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    重庆时时彩贴吧群: 基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法.pdf

    关 键 词:
    基于 数据 挖掘 终端 自主 故障诊断 恢复 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410072221.X

    申请日:

    2014.03.03

    公开号:

    CN103838637A

    公开日:

    2014.06.04

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06F 11/07申请公布日:20140604|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 11/07申请日:20140303|||公开
    IPC分类号: G06F11/07; G06F17/30 主分类号: G06F11/07
    申请人: 江苏智联天地科技有限公司
    发明人: 钱志明; 周鸣翰; 赵华; 王侠斌; 徐欢成
    地址: 214181 江苏省无锡市惠山区永泰路8-1号
    优先权:
    专利代理机构: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 胡彬;孟金喆
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410072221.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.04.05|||2014.07.02|||2014.06.04

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,由终端进行故障特征数据采集,由云端基于数据挖掘分析故障解决方案,并指导终端进行故障自我恢复,终端在此过程中通过不断学习和积累故障特征及故障解决方案,具备越来越高的自我故障解决率,可自动处理大多数常见故障。本发明将传统的人工集中判断、分析和处理的过程,变为基于数据积累和挖掘的故障原因分析,基于并行分布式和自主“探索-反馈”机制的故障解决方案分析和推荐机制,通过终端间的“学习”和“共享”故障特征和解决方案,不断提升终端自主故障解决能力,最终将原有极易遇到瓶颈的集中管理机制变革为基于各个终端自主管理、诊断和恢复的方式。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,其特征在于,包括如下步骤:
    A、定义基础数据集;该基础数据集包括:常见故障的类型和级别,故障的首要特征及次要相关特征,以及预设的故障解决方法分解步骤;
    B、当终端检测到故障时,采集故障特征数据,同时对出现故障时整机的相关软硬件状态和性能指标、系统环境信息进行搜集;
    C、终端首先匹配本地预设的故障解决方案库,如成功匹配所述故障特征数据,则复用该故障对应的故障解决方案进行处理和恢复,如未能匹配,则将采集的所述故障特征数据及整机的相关软硬件状态和性能指标、系统环境信息上传至云端;
    D、云端综合终端上报的故障特征数据进行聚类分析,并搜寻可能的故障解决方案,如已有其他终端成功使用的故障解决方案,则将其补充到类似故障特征的解决方案库中,并推送到遇到类似问题的终端,指导其进行故障处理和恢复,如未能匹配到已有的故障解决方案,则基于终端采集故障特征数据,进行数据挖掘,分析出该故障类型的故障解决方案,指导终端进行故障处理和恢复。

    2.  根据权利要求1所述的基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,其特征在于,所述步骤B中故障特征数据包括出现故障的设备???、硬件器件、软件进程的当前状态、故障代码、日志、故障触发事件信息。

    3.  根据权利要求2所述的基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,其特征在于,所述步骤D中云端基于终端采集故障特征数据,进行数据挖掘,分析出该故障类型的故障解决方案,指导终端进行故障处理和恢复,具体包括:
    云端基于终端采集的状态、位置、故障代码、性能指标在内的关键设备数据,在云端系统进行数据挖掘和分析判断,根据对故障代码、触发事件类型、 发生故障时相关软硬件的状态和性能指标、日志的分析,根据预设的故障解决方案,进行自动故障处理、性能优化方案的推荐,终端通过对故障解决优化方案的尝试,不同终端并行运行不同故障解决方案,得到故障解决效果,并反馈给云端,云端最终确定该类型故障的解决方案,指导终端进行故障处理和恢复。

    4.  根据权利要求3所述的基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,其特征在于,所述步骤D中对故障解决优化方案的尝试,包括:
    对进程的重启和恢复、对配置的调整或重置、对可疑进程和僵尸进程的清除、对内存和存储空间的清理。

    5.  根据权利要求4所述的基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,其特征在于,所述步骤D还包括:
    当云端基于终端采集故障特征数据进行数据挖掘仍然无法得到故障解决方案时,则引入人工干预和分析,补充预设故障解决方案库。

    6.  根据权利要求5所述的基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,其特征在于,所述步骤D进一步包括:
    通过终端内置的管理监控服务和云端后台运营支撑系统的协同工作,可监控终端状态,预防其进入容易触发故障的情景条件。

