СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТОЯНИЯ СЕТЕВОГО УСТРОЙСТВА
METHOD AND DEVICE FOR DETERMINATION OF STATE OF NETWORK DEVICE

Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее раскрытие относится к области технологий связи и, в частности, к способу и устройству для определения состояния сетевого устройства.
Уровень техники
С непрерывным развитием технологий связи увеличивается сложность сетевой системы и затраты на обслуживание, связанные с надежностью сетевых устройств. Следовательно, с целью снижения относительно высоких затрат, поскольку сетевое устройство обслуживается после возникновения неисправности, может быть использован способ предупреждения при возникновении потенциальной неисправности сетевого устройства. Другими словами, при потенциальной возможности неисправности может быть направлено предупреждение. Следовательно, важно отслеживать состояние сетевого устройства.
В настоящее время при эксплуатации и техническом обслуживании существующей сетевой системы обычно устанавливается система пороговых аварийных сигналов для данных о рабочих характеристиках сетевого устройства, и состояние устройства в сети отслеживается путем установки различных диапазонов пороговых значений. В частности, текущее состояние сетевого устройства определяется в конкретный момент времени путем определения состояния, соответствующего указанному диапазону пороговых значений, которому принадлежит значение указателя данных о рабочих характеристиках сетевого устройства.
Однако, на практике, например, когда работает сетевое устройство, которое находится в состоянии потенциальной неисправности, сетевое устройство может находиться в нормальном рабочем состоянии в данный момент и может находиться в состоянии потенциальной неисправности в другой момент. Следовательно, очевидно, что в вышеупомянутом способе для сетевого устройства с потенциальной неисправностью, если только можно определить, что сетевое устройство работает нормально, когда сетевое устройство находится в нормальном рабочем состоянии, невозможно определить, что сетевое устройство имеет потенциальную неисправность и, следовательно, предупреждение возникновения потенциальной неисправности отсутствует. Следовательно, точность определения состояния сетевого устройства в вышеупомянутом способе является относительно низкой.
Раскрытие сущности изобретения
Настоящее раскрытие обеспечивает способ и устройство для определения состояния сетевого устройства для решения технической задачи предшествующего уровня техники, заключающейся в относительно низкой точности определения состояния сетевого устройства.
Согласно первому аспекту, настоящее раскрытие обеспечивает способ определения состояния сетевого устройства, включающий в себя:
получение устройством анализа предупреждений множества фрагментов целевых данных ключевого индикатора производительности KPI (key performance indicators, KPI) сетевого устройства в пределах заданной продолжительности; получение устройством анализа предупреждений множества фрагментов информации признака; обработку устройством анализа предупреждений множества фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака для генерирования элемента, соответствующего каждому фрагменту информации признака; и формирование устройством анализа предупреждений вектора признаков с использованием сгенерированных элементов, соответствующих множеству фрагментов информации признака, и анализ вектора признаков на основании заданной модели анализа предупреждений для определения состояния сетевого устройства, где фрагмент информации признака используется для представления способа вычисления элемента, который находится в векторе признаков и соответствует информации признака.
В вышеизложенном способе состояние сетевого устройства определяется путем анализа множества фрагментов целевых данных KPI в период времени, вместо использования только данных в данный момент. Это повышает точность определения состояния сетевого устройства, чтобы уменьшить вероятность пропуска предупреждения.
В возможной реализации перед анализом вектора признаков на основании заданной модели анализа предупреждений устройству для анализа предупреждений необходимо сгенерировать модель анализа предупреждений. Конкретный способ может быть следующим: устройство анализа предупреждений получает выборки векторов признаков, соответствующих различным состояниям сетевого устройства, и выполняет обработку логистической регрессии для каждого состояния и выборки вектора признака, соответствующих состоянию сетевого устройства, для получения модели анализа предупреждений.
Согласно вышеизложенному способу, устройство анализа предупреждений может генерировать модель анализа предупреждений, так что устройство анализа предупреждений впоследствии определяет состояние сетевого устройства на основании модели анализа предупреждений.
В возможной реализации устройство анализа предупреждений анализирует вектор признаков на основании заданной модели анализа предупреждений для определения состояния сетевого устройства. Конкретный способ может быть следующим: устройство для анализа предупреждений анализирует вектор признаков на основании модели анализа предупреждений для определения вероятности каждого состояния сетевого устройства, и умножает каждую вероятность на заданное опорное значение состояния, соответствующего вероятности, для получения множества произведений; и устройство для анализа предупреждений добавляет множество произведений для получения значения указания состояния, определяет заданный диапазон значений индикации, к которому принадлежит значение индикации состояния, и использует состояние, соответствующее заданному диапазону значений указания, в качестве состояния сетевого устройства.
Согласно вышеизложенному способу, устройство анализа предупреждений может точно определять состояние сетевого устройства, так что сетевое устройство впоследствии обслуживается на основании состояния сетевого устройства.
В возможной реализации устройство для анализа предупреждений получает множество фрагментов целевых данных KPI сетевого устройства в пределах заданной продолжительности. Конкретный способ может быть следующим: устройство анализа предупреждений принимает данные KPI, которые относятся к сетевому устройству и которые непрерывно передаются устройством управления сетью, и получает множество фрагментов целевых данных KPI в пределах заданной продолжительности из принятых данных KPI.
Согласно вышеизложенному способу, посредством выполнения анализа предупреждений можно получить множество фрагментов целевых данных KPI в пределах заданной продолжительности на основании фактического требования, так что устройство анализа предупреждений впоследствии определяет вектор признаков на основании множества фрагментов данных KPI.
В возможной реализации сетевое устройство может быть, но не ограничено этим, устройством мультиплексирования с разделением по длине волны, маршрутизатором, устройством пакетной транспортной сети и т.п. Таким образом, устройство анализа предупреждений может определять состояния множества сетевых устройств для соответствующего обслуживания различных сетевых устройств.
В возможной реализации, после определения состояния сетевого устройства, устройство для анализа предупреждений может отображать результат определенного состояния сетевого устройства пользователю с использованием устройства визуального отображения, чтобы пользователь мог точно идентифицировать текущее состояние сетевого устройства и, соответственно, обслуживать в зависимости от состояния сетевого устройства.
Согласно второму аспекту, настоящее раскрытие дополнительно обеспечивает устройство анализа предупреждений, причем устройство анализа предупреждений имеет функцию реализации устройства анализа предупреждений в вышеупомянутом примере способа. Функция может быть реализована аппаратным обеспечением или может быть реализована аппаратным обеспечением, выполняющим соответствующее программное обеспечение. Аппаратное обеспечение или программное обеспечение включает в себя один или более модулей, соответствующих вышеуказанным функциям.
