, а также правила 740, по которым каждой категории проблем ставится в соответствие несколько решений 730. При этом количество решений для одной категории проблем может составлять ноль, одно, два и ограничивается лишь объемами памяти. Решение может быть отнесено к нескольким проблемам, т.е. несколько проблем могут решаться одним способом. Например, на Фиг.7 правило определило, что решение «а» может помочь в исправлении проблем «1» и «6». А решений для категории проблем «2» правило не нашло, в то время как для категории «5» определено три возможных решения. Правила для определения решений создает эксперт в процессе обучения системы - указывает верные и неверные решения, выставляет причинно-следственные зависимости и контрольные значения параметров, характеризующие пробему и соответствующее решение. Создание правила экспертом для каждой частной проблемы и каждого частного решения приведет к появлению изрядного количества подобных правил и как следствие к переполнению памяти и нехватке ресурсов для поиска и хранения этих правил. Одним из вариантов реализации, в котором данный недостаток отсутствует, является средство принятия решений с алгоритмом, построенным на правилах нечеткой логики и возможностью генерации новых правил и решений за счет полученных от пользователей частных решений.Fig. 7 shows an example of rules that relate conditions (parameters of a user's computer system and solutions. The presented flowcharts allow a more detailed description of the decision-making process for a particular problem. A database of rules and solutions stores records of
Для повышения скорости обмена данными между пользователями и оперативного дополнения базы данных решений описываемая система позволяет пользователям добавлять решения в автоматическом режиме. В случае, когда пользователь зафиксировал отклонения от нормы в работе системы или об этом ему сигнализировала система и пользователь знает каким образом можно их устранить, ему предлагается создать решение этой проблемы самостоятельно и загрузить в базу данных правил и решений. Пользователь, который осуществляет данную процедуру, именуется экспертом. Процесс добавления решений изображен в виде блок-схемы на Фиг.5. Началом данного процесса является запрос на добавление решения на этапе 500. Для того чтобы стандартизировать формат правил стоит определить проблему на этапе 505 - отнести ее к определенной категории, используя информацию, полученную от средства сбора данных 300. На шаге 510 происходит запуск генератора решений - средства, входящего в состав средства добавления решений 340, который на этапе 515 записывает действия эксперта на машиночитаемом языке. Данный процесс принято называть записью макроса. Чтобы не допустить записи вредоносного, ошибочного, неквалифицированного решения, предлагается два этапа проверки кода решения: непосредственно во время записи на этапе 520 и по результатам тестирования решения (этапы 530, 535). В случае если решение не соответствует правилам безопасности и/или стандартам качества, решение исправляется или не сохраняется (этап 525). Правилами безопасности являются права доступа к файлам, процессам и т.д, а под стандартом качества понимаются показатели эффективности, совместимость программ и устройств и т.д. Для проверки, можно использовать различные методы тестирования решений, например, с использованием компьютеров пользователей. Когда решения успешно проходят оба этапа проверки, они сохраняются в базе данных решений в таблицу для добавленных решений на этапе 540, рейтинг пользователя изменяется в базе данных профилей пользователей на этапе 545 и процесс завершается на этапе 550. В результате количество полезных решений увеличивается, и повышается вероятность и скорость достижения положительного исхода. Процедура добавления решений предполагает сохранение информации, полученной от пользователя, в следующем формате:To increase the speed of data exchange between users and quickly supplement the database of solutions, the described system allows users to add solutions in an automatic mode. In the event that the user has detected deviations from the norm in the system operation or the system has signaled to him and the user knows how to eliminate them, he is invited to create a solution to this problem on his own and upload it to the database of rules and solutions. The user who performs this procedure is called an expert. The process of adding solutions is depicted in the form of a flowchart in FIG. 5. The beginning of this process is the request to add a solution at
