RU2739866C2

RU2739866C2 - Способ обнаружения совместимых средств для систем с аномалиями

Info

Publication number: RU2739866C2
Application number: RU2018147243A
Authority: RU
Inventors: Андрей Анатольевич Ефремов
Original assignee: Акционерное общество "Лаборатория Касперского"
Priority date: 2018-12-28
Filing date: 2018-12-28
Publication date: 2020-12-29
Also published as: US20200210262A1; JP2020109636A; US11113143B2; CN111383044B; CN111383044A; JP2020109635A; CN111382436B; US10970156B2; JP7320443B2; US20210365314A1; RU2018147243A3; US11614992B2; US20200210271A1; CN111382436A; RU2018147243A

Abstract

Изобретение относится к способу обнаружения совместимых средств для систем с аномалиями. Технический результат заключается в возможности обнаружения совместимых средств для систем с аномалиями. В способе а) получают параметры системы от элементов, реализующих функциональность системы, б) опрашивают модель состояния системы с использованием полученных параметров, в) обнаруживают аномалию в результате опроса модели состояния, г) определяют параметры системы, функцией от которых является аномалия, д) получают параметры, по меньшей мере одного, стороннего средства, е) опрашивают модель состояния системы с использованием параметров полученных в п. а), где параметры системы, функцией от которых является аномалия, замещаются эквивалентными параметрами стороннего средства, ж) обнаруживают, по меньшей мере одно, стороннее средство, которое совместимо с системой, и при опросе модели состояния системы с использованием параметров данного средства в п. е) не обнаруживается аномалия. 19 з.п. ф-лы, 7 ил., 1 табл.

Description

Область техники

Изобретение относится к способам и системам обработки существующих или ожидаемых условий, или состояний в устройствах и системах.

Уровень техники

Для продвижения своих продуктов компании и предприниматели прибегают к рекламным услугам. Реклама - это не персонифицированная, обычно оплачиваемая и имеющая характер убеждения передача информации о товарах, работах, услугах или идеях рекламодателей посредством различных носителей. С развитием сети Интернет реклама проникла и туда, по последним данным более 20% рекламы приходится на сеть Интернет.

Эффективность рекламы обычно ниже, чем могла бы быть, из-за неперсонифицированности и направленности рекламы на неопределенный круг лиц. Поэтому производители пытаются из всего множества пользователей выделять отдельные группы и показывать каждой группе свою, рассчитанную на эту группу, рекламу. Такая реклама называется таргетированной. Таргетированная реклама представляет собой рекламные объявления (показы), которые связаны не к содержанием веб-страницы, а с определенной группой пользователей, выделенной на основании их предшествующего поведения или анкетных данных. Так публикация US 9710817 описывает способ показа рекламных сообщений на основании анализа поисковых запросов, профилей, данных от сетевых приложений пользователей и т.д. Но в данном случае реклама ориентируется не на реальную пользовательскую потребность, а на вероятность такой потребности. В итоге видов рекламных объявлений существенно ниже числа потребителей продукта или услуги.

В процессе развития сети Интернет сами способы доставки рекламы до пользователя стали меняться. Пользователь стал сталкиваться с рекламой не только при серфинге, но и в приложениях, которые имеют доступ в сеть и информационных табло по дороге на работу или домой¹(¹ стартап TRMPLN). Так публикация US 20090299817 описывает фреймворк, который на основании вероятных пользовательских предпочтений, определенных на основании собранной информации, распространяет через прикладное приложение на устройстве пользователя рекламу. Реклама имеет один существенный недостаток, зачастую она раздражает пользователя, который в рекламируемом продукте не нуждается, поэтому пользователь старается избегать приложений и веб-ресурсов с рекламой. Если пользователь и нуждается в продукте, но реклама слишком навязчива, это может переориентировать потребителя на конкурента.

Таким образом существующие рекламные продукты имеют низкий КПД, собирают, передают информацию о пользователе и занимаются профилированием, что может повлечь юридические риски. Реклама раздражает пользователя, и он избегает приложений с рекламой, что для последних критично ввиду того, что через рекламу приложение монетизируется. Предлагаемое изобретение лишено указанных недостатков.

Раскрытие изобретения

Настоящее изобретение предназначено для определения продуктов, которые позволяют привести состояние к требуемому или стабилизировать состояния.

Технический результат настоящего изобретения заключается в обеспечении обнаружения совместимых средств для систем с аномалиями в результате осуществления способа обнаружения совместимых средств для систем с аномалиями, в котором получают параметры системы от элементов, реализующих функциональность системы и опрашивают модель состояния системы (в частном случае при опросе устанавливают соответствие между собранными параметрами и возможными состояниями системы) с использованием полученных параметров. Получение параметров может осуществляться в режиме реального времени, а сами параметры получаются клиентом, установленным на одном из элементов системы (базовый элемент). Элементами системы могут быть программные средства, аппаратные средства, программно-аппаратные средства и организмы. А в качестве базовых элементов могут в частном случае выступать персональные компьютерные устройства, которые в рамках системы взаимодействуют с IоТ устройствами. Система, параметры которой получают, в частном случае динамическая и состоит из элементов, объединенных беспроводной сетью, при этом число элементов, связанных с базовым элементом определяется моментом времени и положением в пространстве базового элемента и зависит от радиуса зоны покрытия беспроводной станции, обеспечивающей доступ к текущей беспроводной сети. Опрашивая модель состояния оценивают соответствие требованиям состояний и процессов в системе и ее элементах. Модель может представлять из себя: совокупность правил обнаружения:

аномального состояния элемента, и есть функция от параметров элемента;

аномального состояние системы, и есть функция от параметров, определяющих аномальные состояния элементов системы;

аномального процесса элемента, и есть функция времени от состояния элемента;

аномального процесса системы, и есть функция времени от состояния системы.