В возможной реализации структура устройства анализа предупреждений включает в себя блок получения и блок обработки. Эти блоки могут выполнять соответствующие функции в приведенном выше примере способа. Подробные сведения см. в подробных описаниях в примере способа. Подробности здесь снова не описываются.
В возможной реализации структура устройства анализа предупреждений включает в себя память и процессор. В качестве варианта, устройство анализа предупреждений дополнительно включает в себя интерфейс связи. Интерфейс связи выполнен с возможностью устанавливать связь и обеспечивать взаимодействие с другим устройством в сетевой системе. Процессор выполнен с возможностью поддерживать устройство анализа предупреждений для выполнения соответствующих функций в вышеупомянутом способе. Память соединена с процессором и в памяти хранятся программные инструкции и данные, необходимые устройству анализа предупреждений.
Согласно третьему аспекту настоящее раскрытие дополнительно обеспечивает сетевую систему, где сетевая система включает в себя уровень сетевого устройства, уровень сетевого управления, уровень анализа предупреждений и уровень визуального отображения и, в частности, включает в себя устройство для анализа предупреждений, сетевое устройство, устройство управления сетью и устройство визуального отображения, упомянутые в предшествующих реализациях.
Согласно четвертому аспекту, настоящее раскрытие дополнительно обеспечивает компьютерный носитель данных, где компьютерный носитель данных хранит выполняемые компьютером инструкции, и когда компьютер выполняет инструкции, выполняемые компьютером, компьютер выполняет любой из вышеизложенных способов.
Согласно пятому аспекту, настоящее раскрытие дополнительно обеспечивает компьютерный программный продукт, включающий в себя инструкции. Когда компьютерный программный продукт исполняется компьютером, компьютер может выполнять любой из вышеупомянутых способов.
Согласно шестому аспекту, настоящее раскрытие дополнительно обеспечивает микросхему. Микросхема подключена к памяти и выполнена с возможностью считывать и выполнять программные инструкции, хранящиеся в памяти, для реализации любого из вышеупомянутых способов.
Краткое описание чертежей
Фиг. 1 является схемой архитектуры сетевой системы согласно настоящему изобретению;
Фиг. 2 является блок-схемой алгоритма способа определения состояния сетевого устройства в соответствии с настоящим изобретением;
Фиг. 3 является схемой удаления точки исключения из коэффициента битовых ошибок до коррекции в соответствии с настоящим изобретением;
Фиг. 4 является схемой процесса генерирования модели анализа предупреждений согласно настоящему изобретению;
Фиг. 5 является схемой устройства анализа предупреждений согласно настоящему изобретению; и
Фиг. 6 является схемой устройства анализа предупреждений в соответствии с настоящим изобретением.
Осуществление изобретения
Нижеследующее дополнительно подробно описывает настоящее раскрытие со ссылкой на прилагаемые чертежи.
Варианты осуществления настоящего изобретения предоставляют способ и устройство для определения состояния сетевого устройства для решения технической задачи предшествующего уровня техники, заключающуюся в относительно низкой точности определения состояния сетевого устройства. Способ и устройство по настоящему изобретению основаны на одной и той же изобретательской концепции. Принципы решения технической задачи в способе и устройстве схожи. Поэтому для реализации устройства и способа могут быть сделаны взаимные ссылки, и детали повторяющихся фрагментов снова не описываются.
С целью оказания помощи специалисту в данной области техники далее описаны некоторые термины в настоящем изобретении.
(1) Сетевое устройство является устройством, которое обеспечивает пользователю бизнес-услуги. Сетевое устройство может иметь множество состояний, например, нормальное рабочее состояние, состояние низкого риска, состояние высокого риска и состояние отказа. Состояние низкого риска и состояние высокого риска можно рассматривать как состояние потенциальной неисправности. Сетевое устройство может быть, но этим не ограничивается, устройством мультиплексирования с разделением по длине волны, маршрутизатором, устройством пакетной транспортной сети и т.п.
(2) Устройство анализа предупреждений является устройством, которое определяет состояние сетевого устройства путем анализа данных KPI сетевого устройства. Устройство для анализа предупреждений может быть сервером или кластером, включающим в себя множество серверов.
(3) Устройство управления сетью является устройством, выполненным с возможностью сбора данных KPI сетевого устройства и передачи собранных данных KPI в устройство анализа предупреждений.
(4) Данные KPI являются данными, используемые для представления рабочих характеристик сетевого устройства, и разные сетевые устройства имеют разные данные KPI.
(5) «Множество», относящееся к вариантам осуществления настоящего изобретения, означает два или более.
С целью более четкого описания технических решений в вариантах осуществления настоящего изобретения, нижеследующее подробно описывает со ссылкой на сопроводительные чертежи способ и устройство для определения состояния сетевого устройства, которые предоставлены в вариантах осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 1 показывает архитектуру возможной сетевой системы, к которой применим способ определения состояния сетевого устройства согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Архитектура сетевой системы включает в себя уровень сетевого устройства, уровень управления сетью, уровень анализа предупреждений и уровень визуального отображения.
Уровень сетевого устройства включает в себя множество сетевых устройств, которые предоставляют различные бизнес-услуги для пользователя. Например, уровень сетевого устройства может включать в себя сетевое устройство, такое как устройство мультиплексирования с разделением по длине волны, маршрутизатор или сетевое устройство пакетной передачи.
Уровень управления сетью включает в себя множество устройств управления сетью, выполненных с возможностью сбора данных KPI любого сетевого устройства на уровне сетевого устройства и передачи собранных данных KPI на уровень анализа предупреждений, так что устройство для анализа предупреждений на уровне анализа предупреждений анализирует данные KPI, чтобы определить состояние сетевого устройства. Уровень управления сетью может собирать данные KPI сетевого устройства с уровня сетевого устройства с использованием обобщенной архитектуры брокера объектных запросов (common object request broker architecture, CORBA) северного интерфейса. Затем уровень управления сетью может отправлять собранные данные KPI сетевого устройства на уровень анализа предупреждений, используя протокол передачи файлов (file transfer protocol, FTP).
Уровень анализа предупреждений включает в себя устройство анализа предупреждений, и устройство для анализа предупреждений может быть одним сервером или кластером, включающим в себя множество серверов. Устройство анализа предупреждений на уровне анализа предупреждений определяет состояние соответствующего сетевого устройства путем анализа данных KPI, переданных на уровне управления сетью, и отображает определенное состояние сетевого устройства для пользователя, используя уровень визуального отображения.