Добавленное решение содержит состояние системы и инструкции для исправления неполадки, созданные генератором решения, и является частным решением. Состояние системы представлено набором параметров системы с их значениями. Значение параметра может быть установлено или может отсутствовать. Значение отсутствует, если данный параметр не может охарактеризовать данную конфигурацию системы, например, когда в компьютере пользователя не установлено соединение с сетью и параметры состояния сетевых портов не могут быть получены. Вероятность абсолютного совпадения исходных данных у нескольких пользователей очень мала, что делает данную запись практически неприменимой. Чтобы преобразовать частное решение в решение, которое будет эффективно использоваться во многих системах пользователей (далее именуется общим решением), применяется алгоритм, показанный на Фиг.5а. В базе данных накапливаются частные решения пользователей 561, 571, 581. Они состоят из набора параметров системы Х 562, 572, 582 и набора инструкций А и В, которые на Фиг.5а обозначены номерами 563, 573, 583. Накапливаемые частные решения сравниваются друг с другом и объединяются, образуя общее решение и правило, по которому оно ставится в соответствие проблеме. Сравнение может осуществляться всеми известными способами, например, по контрольным суммам. Результатом сравнения является количественная мера, характеризующая степень совпадения двух наборов параметров или двух наборов инструкций. Пороги значений данных степеней, при превышении которых наборы считаются похожими, задаются экспертами.The added solution contains the state of the system and instructions for fixing the problem created by the solution generator, and is a private solution. The state of the system is represented by a set of system parameters with their values. The value of the parameter may or may not be set. The value is absent if this parameter cannot characterize this system configuration, for example, when a connection to the network is not established in the user's computer and network port status parameters cannot be obtained. The probability of absolute coincidence of the source data for several users is very small, which makes this record practically inapplicable. In order to transform a particular solution into a solution that will be effectively used in many user systems (hereinafter referred to as a general solution), the algorithm shown in FIG. 5a is applied. Private decisions of
Рассмотрим два случая соответствия частных решений. Первый случай возникает, когда наборы инструкций двух частных решений считаются похожими. В этом случае сравниваются установленные параметры системы, соответствующие данным решениям. Отсутствующие (неустановленные) параметры при сравнении игнорируются. В итоге образуется правило, которое определяет следственную связь между общим набором параметров системы, который является пересечением двух исходных наборов параметров, и наборами инструкций в частных решениях. Данное правило сохраняется в базе данных правил и решений.We consider two cases of correspondence of particular solutions. The first case occurs when the instruction sets of two particular solutions are considered similar. In this case, the installed system parameters corresponding to these solutions are compared. Missing (undefined) parameters are ignored during comparison. As a result, a rule is formed that defines the investigative relationship between the general set of system parameters, which is the intersection of two initial sets of parameters, and sets of instructions in particular solutions. This rule is stored in the database of rules and decisions.
Например, Х1={х1,х2,х3,х4} и Х2=(х1,х2,х3,х4,х5}, где х1-х5 - установленные параметры системы, и А1=А2, где А1 и А2 - совпадающие наборы инструкций, решающие проблемы, заключенные в X1 и Х2 соответственно. Тогда правило будет выглядеть следующим образом:For example, X1 = {x1, x2, x3, x4} and X2 = (x1, x2, x3, x4, x5}, where x1-x5 are the installed system parameters, and A1 = A2, where A1 and A2 are matching sets of instructions solving problems enclosed in X1 and X2, respectively, then the rule will look like this:
IF [X={x1, х2, х3, х4}] THEN [A1, A2],IF [X = {x1, x2, x3, x4}] THEN [A1, A2],
где [А1, А2] список решений, состоящий из решения A1 и A2.where [A1, A2] is a list of solutions consisting of solutions A1 and A2.
Сходство наборов параметров системы составляет второй частный случай, который предполагает создание правила, определяющего связь между дополненным набором параметров системы и каждым набором инструкций в частных решениях. Под дополненным набором параметров понимается тот, в котором различающиеся значения параметра дополняют друг друга. Данный параметр имеет два и более значения, в зависимости от количества значений параметра в исходных наборах.The similarity of the system parameter sets is the second special case, which involves the creation of a rule that defines the relationship between the augmented set of system parameters and each set of instructions in particular solutions. An augmented set of parameters is understood as one in which the differing values of the parameter complement each other. This parameter has two or more values, depending on the number of parameter values in the source sets.
Например, Х1={х1, х2, х3, х4} и Х2={х1, х2, х3, х4'}, где х1-х4, х4' - установленные параметры системы, и А1≠А2, где A1 и A2 - различающиеся наборы инструкций, решающие проблемы, заключенные в X1 и Х2 соответственно. Тогда правило будет выглядеть следующим образом:For example, X1 = {x1, x2, x3, x4} and X2 = {x1, x2, x3, x4 '}, where x1-x4, x4' are the set parameters of the system, and A1 ≠ A2, where A1 and A2 are different sets of instructions that solve the problems contained in X1 and X2, respectively. Then the rule will look like this:
IF [Х={х1, х2, х3, х4 or x4'}] THEN [A1, A2],IF [X = {x1, x2, x3, x4 or x4 '}] THEN [A1, A2],
где [А1, А2] список, состоящий из решения А1 и А2.where [A1, A2] is a list consisting of solutions A1 and A2.
