FR 3092190 A1 20200731 FR 1900776 A 20190129 Description Titre de l'invention : Détermination de cause profonde dans des réseaux informatiques [0001] L'invention concerne l'identification d'une cause profonde (l'apparition d'erreurs si- multanément dans un réseau informatique. [0002] A survey of fault localization techniques in computer networks (Une étude des techniques de localisation des défaillances dans des réseaux informatiques) par Malgorzata Steindera et Adarshpal S. Sethib, Science of Computer Programming (Science de la programmation informatique), volume 53, numéro 2, novembre 2004, p. 165-194 concerne différentes approches de localisation des défaillances, entre autres sur la hase d'un réseau de croyance basé sur un graphique de dépendance acyclique orienté. [0003] Knowledge-Based Artificial Neural Networks (Réseaux neuronaux artificiels basés sur des connaissances) par Geoffrey G. Towell et Jude W. Shavlik, Artificial Intelligence, (Intelligence Artificielle), volume 70, p. 119-165 décrit le mappage d'une théorie de domaine, qui est une collection de propositions décrivant des inférences spécifiques à une tâche pouvant être tirées de faits donnés, sur un réseau neuronal. La construction du réseau neuronal est effectuée en commençant par un réseau de base neuronale reflétant les connaissances symboliques initiales, qui est entraîné par des exemples d'entraînement pour devenir un réseau neuronal entraîné. La formation du réseau neuronal se hase, entre autres, sur la transformation des règles de proposition initiales (contenant conjonctions et disjonctions) en une structure hiérarchique, qui est ensuite mappée sur un réseau neuronal. [0004] Using neural networks for alarm correlation in cellular phone nctworks (1997) (Utilisation des réseaux neuronaux pour une corrélation d'alarme dans les réseaux de téléphone cellulaire (1997)) par Hermann Wietgrefe et. al., dans Proceedings of the International Workshop on Applications of Neural Networks in Tclecommunication (Procédures de l'atelier international sur les applications des réseaux neuronaux dans les télécommunications), décrit l'application d'un réseau neuronal pour déterminer la cause profonde d'erreur dans un réseau téléphonique. Un réseau neuronal est construit avec une pluralité de couches cachées, c.-à-d. des couches dont les neurones ne correspondent pas aux composants du système du réseau téléphonique. Les connexions entre les neurones sont déterminées par une méthode d'apprentissage. [0005] Selon un premier aspect, un procédé de détermination d'une cause profonde d'erreur survenant simultanément dans un réseau informatique est fourni. Le procédé comprend : la création d'un modèle de propagation d'erreurs qui se base sur les inter- 2 dépendances d'une pluralité de composants de système du réseau informatique, mappant le modèle de propagation d'erreurs sur un réseau neuronal ou sur un réseau d'opérateurs de calcul comprenant des opérateurs de somme et des opérateurs sigmoïdes ; la réception d'une pluralité de messages d'erreurs générées par un système de surveillance indiquant une défaillance activée ; l'analyse des messages d'erreur basés sur le modèle de propagation d'erreurs sous-jacent en utilisant le réseau neuronal ou le réseau des opérateurs comprenant des opérateurs de somme et des opérateurs sigmoïdes, dans lequel la probabilité qu'une erreur se propage en réalité jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants de réseaux dont dépend le composant de réseau dépendant et la probabilité que le système de surveillance détecte en réalité l'erreur et émette des messages d'erreur sont pris en compte dans l'analyse, la probabilité qu'une erreur se propage jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants de réseau, le composant de réseau dépendant étant déterminé par au moins une des (i) expériences et (ii) connaissances d'expert ; la détermination, par l'analyse, des candidats de défaillance probable de cause profonde ; l'émission des candidats déterminés pour la cause profonde. [0006] Selon un deuxième aspect, un réseau informatique est fourni. Le procédé comprend au moins deux composants de réseau, un système de surveillance pour identifier les erreurs dans le réseau informatique et un moteur d'inférence pour déterminer une cause profonde des erreurs dans un réseau informatique, le moteur d'inférence étant programmé pour : créer un modèle de propagation d'erreurs qui se base sur les interdépendances d'une pluralité de composants de système du réseau informatique, mapper le modèle de propagation d'erreurs sur un réseau neuronal ou sur un réseau d'opérateurs de calcul comprenant des opérateurs de somme et des opérateurs sigmoïdes ; recevoir une pluralité de messages d'erreurs générés par un système de surveillance indiquant la défaillance ; analyser les messages d'erreur basés sur le modèle de propagation d'erreurs sous-jacent en utilisant le réseau neuronal, dans lequel la probabilité qu'une erreur se propage en réalité jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants de réseau dont dépend le composant de réseau dépendant et la probabilité que le système de surveillance détecte en réalité l'en-eur et émette des messages d'erreur sont pris en compte dans l'analyse, la probabilité qu'une erreur se propage vjusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants de réseau, le composant de réseau dépendant étant déterminé par au moins une des (i) expériences et (ii) connaissances d'expert ; déterminer, par l'analyse, les candidats de défaillance probable de cause profonde ; émettre les candidats déterminés pour la cause profonde. [0007] Une défaillance dans un réseau informatique est une défaillance potentiellement dormante (qui ne se manifeste pas) dans un plusieurs composants de système. Les 3 composants de système comprennent les ordinateurs, les parc-feux, les routeurs, les commutateurs, un serveur ou similaire. Lorsque les préconditions spécifiques à la défaillance sont respectées, elle peut devenir active et se manifester sous des dizaines ou des centaines d'erreurs. Une erreur arrive lorsqu'une défaillance commence en réalité à se manifester. Un système de surveillance détecte tout ou partie des erreurs. Un message d'erreur est une erreur reportée par le système de surveillance. Les opérateurs humains sont submergés lorsqu'ils essayent de trouver un sens à ces messages. Les messages sont souvent liés indirectement et seulement à la cause profonde des erreurs et il est par conséquent difficile d'évaluer leur cause profonde. La cause profonde pourrait être une connexion de réseau interrompue entre donne deux noeuds de réseau, un commutateur cassé, etc. [0008] Selon un premier aspect, un procédé de détermination d'une cause profonde d'erreur survenant simultanément dans un réseau informatique est fourni. [0009] Le procédé s'effectue par exemple en : (i) installant un système de surveillance pour détecter les erreurs et les rapporter dans des messages d'erreur ; (ii) créant un modèle de propagation d'erreurs basé sur les interdépendances d'une pluralité de composants de système du réseau informatique et en le [nappant directement sur un réseau neuronal (de sorte que le réseau neuronal ne requiert pas d'entrainement supplémentaire) ; (iii) en traduisant les messages d'erreur en nombres réels pouvant être appliqués ccommc des entrées dans un réseau neuronal et en effectuant des calculs définis par le réseau neuronal (analyse) ; (iv) en convertissant la valeur de chaque sortie du réseau neuronal en une estimation de la probabilité marginale de présence d'une erreur sur un composant du réseau informatique, correspondant à la détermination des candidats de cause profonde probable ; (v) affichant le modèle de propagation d'erreur qui est le plus susceptible de contenir la cause profonde des erreurs qui sont les candidats de cause profonde. [0010] Un système de surveillance évalue la santé de tous les composants de système observés et peut répondre à l'activation d'une défaillance dans l'un quelconque des composants surveillés avec un ou plusieurs messages d'erreur. Le nombre typique varie avec la compréhension du système de surveillance et la taille du réseau informatique surveillé. [0011] Dans certains modes de réalisation, le système de surveillance comprend au moins un capteur. Pour fournir un exemple, un capteur est placé au niveau d'un point de connexion sur chaque sous-réseau, sur chaque grappe ou pour chaque concentrateur, commutateur, etc. [0012] Dans certains modes de réalisation, les capteurs comprennent au moins (i) des capteurs matériels et (ii) des capteurs logiciels. Le capteur peut être un capteur physique, tel qu'un capteur de courant/tension ou de chaleur. D'un autre côté, le capteur peut être un module logiciel, par