Уровень визуального отображения выполнен с возможностью реализации взаимодействия человека с компьютером. Уровень визуального отображения включает в себя, по меньшей мере, одно устройство визуального отображения. Пользователь может идентифицировать, используя состояние любого сетевого устройства, отображаемого, по меньшей мере, одним устройством визуального отображения на уровне визуального отображения, надежность работы сетевого устройства и, соответственно, обслуживать на основании различных состояний сетевого устройства. Например, когда определено, что сетевое устройство находится в состоянии потенциальной неисправности, пользователь может соответствующим образом обслуживать сетевое устройство заранее, чтобы избежать прерывания обслуживания, вызванного неисправностью сетевого устройства. Это может повысить качество обслуживания пользователя.
Способ определения состояния сетевого устройства, предусмотренный в варианте осуществления настоящего изобретения, применим к сетевой системе, показанной на фиг. 1. Как показано на фиг. 2, конкретная процедура способа включает в себя следующие этапы.
Этап 201: устройство анализа предупреждений получает множество фрагментов целевых данных KPI сетевого устройства в пределах заданной продолжительности.
В возможной реализации, когда устройство анализа предупреждений выполняет этап 201, конкретный способ может быть следующим: устройство анализа предупреждений принимает данные KPI, которые относятся к сетевому устройству и которые непрерывно передаются устройством управления сетью, как показано на этапе 200 на фиг. 2. Затем устройство анализа предупреждений получает множество фрагментов данных KPI в пределах заданной продолжительности из принятых данных KPI. В частности, заданная продолжительность может быть заданной продолжительностью до момента, в который устройство для анализа предупреждений каждый раз принимает данные KPI.
Во время конкретной реализации, поскольку существует множество типов сетевых устройств, разные сетевые устройства имеют разные данные KPI, и сетевое устройство может быть любым из устройства мультиплексирования с разделением по длине волны, маршрутизатора, устройства пакетной транспортной сети и тому подобное.
Например, когда сетевое устройство является устройством мультиплексирования с разделением по длине волны, данные KPI устройства мультиплексирования с разделением по длине волны могут представлять собой коэффициент битовых ошибок до коррекции и частоту ошибок по битам после коррекции. Коэффициент битовых ошибок относится к отношению количества битов, в которых возникает битовая ошибка, к общему количеству битов при передаче. В качестве варианта, коэффициент битовых ошибок может быть коэффициентом битовых ошибок до коррекции или коэффициентом битовых ошибок после коррекции.
Алгоритм прямого исправления ошибок (forward error correction, FEC) может обнаруживать количество битовых ошибок и исправлять некоторые ошибки. Следовательно, коэффициент битовых ошибок до использования FEC алгоритма является коэффициентом битовых ошибок до коррекции, и коэффициент битовых ошибок, полученный после использования FEC алгоритма, является коэффициентом битовых ошибок после коррекции.
В частности, коэффициент битовых ошибок может быть представлен параметром целочисленных битовых ошибок. Например, если параметр битовой ошибки равен 6, это означает, что коэффициент битовой ошибки равен 10 в степени –6. Когда коэффициент битовых ошибок равен 0, это означает отсутствие битовых ошибок. Для последующего анализа, когда коэффициент битовых ошибок равен 0, коэффициент битовых ошибок можно представить с помощью параметра 13 битовых ошибок. Другими словами, указывает, что коэффициент битовых ошибок равен 10 в степени –13, и указывает, что коэффициент битовых ошибок близок к 0. Данные KPI других сетевых устройств не перечисляются здесь по одному.
Этап 202: устройство анализа предупреждений получает множество фрагментов информации признака, где любой фрагмент информации признака используется для представления способа вычисления элемента, который находится в векторе признаков и соответствует информации признака.
В частности, устройство для анализа предупреждений предварительно устанавливает для сетевого устройства информацию признака, соответствующую каждому элементу в векторе признаков, необходимого для анализа состояния сетевого устройства. Следовательно, после получения множества фрагментов целевых данных KPI устройство для анализа предупреждений может получить множество фрагментов информации признака, так что устройство для анализа предупреждений может точно выполнить последующий этап 203.
Пример, в котором сетевое устройство является устройством мультиплексирования с разделением по длине волны, все еще используется для описания, и вектор признаков, предварительно установленный устройством для анализа предупреждений для устройства мультиплексирования с разделением по длине волны, последовательно включает в себя количество прерываний обслуживания, худшее значение KPI тенденции ухудшения, наихудшее значение значений отклонения, среднее значение значений отклонения, наихудшее значение порогового значения расстояния и среднее значение порогового значения расстояния. Количество прерываний обслуживания, худшее значение KPI тенденции ухудшения, наихудшее значение значений отклонения, среднее значение значений отклонения, наихудшее значение порогового значения расстояния и среднее значение порогового значения расстояния могут рассматриваться как множество фрагментов информации признака. Таким образом, данные KPI могут быть проанализированы с использованием технологии больших данных для получения соответствующего элемента на основании каждого фрагмента информации признака и, наконец, может быть сформирован вектор признаков, включающий в себя шесть элементов.
Например, способ вычисления, который относится к соответствующему элементу и который может быть представлен каждым фрагментом информации признака, может, в частности, быть следующим: устройство для анализа предупреждений может определять, на основании множества коэффициентов битовых ошибок после коррекции во множестве фрагментов целевых данных KPI устройства мультиплексирования с разделением по длине волны, является ли каждая точка выборки устройства мультиплексирования с разделением по длине волны в пределах заданной продолжительности ошибочной, вычислять количество прерываний обслуживания в пределах заданной продолжительности, и количество прерываний обслуживания может быть положительным целым числом, вычислять значения отклонения, значения тенденции KPI и пороговое значение расстояния каждой точки выборки устройства мультиплексирования с разделением по длине волны в пределах заданной продолжительности на основании множества коэффициентов битовых ошибок до коррекции, вычислять наихудшее значение значений отклонения и среднее значение значений отклонения в пределах заданной продолжительности на основании значений отклонения, вычислять наихудшее значение порогового значения расстояния и среднее значение порогового значения расстояния в пределах заданной продолжительности на основании порогового значения расстояния, и четыре значения признака могут быть положительными действительными числами в [0, 100] и вычислять наихудшее значение KPI тенденции ухудшения в пределах заданной продолжительности на основании KPI значений тенденции. Другими словами, получают наихудшее значение KPI тенденции ухудшения, и наихудшее значение KPI тенденции ухудшения может быть любым действительным числом.