Когда количество значений параметра системы в правиле достигает относительно большого значения, то набор можно экстраполировать в функцию. Данный шаг может позволить предугадать потенциальные проблемы, сократить количество правил и упростить хранение данных. Примером подобного прогнозирования может являться случай, в котором конфликт антивируса происходит с несколькими версиями приложения, например, с версиями 1.0, 1.1, 1.2. В данном случае Х1=1.0, Х2=1.1 Х3=1.2. Можно предположить, что конфликт можно будет встретить и с версией 1.3.When the number of system parameter values in the rule reaches a relatively large value, the set can be extrapolated to the function. This step can help predict potential problems, reduce the number of rules, and simplify data storage. An example of such forecasting can be the case in which the antivirus conflict occurs with several versions of the application, for example, with versions 1.0, 1.1, 1.2. In this case, X1 = 1.0, X2 = 1.1, X3 = 1.2. It can be assumed that the conflict can be encountered with version 1.3.
На Фиг.5б изображен пример реализации алгоритма определения решений, основанный на нечеткой логике. Алгоритм заключается в определении правил для исправления проблем в компьютерной системе пользователя. На этапе 591 средство сбора данных 300 собирает информацию о системе пользователя: операционной системе, программной и аппаратной конфигурации, отчетах приложения и т.д. На этапе 592 происходит переход от частных параметров системы к нечетким проблемам - лингвистическим переменным (термам). Этот процесс представляет собой классификацию проблем и тем самым разделение их на категории. Например, набору параметров со значениями соответствуют следующие термы:Fig. 5b shows an example implementation of a decision determination algorithm based on fuzzy logic. The algorithm is to determine the rules for fixing problems in the user's computer system. At
На этапе 593 нечеткие правила из базы данных правил и решений 320 сопоставляются с нечеткими переменными. В результате, после сопоставления будет найдено правило, подходящее той или иной нечеткой переменной. Правило содержит ссылку на набор решений или на параметр, который характеризует каждое решение и сохраняется в виде метаданных, тем самым на шаге 593 будут установлен тип решений, который способен исправить имеющуюся проблему согласно заданному правилу. Для перехода к четким переменным существует этап 594, на котором в базе дынных правил и решений находятся решения данного типа. Далее на шаге 595 происходит передача найденных решений на исполнение. Применение решения производится на стороне клиента, путем воспроизведения решения. Передача решений может осуществляться через http протокол или любой другой протокол передачи данных, с помощью специльно установленного программного агента и т.д.At
Другой пример адаптивного поиска решения показан на Фиг.8а. На чертеже изображена база данных правил и решений 320, в которой проблемы 700 разбиты на категории, подкатегории и разделы. Каждой проблеме соответствует набор решений 710. В случае если обнаружена проблема, для которой не существует решений в базе данных, делается предположение, что для схожих проблем могут быть одни и те же решения. В качестве примера приведена проблема «Б», которая находится в одной подкатегории с проблемами 700 «А» и «В». Соответствующие правила определили наборы решений 710: {X1, Х2, Х3} для проблемы «A», {Y1, Y2, Y3} для проблемы «В» и пустой набор решений для «Б». В этом случае строится адаптивный набор решений 720, который содержит решения проблем своей подкатегории. Итогом работы данного алгоритма будет правило:Another example of adaptive decision-making is shown in Fig. 8a. The drawing shows a database of rules and
IF [«Б»] THEN [X1, Y1, Х2, Y2, Х3, Y3]IF ["B"] THEN [X1, Y1, X2, Y2, X3, Y3]
В данном примере решения проблем «А» и «В» чередуются, однако порядок следования может быть выбран и в зависимости от рейтинга решения, его простоты и т.д.In this example, the solutions to problems “A” and “B” alternate, however, the sequence can be selected depending on the rating of the solution, its simplicity, etc.
У пользователя могут возникнуть сложные проблемы, которые невозможно классифицировать однозначно. Они разбиваются на несколько более простых проблем и решаются последовательно. Примерами возникновения сложных проблем могут являться следующие ситуации:The user may have complex problems that cannot be unambiguously classified. They are divided into several simpler problems and are solved sequentially. The following situations can be examples of complex problems:
- при решении проблемы лечения вируса может оказаться, что необходимо решить проблему обновлений антивирусных баз;- when solving the problem of treating the virus, it may turn out that it is necessary to solve the problem of updating the anti-virus databases;
- при возникновении ситуации, когда приложением является антивирус и базы антивирусных сигнатур повреждены, может возникнуть необходимость выполнить восстановление антивирусной программы, проверку на вирусы, выполнить обновление программы до последней версии - в зависимости от текущих условий. Все эти вложенные решения - решения проблем, обнаруженных в ходе исправления первоначальной задачи, могут предлагаться как параллельно, так и последовательно, одно за другим.- if a situation arises when the application is an antivirus and the anti-virus signature database is damaged, it may be necessary to restore the antivirus program, scan for viruses, update the program to the latest version, depending on current conditions. All of these nested solutions - solutions to problems discovered during the correction of the original task, can be offered both in parallel and sequentially, one after another.