ex. un gestionnaire d'erreurs, programmé pour reconnaître et rapporter les erreurs logicielles telles qu'un dépassement de tampon, une perte énorme de paquets de données, etc. [0013] En général, un composant de réseau est, par exemple, observé par une pluralité de capteurs, par exemple, des capteurs matériels ou des capteurs logiciels. Inversement, un seul capteur peut surveiller une pluralité de composants de système. [0014] Les capteurs sont, par exemple, désignés pour fonctionner en vérifiant en continu ou de manière répétée certaines conditions qui dépendent du bon fonctionnement des composants de système surveillés par le capteur. Il peut y avoir deux états de capteurs exemplaires, « Calme » et « Panne ». [0015] « Calme » correspond à la situation d'un capteur, lorsque l'évaluation des conditions mène à la conclusion que tous les composants surveillés par lui fonctionnent correctement. « Panne » correspond à la situation d'un capteur, lorsque l'évaluation mène à la conclusion qu'au moins l'un des composants surveillés ne fonctionne pas correctement. Cet état interne des capteurs est caché de l'observateur extérieur du capteur. [0016] Selon intention du concepteur du système de surveillance, dans l'état de panne, chaque capteur devrait envoyer des messages d'erreur visible de l'extérieur, tandis qu'en situation de calme aucun message de ce type ne devrait être généré. La présence ou l'absence de messages d'erreur détermine l'état « d'alerte vs. de silence » des capteurs, visible de l'extérieur. En conditions réelles, les capteurs peuvent générer des messages d'erreur parasites dans une situation de calme ou ne pas générer de messages d'erreurs dans une situation de panne. [0017] Les messages d'erreur émis par le capteur, par exemple, contiennent des informations identifiant le capteur émetteur. Les capteurs sont souvent incapables de différencier les composants surveillés ; par conséquent, les messages d'erreur manquent souvent d'informations sur les composants que le capteur émetteur n'a en réalité pas identifié comme fonctionnant correctement. [0018] L'état de santé d'un capteur est l'état caché « calme vs. panne » du capteur. L'état de santé d'un composant de système la présence ou l'absence d'une erreur dans le composant, qu'il est également impossible d'observer directement. Dans ce document, l'état de santé de panne d'un capteur et l'état de santé d'un composant lorsqu'une erreur est présente dans celui-ci sont collectivement appelés état d'erreur. Lorsque l'on sait que l'état de santé d'un composant implique de connaître l'état de santé d'un autre composant ou capteur, il existe une relation de dépendance entre les deux objets. Par exemple, « le capteur X surveille le composant Y » est une relation de dépendance. Les relations de dépendance sont également possibles entre des paires de composants de système, par ex. « le serveur X monte le LUN Y » (si le LUN est indisponible, le serveur aura des problèmes pour effectuer ses tâches). [0019] Les relations de dépendance ont une direction, c.-à-d. que le fait de savoir que l'un des objets liés (la dépendance) être en état d'erreur implique de connaître l'état de santé de l'autre (le dépendant) niais pas l'inverse. Dans le contexte de la direction de la relation est comprise comme pointant de la dépendance vers le dépendant. [0020] Du point de vue du procédé d'analyse de la cause profonde décrit, la nature exacte de l'erreur détectée (par exemple la tâche qui ne peut plus être exécutée par le composant défectueux) n'est pas pertinente ; seule les relations de dépendance le sont. [0021] Selon le procédé revendiqué, un modèle de propagation d'erreurs basé sur les inter- dépendances d'une pluralité de composants de système du réseau informatique est créé. [0022] Le modèle de propagation d'erreurs est, par exemple, un graphique acyclique orienté construit à partir des relations de dépendance des composants et capteurs. Lcs sommets du graphique sont, par exemple, des capteurs et des composants de système différentiables par les erreurs qu'ils peuvent impliquer dans d'autres composants de système. C'est-à-dire que si les erreurs dans deux composants de système A et B peuvent impliquer des erreurs dans exactement le même ensemble d'autres composants du système et avec la même probabilité, alors l'impact de A et B sur les autres composants du système ne permet pas de les différencier ; et par conséquent, A et B sont modélisées par le même sommet dans le modèle de propagation d'erreurs. Les bords orientés du modèle de propagation d'erreurs représentent la probabilité de propagation d'une erreur à partir du composant arrière (représenté par le sommet arrière) au composant de tête (représenté par le sommet de tête) ; c'est-à-dire la probabilité que le composant de système ou le capteur H à la tête du bord soit en état d'erreur à condition que le composant de système T à l'arrière du bord soit connu pour être en état d'erreur, tandis que tous les autres composants de système impactant potentiellement H sont connus pour être en état exempt d'erreur. Les bords dont la probabilité de propagation est zéro sont omis du graphique. [0023] L'utilisation d'un tel modèle compte pour les erreurs latentes et les messages d'erreur parasites. [0024] Dans certains modes de réalisation, le modèle de propagation d'erreurs est construit à partir des informations de topologie du réseau informatique en appliquant des règles de propagation d'erreurs formulées par les experts du domaine, correspondant aux connaissances d'experts. Une règle de propagation d'erreurs précise la probabilité de propagation d'erreurs entre une paire de composants ou une pair composant-capteur, en référence aux types de composants ou de capteurs impliqués et à leurs relations topologiques (mais pas les identités concrètes des composants ou capteurs). [0025] Par exemple, une telle règle peut-être que « tout capteur surveillant la connectivité de 6 réseau de bout en bout sera en état d'erreur avec une probabilité de 95 %, si l'un quelconque des dispositifs de réseau impliqués sur le chemin de bout en bout est en erreur ». Cette règle est appliquée aux informations de topologie en calculant la liste des composants de système sur le chemin de bout en bout surveillé par chaque capteur, et en ajoutant un bord au graphique de propagation d'erreurs à partir de chaque sommet représentant un tel composant de système sur le sommet représentant le capteur de surveillance. La probabilité de propagation de chaque bord ajouté par cette règle est de 95 %. Un autre exemple d'une telle règle est « s'il y a une erreur dans une matrice de disques, alors avec une probabilité de 10 %, il existe une erreur dans chacun des volumes logiques résident sur la matrice de disques. » Lorsque cette règle est appliquée, l'attribution de volumes logiques aux matrices de disques est extraite des informations de topologie. Pour chaque volume logique, un bord avec probabilité de propagation de 10 % est ajouté au modèle de propagation d'erreurs à partir du sommet représentant la matrice de disques sur laquelle le volume logique est mappé, jusqu'au sommet représentant le volume logique. [0026] Dans certains modes de réalisation, la probabilité de propagation d'erreurs est dé- terminée au moyen d'expériences. [0027] Aux fins d'analyse de la cause profonde, le modèle de propagation d'erreurs est mappé sur un réseau d'opérateurs de calcul ou un réseau neuronal. [0028] Dans certains modes de réalisation, le modèle de propagation d'erreurs est mappé en (i) créant un opérateur de somme pour chaque sommet et en (h) en créant un opérateur sigmoïde pour chaque bord du modèle de propagation d'erreurs. [0029] L'opérateur de somme a zéro ou plusieurs entrées (une pour chaque bord sortant (lu sommet pour lequel l'opérateur est créé) et une sortie. Il fonctionne en ajoutant les nombres réels présentés à ses entrées. Dans certains modes de réalisation, un paramètre constant prédéfini, également appelé valeur du biais, est ajouté à ces nombres réels dans l'opérateur de somme. Le résultat de cette addition est présenté à la sortie de l'opérateur de somme. [0030] L'opérateur sigmoïde a une seule entrée et une seule sortie et fonctionne en ap- pliquant une fonction sigmoïde au nombre réel présenté sur son entrée et en présentant le résultat sur sa sortie. [0031] La fonction sigmoïde est, par exemple, paramétrée par la différence entre ses limites supérieure et inférieure, que nous appellerons le poids du bord. [0032] Dans certains modes de réalisation, les opérateurs sigmoïdes, par exemple, réalisé par des fonctions sigmoïdes couplent un potentiel d'entrée à un potentiel de sortie, représentée par les limites supérieure et inférieure, par une fonction sigmoïde montante monotone. [0033] L'entrée