Brevet FR3044437A1 (20170602)
REVENDICATIONS1. Procédé d'aide à la maintenance et à l'optimisation d'un supercalculateur (1), caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : envoi (100) à un système d'aide à la maintenance par au moins un capteur (C1, C2, ..., Cn) d'un signal représentatif de données statistiques d'au moins un noeud (N1, N2, ..., Nn) de calcul du supercalculateur (1) ; prédiction (102) à intervalles réguliers par un algorithme (10) de 10 prédiction géré par un processeur (4) du système d'aide à la maintenance des variations futures des données statistiques à partir des signaux représentatifs des données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, C2, ..., Cn) et stockés dans des moyens (3) de stockage du système d'aide à la 15 maintenance ; détection (101) par un algorithme (9) de détection géré par le processeur (4), en temps réel, d'anomalies de variations des signaux représentatifs des données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, C2, ..., Cn) par rapport aux variations 20 futures prédites dans l'étape de prédiction.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape (102) de prédiction comprend les étapes suivantes mémorisation (102a) dans les moyens (3) de stockage des données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, C2, 25 Cn) sous forme de signaux représentatifs de ces données statistiques ; construction (102b), par un algorithme (10a) de modélisation géré par le processeur (4), d'un modèle mathématique prédictif à partir des données statistiques, le modèle étant mémorisé 30 dans les moyens (3) de stockage 19 3044437 calcul (102c), par un algorithme (10b) de calcul géré par le processeur (4), des variations futures des données statistiques à partir du modèle mathématique prédictif ainsi que des intervalles de confiance délimitant les variations futures des données statistiques ; mémorisation (102d) dans les moyens (3) de stockage des variations futures et des intervalles de confiance.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la construction (102b) du modèle mathématique prédictif est calculée par 'o l'algorithme (10a) de modélisation géré par le processeur (4) à partir des données statistiques provenant des signaux représentatifs de ces données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, C2, ..., Cn) depuis les dernières deux heures,\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'étape 15 (102) de prédiction est mise en oeuvre à intervalles réguliers de soixante minutes.\n<CLM>\1\tProcédé selon une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'étape (101) de détection comprend les étapes suivantes : comparaison (101a), par l'algorithme (9) de détection géré par 20 le processeur (4), des signaux représentatifs des données statistiques avec les variations futures et des intervalles de confiance mémorisés en dernier dans les moyens (3) de stockage ; mémorisation (101b), dans les moyens (3) de stockage, dans 25 un tableau d'anomalies des anomalies détectées par l'algorithme (9) de détection, une anomalie étant détectée lorsque les signaux représentatifs des données statistiques sortent des intervalles de confiance et/ou s'éloignent des variations futures. 20 3044437\n<CLM>\1\tProcédé selon les revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'étape (102) de prédiction comprend, en outre, une première étape (106a) d'agrégation, pendant un intervalle de temps déterminé, par un algorithme (7) d'agrégation géré par le processeur (4), des données statistiques 5 mémorisées dans les moyens (3) de stockage, l'étape de détection comprenant en outre une deuxième étape (105a) d'agrégation par le processeur (4), pendant le même intervalle de temps, des signaux, représentatifs des données statistiques, envoyés en temps réel par le ou les capteurs (C1, C2, ..., Cn). ro\n<CLM>\1\tProcédé selon les revendications 2 à 5, caractérisé en ce que l'étape (102) de prédiction comprend en outre une première étape (106b) de filtrage, par un algorithme (6) de filtrage géré par le processeur (4), des données statistiques en fonction du ou des capteurs (C1, C2, Cn) ayant envoyé les signaux représentatifs de ces données statistiques, la première 15 étape (106b) de filtrage précédant l'étape (102a) de construction, l'étape de détection comprenant une deuxième étape (105b) de filtrage, par l'algorithme (6) de filtrage géré par le processeur (4), des signaux, représentatifs des données statistiques, en fonction du ou des capteurs (C1, C2, Cn) ayant envoyé ces signaux représentatifs, la deuxième étape 20 (105b) de filtrage précédant l'étape (101a) de comparaison.