- в ситуации, когда приложение, например антивирус, не запускается, может возникнуть потребность перейти к удалению несовместимого программного обеспечения, выполнить проверку на вирусы, выполнить обновление программы до последней версии.- in a situation where an application, such as an antivirus, does not start, there may be a need to proceed with the removal of incompatible software, perform a virus scan, update the program to the latest version.
Ход решения сложных проблем показан на Фиг.9. Существует цепочка решений проблемы «А» 900, которая состоит из отдельных решений расположенных по рейтингу. В ходе применения решений появляется необходимость в решении другой проблемы «В», называемой в данном случае вложенной. Цепочки вложенных решений 910, 920, 930, 940 так же отсортированы по рейтингу. После исправления вложенных проблем процесс возвращается в следующий по порядку этап решения проблемы «А». Количество вложений ограничено количеством подкатегорий проблем, известных на данный момент и сохраненных в базе данных правил и решений. Процесс завершается в момент, когда положительный результат достигнут или испробованы все предложенные решения. В данном примере для решения проблемы «А» потребовалось решить четыре вложенные проблемы. Всего в примере показано использование пятнадцати различных решений. Каждая цепочка решений отсортирована по признаку и содержит решения, которые учитывают параметры компьютера пользователя и данные из его профиля: историю применения решений, уровень знаний пользователя и т.д.The progress of solving complex problems is shown in Fig.9. There is a chain of solutions to Problem “A” 900, which consists of individual rated solutions. In the course of applying solutions, it becomes necessary to solve another problem “B”, which is called embedded in this case. Chains of embedded
Решение в общем случае представляет собой набор данных, руководствуясь которыми можно предотвратить или исправить сбой в работе компьютерной системы. Существует много различных вариантов в представлении решений для компьютерных систем, к которым относятся текстовые документы, медиафайлы (аудио, видео, анимация), исправление программы (patch), файлы конфигурации, сценарии. Каждый вид решений может дополнять или заменять другие, например, для решения проблемы необходимо выполнить сценарий, но чтобы проблема не возникла повторно, рекомендуется установить исправление для продукта или для операционной системы. Использование каждого из видов решений не всегда представляется возможным в связи с различиями в операционных системах пользователей и другими обстоятельствами. Самым распространенным способом является поддержка с помощью текстовых документов. Положительной стороной данного способа является доступность для всех пользователей, легкость в редактировании и простота в использовании. С развитием технологий появляются более насыщенные способы поддержки пользователей с применением видео, аудио и других медиа форматов. Однако документы в таком формате, также как и текстовые документы, невозможно применить автоматически. Рассмотрим варианты решений, воплощение которых не требует действий пользователя, - это обновления, дополнения или исправления программы или системы в целом с помощью специальных средств исправлений (patch). Данные средства можно установить в систему пользователя и тем самым устранить неполадки системы. Исправления создаются экспертами и добавляются в базу данных решений. Еще одной разновидностью решений может быть сценарий - последовательность инструкций на машинном языке, которые могут быть исполнены системой без какого либо вмешательства пользователя. Сложность в реализации сценариев заключается в том, что не все компоненты обладают ключевым функционалом - не существует интерфейса управления. Файлы конфигурации позволяют применять настройки системы, но существует проблема, аналогичная проблеме применения сценариев.A solution in the general case is a set of data, guided by which it is possible to prevent or correct a malfunction in a computer system. There are many different options for presenting solutions for computer systems, which include text documents, media files (audio, video, animation), a program patch (patch), configuration files, scripts. Each type of solution can complement or replace the others, for example, to solve a problem, you need to run a script, but so that the problem does not occur again, it is recommended to install a fix for the product or for the operating system. The use of each type of solution is not always possible due to differences in user operating systems and other circumstances. The most common way is to support using text documents. The positive side of this method is accessibility for all users, ease of editing and ease of use. With the development of technology, richer ways to support users with the use of video, audio and other media formats appear. However, documents in this format, as well as text documents, cannot be applied automatically. Let us consider the solution options, the implementation of which does not require user action - these are updates, additions or corrections to the program or system as a whole using special patch tools. These tools can be installed in the user's system and thereby eliminate system problems. Corrections are created by experts and added to the solution database. Another variety of solutions may be a scenario - a sequence of instructions in machine language that can be executed by the system without any user intervention. The difficulty in implementing the scenarios is that not all components have key functionality - there is no control interface. Configuration files allow you to apply system settings, but there is a problem similar to the problem of using scripts.