de chaque opérateur sigmoïde est, par exemple, connectée à la sortie de 7 l'opérateur de somme créé pour le sommet au niveau de la tête du bord pour lequel l'opérateur sigmoïde se tient. La sortie de chaque sigmoïde est connectée à une entrée de l'opérateur de somme créé pour le sommet au niveau de l'arrière du bord. [0034] Un réseau d'opérateurs de calcul créé de cette manière est, par exemple, l'équivalent informatiquement d'un réseau neuronal dans lequel les unités de traitement sont formées en fusionnant les opérateurs sigmoïdes avec une copie de l'opérateur de somme en face d'elles. [0035] Dans certains modes de réalisation, pour un modèle de propagation d'erreurs dé- finissant la même probabilité de propagation pour chaque bord sortant d'un sommet donné, le biais et la fonction sigmoïde sont choisis de sorte que dans un état exempt d'erreurs du réseau informatique, la fonction d'activation est à sa limite inférieure et passe de sa limite inférieure à sa limite supérieure déjà après l'activation du nombre d'entrées qui peuvent être attendues des probabilités de propagation des bords sortants. [0036] Dans certains modes de réalisation, le modèle de propagation d'erreurs définissant la même probabilité de propagation pour chaque bord sortant d'un sommet donné et dans laquelle la fonction sigmoïde est définie par [Math.1] n- 12-E (E) = log, 1 t.v2 2_E 2 + [Math.2] w 2 E iil cl PX n - 100371 n étant le nombre de bords à travers lesquels l'erreur se propage 100381 dans lequel E est une valeur d'entrée de l'opérateur sigmoïde et dans lequel P est ladite probabilité de propagation pour chaque bord sortant d'un sommet donné et E',;,, est un facteur heuristique pour mettre à l'échelle la fonction sigmoïde, déterminée de sorte que [Math.3] S(Ettiax)1 w = 2 0.998 100391 S (E) est la fonction sigmoïde appliquée par un opérateur sigmoïde, E elle a valeur d'entrée de l'opérateur sigmoïde et w est le paramètre de pondération de l'opérateur. Les limites inférieure et supérieure de cette fonction sont -w/2 et +w/2. 100401 Dans certains modes de réalisation, les règles d'expert pour créer les bords d'un modèle de propagation d'erreurs définissent la même probabilité de propagation d'erreurs P pour chacun des bords sortants n d'un sommet donné. Dans certains modes de réalisation le poids des opérateurs sigmoïdes des bords sortants sont déterminés uniformément, selon la formule 8 [Math.4] w = 2 - Enncipx [0041] Et, dans certains modes de réalisation utilisant une valeur du biais pour l'additionneur (dans un ordre topologique inverse du graphique de propagation d'erreurs), la valeur du biais est calculée sur la base de la somme de toutes les entrées d'un additionneur, à condition que le système soit exempt d'erreurs, et le facteur heuristique, dans lequel les valeurs de biais de tous les opérateurs de somme alimentant directement ou indirectement l'opérateur de somme actuel soient déterminés par cette règle. Cette relation fonctionnelle peut être mise en oeuvre par une formule de la manière suivante : 1Math.51 7n b = E roux - = [0042] Emax étant le facteur heuristique, déterminé de sorte que [Math.6] S (Emax) w = 2 100431 et [Math.7] e FF [0044] est la ième entrée de l'additionneur à condition que le réseau informatique soit exempt d'erreurs et que la valeur du biais de tous les opérateurs de somme alimentant directement ou indirectement l'opérateur de somme actuel soient déterminés par cette règle. [0045] La rationalité pour choisir le poids et la valeur du biais de cette manière est que ce choix garantit que dans l'état exempt d'erreurs, la sortie de l'opérateur de somme sera suffisamment basse pour conduire les opérateurs sigmoïdes connectés à lui à proximité de leur limite inférieure, tandis que dans un scénario vacation d'erreur type, la sortie de l'opérateur de somme sera suffisamment élevée pour conduire les opérateurs sigmoïdes connectés à elle à proximité de leur limite supérieure. Le nombre attendu de sommets jusqu'auxquels l'erreur se propage est n-P, ainsi l'attente de la sortie de l'opérateur de somme avec la valeur du biais ci-dessus est approximativement [Math.8] v n b "-11 =lei, FF = -Emax [0046] dans le scénario exempt d'erreurs et [Math.9] Emax 0.998 2 P w + E ma, 9 [0047] et dans le scénario d'erreur type. Si w était calculé sans multiplier le nombre de bords sortants avec la probabilité propagation comme suit [Math .10] 2 - M ax [0048] Ainsi, sans utiliser la probabilité de propagation d'erreurs P, les alertes manquées amèneraient la sortie de l'opérateur de somme à rester bien en dessous (le -FEmax et l'empêcherait ainsi d'inférer correctement le statut de santé du composant mappé sur le sommet de l'opérateur de somme. [0049] La fonction sigmoïde présentée ci-dessus fournit ainsi une activation augmentée (augmente le nombre perçu d'états d'erreurs dans les composants et les capteurs dépendants), lorsque la probabilité d'un événement d'erreur se propage de la dépendance aux dépendants est faible - correspondant à une valeur faible de P. D'un autre côté, si le nombre de composants dépendant pour lesquels la propagation de l'erreur est attendue est élevé - correspondant à une valeur élevée de n-P la fonction sigmoïde fournit une activation réduite par rapport au cas d'une faible attente de propagation d'erreurs. [0050] Choisir la valeur du biais comme ci-dessus fournit une compensation pour les éventuelles fausses alertes positives. [0051] Dans certains modes de réalisation, le modèle de propagation d'erreurs est di- rectement mappé sur un réseau neuronal (qui est une sorte de réseau d'opérateurs de calcul) en créant (1) unité de traitement pour chaque sommet et (ii) un opérateur de pondération pour chaque port du modèle de propagation d'erreurs. [0052] L'unité de traitement a zéro ou plusieurs entrées (pour chaque bord sortant du sommet pour lequel l'opérateur est créé) et une sortie. Il fonctionne en ajoutant des nombres réels présentés à son entrée plus une valeur du biais et en appliquant à la somme une fonction sigmoïde, de sorte que la différence entre les limites supérieure et inférieure de la fonction sigmoïde est de 1 et en présentant le résultat sur sa sortie. [0053] L'opérateur de pondération a une seule entrée et une seule sortie et fonctionne en multipliant le nombre réel présenté sur son entrée à un paramètre de pondération constant et en présentant le résultat sur sa sortie. [0054] L'entrée de chaque opérateur de pondération est connectée à la sortie de l'unité de traitement créée pour le sommet au niveau de la tête du bord pour lequel l'opérateur de pondération sc tient. La sortie de chaque opérateur de pondération est connectée à une entrée de l'unité de traitement créée pour le sommet au niveau de l'arrière du bord. [0055] Dans certains modes de réalisation, la fonction sigmoïde de l'unité de traitement est la fonction logistique [Math.11] S ( E)1 1+2: [0056] Dans certains modes de réalisation, une valeur autre que 2 est utilisée comme base de logarithme et d'exponentiation. Dans de tels cas, toute valeur positive peut être utilisée mais doit être appliquée invariablement dans toutes les opérations logarithmiques et d'exponentiation pendant les calculs. [0057] Dans certains modes de réalisation, la valeur du biais b est définie par : IMath.121 b = log P Jog2 1- Q- 1 - n [0058] dans lequel PO est la probabilité antérieure du composant ou capteur mappé sur le sommet étant en état d'erreur, n le nombre de bords sortants dans le sommet associé à l'unité de traitement ; Pi est la probabilité de propagation de l'erreur via le ième bord sortant du sommet ; Qi la probabilité antérieure de présence d'une erreur sur le composant mappé sur le sommet au niveau de la tête du ième bord sortant du sommet associé à l'unité de traitement ; ni est le nombre de bords entrants au niveau du sommet au niveau du ième bord sortant. [0059] Dans certains modes de réalisation, par exemple, le mode de réalisation précisé ci- dessus, le paramètre de pondération constant se base sur la probabilité qu'il n'existe aucune erreur antérieure présente au niveau du composant mappé sur le sommet au niveau de la tête du ième bord sortant ou qu'une erreur se propage via le ième bord sortant du sommet diminué de la probabilité qu'il y ait une erreur présente au niveau du composant mappé sur le sommet au niveau de la tête du ième bord sortant ou que l'erreur ne se propage pas via le ième bord sortant du sommet. [0060] Dans certains modes de réalisation, le paramètre de pondération constant est défini par : [Math.13] Pi - (1- n ) w - log2 (1-Pi) - [0061] dans lequel les significations de Pi, Qi et ni sont les mêmes que dans l'exemple ci- dessus fournit pour un calcul de la valeur du biais. [0062] La probabilité antérieure d'un composant en état d'erreur peut être déterminée à partir des règles définies par les experts du domaine et les connaissances extraites par ex. des statistiques de fiabilité du composant. Par exemple, une telle règle peut 11 indiquer « la probabilité de présence d'une erreur au niveau d'un commutateur de réseau de type X est de 0.1 %. » La probabilité antérieure d'un capteur en état d'erreur indéterminée à partir des règles d'attribution de probabilité expliquées ci-dessous. [0063] Par conséquent, la procédure d'entraînement ou d'apprentissage du réseau neuronal n'est pas effectuée. C'est particulièrement le cas dans la mesure où il n'existe pas suffisamment de données pour apprendre une défaillance du réseau informatique, dans la mesure où de tels événements sont très rares, mais néanmoins extrêmement critiques lorsqu'ils surviennent. [0064] Les messages d'erreur émis par les capteurs sont convertis de sorte à pouvoir servir d'entrée dans le réseau neuronal. La conversion est une étape comprise par l'analyse des messages d'erreur selon le procédé. [0065] Dans certains exemples, pendant la conversion, la possibilité que certains messages d'erreur manquent est prise en compte. Un message d'erreur est déclaré manquant, si un capteur qui devrait émettre un message d'erreur ne répond pas à l'erreur (c.