\n<CLM>\1\tProcédé selon une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l'étape (102) de prédiction comprend une première étape (103) d'affichage dans laquelle le processeur (4) du système d'aide à la maintenance envoie des signaux représentatifs des valeurs des variations 25 futures ainsi que les intervalles de confiance vers des moyens (5) d'affichage pour être affichés par les moyens (5) d'affichage. 9, Procédé selon une des revendications 5 à 8, caractérisé en ce que l'étape de détection comprend une deuxième étape (104) d'affichage dans laquelle le processeur (4) du système d'aide à la maintenance envoie 30 aux moyens (5) d'affichage un signal représentatif d'une anomalie détectée 21 3044437 par l'algorithme (9) de détection lorsque qu'une anomalie a été détectée par l'algorithme (9) de détection.\n<CLM>\1\tProcédé selon les revendications 1 à 9, caractérisé en ce que l'étape de prédiction (102) est réalisée en outre à partir d'informations 5 concernant le supercalculateur, les données étant mémorisées dans une zone de stockage du supercalculateur, les données étant envoyées (100a) au système d'aide à la maintenance.\n<CLM>\1\tSystème d'aide à la maintenance et à l'optimisation d'un supercalculateur (1) mettant en oeuvre le procédé selon la revendication 1, 10 caractérisé en ce qu'il comprend une infrastructure (2) informatique comprenant au moins : un processeur (4), des moyens (3) de stockage, un algorithme (10) de prédiction stocké dans les moyens (3) de 15 stockage pour prédire, à intervalles réguliers des variations futures des données statistiques à partir de signaux représentatifs de données statistiques envoyés par un ou des capteurs (O1, 02, ..., Cri) situés à au moins un noeud (N1, N2, Nn) de calcul du supercalculateur (1) et stockés dans les 20 moyens (3) de stockage, un algorithme (9) de détection stocké dans les moyens (3) de stockage pour détecter en temps réel des anomalies de variations des signaux représentatifs des données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, 02, ..., On) par rapport aux 25 variation prédites par l'algorithme (10) de prédiction. 12.Systèrne selon la revendication 11, caractérisé en ce que l'infrastructure (2) informatique comprend en outre un algorithme (10a) de modélisation stocké dans les moyens (3) de stockage apte à construire un modèle mathématique 30 prédictif à partir des données statistique mémorisées dans les moyens (3) de stockage, 22 3044437 un algorithme (10h) de calcul stocké dans les moyens (3) de stockage apte à calculer des variations futures des données statistiques à partir du modèle mathématique prédictif ainsi que des intervalles de confiance délimitant les variations futures des s donnéesstatistiques. 13.Système selon au moins une des revendications 11 et 12, caractérisé en ce que l'algorithme (9) de détection est apte à comparer des signaux représentatifs des données statistiques avec les variations futures et des intervalles de confiance mémorisés en dernier dans les moyens (3) de ia stockage.\n<CLM>\1\tSystème selon au moins une des revendications 11 à 13, caractérisé en ce que l'infrastructure (2) informatique comprend au moins un algorithme (7) d'agrégation stocké dans les moyen (3) de stockage apte à agréger chaque minute des données statistiques mémorisées dans les 15 moyens (3) de stockages et à agréger chaque minute des signaux, représentatifs des données statistiques, envoyés en temps réel par le ou les capteurs (C1, C2, Cn).\n<CLM>\1\tSystème selon au moins une des revendications 11 à 14, caractérisé en ce que l'infrastructure (2) informatique comprend en outre un 20 algorithme (6) de filtrage stocké dans les moyens (3) de stockage apte à filtrer les données statistiques stockées les moyen de stockage et les signaux, représentatifs des données statistiques, en fonction du ou des capteurs (C1, C2, ..., Cn) ayant envoyés les signaux représentatifs de ces données statistiques. 25 16.Système selon au moins une des revendications 11 à 15, caractérisé en ce que le système comprend en outre des moyens (5) d'affichage aptes à afficher au moins les valeurs des variations futures ainsi que les intervalles de confiance.