Учет настроек компьютера пользователя позволяет значительно повысить качество представляемого сервиса поддержки. В некоторых смыслах индивидуализация является необходимым фактором для эффективного решения проблем. Правила, которые позволяют определить полезные решения, т.е. использование которых возможно в данной системе и с определенной долей вероятности приведет к положительному эффекту, используют параметры, получаемые из компьютера пользователя. Учет параметров составляет основную функцию индивидуализации. Функционал дополняется такими возможностями, как:Taking into account the user's computer settings can significantly improve the quality of the provided support service. In some ways, individualization is a necessary factor for effective problem solving. Rules that allow us to identify useful solutions, i.e. the use of which is possible in this system and with a certain degree of probability will lead to a positive effect, use the parameters obtained from the user's computer. Consideration of parameters is the main function of individualization. The functionality is complemented by features such as:
- Ведение истории пользователя (сохранение возникающих проблем, решений, которые оказались полезными, добавленных решений, настроек программы и т.д.);- Keeping a user's history (saving emerging problems, solutions that turned out to be useful, added solutions, program settings, etc.);
- Выбор уровня знаний (представление решений в соответствии уровню знаний пользователя: начинающий, продвинутый и экспертный уровни);- Choice of the level of knowledge (presentation of solutions in accordance with the level of knowledge of the user: beginner, advanced and expert levels);
- Рейтинг пользователя (ранжирование пользователей по качеству и количеству добавленных решений, частотой пользования сервисом) и т.д.- User rating (ranking users by the quality and number of added solutions, the frequency of use of the service), etc.
Уровень знаний пользователя устанавливается, например, самим пользователем, по умолчанию в качестве начального уровня или основывается на других настройках. Если настройки приложения отличаются от стандартных, пользователь считается экспертом. Подробное описание категоризации пользователей отражено в заявке под номером RU 2009142890.The user's knowledge level is set, for example, by the user himself, by default as an entry-level or is based on other settings. If the application settings are different from the standard, the user is considered an expert. A detailed description of the categorization of users is reflected in the application under the number RU 2009142890.
В таблице №1 показан пример соответствия уровней знаний и уровней представления данных. Для пользователей с начальным уровнем знаний описание решения будет сопровождаться в виде подробного описания последовательности действий. Продвинутый пользователь получит доступ к более компактным комментариям с указанием настроек системы и описанием последовательности действий. Эксперту, как правило, достаточно предоставить самую необходимую информацию, которую он понимает и знает, как ее применить.Table 1 shows an example of the correspondence between knowledge levels and data presentation levels. For users with an initial level of knowledge, a description of the solution will be accompanied by a detailed description of the sequence of actions. An advanced user will have access to more compact comments indicating the system settings and a description of the sequence of actions. It is usually enough for an expert to provide the most necessary information that he understands and knows how to apply it.
На Фиг.6 показана структурная схема индивидуализации сервиса. Средство сбора данных сканирует систему и определяет ее параметры: наименование, версию и серийный номер приложения 610; тип, лицензионный ключ и дату окончания лицензии 620; страну и язык локализации 630; дату и номер обновления антивирусных баз 640. Средство принятия решений 600 учитывает собранные данные и осуществляет выборку из базы данных правил и решений 320 - фильтрует из всего списка решений только те, которые соответствуют данным параметрам. В итоге, если у пользователя установлено антивирусное приложение N-ной версии с актуальными антивирусными базами и действующим лицензионным ключом, средство принятия решений предложит решение специально для данной N-ной версии продукта и исключит из списка решения проблемы, связанные с нелицензионным использованием и устаревшими антивирусными базами.Figure 6 shows the structural diagram of the individualization of the service. The data collection tool scans the system and determines its parameters: name, version and serial number of the
В общем случае действия системы можно выстроить в следующую последовательность: (а) обнаруживается событие (если событие можно идентифицировать, то определяется код ошибки, класс проблемы и т.д.); (б) действия на системе записываются в журнал, который анализирутеся для определения ошибки, сбоя в системе, предшествующих конфликту приложений, сбою в работе приложения, действия пользователя (неверные настройки, неверные действия, такие как разрешение выполнения вредоносного кода, отключение программы защиты и т.д.); (в) применение правил нечеткой логики для системных параметров и определение возможных решений; (г) применение решений с учетом сортировки по рейтингу и персонализации; (д) добавление нового частного решения и его проверка.In the general case, the actions of the system can be arranged in the following sequence: (a) an event is detected (if the event can be identified, an error code, a problem class, etc.) are determined; (b) actions on the system are recorded in the log, which is analyzed to determine the error, system failure, preceding application conflict, application malfunction, user actions (incorrect settings, incorrect actions, such as allowing the execution of malicious code, disabling the protection program, etc. .d.); (c) application of fuzzy logic rules for system parameters and determination of possible solutions; (d) application of solutions taking into account sorting by rating and personalization; (e) adding a new private solution and checking it.
