СПОСОБ МОНИТОРИНГА КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ

1. Способ мониторинга компьютерной системы, в котором аккумулируют события, описывающие поведение компьютерной системы, разделяют события на группы по их типу и анализируют события для определения причин необычного поведения и/или проблемы в работе системы, отличающийся тем, что анализируют события, выполняя следующие операции:
кластеризуют события из каждой группы событий в набор кластеров, при этом вычисляют сходство между событиями применяя метрику сходства;
определяют кластеры, которые описывают ненормальное поведение или проблемы в работе системы, при этом используют следующее правило: если событие в кластере, содержит информацию о том, что функция системы возвратила неверное значение, тогда такой кластер считают кластером, который описывает ненормальное поведение или проблемы в работе системы;
определяют причины ненормального поведения или проблем в работе системы, при этом определяют стабильные компоненты событий в каждом кластере, которые описывают ненормальное поведение или проблемы в работе системы: для i-го аргумента каждого события вычисляют среднее сходство M(i) с другими событиями и дисперсию σ(i); считают аргумент стабильным, если дисперсия сходства в кластере находится в интервале [M(i)-σ(i), M(i)+σ(i)];
отображают кластеры и отмечают причины ненормального поведения или проблем в работе системы для пользователя.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что вычисляют сходство между событиями, применяя метрику сходства, используя при этом коэффициент Дайса и набор предельных значений для каждого типа аргумента событий: два аргумента разных событий считают сходными, если значение коэффициента Дайса для этих аргументов больше, чем предельное значение для данного типа аргумента; два события считают сходными, если сходны все аргументы этих событий, а также возвращаемые события; новое событие заносят в кластер, если это событие сходно, хотя бы с одним событием из кластера.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что отображают кластеры и отмечают причины ненормального поведения или проблем в работе системы для пользователя, при этом части каждого события в кластере, которые приводят к ошибке, выделяют цветом.