    说明书

    说明书基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法
    技术领域
    本发明涉及终端管理技术领域,尤其涉及一种基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法。
    背景技术
    随着物流、快递、电商、公安、机场、商贸等行业移动信息化推广的实施,以及各行业越来越多的使用公司配备的或自有的移动设备(包括智能手机、平板电脑)等用于移动办公,各种智能移动设备(包括专用PDA(个人数字助手)设备及基于移动智能操作系统的智能手机、平板电脑、可穿戴设备等)的运用越来越广泛。以快递行业为例,单一快递公司用于收派件业务的无线PDA终端数量已经达到数万,遍布全国各省区,承载着公司的核心收派件业务,而随着PDA业务应用场景的日益复杂,以及PDA使用一段时间后元器件的损耗,PDA出现故障的概率不断增加,不仅对业务产生影响,在电力巡检、机场调度、公安执法等领域还关系到生命财产安全。而随着PDA应用数量不断增大,同时分布于广地域,处于不同使用时间和监控状态,运行不同业务和不同版本的软件,如何保证全网的终端都处于可用状态,对出现问题的终端如何进行快速故障发现、定位和恢复,成为移动信息化时代终端管理的挑战。虽然某些企业已经部署了终端管理系统,对大批量的终端进行状态、故障和性能的管理,但这种机制需要人工逐一处理故障,一方面带来巨大的维护工作量,另一方面随着终端数量不断增大和故障复杂度的提升,已无法保证能够及时处理故障和恢复业务。同时随着终端数量的不断扩大,为了处理大并发的终端状态故障上报消息,终端管理系统需要不断升级扩容,需要大量的IT基础设施扩容成本,并且到达一 定的量级就会面临性能瓶颈。其中,上述终端具体是指具有数据存储、计算及通信能力、运行智能手机操作系统的移动互联网终端,能与其他设备进行数据通讯,有人机界面,具有显示和输入功能的数据处理终端,包括工业手持机;条形码、二维码扫描手持终端;RFID(射频识别)手持终端;移动POS机等各种移动外勤作业工业设备及支付设备,同时涵盖各种智能移动终端(包括专用PDA设备及基于移动智能操作系统的智能手机、平板电脑、可穿戴设备等)。
    发明内容
    本发明的目的在于通过一种基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,来解决以上背景技术部分提到的问题。
    为达此目的,本发明采用以下技术方案:
    一种基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法,其包括如下步骤:
    A、定义基础数据集;该基础数据集包括:常见故障的类型和级别,故障的首要特征及次要相关特征,以及预设的故障解决方法分解步骤;
    B、当终端检测到故障时,采集故障特征数据,同时对出现故障时整机的相关软硬件状态和性能指标、系统环境信息进行搜集;
    C、终端首先匹配本地预设的故障解决方案库,如成功匹配所述故障特征数据,则复用该故障对应的故障解决方案进行处理和恢复,如未能匹配,则将采集的所述故障特征数据及整机的相关软硬件状态和性能指标、系统环境信息上传至云端;
    D、云端综合终端上报的故障特征数据进行聚类分析,并搜寻可能的故障解决方案,如已有其他终端成功使用的故障解决方案,则将其补充到类似故障特征的解决方案库中,并推送到遇到类似问题的终端,指导其进行故障处理和恢复,如未能匹配到已有的故障解决方案,则基于终端采集故障特征数据,进行 数据挖掘,分析出该故障类型的故障解决方案,指导终端进行故障处理和恢复。
    特别地,所述步骤B中故障特征数据包括出现故障的设备???、硬件器件、软件进程的当前状态、故障代码、日志、故障触发事件信息。
    特别地,所述步骤D中云端基于终端采集故障特征数据,进行数据挖掘,分析出该故障类型的故障解决方案,指导终端进行故障处理和恢复,具体包括:
    云端基于终端采集的状态、位置、故障代码、性能指标在内的关键设备数据,在云端系统进行数据挖掘和分析判断,根据对故障代码、触发事件类型、发生故障时相关软硬件的状态和性能指标、日志的分析,根据预设的故障解决方案,进行自动故障处理、性能优化方案的推荐,终端通过对故障解决优化方案的尝试,不同终端并行运行不同故障解决方案,得到故障解决效果,并反馈给云端,云端最终确定该类型故障的解决方案,指导终端进行故障处理和恢复。
    特别地,所述步骤D中对故障解决优化方案的尝试,包括:
    对进程的重启和恢复、对配置的调整或重置、对可疑进程和僵尸进程的清除、对内存和存储空间的清理。
    特别地,所述步骤D还包括:
    当云端基于终端采集故障特征数据进行数据挖掘仍然无法得到故障解决方案时,则引入人工干预和分析,补充预设故障解决方案库。
    特别地,所述步骤D进一步包括:
    通过终端内置的管理监控服务和云端后台运营支撑系统的协同工作,可监控终端状态,预防其进入容易触发故障的情景条件。