На Фиг.8б показана схема формирования решения и правила для данного решения. На фигуре отображены решения, исправляющие ошибку №12345 890: «решение 1» 850, «решение 2» 860, «решение 3» 870. Как было описано выше, номер ошибки категоризирует проблему. По номеру ошибки можно определить, что произошло у пользователя - невозможно вылечить файл или невозможны запись/чтение памяти, ошибка в программе и другое. При этом зафиксированы наборы системных параметров, при которых была зафиксирована данная проблема - параметры X1-Х4 (820-823). На Фиг.8б отображены связи параметров и решения, которые позволяют определить эффективное исправление проблемы для данного набора параметров.On figb shows a diagram of the formation of the decision and the rules for this decision. The figure shows the solutions correcting error No. 12345 890: “
Пунктирные стрелки задают правила: связь параметров и ошибок может быть неоднозначной. Возможны случаи, когда для частного случая не существует решения. Например, ошибка №12345 890, возникшая в компьютерной системе с параметрами Х4 823 в данный момент не может быть исправлена с использованием данных связей, тогда как ошибка в системе Х2 821 решается сразу двумя способами. В представленном в качестве примера наборе правил существует избыточность - ошибку в система X1-Х3 (820-822) можно исправить, используя два решения из трех известных. Соответственно сравнивая рейтинги решений можно удалить одно из них, например, «решение 3» 870. На Фиг.8б также показано «Новое Решение» 880. Оно может быть добавлено в базу данных экспертом или быть сгенерированным по алгоритмам, описанным в этом документе. «Новое решение» 880 может являться объединением, дополнением или пересечением нескольких известных решений с целью повышения его эффективности и применимости. Известно, что оно позволяет исправить Ошибку №12345 890, но для того, чтобы определить рейтинг решения, эффективность его работы на компьютерных системах с различными системными параметрами, необходимо тестирование решения. Процесс тестирования может проходить в автоматическом режиме на компьютерных системах пользователей или в виртуальном пространстве, в котором моделируются различные наборы параметров - например различные версии ОС, процессоров, пользовательских приложений, сетевых интерфейсов и т.д. После того, как результаты тестирования получены, новое решение сравнивают с другими известными решениями и их мета данными об эффективности и применимости решения. Например, в случае если «Новое Решение» 880 исправляет ошибку №12345 890 во всех частных системах X1-Х4 (820-823) и при этом является менее ресурсоемким по сравнению с другими, его рейтинг будет самым высоким, и оно будет применяться в первую очередь.Dotted arrows set the rules: the relationship between parameters and errors can be ambiguous. There are cases when for a particular case there is no solution. For example, error No. 12345 890 that occurred in a computer system with
Общая схема сервера, в котором имплементирована полезная модель, представлена на Фиг.3б. В базе данных 380 хранятся решения; их мета-данные; правила, по которым определяются решения для исправления соответствующих ошибок и проблем функционирования. Сервер позволяет пополнять данную базу путем генерации новых правил (оптимизации имеющихся правил); тестировать решения для определения совместимости решений с системными параметрами: программными и аппаратными составляющими компьютерной системы пользователя и определения рейтинга для новых решений; а также для формирования последовательности решений, сортированных по рейтингу и персонализированных с учетом профиля пользователя, в ответ на собранную системную информацию. Средство формирования решений 365 обрабатывает созданное экспертом решение, проводит поиск схожих решений и решений для данной категории проблем (для данной ошибки), после чего проводит сравнение данных решений по рейтингу, по совместимости и анализирует избыточность решений. На основе этих показателей проставляется первичный уровень рейтинга для нового решений. Новые решений проходят этап тестирования в средстве тестирования решений 370 для определения совместимости и уровня эффективности на компьютерах с различными настройками и характеристиками. Совместимость, уровень эффективности, рейтинг и другие возможные характеристики решений в совокупности составляют показатели качества решений. Данное средство 370 может быть реализовано различными способами, например, в качестве набора виртуальных машин с разными характеристиками. В случае если ошибка будет исправлена в той или иной виртуальной машине, решение считается совместимой с данными параметрами. Чем больше количество совместимых компьютерных систем, тем больше эффективность. В качестве расширения функционала, оценивается ресурсоемкость решений: время, память, вычислительные ресурсы, необходимые для исполнения решения. Результаты тестирования влияют на рейтинг решений: чем больше эффективность и меньше ресурсоемкость, тем выше рейтинг. Существует вариант реализации, в котором тестирование решение переносится на сторону пользователей. В случае возникновения проблемы, отправляется новое решение, после чего возвращаются результаты, которые обрабатываются и заносятся в базу данных. Поиск решений для пользователей осуществляет средство принятия решений 375, подробно описанное ранее.The general server diagram in which the utility model is implemented is shown in Fig. 3b.