-à-d. qu'il est en situation de panne et en état de silence). Cela pourrait être le cas, si le capteur lui-même ou l'interface du composant de réseau du capteur est déficiente. [0066] Le processus de conversion tient également compte de la possibilité des messages d'erreur parasites, c.-à-d. De la chance qu'un capteur puisse produire des messages d'erreur, même si aucun des composants surveillés par le capteur n'est en réalité en état erroné (c.-à-d. le capteur alertant dans une situation de calme). [0067] La possibilité de messages d'erreur manquants ou parasites est prise en compte en appliquant des règles d'attribution de probabilité qui définissent la probabilité du capteur en réalité en état de panne (i) lorsqu'un message d'erreur était émis (c.-à-d. la probabilité d'alerte) et (ii) lorsqu'un message d'en-eur n'était pas émis (c.-à-d. la probabilité de silence). Une telle règle peut mentionner, par exemple, que « sur un capteur surveillant une connexion de réseau de bout en bout au moyen de messages de battements de coeur, la présence d'un message d'erreur relatif à des battements de coeur manquants signifie que la probabilité d'une réelle interruption de la connexion sur le trajet surveillé est de 50:1, tandis que l'absence du message d'erreur doit être traduite en une probabilité de 1:10. » [0068] Les règles d'attribution de probabilité sont déterminées par au moins une (i) des ex- périences et (ii) des connaissances d'experts. Pour fournir un exemple, un capteur matériel ou un gestionnaire d'erreurs logicielles est testé par des défaillances d'un composant délibérément provoquées de sorte à tester sa fiabilité, particulièrement en termes de relations entre le nombre d'erreurs détectées et le nombre d'erreurs qui étaient en réalité présentes. Les nombres ainsi évalués sont ensuite, par exemple, extrapolés à une pluralité de capteurs. Les connaissances d'experts obtenues à partir des défaillances de système précédents ou de considérations théoriques pourraient être 12 utilisées pour déterminer la probabilité qu'un capteur émette un message d'erreur dans le cas d'une erreur se produisant en réalité. [0069] La valeur du biais de chaque opérateur de somme (ou unité de traitement) re- présentant un capteur est, par exemple, réglée sur l'algorithme de la probabilité de présence d'une erreur au niveau du capteur. La valeur de probabilité de laquelle le logarithme est tiré est déterminée par la règle d'attribution de probabilité associée au capteur et par la présence ou l'absence de messages d'erreur provenant du capteur. C'est-à-dire, lorsque le capteur ne reporte aucune erreur, une valeur de probabilité de silence de la règle est alors utilisée, alors que lorsque le capteur apporte des erreurs, une valeur de probabilité d'alerte de la règle est utilisée. [0070] Après la construction du réseau d'opérateurs de calcul comprenant des opérateurs de somme, ses opérateurs sigmoïdes, ou le réseau neuronal provenant du modèle de propagation d'erreurs de la manière décrite ci-dessus, le réseau des opérateurs ou le réseau neuronal est initialisé en déterminant les valeurs de polarisation des opérateurs représentant les capteurs conformément aux messages d'erreur rapportés par le système de surveillance, les calculs définis par le réseau sont effectués : les opérateurs sont évalués selon un ordre topologique inverse du graphique de propagation d'erreurs [0071] Dans certains modes de réalisation, chaque fois que le système de surveillance produit un nouveau message d'erreur ou révoque un message existant, la valeur du biais de l'opérateur de somme correspondant et les changements induits par la mise à jour sont acheminés à travers le réseau d'opérateurs de calcul. [0072] Lorsque les calculs prescrits par le réseau d'opérateurs de calcul sont terminés, une estimation de la probabilité marginale de présence d'une erreur au niveau de chaque composant du réseau informatique peut être obtenue. [0073] Si un mode de réalisation mappe les sommets du modèle de propagation d'erreurs sur les opérateurs de somme, d'où le mode de réalisation dans lequel un réseau d'opérateurs est utilisé, la sortie de l'opérateur de somme est alors une estimation du logarithme de probabilité de présence d'une erreur dans le composant représenté par le sommet. Ainsi l'estimation d'une probabilité marginale de présence d'une erreur au niveau du composant représentée par un sommet est [Math.14] P(error tn component) - 1+12_E [0074] E étant la sortie de l'opérateur de somme. [0075] Si le mode de réalisation mappc les sommets du modèle de propagation d'erreurs sur les unités de traitement (le mode de réalisation du réseau neuronal), alors la sortie dc l'unité traitement en elle-même est l'estimation de la probabilité marginale dc présence d'une erreur au niveau du sommet. 13 [0076] Le procédé comprend par ailleurs la détermination des candidats de défaillance probable de cause profonde par l'analyse. [0077] Dans certains modes de réalisation, les valeurs des unités de traitement sont triées par des valeurs de sortie descendantes est affichées, les unités de traitement ayant les valeurs de sortie les plus élevées étant les candidates pour la cause profonde. [0078] Les sommets sont, par exemple, triés par l'estimation de la probabilité marginale de présence d'une erreur (en omettant les sommets représentant les capteurs) et le nom ou l'identifiant des composants ayant la probabilité n d'erreur la plus élevée sont affichées à l'opérateur comme les candidats pour la cause profonde. [0079] Dans certains modes de réalisation, les indications de diagnostic sont données à l'opérateur sous la forme d'un affichage graphique des sommets n supérieurs de probabilité d'erreur du modèle de propagation d'erreurs et leurs bords de liaison, montrant les relations de dépendance parmi les composants mappés sur les sommets. La probabilité d'une erreur présente au niveau d'un composant est reflétée par un code couleur ou un code d'intensité de couleur. Le sommet illustré en rouge est alors, par exemple, un bon pointeur vers la cause profonde. [0080] Dans certains modes de réalisation, les composants dont les défaillances ne peuvent pas être expliquées par la défaillance d'autres composants sont identifiés comme des candidats de cause profonde. Les composants dont la probabilité marginale de contenir une erreur est au-dessus d'un seuil donné, tandis que la probabilité d'erreur marginale des composants dont ils dépendent (selon un modèle de propagation d'erreurs) est en dessous du seuil, sont émis sur un dispositif d'affichage. Le dispositif d'affichage pourrait, par exemple, montrer les trajets de propagation d'erreurs sous-jacents et souligner ces noeuds du graphique au niveau desquels la cause profonde est le plus probablement située. [0081] Dans certains modes de réalisation, la sortie des candidats déterminés pour la cause profonde amène un opérateur de réseau à démarrer un opérateur gestionnaire d'erreurs, à inspecter le composant de réseau identifié comme un candidat pour la cause profonde, à redémarrer ou à échanger le composant de réseau, ou à initier une fonction de basculement, par ex., un basculement vers un composant de réseau correspondant qui est, par exemple, en veille. [0082] Selon un deuxième aspect, un réseau informatique est fourni. Le procédé comprend au moins deux composants de réseau, un système de surveillance pour identifier les erreurs dans le réseau informatique est un auteur d'inférence pour déterminer une