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    • 12. 发明申请
    • RESILIENCE AS A SERVICE
    • 作为服务的灵活性
    • WO2016209713A1
    • 2016-12-29
    • PCT/US2016/037951
    • 2016-06-17
    • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC
    • RAGHAVENDRA, Chetan, PentamKLEMENTIEV, Dmitri, A.JAIN, VarunZERVOS, MichailGAKKHAR, DhruvKOLLURU, Satya, SudhaTHANGAVEL, Lenina, Devi
    • H04L12/24G06F11/30
    • G06F11/079G06F11/0721G06F11/3055H04L41/5038H04L41/5058
    • Systems and methods disclosed herein are directed to creating a service directory of dependencies for services running on a system, wherein instances of a first service are dependent upon instances of a second service. The directory of dependencies comprises metadata associated with connections between the services. The system injects faults targeting all levels of the dependencies. The system is monitored to detect failures created by the faults. The injected faults are selected from transport layer faults, memory pressure, processor pressure, storage pressure, virtual machine restart, and virtual machine shut down. A domain name service is monitored to identify names that are resolved for the services. The service directory is then updated continuously with additional dependencies using information about the resolved names. The faults may be injected in a guided manner, wherein the scope of the faults is increased in steps over time to identify a failure point in the system.
    • 本文公开的系统和方法旨在为在系统上运行的服务创建依赖性的服务目录,其中第一服务的实例取决于第二服务的实例。 依赖关系的目录包括与服务之间的连接相关联的元数据。 系统注入针对所有级别依赖关系的故障。 对系统进行监控,以检测故障所产生的故障。 注入的故障选自传输层故障,内存压力,处理器压力,存储压力,虚拟机重新启动和虚拟机关闭。 监视域名服务以识别为服务解析的名称。 然后使用有关已解析名称的信息,使用其他依赖关系持续更新服务目录。 可以以指导的方式注入故障,其中故障的范围随时间逐步增加以识别系统中的故障点。
    • 13. 发明申请
    • TECHNOLOGIES FOR ROOT CAUSE IDENTIFICATION OF USE-AFTER-FREE MEMORY CORRUPTION BUGS
    • 技术因素导致无使用内存损坏BUG的识别
    • WO2016160192A1
    • 2016-10-06
    • PCT/US2016/019586
    • 2016-02-25
    • INTEL CORPORATION
    • GOTTSCHLICH, Justin E.POKAM, Gilles A.PEREIRA, Cristiano L.
    • G06F11/36G06F11/16
    • G06F11/079G06F11/073
    • Technologies for identification of a potential root cause of a use-after-free memory corruption bug of a program include a computing device to replay execution of the execution of the program based on an execution log of the program. The execution log comprises an ordered set of executed instructions of the program that resulted in the use-after-free memory corruption bug. The computing device compares a use-after-free memory address access of the program to a memory address associated with an occurrence of the use-after-free memory corruption bug in response to detecting the use-after-free memory address access and records the use-after-free memory address access of the program as a candidate for a root cause of the use-after-free memory corruption bug to a candidate list in response to detecting a match between the use-after-free memory address access of the program and the memory address associated with the occurrence of the use-after-free memory corruption bug.
    • 用于识别程序的无使用存储器内存损坏错误的潜在根本原因的技术包括基于程序的执行日志来重放执行程序的计算设备。 执行日志包括导致使用随机存储器内存损坏错误的程序的有序执行指令集。 所述计算装置响应于检测到所述无用存储器存储器地址访问来比较所述程序的使用随机存储器地址访问与与所述无使用存储器内存损坏错误的发生相关联的存储器地址,并记录 响应于检测到所述无用存储器内存地址访问之间的匹配,将所述程序的无用空闲内存地址访问作为候选列表的候选者,作为所述无用存储器内存损坏错误的根本原因 程序和与使用随机存储器内存损坏错误的发生相关联的存储器地址。
    • 14. 发明申请
    • MACHINE LEARNING-BASED FAULT DETECTION SYSTEM
    • 基于机器学习的故障检测系统
    • WO2016112209A1
    • 2016-07-14
    • PCT/US2016/012518
    • 2016-01-07
    • ECORITHM, INC.
    • GEORGESCU, Michael, VincentMEZIC, IgorPESCHIERA, Gabriel, SebastianKASPER III, Donald, WilliamLOIRE, Sophie, Marie Louise
    • G06Q10/04
    • G06F11/079G06F11/0751G06N7/005G06N99/005G06Q10/04
    • Various systems and methods are provided that detect faults in data-based systems utilizing techniques that stem from the field of spectral analysis and artificial intelligence. For example, a data-based system can include one or more sensors associated with a subsystem that measure time-series data. A set of indicator functions can be established that define anomalous behavior within a subsystem. The systems and methods disclosed herein can, for each sensor, analyze the time-series data measured by the respective sensor in conjunction with one or more indicator functions to identify anomalous behavior associated with the respective sensor of the subsystem. A spectral analysis can then be performed on the analysis to generate spectral responses. Clustering techniques can be used to bin the spectral response values and the binned values can be compared with fault signatures to identify faults. Identified faults can then be displayed in a user interface.