    本发明提供的基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法基于终端采集的故障特征数据,云端进行数据挖掘,结合历史经验数据,在人工少量干预的情况下,分析出故障处理和恢复的故障解决方案,终端在此过程中学习和积累 故障特征、故障类型及其解决方案,不断提高自主故障解决能力,最终达到自主处理和恢复大多数常见故障的目的。本发明带来了移动PDA设备管理方式的革新,由集中式的人工干预管理,变为分布式的自主管理,使效率巨大提升,成本大幅降低。
    附图说明
    图1为本发明实施例提供的基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法流程图。
    具体实施方式
    下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明??梢岳斫獾氖?,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
    请参照图1所示,图1为本发明实施例提供的基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法流程图。
    本实施例中基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法具体包括:
    步骤S101、定义基础数据集。该基础数据集包括:常见故障的类型和级别,故障的首要特征及次要相关特征,以及预设的故障解决方法分解步骤。定义基础数据集是数据积累和自主学习的起点。常见故障的类型和级别依据终端应用环境的不同而不同?;鄣睦饭收咸卣魇菔腔∈菁闹匾丛?。
    步骤S102、当终端检测到故障时,采集故障特征数据,同时对出现故障时整机的相关软硬件状态和性能指标、系统环境信息进行搜集。
    故障特征数据具体包括出现故障的设备???、硬件器件、软件进程等的当前状态、故障代码、日志、故障触发事件信息。
    步骤S103、终端首先匹配本地预设的故障解决方案库,如成功匹配所述故 障特征数据,则复用该故障对应的故障解决方案进行处理和恢复,如未能匹配,则将采集的所述故障特征数据及整机的相关软硬件状态和性能指标、系统环境信息上传至云端。
    步骤S104、云端综合终端上报的故障特征数据进行聚类分析,并搜寻可能的故障解决方案,如已有其他终端成功使用的故障解决方案,则将其补充到类似故障特征的解决方案库中,并推送到遇到类似问题的终端,指导其进行故障处理和恢复,如未能匹配到已有的故障解决方案,则基于终端采集故障特征数据,进行数据挖掘,分析出该故障类型的故障解决方案,指导终端进行故障处理和恢复。
    云端基于终端采集的状态、位置、故障代码、性能指标在内的关键设备数据,在云端系统进行数据挖掘和分析判断,根据对故障代码、触发事件类型、发生故障时相关软硬件的状态和性能指标、日志的分析,根据预设的故障解决方案,进行自动故障处理、性能优化方案的推荐,终端通过对故障解决优化方案的尝试,例如对进程的重启和恢复、对配置的调整或重置、对可疑进程和僵尸进程的清除、对内存和存储空间的清理等,不同终端并行运行不同故障解决方案,得到故障解决效果,并反馈给云端,云端最终确定该类型故障的解决方案,指导终端进行故障处理和恢复。当云端基于终端采集故障特征数据进行数据挖掘仍然无法得到故障解决方案时,则引入人工干预和分析,补充预设故障解决方案库。
    在解决故障的过程中,大批量终端之间形成一个互相学习的机制,一旦一台终端上报故障特征数据并得到解决,其他出现相同类型故障的终端将能够得到通知并更新本地解决方案库,确保相同的故障一旦遇到可以迅速解决。在故障解决后,通过终端内置的管理监控服务和云端后台运营支撑系统的协同工作, 可监控终端状态,预防其进入容易触发故障的情景条件,实现自主式检测发现故障为主,人工干预为辅的自主故障诊断与恢复。而通过对历史的故障数据进行积累和分析,对发生频度,故障的时间分布,发生时的状态、使用时长和相关软硬件状态的分析,可以得到导致软、硬件故障的情景条件,从而可防止终端进入易触发故障的情景环境。根据对故障解决方案的效果跟踪,系统还可以不断优化特定故障的解决方法。
    本发明的技术方案由终端进行故障特征数据采集,由云端基于数据挖掘分析故障解决方案,并指导终端进行故障自我恢复,终端在此过程中通过不断学习和积累故障特征及故障解决方案,具备越来越高的自我故障解决率,可自动处理大多数常见故障。本发明将传统的人工集中判断、分析和处理的过程,变为基于数据积累和挖掘的故障原因分析,基于并行分布式和自主“探索-反馈”机制的故障解决方案分析和推荐机制,通过终端间的“学习”和“共享”故障特征和解决方案,不断提升终端自主故障解决能力,最终将原有极易遇到瓶颈的集中管理机制变革为基于各个终端自主管理、诊断和恢复的方式。
    注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的?;し段?。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

    关于本文
    本文标题:基于数据挖掘的终端自主故障诊断与恢复方法.pdf
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