cause profonde des erreurs dans un réseau informatique, le moteur d'inférence étend programmé pour : créer un modèle de propagation d'erreurs qui se base sur les interdépendances d'une pluralité de composants du système du réseau informatique ; 'napper le modèle de propagation d'erreurs sur un réseau neuronal ou sur un réseau 14 d'opérateurs de calcul comprenant des opérateurs de somme et des opérateurs sigmoïdes ; recevoir une pluralité de messages d'erreurs générés par un système de surveillance indiquant la défaillance activée ; analyser les messages d'erreur basés sur le modèle de propagation d'erreurs sous-jacent en utilisant le réseau neuronal ou le réseau d'opérateurs de calcul comprenant des opérateurs de somme et des opérateurs sigmoïdes, dans lequel la probabilité qu'une erreur se propage en réalité jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants de réseau dont dépend le composant de réseau dépendant et la probabilité que le système de surveillance détecte en réalité l'erreur et émette des messages d'erreur sont pris en compte dans l'analyse, la probabilité qu'une erreur se propage en réalité jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants de réseaux, le composant de réseau dépendant étant déterminé par au moins une des (i) expériences et (ii) connaissances d'expert ; déterminer, par l'analyse, les candidats de défaillance probable de cause profonde ; émettre les candidats déterminés pour la cause profonde. [0083] De plus, le réseau informatique comprend un moteur d'inférence qui est programmé pour effectuer l'une quelconque des variétés décrites précédemment du procédé de détection d'une cause profonde d'une défaillance dans un réseau informatique. [0084] Les modes de réalisation de l'invention exemplaires sont à présent décrits, également en référence aux dessins qui les accompagnent, dans lesquels [0085] [fig.1] est un aperçu schématique d'un modèle de propagation d'erreurs pour un réseau informatique sous la forme d'un graphique de propagation d'erreurs, [0086] [fig.2] illustre schématiquement la construction d'un réseau neuronal paramétré ou d'un réseau d'opérateurs comprenant des opérateurs de somme et des opérateurs sigmoïdes, provenant des connaissances d'expert, des statistiques de fiabilité, des informations obtenues par les expériences et les informations de topologie, [0087] [fig.3] illustre schématiquement l'étape de conversion d'un graphique de propagation d'erreurs en un réseau d'opérateurs comprenant des opérateurs de somme et des opérateurs sigmoïdes, avec les sommets du graphique de propagation d'erreurs convertis en opérateurs de somme et les bords convertis en opérateurs sigmoïdes. [0088] [fig.4] illustre schématiquement l'étape de conversion d'un graphique de propagation d'erreurs en un réseau neuronal, avec les sommets du graphique de propagation d'erreurs convertis en unités de traitement et les bords convertis en opérateurs de pondération, [0089] [fig.5] illustre schématiquement un diagramme de flux d'une mise en oeuvre du procédé de détermination d'une cause profonde d'une défaillance dans un réseau informatique, montrant les étapes de construction du réseau neuronal ou du réseau d'opérateurs comprenant des opérateurs de somme et des opérateurs sigmoïdes, les étapes d'utilisation de celui-ci pour l'analyse de la cause profonde. [0090] Les dessins et la description des dessins sont des exemples de l'invention et ne font pas parti de l'invention elle-même. Les signes de référence similaires font référence à des éléments similaires tout au long de la description suivante des modes de réalisation. [0091] Un aperçu schématique d'un modèle de propagation d'erreurs pour un réseau in- formatique 100 est donné par la Fig. 1. Le modèle de propagation d'erreurs 1 de la Fig. 2 réalisé comme un graphique de propagation d'erreurs 1'. Le graphique 1' est un graphique orienté indiquant la direction des implications d'état de santé dans les règles d'expert (les règles précises des dépendances entre les paires de composants en termes de probabilité conditionnelle d'une erreur présente dans le composant au niveau de la tête de la flèche à la condition qu'une erreur soit en réalité présente dans le composant au niveau de l'arrière de la flèche) Un mode de réalisation éventuel des capteurs Si, 52, S3, 54, S5 pourrait être des moniteurs mis en oeuvre sur les connexions TCP entre les paires d'invités VM ; un message d'erreur serait généré lorsque le moniteur détecte que le tampon d'envoi d'une connexion est plein ou le taux de retransmission dépasse un seuil ; autrement, les messages de battements de coeur peuvent être envoyés via les connexions et le moniteur peut être fait pour émettre un message d'erreur, lorsque le nombre de battements de coeur reçu par intervalle de temps tombe en dessous d'un seuil. Nous démontrons les travaux du graphique de propagation d'erreurs dans plusieurs scénarios de défaillance : dans le scénario a une défaillance est activée dans le « Boîtier de stockage #1 » ; dans le scénario p une erreur apparaît dans le « Boîtier de stockage #2» ; dans le scénario y la cause profonde est dans Hôte 1 » ; dans le scénario b Y« Hôte 2 » échoue ; tandis que dans le scénario e le « commutateur NW » est cassé. [0092] Dans le scénario a l'erreur 11 du « Boîtier de stockage #1 » se propage jusqu'aux - Disque logique #1 » et « Disque logique #3 ». L'erreur ainsi induite du « Disque logique #1 » se propage jusqu'aux machines virtuelles « MV Invitée A » et « MV Invitée B » En raison de cette erreur « MV Invitée A » et « MV Invitée B » subissent toutes les deux une erreur qui atteint les cartes de l'interface réseau « NIC A:ethO », - NIC B:ethO ». L'erreur induite dans le « Disque logique #3 » se propage jusqu'à la - MV Invitée D » et de là jusqu'à la carte de l'interface « NIC D:ethO ». En raison des erreurs qui apparaissent sur les cartes d'interface, tous les capteurs SI, S2, S3, S4, S5 génèrent des messages d'erreur. [0093] Dans le scénario p l'erreur 11 du « Boîtier de stockage #2 » induit une erreur dans le - Disque logique #2 ». Cette erreur 11 se propage jusqu'à la machine virtuelle « MV Invitée C ». L'erreur dans « MV Invitée C » se propage jusqu'aux modules - NIC C:ethO », « NIC C:ethl ». Les erreurs dans ces cartes réseau seront détectées par les capteurs Si et S5. 16 [0094] Dans le scénario y, l'hôte « Hôte 1 » subit une erreur 11. L'erreur 11 de l'« Hôte 1 se propage à travers les machines virtuelles « MV Invitée A » et « MV Invitée B » jusqu'aux cartes réseau « NIC A:eth0 » et « NIC B:eth0 », amenant 52, S3, S1 et S4 à envoyer des messages d'erreur au moteur d'inférence. [0095] Dans le scénario t') l'erreur 11 de « Hôte 2» se propage à travers les machines virtuelles « MV Invitée C » et « MV Invitée D » jusqu'aux cartes réseau « NIC C:eth0 » et « NIC C:ethl » et « NIC D:eth0 », causant l'envoi de messages d'erreur à partir de Sl, S2, S4 et S5. [0096] Dans le scénario E l'erreur 11 de « NW commutateur » se propage à travers deux réseaux « LAN 1 » et « LAN 2 ». Les erreurs 11 dans « LAN 1 » et « LAN 2 ».se propage jusqu'aux cartes d'interface réseau (NIC) « NIC A:eth0 », « NIC B:eth0 », « NIC C:eth0 », « NIC C:ethl » « NIC D:eth0 ». Tous les capteurs Sl, S2, S3, S4, S5 génèrent des messages d'erreur. [0097] Les capteurs transportent des signaux d'erreur jusqu'au moteur d'inférence 10 qui est utilisé pour déterminer la cause profonde des messages d'erreur. [0098] La tâche du moteur d'inférence et d'inférer les causes profondes des erreurs du réseau informatique dans les différents scénarios, à savoir les erreurs 11 de l'« Hôte 1 », du « NW commutateur », de Y« Hôte 2 » et du « Boîtier de stockage #2 », à partir des erreurs reçues au niveau des connexions des capteurs S1 à S5. [0099] Le flux d'informations décrivant le procédé de construction du moteur d'inférence 10 aux fins d'analyse de la cause profonde dans un réseau informatique 100 est décrit à la Fig. 2. [0100] Les expériences 21 ou les connaissances d'expert 22 ou les deux sont utilisées pour obtenir des règles de propagation d'erreurs 101 précisant les probabilités de propagation d'erreurs 20 entre des paires de composants ou des paires de composants-capteur, faisant référence aux types de composants ou de capteurs impliqués et à leurs relations typologiques. [0101] Des exemples de telles règles de propagation d'erreurs sont : « Tout capteur surveillant la connexion du réseau de bout en bout sera en état d'erreur avec une probabilité de 95 %, si l'un quelconque des dispositifs de réseau impliqués sur le chemin de bout en bout est en erreur. « S'il y a existe erreur dans une matrice de disques, il existe alors une erreur dans chacun des volumes logiques résident sur la matrice de disques avec une probabilité de 10 %. » [0102] Les règles de propagation d'erreurs 101 sont appliquées aux informations de topologie 102. [0103] Des exemples d'informations de topologie sont : La « MV Invitée A fonctionne sur l'Hôte 1 » 17 Le « Boîtier de stockage #1 » fournit le Digue logique #1 » [0104] L'application des règles de propagation 101 aux informations de topologie 102 résulte d'un modèle de propagation d'erreurs 1, tel que celui vu à la Fig. 1. [0105] Les règles de propagation d'erreurs 101 déterminer également les probabilités de pro- pagation des erreurs 20 entre les composants 8 et à partir des composants 8 jusqu'aux capteurs Sl, S2, S3, S4, S5. [0106] Les expériences 21 ou les connaissances d'expert 22 ou les deux sont utilisées pour obtenir, pour chaque type de capteurs, les règles d'attribution de probabilité 80, c.