    • 提供了各种系统和方法,利用源于光谱分析和人工智能领域的技术来检测基于数据的系统中的故障。 例如,基于数据的系统可以包括与测量时间序列数据的子系统相关联的一个或多个传感器。 可以建立一组定义子系统内异常行为的指标函数。 本文公开的系统和方法可以针对每个传感器分析由相应传感器测量的时间序列数据与一个或多个指示符函数,以识别与子系统的相应传感器相关联的异常行为。 然后可以对分析进行光谱分析以产生光谱响应。 聚类技术可以用于分析光谱响应值,并且可以将二进制值与故障签名进行比较以识别故障。 识别的故障可以显示在用户界面中。
    • 15. 发明申请
    • 障害情報提供サーバ、障害情報提供方法
    • 故障信息提供服务器和故障信息提供方法
    • WO2016104025A1
    • 2016-06-30
    • PCT/JP2015/083077
    • 2015-11-25
    • クラリオン株式会社
    • 祖父江 恒夫永井 靖遠藤 泰義鶴巣 亨輔長船 辰昭
    • G06F11/34G06Q50/10
    • G06F11/0772G06F11/0709G06F11/0739G06F11/0751G06F11/079G06F11/34G06F11/3495G06Q30/016
    •  複数のサーバで構成される処理サーバ群と接続され、処理サーバ群において発生した障害に関する情報を、処理サーバ群によるサービスの利用者に対して提供する障害情報提供サーバは、処理サーバ群の障害発生状況を管理する障害発生・復旧管理部と、処理サーバ群の各サーバによるサービス提供状況の履歴に関するログ情報を管理するログ管理部と、障害によるサービスへの影響度を表すサービス影響度に関するルールを管理するルール管理部と、ログ情報およびルールに基づいて、サービス影響度を算出するサービス影響度算出部と、サービス影響度算出部により算出されたサービス影響度を利用者へ通知するサービス影響度通知部と、を備える。
    • 提供了一种故障信息提供服务器,其连接到由多个服务器配置的处理服务器组,并且将来自处理服务器组中已发生的故障的信息从处理服务器提供给服务的用户 所述故障信息提供服务器包括:故障发生恢复管理单元,其管理与所述处理服务器组中发生的故障有关的信息; 日志管理单元,其管理与所述处理服务器组的每个服务器相关的与所述服务提供的历史有关的日志信息; 规则管理单元,其管理与故障对服务的影响相关的服务影响规则; 服务影响计算单元,其基于日志信息和规则来计算服务影响; 以及服务冲击通知单元,其向用户通知由服务影响计算单元计算的服务影响。
    • 19. 发明申请
    • AVAILABILITY-ESTIMATE BASED CONFIGURATION GENERATION
    • 可用性 - 基于估计的配置生成
    • WO2015140678A1
    • 2015-09-24
    • PCT/IB2015/051823
    • 2015-03-12
    • TELEFONAKTIEBOLAGET L M ERICSSON (PUBL)POURALI, ParsaTOEROE, Maria
    • POURALI, ParsaTOEROE, Maria
    • H04L12/24G06F9/50G06F11/00
    • G06F11/0793G06F11/008G06F11/0706G06F11/0751G06F11/079H04L41/0836
    • A system is adapted to generate a configuration for a service provider system to provide a highly available (HA) service. The system first identifies type stacks that provide the HA service and one or more component types in each type stack. Each type stack is a combination of prototypes that describe features and capabilities of available software providing the HA service. The system estimates, for each component type in the type stacks, a mean-time- to-recover (MTTR) of the HA service based on time for completing an actual recovery action in response to a component failure. The system further estimates service availability provided by each type stack based on the MTTR and a mean-time-to-failure (MTTF) of each component type in the type stack. The system then eliminates one or more of the type stacks that do not satisfy a requested service availability before proceeding to subsequent steps of configuration generation.
    • 系统适于生成用于服务提供商系统的配置以提供高可用性(HA)服务。 系统首先识别在每个类型堆栈中提供HA服务和一个或多个组件类型的类型堆栈。 每种类型的堆栈都是原型的组合,用于描述提供HA服务的可用软件的功能和功能。 系统针对类型堆栈中的每个组件类型估计HA服务的基于时间的平均时间恢复(MTTR),用于响应组件故障完成实际的恢复操作。 该系统进一步估计基于MTTR的每个类型堆栈提供的服务可用性以及类型堆栈中每个组件类型的平均故障时间(MTTF)。 然后,在继续进行配置生成的后续步骤之前,系统消除一个或多个不满足所请求的服务可用性的类型堆栈。