Заданная продолжительность в способе вычисления, представленная каждым фрагментом информации признака, может быть одинаковой, а именно, заданной продолжительностью, или может быть разной продолжительностью, и может, в частности, быть частью заданной продолжительности. Например, заданная продолжительность для получения множества целевых KPIs может составлять 30 дней, заданная продолжительность, относящаяся к количеству прерываний обслуживания, может составлять 30 дней, заданная продолжительность, относящаяся к наихудшему значению значений отклонения, среднее значение значений отклонения, наихудшее значение порогового значения расстояния и среднее значение порогового значения расстояния могут составлять один день, и заданная продолжительность, относящаяся к наихудшему значению KPI тенденции ухудшения, может составлять семь дней. Один день и семь дней являются частью заданной продолжительности 30 дней.
Этап 203: устройство анализа предупреждений обрабатывает множество фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака, чтобы сгенерировать элемент, соответствующий каждому фрагменту информации признака.
В возможной реализации устройство для анализа предупреждений обрабатывает множество фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака, чтобы сгенерировать элемент, соответствующий каждому фрагменту информации признака. В частности, элемент может быть получен на основании способа вычисления элемента, соответствующего информации признака, представленной каждым фрагментом информации признака.
Например, пример, в котором сетевое устройство является устройством мультиплексирования с разделением по длине волны, все еще используется для описания. Со ссылкой на описание этапа 202 процесс получения каждого элемента посредством вычисления конкретно описывается следующим образом:
A. Количество прерываний обслуживания:
Во-первых, устройство для анализа предупреждений определяет, неисправно ли устройство мультиплексирования с разделением по длине волны, используя коэффициент битовых ошибок после коррекции (обозначенный как aft). Неисправность обозначается как f, и способ расчета f может быть показан в следующей формуле 1:
Когда aft равно 13 (другими словами, коэффициент битовых ошибок после коррекции равен 0) и f равно 1, это указывает, что устройство мультиплексирования с разделением по длине волны неисправно. Другими словами, услуга прервана. Когда aft не равно 13 и f равно 0, это указывает на то, что устройство мультиплексирования с разделением по длине волны исправно. Другими словами, услуга не прерывается. В частности, 13, описанное в формуле 2, представляет, что параметр битовой ошибки равен 13, когда коэффициент битовых ошибок после коррекции равен 0.
Затем устройство анализа предупреждений вычисляет количество прерываний обслуживания устройства мультиплексирования с разделением по длине волны в пределах заданной продолжительности (которая может составлять 30 дней) и записывает количество прерываний обслуживания как неисправность. Способ расчета неисправности может быть показан в следующей формуле 2:
B. Наихудшее значение значений отклонения и среднее значение значений отклонения:
В частности, устройство анализа предупреждений может сначала обработать ненормальные значения и шумовые части множества коэффициентов битовых ошибок перед коррекцией устройства мультиплексирования с разделением по длине волны, вычислить стабильные значения множества коэффициентов битовых ошибок перед коррекцией в пределах первой заданной продолжительности (которая может составлять 30 дней), вычислить расстояние между коэффициентом битовой ошибки до коррекции и стабильным значением в текущий момент в реальном времени, определить значения отклонения на основании расстояния и, наконец, вычислить наихудшее значение и среднее значение значений отклонения каждой точки в пределах второй заданной продолжительности (которая может составлять один день). Конкретный процесс расчета может быть следующим:
В частности, устройство для анализа предупреждений может использовать правило трех сигм (sigma, σ) для удаления точек исключения из данных множества коэффициентов битовых ошибок до коррекции. Как показано на фиг. 3, данные коэффициентов битовых ошибок до коррекции, за исключением является точкой исключения. является ожидаемое значение коэффициента битовой ошибки до коррекции. Дополнительно, устройство для анализа предупреждений может удалять шум множества коэффициентов битовых ошибок до коррекции с использованием способа алгебры процессов оценки производительности (performance evaluation process algebra, FEPA), и устройство для анализа предупреждений вычисляет среднее значение множества коэффициентов битовых ошибок до коррекции, полученных после точки исключения, и шум удаляются в пределах заданной продолжительности для получения стабильного значения. Затем устройство для анализа предупреждений вычисляет значения dev отклонения для каждой точки выборки на основании разницы между коэффициентом битовых ошибок до коррекции и стабильным значением каждой точки выборки. В частности, может использоваться следующая формула 3:
В формуле 3, x представляет собой коэффициент битовых ошибок до коррекции для каждой точки выборки и является стабильным значением. Наконец, наихудшее значение dev_min значений отклонения в заданной продолжительности и среднее значение dev_avg значений отклонения вычисляются на основании полученных значений отклонения каждой точки. В частности, могут использоваться соответственно следующие формула 4 и формула 5:
n в формуле 4 и формуле 5 представляет собой количество выборок коэффициента битовых ошибок до коррекции в пределах заданной продолжительности.
C. Наихудшее значение порогового значения расстояния и среднее значение порогового значения расстояния:
В частности, устройство анализа предупреждений конфигурирует пороговое значение коэффициента битовых ошибок до коррекции, которое может поддерживаться устройством мультиплексирования с разделением по длине волны. Когда коэффициент битовых ошибок до коррекции превышает пороговое значение аппаратного признака устройства мультиплексирования с разделением по длине волны, то ближайший коэффициент битовых ошибок до коррекции к пороговому значению аппаратного признака и указывает на более низкую надежность устройства мультиплексирования с разделением по длине волны. В этом случае пороговое значение расстояния S устройства мультиплексирования с разделением по длине волны показано в следующей формуле 6. Когда коэффициент битовых ошибок до коррекции ниже, чем пороговое значение аппаратного признака, то пороговое значение расстояния устройства равно 0, как показано в формуле 6:
В формуле 6, x представляет собой коэффициент битовых ошибок до коррекции, является максимальным значением коэффициента битовых ошибок до коррекции в пределах заданной продолжительности, и v является пороговым значением аппаратного признака.
Затем устройство анализа предупреждений вычисляет наихудшее значение S_min порогового значения расстояния и среднее значение S_avg порогового значения расстояния в пределах заданной продолжительности с использованием следующей формулы 7 и формулы 8 соответственно:
m в формуле 8 и формуле 9 представляет собой количество выборок коэффициента битовых ошибок до коррекции в пределах заданной продолжительности.