-à-d. la probabilité qu'un capteur du type donné soit en situation de panne (c'est-à-dire la probabilité que le capteur observe qu'au moins un de ces composants surveillés ne fonctionne pas correctement) lorsque le capteur est en alerte (probabilité d'alerte) et lorsqu'il est silencieux (probabilité de silence). [0107] Les connaissances d'experts et les statistiques sur la fiabilité sont utilisées pour dé- terminer les probabilités de défaillance antérieures 81 des différents types de composants que comprend le réseau informatique 100. [0108] Dans un mode de réalisation utilisant un réseau d'opérateurs 72, les opérateurs de somme 3 et les opérateurs sigmoïdes 2 ou les opérateurs de pondération 13, le réseau d'opérateurs 72 est construit à partir du modèle de propagation d'erreurs 1. En tant que première étape du processus, un opérateur de somme pour chaque sommet et un opérateur sigmoïde pour chaque bord du graphique de propagation d'erreurs l' sont créées. Il faut tenir compte, par exemple du graphique de propagation d'erreurs de la Fig. 3, indiquant qu'une erreur provenant du composant BI peut se propager jusqu'au capteur S3 et au composant A ; une erreur provenant du composant B2 peut se propager jusqu'au capteur S4 et au composant A ; et l'erreur provenant du composant A peut se propager jusqu'aux capteurs SI et S2. Cette structure est mappée sur un réseau d'opérateurs de calcul comme suit : [0109] Pour chacun des sommets BI, B2, A, SI, S2, S3 et S4 un opérateur de somme 3 (appelé PI, [32, a, al, a2, o3 et a4 respectivement) est créé. Pour chacun des bords, un opérateur sigmoïde 2 est créé. Les opérateurs de somme al, a2, a3 et a4 représentant les capteurs n'ont aucune entrée. La sortie de chacun d'entre eux est connectée à l'entrée d'un opérateur sigmoïde 2. Les sorties des opérateurs sigmoïdes 2 connectées à al et a2 sont chacune connectées à une entrée de l'opérateur de somme a. Les sorties des opérateurs sigmoïdes 2 connectées à o3 et o4 sont connectées à une entrée des opérateurs de somme pl et (32 respectivement. La sortie de l'opérateur de somme a est connectée aux sorties des opérateurs sigmoïdes 2 créés pour les bords entrant dans A. La sortie de chacun de ses opérateurs sigmoïdes 2 est connectée à une entrée des opérateurs de somme pl et (32. Les paramètres du réseau d'opérateurs 70 (c.-à-d. les paramètres de pondération des opérateurs sigmoïdes 2 et les valeurs 4 de polarisation) 18 sont déterminés à partir du graphique de propagation d'erreurs 1' du modèle de propagation d'erreurs 1, les probabilités propagation d'erreurs 20, les règles d'attribution de probabilité 80 et les heuristiques 71. [0110] Pour un exemple de détermination des valeurs du paramètre de pondération des opérateurs sigmoïdes 2, il faut tenir compte du graphique de propagation d'erreurs simple de la Fig. 3 et du réseau d'opérateurs 7 dans lequel il est converti. Si l'erreur 11 se propage à partir du composant A jusqu'aux capteurs S1 et S2 avec la même probabilité de propagation 20 de PA le long de nA = 2 bords sortant de A. alors les paramètres de pondération wA de l'opérateur sigmoïde 2 connectant ol à a et a2 à doivent être choisis (avec nA = 2 bords sortant de A) comme suit [Math.15[ E -E x. ma w tri U A S , _ 37. 2 e il 4 - P4 P [0111] Les paramètres de pondération des opérateurs sigmoïdes 2 connectant n à 131 et o3 à 131 (avec [Math.16] n 2 I31 [0112] les bords sortant de B1 et [Math.17[ PB1 [0113] la probabilité dc propagation d'erreurs de BI jusqu'à chacun de A et S3) doit être choisie comme suit [Math.18[ 141A, = w53+81 = 2 - E rn a N. Emax [0114] et les paramètres de pondération des opérateurs sigmoïdes 2 connectant n à 132 et o4 à 132 (avec [Math.19] n13,= 2 [0115] les bords sortants de B2 et [Math.20] P B 2 [0116] la probabilité dc propagation d'erreurs de B2 jusqu'à chacun de A et S4) doit être choisie comme suit [Math.21] W = W = 2 - Ern if A B 7 R2 - PB 19 [0117] dans lequel [Math.22] PA [Math.22] B et IMath.22I PB? [0118] sont les probabilités de propagation 20 déterminées par les règles de propagation d'erreurs 101. Les nombres [Math.23] n,4 [Math.23] et [Math.23] rB2 [0119] sont le nombre de bords sortant des sommets A, B1 et B2 dans le modèle de pro- pagation d'erreurs 1. Emax est choisi heuristiquement 71 de sorte que [Math.24] S (E maN) =2 0.998 [0120] Les valeurs 4 du biais des opérateurs de somme 01, o2, o3 et o4 sont déterminées selon les règles d'attribution de probabilité 80 en fonction de l'état d'alerte des capteurs Si, S2, 53 et 54. La valeur du biais de l'opérateur de somme a est réglée sur [Math.25] b A = -E ma, 1T [0121] dans lequel [Math.26] e , [0122] est la ième entrée de l'opérateur de somme a lorsque l'état d'alerte de chacun des capteurs SI, S2, S3 et S4 est silencieux. De la manière similaire, les valeurs de polarisation de BI et B2 sont déterminées comme [Math.27] bB ElTlaN ] [Math.28] b = - t,2 1 = leB i,FF [0123] dans lequel [Math.29] e Bi, FF [0124] et [Math.30] eB2,i,FF [0125] sont les ième entrées des opérateurs de somme sur [il et p2 lorsque l'état d'alerte des deux capteurs 51, 52, S3 et 54 est silencieux. (Les valeurs de polarisation sont calculées dans l'ordre topologique inverse du graphique de propagation d'erreurs l', c'est à dire, [Math .3 1[ ~Bi et IMath.311 b132 [0126] sont calculés après bA comme suit [Math.32] Bi, i, [0127] et [Math.33] e B7,1, FE [0128] dépend de bA.) [0129] Dans un mode de réalisation de l'invention utilisant un réseau neuronal 72, le réseau neuronal est construit à partir du modèle de propagation d'erreurs I. [0130] En tant que première étape du processus, une unité de traitement pour chaque sommet et un opérateur de pondération pour chaque bord du graphique de propagation d'erreurs l' sont créés. Il faut tenir compte, par exemple du graphique de propagation d'erreurs de la Fig. 4, indiquant qu'une erreur provenant du composant Bi peut se propager jusqu'au capteur S4 et au composant A ; une erreur provenant du composant B2 peut se propager jusqu'au capteur S3 et au composant A ; et l'erreur provenant du composant peut se propager jusqu'aux capteurs SI et 52. Cette structure e=1 21 est [-nappée sur un réseau neuronal comme suit : [0131] Pour chacun des sommets Bl, B2, A, Si. S2, S3 et S4 une unité de traitement 12 (appelé pl, (32, a, al, o2, n3 et o4 respectivement) est créé. Pour chacun des bords, un opérateur de pondération 13 est créé. Les unités de traitement al, a2, o3 et a4 représentant les capteurs n'ont aucune entrée. La sortie de chacun d'entre eux est connectée à l'entrée d'un opérateur de pondération 13. Les sorties des opérateurs de pondération connectées à ol et o2 sont chacune connectées à une entrée de l'unité de traitement a. Les sorties des opérateurs de pondération 13 connectées à o3 et o4 sont chacune connectées à une entrée des unités de traitement pl et p2 respectivement. La sortie de l'unité de traitement a est connectée aux entrées des opérateurs de pondération 13 créés pour les bords entrant dans A. La sortie de chacun de ces opérateurs sigmoïdes 2 est connectée à une entrée des unités de traitement pl et p2. [0132] Les paramètres du réseau neuronal 70 (c.-à-d. ses valeurs de pondération et les valeurs 4 du biais) sont déterminés à partir du graphique de propagation d'erreurs l' du modèle de propagation d'erreurs 1, les probabilités de propagation d'erreurs 20, les règles d'attribution de probabilité 80 et les probabilités de défaillance préalable des divers types de composants 81. [0133] Pour un exemple de détermination des valeurs du paramètre de pondération des opérateurs de pondération 13, il faut tenir compte du graphique de propagation d'erreurs simple l' de la Fig. 4 et du réseau neuronal 14 dans lequel il est converti. Nous utilisons les notations suivantes pour cet exemple : [Math.34] A. SI [Math.34] 1, S2 [Math.34] B1 33 [Math.34] 4 IMath.341 PB.), S4 et [Math.34] oz, A 101341 sont les probabilités de propagation d'erreurs de A à SI, de A à S2, de BI à 53, de BI à A, de B2 à S4 et de B2 à A. I Math.351 Qs, [Math.35] Qs2 [Math.35] Q, et Math.351 (2,4 [0135] sont les probabilités antérieures de Sl, S2, S3 et S4 permettant d'observer de manière erronée un situation de panne, même si tous les composants surveillés fonctionnent correctement (déterminés à partir des connaissances d'expert 22). IMath.361 Qt [Math.36] QB, et [Math.36] QB 101361 sont la probabilité antérieure 81 des composants A, BI et B2 en état (l'erreur (déterminée à partir des statistiques de fiabilité 23 comme le temps moyen entre les dé- faillances et le temps moyen pour récupérer ou les connaissances d'expert 22). [0137] Grâce à ces notations, les poids du réseau neuronal sont [Math.37] (1-Q' ) =loge ( A, SI) 23 [Math.38] P s.,) - ( - Q ) w = log s..