Фиг.10 представляет пример компьютерной системы общего назначения, персонального компьютера или сервера 20, содержащих центральный процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая содержит разные системные компоненты, в том числе память, связанную с центральным процессором 21. Системная шина 23 реализована, как любая известная из уровня техники шинная структура, содержащая в свою очередь память шины или контроллер памяти шины, периферийную шину и локальную шину, которая способна взаимодействовать с любой другой шинной архитектурой. Системная память содержит постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24, память с произвольным доступом (ОЗУ) 25. Основная система ввода/вывода (BIOS), содержит основные процедуры, которые обеспечивают передачу информации между элементами персонального компьютера 20, например, в момент загрузки операционной системы с использованием ПЗУ 24.10 is an example of a general purpose computer system, personal computer, or
Персональный компьютер 20 в свою очередь содержит жесткий диск 27 для чтения и записи данных, привод магнитных дисков 28 для чтения и записи на сменные магнитные диски 29 и оптический привод 30 для чтения и записи на сменные оптические диски 31, такие как CD-ROM, DVD-ROM и иные оптические носители информации. Жесткий диск 27, привод магнитных дисков 28, оптический привод 30 соединены с системной шиной 23 через интерфейс жесткого диска 32, интерфейс привода магнитных дисков 33 и интерфейс оптического привода 34 соответственно. Приводы и соответствующие компьютерные носители информации представляют собой энергонезависимые средства хранения компьютерных инструкций, структур данных, программных модулей и прочих данных персонального компьютера 20.The
Настоящее описание раскрывает реализацию системы, которая использует жесткий диск, сменный магнитный диск 29 и сменный оптический диск 31, но следует понимать, что возможно применение иных типов компьютерных носителей информации, которые способны хранить данные в доступной для чтения компьютером форме (твердотельные накопители, флеш карты памяти, цифровые диски, память с произвольным доступом (ОЗУ) и т.п.).The present description discloses an implementation of a system that uses a hard disk, a removable
Компьютер 20 имеет файловую систему 36, где хранится записанная операционная система 35 и дополнительные программные приложения 37, другие программные модули 38 и программные данные 39. Пользователь имеет возможность вводить команды и информацию в персональный компьютер 20 посредством устройств ввода (клавиатуры 40, манипулятора «мышь» 42). Могут использоваться другие устройства ввода (не отображены): микрофон, джойстик, игровая консоль, сканнер и т.п. Подобные устройства ввода по своему обычаю подключают к компьютерной системе 20 через последовательный порт 46, который в свою очередь подсоединен к системной шине, но могут быть подключены иным способом, например, при помощи параллельного порта, игрового порта или универсальной последовательной шины (USB). Монитор 47 или иной тип устройства отображения также подсоединен к системной шине 23 через интерфейс, такой как видеоадаптер 48. В дополнение к монитору 47, персональный компьютер может быть оснащен другими периферийными устройствами вывода (не отображены), например, колонки, принтер и т.п.
Персональный компьютер 20 способен работать в сетевом окружении, при этом используется сетевое соединение с другим или несколькими удаленными компьютерами 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 являются такими же персональными компьютерами или серверами, которые имеют большинство или все упомянутые элементы, отмеченные ранее при описании существа персонального компьютера 20, представленного на Фиг.10. В вычислительной сети могут присутствовать также и другие устройства, например, маршрутизаторы, сетевые станции, пиринговые устройства или иные сетевые узлы.The
Сетевые соединения могут образовывать локальную вычислительную сеть (LAN) 51 и глобальную вычислительную сеть (WAN) 52. Такие сети применяются в корпоративных компьютерных сетях, внутренних сетях компаний и, как правило, имеют доступ к сети Интернет. В LAN- или WAN-сетях персональный компьютер 20 подключен к локальной сети 51 через сетевой адаптер или сетевой интерфейс 53. При использовании сетей персональный компьютер 20 может использовать модем 54 или иные средства обеспечения связи с глобальной вычислительной сетью 52, такой как Интернет. Модем 54, который является внутренним или внешним устройством, подключен к системной шине 23 посредством последовательного порта 46. Следует уточнить, что сетевые соединения являются лишь примерными и не обязаны отображать точную конфигурацию сети, т.е. в действительности существуют иные способы установления соединения техническими средствами связи одного компьютера с другим.Network connections can form a local area network (LAN) 51 and wide area network (WAN) 52. Such networks are used in corporate computer networks, internal networks of companies and, as a rule, have access to the Internet. In LAN or WAN networks, the
В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются только примерами, которые не ограничивают объем настоящей полезной модели, описанной формулой. Специалисту в данной области становится понятным, что могут существовать и другие варианты осуществления настоящей полезной модели, согласующиеся с сущностью и объемом, настоящей полезной модели.In conclusion, it should be noted that the information provided in the description are only examples that do not limit the scope of the present utility model described by the formula. The person skilled in the art will understand that there may be other options for implementing this utility model that are consistent with the nature and scope of this utility model.