D. Наихудшее значение KPI тенденции ухудшения:
В частности, устройство анализа предупреждений выполняет обработку экспоненциально взвешенного скользящего среднего (exponentially weighted moving average, EWMA) данных KPI в пределах заданной продолжительности (которая может составлять семь дней), и затем выполняет обработку линейной аппроксимации для получения наихудшего значения KPI тенденции ухудшения. Наихудшее значение обозначается как наклон.
Согласно вышеизложенному способу, может быть получен элемент, соответствующий каждому фрагменту информации признака, чтобы получить вектор признаков.
Этап 204: устройство анализа предупреждений формирует вектор признаков с использованием сгенерированных элементов, соответствующих множеству фрагментов информации признака, и анализирует вектор признаков на основе заданной модели анализа предупреждений для определения состояния сетевого устройства.
В частности, множество элементов, образующих вектор признаков, может быть получено с использованием этапа 203, и анализ предупреждений может непосредственно формировать вектор признаков с использованием множества элементов. Например, используется пример, в котором сетевое устройство является устройством мультиплексирования с разделением по длине волны. Устройство для анализа предупреждений может формировать вектор признаков T = {fault, slope, dev_avg, dev_min, S_avg, S_min} с использованием элементов fault, slope, dev_avg, dev_min, S_avg и S_min, которые соответствуют множеству фрагментов информации признака, связанных с устройством мультиплексирования с разделением по длине волны и которые получены в предшествующем примере на этапе 203. Кроме того, устройство для анализа предупреждений может анализировать вектор признаков на основании заданной модели анализа предупреждений для определения состояния устройства мультиплексирования с разделением по длине волны.
В возможной реализации перед анализом вектора признаков на основе заданной модели анализа предупреждений устройству для анализа предупреждений дополнительно необходимо сгенерировать модель анализа предупреждений. В частности, процесс, в котором устройство для анализа предупреждений генерирует модель анализа предупреждений, может быть следующим: устройство для анализа предупреждений получает выборки векторов признаков, соответствующие различным состояниям сетевого устройства, и выполняет обработку логистической регрессии для каждого состояния и выборки вектора признаков. соответствующие состоянию, для получения модели анализа предупреждений.
В частности, состояние сетевого устройства может включать в себя нормальное рабочее состояние (которое также может называться работоспособным состоянием), состояние низкого риска, состояние высокого риска и состояние отказа. Например, устройство мультиплексирования с разделением по длине волны используется в качестве примера. Основываясь на эмпирическом значении, можно узнать, что:
Когда устройство мультиплексирования с разделением по длине волны находится в нормальном рабочем состоянии, в соответствующем векторе признаков возникает неисправность в пределах заданной продолжительности. Наихудшее значение значений отклонения и среднее значение значений отклонения, а также наихудшее значение порогового значения расстояния и среднее значение порогового значения расстояния больше 90 и наихудшее значение KPI тенденции ухудшения больше 0. В этом случае вектор признаков, соответствующий нормальному рабочему состоянию, может быть {0, 0,1, 100, 100, 100, 100}.
Когда устройство мультиплексирования с разделением по длине волны находится в состоянии низкого риска, значение соответствующего вектора признаков немного хуже, чем значение вектора признаков, когда устройство мультиплексирования с разделением по длине волны находится в нормальном рабочем состоянии. Например, неисправность не возникает или возникает только одна неисправность в течение заданного времени. Наихудшее значение значений отклонения и среднее значение значений отклонения, а также наихудшее значение порогового значения расстояния и среднее значение порогового значения расстояния меньше 90, но среднее значение значений отклонения и среднее значение порогового значения расстояние больше 70, и худшее значение KPI тенденции ухудшения не является отрицательным числом. В этом случае, вектор признаков, соответствующий состоянию низкого риска, может быть {0, 0,02, 81,52, 71,89, 83,46, 71}.
Когда устройство мультиплексирования с разделением по длине волны находится в состоянии высокого риска, значение соответствующего вектора признаков немного хуже, чем значение вектора признаков, когда устройство мультиплексирования с разделением по длине волны находится в состоянии низкого риска. Например, количество раз, когда неисправность возникает в течение заданной продолжительности, больше 2. Среднее значение значений отклонения и среднее значение порогового значения расстояния меньше 70, и худшее значение KPI тенденции ухудшения меньше. чем 0. В этом случае вектор признаков, соответствующий состоянию высокого риска, может быть {5, –4.91, 66.1, 0, 24.43, 0}.
Когда устройство мультиплексирования с разделением по длине волны находится в состоянии неисправности, в соответствующем векторе признаков количество раз, когда неисправность возникает в течение заданной продолжительности, больше 5. Наихудшее значение значений отклонения и среднее значение значения отклонения меньше 40, наихудшее значение порогового значения расстояния и среднее значение порогового значения расстояния равны 0, наихудшего значения KPI тенденции ухудшения меньше 0. В этом случае, вектор признаков, соответствующий состоянию отказа, может быть {8, –2,64, 28.01, 27.06, 0, 0}.
На основании вышеописанных векторов признаков, соответствующих различным известным состояниям, может быть изучена выборка вектора признаков, соответствующая каждому состоянию. Устройство для анализа предупреждений выполняет обучение модели для каждого состояния и выборки вектора признаков, соответствующей состоянию, на основании алгоритма логистической регрессии, чтобы сгенерировать модель анализа предупреждений. В частности, входными данными модели анализа предупреждений является вектор признаков сетевого устройства, и выходным результатом является вероятность каждого состояния сетевого устройства, которая определяется на основании входного вектора признаков. Другими словами, может быть получено множество вероятностей, так что состояние сетевого устройства может быть определено на основании множества вероятностей. Например, процесс генерирования модели анализа предупреждений, соответствующей устройству мультиплексирования с разделением по длине волны, может быть показан на фиг. 4.
В возможной реализации устройство для анализа предупреждений анализирует вектор признаков на основании заданной модели анализа предупреждений, чтобы определить состояние сетевого устройства. Конкретный способ может быть следующим: устройство для анализа предупреждений анализирует вектор признаков на основании модели анализа предупреждений, чтобы определить вероятность каждого состояния сетевого устройства, умножает каждую вероятность на заданное опорное значение состояния, соответствующего вероятности, чтобы получить множество произведений; и добавляет множество произведений, чтобы получить значение индикации состояния; и устройство для анализа предупреждений определяет заданный диапазон значений индикации, к которому принадлежит значение индикации состояния, и использует состояние, соответствующее заданному диапазону значений индикации, в качестве состояния сетевого устройства.