>, A 1 - PA, sj - Q s2 IMath.391 PEI, A -( 1 - Q24 ) wA =log 2 (1-P14) - 2/ [Math.40] PB1, - ( 1 - Q s ws,r 1 g ( 1 - P .), 2 FL ) Q S3 - [Math.41] Q) PB2 - - 2 , A WA 2 = log2 QA ( - P 132. A ) - 2 [Math.421 ' P B2, S4- ( 1 - 14's4, H2 = log 4 Q ) ") (1 - P s4) I Q [0138] Les valeurs 4 de polarisation des opérateurs de somme oh a2, 03 et o4 sont dé- terminées selon les règles d'attribution de probabilité 80 en fonction de l'état d'alerte des capteurs Si, S2, S3 et S4. Les valeurs 4 du biais des unités de traitement a, 131 et [32 sont déterminées comme suit [Ma th.43] Q N.4 =10g2 _ ± 11_ 110g2 1 - P , ,s, 1 - Q 9, [Math.44] 1 - P + log. _ 41' S3 h = log, _ Q Q B1 1 P .1 2 - 2 93 IMalh.451 - - h'2 = log, _(12QI32 + log2 1 Pat ± log, 1 1 _ P s4 B2 - 1 24 [0139] En calculant la structure 72 et les paramètres 70 du réseau neuronal ou du réseau d'opérateurs, un réseau d'opérateurs paramétré 73 est obtenu. [0140] Le réseau d'opérateurs paramétré 73 est utilisé pour l'analyse de la cause profonde de la manière suivante. [0141] Lorsque le système de surveillance 9 reçoit des messages d'erreur d'une pluralité de capteurs, le biais des opérateurs mappé sur les capteurs émetteurs est réglé sur la valeur de probabilité d'alerte, déterminée par les règles d'attribution de probabilité 80 applicables aux types de capteurs émetteurs, et les opérateurs prenants directement ou indirectement l'entrée provenant des opérateurs nappés sur les capteurs émetteurs sont réévalués dans l'ordre topologique inverse du graphique de propagation d'erreurs 1'. De cette manière, les changements induits par la réception de messages d'erreur sont envoyés en cascade dans l'intégralité du réseau d'opérateurs. [0142] Après la propagation des changements dans le réseau d'opérateurs, une estimation des probabilités marginales d'erreurs présentes sur les composants de réseau 8 est obtenue. [0143] Si le mode de réalisation [nappe les sommets du graphique de propagation d'erreurs sur les opérateurs de somme, alors l'estimation est obtenue par la [Math.46] P(erreur dans le composant) 101441 formule, E étant la sortie de l'opérateur de somme 101451 Si le mode de réalisation mappe les sommets du modèle de propagation d'erreurs sur les unités de traitement (le mode de réalisation du réseau neuronal de la Fig. 4), alors la sortie de l'unité traitement est utilisée comme une estimation de la probabilité marginale d'erreur dans le composant mappé sur l'unité. 101461 Une fois que les estimations de la probabilité marginale d'erreurs dans les composants sont connues, les composants sont classés selon leurs estimations et ceux qui sont en tête de liste sont émis comme des candidats de cause profonde des messages d'erreur. [0147] Un diagramme de flux schématique d'une mise en oeuvre du procédé de déter- mination d'une cause profonde des erreurs dans un réseau informatique est illustré par la Fig. 5. [0148] Dans une première activité II, les règles de propagation d'erreurs et d'attribution de probabilité et les probabilités de défaillance antérieures des différents types de composants de réseau 8 sont identifiées par des experts 22 ou par des expériences 21. [0149] Dans une deuxième activité 12, le modèle de propagation d'erreurs 1 est construit en appliquant les règles des informations de topologie sur le réseau informatique 100. [0150] Lc graphique de propagation d'erreurs 1' du modèle de propagation d'erreurs I est 1 1 + 2 ensuite nappé sur un réseau neuronal 14 ou un réseau d'opérateurs de calcul 7 comprenant des opérateurs de somme (3) et des opérateurs sigmoïdes (2) dans une activité 13. [0151] Dans la prochaine activité 14, une pluralité de messages d'erreur est reçue par le système de surveillance 9 et les valeurs 4 du biais des opérateurs [nappés sur les capteurs émetteurs sont réglées sur une valeur de probabilité d'alerte, comme prescrit par les règles d'attribution de probabilité. [0152] Par la suite, les calculs définis par le réseau neuronal 14 ou le réseau d'opérateurs 7 sont exécutées dans l'activité 15. [0153] Dans la sixième activité 16, les opérateurs de somme 3 ou les unités de traitement 12 sont classés par leur sortie et les composants de réseau 8 associés aux éléments supérieurs sont émis comme candidats de cause profonde 30. [0154] Dans une septième activité 17, un opérateur de réseau humain démarre un opérateur gestionnaire d'erreurs, inspecte le composant de réseau identifié comme candidat pour la cause profonde (30), redémarre ou échange le composant de réseau ou initie une routine de basculement. 26 [Revendication 1] [Revendication 2] REVENDICATIONSUn procédé de détermination d'une cause profonde (11) d'une pluralité d'erreurs simultanées dans un réseau informatique (100), le procédé comprenant : la création d'un modèle de propagation d'erreurs basé sur les interdépendances d'une pluralité de composants de réseau (8) du réseau informatique ; le mappage du modèle de propagation d'erreurs (1) sur un réseau neuronal (7) ou sur un réseau d'opérateurs de calcul (14) comprenant des opérateurs de somme (3) et des opérateurs sigmoïdes (2) ; la réception d'une pluralité de messages d'erreur (5) générés par un système de surveillance (9) indiquant la défaillance activée ; l'analyse des messages d'erreur (5) basée sur le modèle de propagation d'erreurs sous-jacent (1) utilisant le réseau neuronal (7) ou le réseau d'opérateurs (14) qui comprend des opérateurs de somme (3) et des opérateurs sigmoïdes (2), dans laquelle la probabilité (20) qu'une erreur se propage jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants de réseau dont dépend le composant de réseau dépendant et la probabilité que le système de surveillance (9) détecte l'erreur et émette des messages d'erreur sont prises en compte dans l'analyse, la probabilité (20) qu'une erreur se propage jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants réseau dont dépend le composant de réseau dépendant étant déterminée par au moins l'une des (i) expériences (21) et (ii) connaissances d'expert (22) ; la détermination, par l'analyse, de candidats de défaillance probable de cause profonde (30) ; l'émission des candidats déterminés pour la cause profonde (30). Le procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle de propagation d'erreurs (1) est construit à partir des informations de topologie (102) du réseau informatique (100) et des règles de propagation d'erreurs (101) applicables aux composants de réseau informatique et dans lequel le modèle de propagation d'erreur (1) comprend un graphique de propagation d'erreurs (1'), étant un graphique orienté comprenant des sommets et des bords orientés, et le système de surveillance (9) comprend une pluralité de capteurs (S1 ...S5), dans lequel chaque composant de réseau (8) et chaque capteur (S1...S5) du système de surveillance (9) sont représentés par un sommet du graphique de pro- 27 [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] [Revendication 6] pagation d'erreurs (1') et chaque bord orienté du graphique indique que la présence d'une erreur dans le composant de réseau (8) représentée par un sommet au niveau de l'arrière du bord implique la présence d'une erreur ou la violation des conditions surveillées par un capteur dans un autre composant de réseau (8) avec une certaine probabilité de propagation, dans lequel le composant de réseau (8) ou le capteur est représenté par un sommet au niveau de la tête du bord. Le procédé selon les revendications 1 ou 2, dans lequel les paramètres du réseau neuronal ou du réseau d'opérateurs comprenant des opérateurs de somme (3) et des opérateurs sigmoïdes (2) sont déterminés sur la hase de (i) la probabilité (20) que l'erreur se propage en réalité jusqu'à un composant ou un capteur dépendant et qu'un message d'erreur (5) soit en réalité émis par un capteur du système de surveillance (9) dans le cas d'une erreur présente dans un composant de réseau (8) et (i i) les heuristiques (71). Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le réseau neuronal (7) ou le réseau d'opérateurs comprenant des opérateurs de somme (3) et des opérateurs sigmoïdes (2), reçoit des messages d'erreur (5) du système de surveillance (9) traduit en nombres réels comme une entrée, dans lequel les messages d'erreur (5) sont émis par les capteurs (S1...S5). Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel les opérateurs sigmoïdes (2) couplent un potentiel d'entrée à un potentiel de sortie par une fonction sigmoïde montante monotone (2'). Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le réseau d'opérateurs comprenant des opérateurs de somme (3) et des opérateurs sigmoïdes (2), est construit en créant un opérateur de somme (3) pour chaque sommet et en créant un opérateur sigmoïde (2) pour chaque bord du modèle de propagation d'erreurs et en connectant l'entrée de chaque opérateur sigmoïde (2) à une sortie de l'opérateur de somme (3) créée pour le sommet au niveau de la tête du bord pour lequel l'opérateur sigmoïde (2) se tient, et en connectant la sortie de chaque opérateur sigmoïde (2) à une entrée de l'opérateur de somme (3) créé pour le sommer au niveau de l'arrière du bord, dans lequel l'opérateur de somme (3) fonctionne en ajoutant des nombres réels présentés à ses entrées plus une valeur du biais et en présentant le résultat à sa sortie et dans lequel l'opérateur sigmoïde (2) fonctionne en appliquant une fonction sigmoïde (2') sur un nombre réel présenté sur 28 [Revendication 7] son entrée et présentant le résultat sur la sortie de l'opérateur sigmoïde (2). [Revendication 8] Le procédé selon la revendication 6, dans lequel pour un modèle de propagation d'erreurs définissant la même probabilité de proagation pour chaque bord sortant d'un sommet donné, le biais et la fonction sigmoïde (2') sont choisis, de sorte que dans un état exempt d'erreurs du réseau informatique, la fonction d'activation soit à sa limite inférieure et passe de sa limite inférieure à sa limite supérieure déjà après l'activation du nombre d'entrées qui peuvent être attendues des probabilités de propagation des bords sortants. Le procédé selon la revendication 7, dans lequel pour un modèle de propagation d'erreurs définissant la même probabilité de propagation P pour chaque bord sortant d'un sommet donné et dans lequel la fonction sigmoïde (2') est définie par [Math 47] [Revendication 9] - E [Math 48] S (E log2 1 +w2 2 2 ±2 E E ni cl X dans lequel n est le nombre de bords à travers = 2 - n lesquels l'erreur se propage, dans lequel E est une valeur d'entrée de l'opérateur sigmoïde et dans lequel P est ladite probabilité de propagation pour chaque bord sortant d'un sommet donné et. Emax est un facteur heuristique pour mettre à l'échelle la fonction sigmoïde, déterminée de sorte que [Math 49] S(E max)iw = 2 0.998 Le procédé selon l'une quelconque des revendications 6 à 8, dans lequel la valeur du biais b est définie par : [Math 50] b - E - n _ e dans lequel E est un facteur heu- ristique et [Math 51] e i FF est la ième entrée de l'additionneur (3) à condition que le réseau informatique soit exempt d'erreurs et que la valeur du biais de tous les opérateurs de somme alimentant directement ou indirectement l'opérateur de somme actuel soient déterminés par cette règle. 29 [Revendication 10] [Revendication 11] [Revendication 12] Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le réseau neuronal est construit en créant un unité de traitement (12) pour chaque sommet et en créant un opérateur de pondération (13) pour chaque bord du modèle de propagation d'erreurs et en connectant l'entrée de chaque opérateur de pondération (13) à une sortie de l'unité de traitement (12) créée pour le sommet au niveau de la tête du bord pour lequel l'opérateur de pondération (13) se tient, et en connectant la sortie de chaque opérateur de pondération (13) à une entrée de l'unité de traitement (12) créée pour le sommet au niveau de l'arrière du bord, dans lequel l'unité de traitement (12) fonctionne en ajoutant les nombres réels présentés à ses entrées plus une valeur du biais et en appliquant à la somme une fonction sigmoïde (2') de sorte que la différence entre les limites supérieure et inférieure de la fonction sigmoïde (2') est 1 présentant le résultat à sa sortie et dans lequel l'opérateur de pondération (13) fonctionne en multipliant le nombre réel présenté sur son entrée avec un paramètre de pondération constant et en présentant le résultat à sa sortie. Le procédé selon la revendication 10, dans lequel la fonction sigmoïde (2') de l'unité de traitement est définie par une fonction logistique avec la sortie de l'additionneur comme entrée. Le procédé selon la revendication 10 à 11, dans lequel la valeur du biais b est définie par : [Math 52] b log Po 1 - P, dans lequel PO est la 1_ Pa ± _ 'log, 1- nit [Revendication 13] probabilité antérieure du composant ou capteur mappé sur le sommet étant en état d'erreur, n est le nombre de bords sortant dans le sommet associé à l'unité de traitement ; Pi est la probabilité de propagation de l'erreur via le ième bord sortant du sommet ; Qi est la probabilité antérieure d'une erreur présente sur le composant mappé sur le sommet au niveau de la tête du ième bord sortant du sommet associé à l'unité de traitement ; ni est le nombre de bords entrants au niveau du sommet au niveau du ième bord sortant. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 12, dans lequel le paramètre de pondération constant se base sur la probabilité qu'il n'existe aucune erreur antérieure présente au niveau du composant 30 [Revendication 14] [Revendication 15] [Revendication 16] mappé sur le sommet au niveau de la tête du ième bord sortant ou qu'une erreur se propage via le [âme bord sortant du sommet diminué de la probabilité qu'il existe une erreur présente au niveau du composant mappé sur le sommet au niveau de la tête du ième bord sortant ou que l'erreur ne se propage pas via le ième bord sortant du sommet. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 13, dans lequel le paramètre de pondération est défini par : [Math 53] Qi dans lequel les significations de , Fig.( - w = log 2 ( 1 -Pi). n , Q et n , sont définies comme la revendication 11. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 14, dans lequel les valeurs des unités de traitement (12) sont triées par valeurs de sortie descendantes et affichées, les unités de traitement (12) avec les valeurs de sortie les plus élevées étant les candidates pour la cause profonde (30) et dans lequel la sortie des candidats déterminés pour la cause profonde (30) amène un opérateur de réseau à démarrer un opérateur gestionnaire d'erreurs, à inspecter le composant de réseau identifié comme candidat pour la cause profonde (30), à redémarrer ou à échanger le composant de réseau, ou à initier une fonction de basculement. Un réseau informatique, le réseau informatique comprenant : au moins deux composants de réseau (8), un système de surveillance pour identifier une défaillance dans le réseau informatique (100) ; un moteur d'inférence (10) pour déterminer une cause profonde (11) d'une défaillance dans un réseau informatique, le moteur d'inférence (10) étant programmé pour créer un modèle de propagation d'erreurs basé sur les interdépendances d'une pluralité de composants de réseau (8) du réseau informatique ; mapper le modèle de propagation d'erreurs (1) sur un réseau neuronal (2) ou sur un réseau d'opérateurs de calcul (14) comprenant des opérateurs de somme (3) et des opérateurs sigmoïdes (2) ; recevoir une pluralité de messages d'erreur (5) générés par un système de surveillance (9) indiquant la défaillance ; analyser les messages d'erreur (5) basés sur le modèle de propagation d'erreurs sous-jacent (1) utilisant le réseau neuronal (7) ou le réseau 31 [Revendication 17] d'opérateurs (14) qui comprend des opérateurs de somme (3) et des opérateurs sigmoïdes (2), dans lequelle la probabilité (20) qu'une erreur se propage en réalité jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants dc réseau dont dépend le composant de réseau dépendant et la probabilité que le système de surveillance (9) détecte en réalité l'erreur et émette des messages d'erreur sont prises en compte dans l'analyse, la probabilité (20) qu'une erreur se propage jusqu'à un composant de réseau dépendant à partir d'autres composants réseau dont dépend le composant de réseau dépendant, étant déterminée par au moins l'une des (i) expériences (21) et (ii) connaissances d'experts (22) déterminer, par l'analyse, les candidats de défaillance probable dc cause profonde (30) ; livrer en sortie les candidats déterminés pour la cause profonde (30). Le réseau informatique selon la revendication 16, comprenant un moteur d'inférence étant programmé pour effectuer l'une quelconque des activités des revendications 2 à 15.