Claims (18)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011126341/08U RU128741U1 (en) | 2011-06-28 | 2011-06-28 | SYSTEM FOR FORMING SOLVING PROBLEMS OF FUNCTIONING COMPUTER SYSTEMS |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011126341/08U RU128741U1 (en) | 2011-06-28 | 2011-06-28 | SYSTEM FOR FORMING SOLVING PROBLEMS OF FUNCTIONING COMPUTER SYSTEMS |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU128741U1 true RU128741U1 (en) | 2013-05-27 |
Family
ID=48804777
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2011126341/08U RU128741U1 (en) | 2011-06-28 | 2011-06-28 | SYSTEM FOR FORMING SOLVING PROBLEMS OF FUNCTIONING COMPUTER SYSTEMS |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU128741U1 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2583711C2 (en) * | 2014-06-20 | 2016-05-10 | Закрытое акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Method for delayed elimination of malicious code |
RU2610287C1 (en) * | 2015-12-10 | 2017-02-08 | Валентин Викторович Богданов | Method of monitoring state of data transmission network |
RU2755252C2 (en) * | 2020-02-26 | 2021-09-14 | Акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Method and system for assessing impact of software under study on availability of industrial automation systems |
-
2011
- 2011-06-28 RU RU2011126341/08U patent/RU128741U1/en active
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2583711C2 (en) * | 2014-06-20 | 2016-05-10 | Закрытое акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Method for delayed elimination of malicious code |
RU2610287C1 (en) * | 2015-12-10 | 2017-02-08 | Валентин Викторович Богданов | Method of monitoring state of data transmission network |
RU2755252C2 (en) * | 2020-02-26 | 2021-09-14 | Акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Method and system for assessing impact of software under study on availability of industrial automation systems |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8621278B2 (en) | System and method for automated solution of functionality problems in computer systems | |
US8453027B2 (en) | Similarity detection for error reports | |
US7337092B2 (en) | Event-based automated diagnosis of known problems | |
US9588876B2 (en) | Estimating likelihood of code changes introducing defects | |
US8850393B2 (en) | Method and apparatus for testing software | |
US7712087B2 (en) | Methods and systems for identifying intermittent errors in a distributed code development environment | |
JP2020520515A (en) | Database integration test method, device, server, and recording medium | |
US7610514B2 (en) | Identification of uninformative function names in call-stack traces | |
US20220030008A1 (en) | Determining exploit prevention using machine learning | |
US8327191B2 (en) | Automatically populating symptom databases for software applications | |
CN110633211A (en) | Multi-interface testing method, device, server and medium | |
CN114661319A (en) | Software upgrade stability recommendation | |
US12117927B2 (en) | Method and system for scalable performance testing in cloud computing environments | |
US10733084B2 (en) | Early test breakage detection using presubmit runs | |
CN115114064B (en) | Micro-service fault analysis method, system, equipment and storage medium | |
US20100037094A1 (en) | Application Failure Recovery | |
RU128741U1 (en) | SYSTEM FOR FORMING SOLVING PROBLEMS OF FUNCTIONING COMPUTER SYSTEMS | |
US11983097B2 (en) | Ranking tests based on code change and coverage | |
WO2024118188A1 (en) | Computer application error root cause diagnostic tool | |
Santolucito et al. | Statically verifying continuous integration configurations | |
US11907106B2 (en) | Code integration with time-variant test failure detection | |
CN110008098B (en) | Method and device for evaluating operation condition of nodes in business process | |
Imtiaz et al. | Predicting vulnerability for requirements | |
CN109992475A (en) | A kind of processing method of log, server and storage medium | |
Anderson | Understanding contextual factors in regression testing techniques |