Например, устройство для анализа предупреждений анализирует определенный вектор признаков с использованием заданной модели анализа предупреждений, чтобы получить множество вероятностей {g1, g2, g3, g4}, g1 является вероятностью того, что сетевое устройство находится в состоянии неисправности, g2 является вероятностью того, что сетевое устройство находится в состоянии высокого риска, g3 является вероятностью того, что сетевое устройство находится в состоянии низкого риска и g4 является вероятностью того, что сетевое устройство находится в нормальном рабочем состоянии. Каждое состояние соответствует одному опорному значению, и опорные значения, соответствующие четырем состояниям, могут быть соответственно обозначены как h1, h2, h3 и h4. Каждое опорное значение соответствует одному диапазону значений. Например, h1 соответствует [9, 10], h2 соответствует [6.5, 7.5], h3 соответствует [2.5, 3.5] и h4 соответствует [0, 0.5]. Предполагается, что в процессе определения состояния сетевого устройства заданные опорные значения, соответствующие всем состояниям, равны 10, 7, 3 и 0, и затем со ссылкой на вероятности g1, g2, g3 и g4, которые соответствуют состояниям сетевого устройства и которые получены путем анализа вектора признаков, значение Z индикации состояния может быть получено с помощью следующей формулы 9:
Кроме того, диапазоны значений индикации состояния различны, и соответствующие состояния также различны. Значение индикации состояния может быть в [0, 10]. Первое промежуточное значение и второе промежуточное значение сконфигурированы для разделения значения индикации состояния на три диапазона, а именно: [0, первое промежуточное значение), [первое промежуточное значение, второе промежуточное значение] и (второе промежуточное значение, 10] и три указанных диапазонов значений индикации соответственно соответствуют разным состояниям. В качестве варианта, первое промежуточное значение может быть установлено в [6.8, 7.2] и второе промежуточное значение может быть установлено в [8, 9]. Таким образом, определенное состояние сетевого устройства может быть более точным.
Например, как показано в формуле 10, после получения Z, когда Z принадлежит [0, первое промежуточное значение), определяется, что сетевое устройство находится в нормальном рабочем состоянии, когда Z принадлежит [первому промежуточному значению, второму промежуточному значению], сетевое устройство находится в состоянии потенциальной неисправности (включающее в себя состояние высокого риска и состояние низкого риска), и когда Z принадлежит (второму промежуточному значению, 10), сетевое устройство находится в состоянии неисправности.
Таким образом, используя вышеупомянутый способ, устройство для предупреждения может определять указанный диапазон значений индикации, к которому принадлежит значение индикации состояния, и дополнительно определять состояние, соответствующее заданному диапазону значений индикации, для определения состояния сетевого устройства.
В возможной реализации, после определения состояния сетевого устройства, как показано на этапе 205 на фиг. 2, устройство для анализа предупреждений может отображать определенное состояние сетевого устройства для пользователя с помощью устройства визуального отображения, так что пользователь может точно идентифицировать текущее состояние сетевого устройства и, соответственно, обслуживать сетевое устройство на основании состояния сетевого устройства.
В возможной реализации устройство для анализа предупреждений может определять, является ли окончательно определенное состояние сетевого устройства состояние, которое пользователю срочно необходимо знать, на основании фактических требований, и отображать пользователю только состояние, на которое пользователь обращает внимание. Например, пользователь обращает внимание на то, находится ли сетевое устройство в состоянии потенциальной неисправности. После определения состояния сетевого устройства с использованием способа, предусмотренного в этом варианте осуществления настоящего изобретения, устройство для анализа предупреждений дополнительно определяет, находится ли сетевое устройство в состоянии потенциальной неисправности. При определении того, что сетевое устройство находится в состоянии потенциальной неисправности, устройство для анализа предупреждений отображает пользователю состояние сетевого устройства. Таким образом, пользователь может заранее обслуживать сетевое устройство до того, как сетевое устройство выйдет из строя, чтобы избежать прерывания обслуживания, вызванного неисправностью сетевого устройства. Это может повысить качество обслуживания пользователя.
Согласно способу определения состояния сетевого устройства, предоставленному в этом варианте осуществления настоящего изобретения, устройство для анализа предупреждений получает множество фрагментов целевых данных KPI ключевого индикатора производительности сетевого устройства в пределах заданной продолжительности, получает множество фрагментов информации признака, обрабатывает множество фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака, чтобы сгенерировать элемент, соответствующий каждому фрагменту информации признака, формирует вектор признаков, используя сгенерированные элементы, соответствующие множеству фрагментов информации признаков и анализирует вектор признаков на основании заданной модели анализа предупреждений, чтобы определить состояние сетевого устройства. Таким образом, состояние сетевого устройства определяется путем анализа множества фрагментов целевых данных KPI в пределах периода времени, вместо использования только данных в данный момент. Это повышает точность определения состояния сетевого устройства, чтобы уменьшить пропуск предупреждения.
На основании вышеупомянутых вариантов осуществления вариант осуществления настоящего изобретения дополнительно обеспечивает устройство для анализа предупреждений. Устройство для анализа предупреждений применяется к устройству для анализа предупреждений в сетевой системе, показанной на фиг. 1, и выполнено с возможностью реализации способа определения состояния сетевого устройства, показанного на фиг. 2. Как показано на фиг. 5, устройство 500 для анализа предупреждений включает в себя блок 501 получения и блок 502 обработки.
Блок 501 получения выполнен с возможностью получать множество фрагментов целевых данных KPI ключевого индикатора производительности сетевого устройства в пределах заданной продолжительности, получать множество фрагментов информации признака, где любой фрагмент информации признака используется для представления способа вычисления элемента, который находится в векторе признаков и соответствует информации признака.
Блок 502 обработки выполнен с возможностью обрабатывать множество фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака, для генерирования элемента, соответствующего каждого фрагмента информации признака, и формировать вектор признаков с использованием сгенерированных элементов, соответствующих множество фрагментов информации признака и анализировать вектор признаков на основании заданной модели анализа предупреждений, чтобы определить состояние сетевого устройства.
В возможной реализации при анализе вектора признаков на основании заданной модели анализа предупреждений для определения состояния сетевого устройства, блок 502 обработки специально выполнен с возможностью: анализировать вектор признаков на основании модели анализа предупреждений, определять вероятность каждого состояния сетевого устройства; умножать каждую вероятность на заданное опорное значение состояния, соответствующего вероятности, для получения множества произведений; сложить множество произведений для получения значения индикации состояния; определять указанный диапазон значений индикации, которому принадлежит значение индикации состояния; и использовать состояние, соответствующее указанному диапазону значений индикации, в качестве состояния сетевого устройства.
В возможной реализации блок 501 получения дополнительно выполнен с возможностью получать выборки векторов признаков, соответствующих различным состояниям сетевого устройства сетевого устройства. Перед анализом вектора признаков на основании заданной модели анализа предупреждений, процессор 502 дополнительно выполнен с возможностью генерировать модель анализа предупреждений. После получения выборок вектора признаков, соответствующих различным состояниям сетевого устройства, блок 501 получения выполняет обработку логистической регрессии для каждого состояния сетевого устройства и выборку вектора признаков, соответствующей состоянию сетевого устройства, для получения модели анализа предупреждений.
В возможной реализации устройство 500 для анализа предупреждений дополнительно включает в себя: блок приема, выполненный с возможностью принимать данные KPI, которые относятся к сетевому устройству и которые непрерывно передаются устройством управления сетью. При получении множества фрагментов целевых данных KPI сетевого устройства в рамках заданной продолжительности, блок 501 получения специально выполнен с возможностью получать множество фрагментов целевых данных KPI в пределах заданной продолжительности из данных KPI, принятых блоком приема.
В возможной реализации сетевое устройство может быть устройством мультиплексирования с разделением по длине волны, маршрутизатором, сетевым устройством пакетной транспортировки и т.п.
Используется устройство для анализа предупреждений, представленное в этом варианте осуществления настоящего изобретения, и устройство для анализа предупреждений получает множество фрагментов целевых данных KPI ключевого индикатора производительности сетевого устройства в рамках заданной продолжительности, получает множество фрагментов информации признака, обрабатывает множество фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака, чтобы сгенерировать элемент, соответствующий каждому фрагменту информации признака, формирует вектор признаков, используя сгенерированные элементы, соответствующие множеству фрагментов информации признака, и анализирует вектор признаков на основании заданной модели анализа предупреждений для определения состояния сетевого устройства. Таким образом, состояние сетевого устройства определяется путем анализа множества фрагментов целевых данных KPI в пределах периода времени, вместо использования только данных в данный момент. Это повышает точность определения сетевого устройства, чтобы уменьшить вероятность пропуска предупреждения.
Следует отметить, что в этом варианте осуществления настоящего изобретения разделение на блоки является просто примером и просто разделением логических функций. В реальной реализации может использоваться другой способ разделения. Функциональные блоки в вариантах осуществления настоящего изобретения могут быть интегрированы в один блок обработки, или каждый из блоков может существовать отдельно физически, или два или более блоков объединены в один блок. Интегрированный блок может быть реализован в виде аппаратных средств или может быть реализован в виде программного функционального блока.
Когда интегрированный блок реализован в форме программного функционального блока и продается или используется как независимый продукт, интегрированный блок может храниться на машиночитаемом носителе данных. Основываясь на таком понимании, технические решения настоящего изобретения, по существу, или его часть, вносящая вклад в предшествующий уровень техники, или все или некоторые из технических решений могут быть реализованы в форме программного продукта. Программный продукт хранится на носителе данных и включает в себя несколько инструкций для указания компьютерному устройству (которым может быть персональный компьютер, сервер или сетевое устройство) или процессору (processor) выполнить все или некоторые из этапов способы, описанные в вариантах осуществления настоящего изобретения. Вышеупомянутый носитель данных включает в себя: любой носитель, который может хранить программный код, такой как флэш-накопитель USB, съемный жесткий диск, постоянное запоминающее устройство (Read-Only Memory, ROM), оперативное запоминающее устройство (Random Access Memory, RAM), магнитный диск или оптический диск.
На основании вышеизложенных вариантов осуществления вариант осуществления настоящего изобретения дополнительно обеспечивает устройство для анализа предупреждений. Устройство для анализа предупреждений применяется к устройству для анализа предупреждений в сетевой системе, показанной на фиг. 1, и выполнено с возможностью реализации способа определения состояния сетевого устройства, показанного на фиг. 2. Как показано на фиг. 6, устройство 600 для анализа предупреждений включает в себя процессор 602 и память 603.
Процессор 602 может быть центральным процессором (central processing unit, CPU), сетевым процессором (network processor, NP) или комбинацией CPU и NP. Процессор 602 может дополнительно включать в себя аппаратную микросхему. Вышеупомянутая аппаратная микросхема может быть специализированной интегральной схемой (application-specific integrated circuit, ASIC), программируемым логическим устройством (programmable logic device, PLD) или их комбинацией. PLD может представлять собой сложное программируемое логическое устройство (complex programmable logic device, CPLD), программируемую пользователем вентильную матрицу (field-programmable gate array, FPGA), типовую матричную логику (generic array logic, GAL) или любую их комбинацию.
Процессор 602 и память 603 соединены друг с другом. В качестве варианта, процессор 602 и память 603 соединены друг с другом с помощью шины 604. Шина 604 может быть шиной межсоединения периферийных компонентов (Peripheral Component Interconnect, PCI), шиной расширенной архитектурой отраслевого стандарта (Extended Industry Standard Architecture, EISA) или тому подобное. Шину можно разделить на адресную шину, шину данных, шину управления и т.п. Для простоты представления шина на фиг. 2 обозначается только одной толстой линией на фиг. 6, но это не означает, что существует только одна шина или только один тип шины.
Когда устройство 600 для анализа предупреждений реализует способ определения состояния сетевого устройства, показанный на фиг. 2:
процессор 602 выполнен с возможностью: получать множества фрагментов целевых данных KPI ключевого индикатора производительности сетевого устройства в рамках заданной продолжительности;
получать множество фрагментов информации признака, где любой фрагмент информации признака используется для представления способа вычисления элемента, который находится в векторе признаков и соответствует информации признака;
обрабатывать множество фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака, чтобы сгенерировать элемент, соответствующий каждому фрагменту информации признака; и
формировать вектор признаков, используя сгенерированные элементы, соответствующие множеству фрагментов информации признака, и анализировать вектор признаков на основании заданной модели анализа предупреждений, чтобы определить состояние сетевого устройства.
Память 603 выполнена с возможностью хранить программу и т.п. В частности, программа может включать в себя программный код, и программный код включает в себя инструкцию компьютера. Память 603 может включать в себя RAM и может дополнительно включать в себя энергонезависимую память (non-volatile memory), например, по меньшей мере, одну память на магнитном диске. Процессор 602 выполняет прикладную программу, хранящуюся в памяти 603, для реализации вышеупомянутой функции, чтобы реализовать способ определения состояния сетевого устройства, показанный на фиг. 2.
В возможной реализации, при анализе вектора признаков на основании заданной модели анализа предупреждений, для определения состояния сетевого устройства процессор 602 специально выполнен с возможностью: анализировать вектор признаков на основании модели анализа предупреждений, чтобы определять вероятность каждого состояния сетевого устройства; умножать каждую вероятность на заданное опорное значение состояния, соответствующего вероятности, для получения множества произведений; складывать множество произведений, чтобы получить значение индикации состояния; определять указанный диапазон значений индикации, которому принадлежит значение индикации состояния; и использовать состояние, соответствующее указанному диапазону значений индикации, в качестве состояния сетевого устройства.
В возможной реализации перед анализом вектора признаков на основании заданной модели анализа предупреждений процессор 602 дополнительно выполнен с возможностью: генерировать модели анализа предупреждений: получить выборки вектора признаков, соответствующих различным состояниям сетевого устройства; и выполнить обработку логистической регрессии для каждого состояния сетевого устройства и выборки вектора признаков, соответствующей состоянию сетевого устройства, для получения модели анализа предупреждений.
В дополнительном варианте реализации устройство 600 для анализа предупреждений дополнительно включает в себя: интерфейс 601 связи, выполненный с возможностью принимать данные. При получении множества фрагментов целевых данных KPI сетевого устройства в пределах заданной продолжительности процессор 602 специально выполнен с возможностью управлять интерфейсом 601 связи для приема данных KPI, которые относятся к сетевому устройству и которые непрерывно передаются устройством управления сетью, и получать множество фрагментов целевых данных KPI в пределах заданной продолжительности из принятых данных KPI.
В возможной реализации сетевое устройство может быть устройством мультиплексирования с разделением по длине волны, маршрутизатором, сетевым устройством пакетной транспортировки и т.п.
Используется устройство для анализа предупреждений, представленное в этом варианте осуществления настоящего изобретения, и устройство для анализа предупреждений получает множество фрагментов целевых данных KPI ключевого индикатора производительности сетевого устройства в пределах заданной продолжительности, получает множество фрагментов информации признака, обрабатывает множество фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака, чтобы генерировать элемент, соответствующий каждому фрагменту информации признака, формирует вектор признака, используя сгенерированные элементы, соответствующие множеству фрагментов информации признака, и анализирует вектор признаков на основании заданной модели анализа предупреждений для определения состояния сетевого устройства. Таким образом, состояние сетевого устройства определяется путем анализа множества фрагментов целевых данных KPI в пределах периода времени, вместо использования только данных в данный момент. Это повышает точность определения сетевого устройства, чтобы уменьшить вероятность пропуск предупреждения.
Подводя итог, согласно способу и устройству для определения состояния сетевого устройства, предоставленных в вариантах осуществления настоящего изобретения, устройство для анализа предупреждений получает множество фрагментов целевых данных KPI ключевого индикатора производительности сетевого устройства в пределах заданной продолжительности, получает множество фрагментов информации признака, обрабатывает множество фрагментов целевых данных KPI на основании каждого фрагмента информации признака, чтобы сгенерировать элемент, соответствующий каждому фрагменту информации признака, формирует вектор признаков, используя сгенерированные элементы, соответствующий множеству фрагментов информации признака, и анализирует вектор признаков на основе заданной модели анализа предупреждений, чтобы определить состояние сетевого устройства. Таким образом, состояние сетевого устройства определяется путем анализа множества фрагментов целевых данных KPI в пределах периода времени, вместо использования только данных в данный момент. Это повышает точность определения сетевого устройства, чтобы уменьшить вероятность пропуска предупреждения.
Специалист в данной области техники должен понимать, что варианты осуществления настоящего изобретения могут быть предоставлены как способ, система или компьютерный программный продукт. Следовательно, настоящее раскрытие может использовать форму вариантов осуществления только аппаратных средств, вариантов осуществления только программного обеспечения или варианты осуществления с комбинацией программного обеспечения и аппаратных средств. Более того, настоящее раскрытие может использовать форму компьютерного программного продукта, который реализован на одном или более пригодных для использования компьютером носителях (включающие в себя, помимо прочего, дисковую память, CD-ROM, оптическую память и т.п.), которые включают в себя компьютерный программный код.
Настоящее раскрытие описывается со ссылкой на блок-схемы алгоритма и/или блок-схемы способа, устройства (системы) и компьютерного программного продукта согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Следует понимать, что инструкции компьютерной программы могут использоваться для реализации каждого процесса и/или каждого блока в блок-схемах алгоритма и/или блок-схемах и комбинации процесса и/или блока в блок-схемах алгоритма и/или блок-схемах. Эти компьютерные программные инструкции могут быть предоставлены для универсального компьютера, специализированного компьютера, встроенного процессора или процессора любого другого программируемого устройства обработки данных для создания машины, так что инструкции, выполняемые компьютером или процессором любого другое программируемое устройство обработки данных генерирует устройство для реализации конкретной функции в одном или более процессах на блок-схемах алгоритма и/или в одном или более блоках на блок-схемах.
Эти компьютерные программные инструкции могут храниться в машиночитаемой памяти, которая может инструктировать компьютер или любому другому программируемому устройству обработки данных работать определенным образом, так что инструкции, хранящиеся в машиночитаемой памяти, генерируют артефакт, который включает в себя устройство инструкций. Устройство инструкций реализует конкретную функцию в одном или более процессах на блок-схемах алгоритма и/или в одном или более блоках на блок-схемах.
Эти инструкции компьютерной программы могут быть загружены в компьютер или другое программируемое устройство обработки данных, так что на компьютере или другом программируемом устройстве выполняется последовательность операций и этапов, тем самым, генерируя реализуемую компьютером обработку. Следовательно, инструкции, выполняемые на компьютере или другом программируемом устройстве, обеспечивают этапы для реализации конкретной функции в одном или более процессах в блок-схемах алгоритма и/или в одном или более блоках на блок-схемах.
Хотя были описаны некоторые предпочтительные варианты осуществления настоящего изобретения, специалист в данной области техники может вносить изменения и модификации в эти варианты осуществления, как только они узнают основную идею изобретения. Следовательно, нижеследующая формула изобретения предназначена для охвата предпочтительных вариантов осуществления и все изменения и модификации, находящиеся в рамках объема настоящего изобретения.
Очевидно, что специалист в данной области техники может вносить различные модификации и изменения в варианты осуществления настоящего изобретения, не выходя за рамки настоящего изобретения. Настоящее раскрытие предназначено для охвата этих модификаций и изменений при условии, что они подпадают под объем защиты, определенный следующей формулой изобретения и их эквивалентными технологиями.