В другом случае модель состояний системы есть совокупность моделей вариантов использования и надежности.

В результате опроса модели обнаруживают аномалию и определяют параметры системы, функцией от которых является аномалия, где аномалией может являться по меньшей мере:

состояние элемента, отклоняющееся от требуемого и есть функция от параметров элемент;

состояние системы, отклоняющееся от требуемого, и есть функция от состояния элемента;

процесс элемента, отклоняющейся от требуемого, и есть функция времени от состояния элемента;

процесс системы, отклоняющейся от требуемого, и есть функция времени от состояния системы;

состояние внешней среды, с которой взаимодействует система, отклоняющиеся от требуемого и описываемое параметрами системы

процесс внешней среды, с которой взаимодействует система, отклоняющиеся от требуемого и описываемое параметрами системы.

При этом аномалия может дополнительно описываться, например, классом или элементом системы, параметры которого определяют аномалию. Обнаруженная аномалия может относится к аномалиям функционирования, где аномалия функционирования есть снижение или потеря способности системы или элемента системы к выполнению предопределенной функции.

После обнаружения аномалии и определения соответствующих параметров получают параметры, по меньшей мере одного, стороннего средства и повторно опрашивают модель состояния с использованием параметров полученных от элементов системы, но в этот раз параметры системы, функцией от которых является аномалия, замещаются эквивалентными параметрами стороннего средства. В результате повторного опроса модели состояния обнаруживают, по меньшей мере одно, стороннее средство, которое:

совместимо с системой; и

при повторном опросе модели состояний с использованием параметров данного средства не обнаруживается аномалия. При этом следует учесть, что при обнаружении по меньшей мере, двух средств выбирают средство в зависимости от профиля пользователя системы или репутации поставщика средства или репутации производителя средства.

Краткое описание чертежей

Сопровождающие чертежи включены для обеспечения дополнительного понимания изобретения и составляют часть описания, показывают варианты осуществления изобретения и совместно с описанием необходимы для объяснения признаков изобретения.

Фиг. 1 - изображает вариант наблюдаемой динамической системы.

Фиг. 2 - изображает систему превентивного взаимодействия с пользователем.

Фиг. 2а - изображает отношения системы превентивного взаимодействия с пользователем и наблюдаемой динамической системы

Фиг. 3 - изображает способ определения совместимых средств для систем с аномалиями.

Фиг. 3а - изображает способ обнаружения совместимых средств.

Фиг. 4 - изображает пример осуществления изобретения.

Фиг. 5 - изображает пример компьютерной системы общего назначения.

Описание вариантов осуществления изобретения

Настоящее изобретение отказывается от самой сути рекламы, а именно ее случайного характера, и рекламные уведомления превращаются в оповещение пользователя о проблеме и наиболее эффективных способах ее решения. Изобретение позволяет уйти от неопределенности и вероятности, поэтому настоящее предложение нельзя считать рекламой, это превентивная система оповещения пользователя. Которая, в том числе, снижает затрачиваемые ресурсы на информирование, так как осуществляется для тех кому оно действительно необходимо. Рекламные продукты определяют предпочтения пользователя, вероятные потребности и передают пользователю информацию о продукте или услуге, которые могут его заинтересовать, и в которых пользователь возможно нуждается. Настоящее изобретение осуществляет мониторинг окружения пользователя, обнаруживает реальную проблему (или скорое ее наступление), реальную потребность, информирует о ней и предлагает возможное решение, которое может быть осуществлено в том числе и приобретением некоторых продуктов или услуг.

Среднестатистический пользователь не способен предвидеть многие технические проблемы с устройствами, также пользователь не имеет достаточной технической осведомленности, чтобы оценить характеристики продукта, для решения возникшей/возникающей проблемы, но эта информация есть у производителя. Однако, производитель не знает пользователя, который имеет потребность в продукте, поэтому вынужден проводить маркетинговые исследования вероятностными и статистическими методами, строить модель спроса. Настоящее изобретение обеспечивает обнаружение проблем с устройством и в окружении (в том числе в IoT, Internet of Things, интернет вещей), и позволяет находить превентивное эффективное решение проблемы. Эта система не требует установки дополнительных средств, а реализуется действующими клиентами, например, антивирусным программным обеспечением.

Настоящее решение может быть применимо, по меньшей мере, для продвижения:

электроники,

ИТ - сервисов,

ИТ - услуг,

медицинских продуктов,

сервисов в сфере здравоохранения (англ. healthcare),

продвижения здоровых продуктов и сервисов (англ. health promotion),

продуктов и услуг в рамках рынка труда,

ремонтных и строительных материалов, услуг,

клининговых услуг,

продуктов питания.

Система - совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Набор элементов, которые взаимодействуют в соответствии с проектом, в котором элементом системы может быть другая система, называемая подсистемой; система может быть управляющей системой или управляемой системой и включать аппаратные средства (напр. устройства), программные средства (напр., программное обеспечение) и взаимодействие с человеком (таким образом человек может являться элементом системы) или другим биологическим организмом. Элементы объединяются таким образом, чтобы выполнить общую функциональную задачу. К системе проектом предъявляются требования (напр., по классификации FURPS+):

Функциональность (англ. functionality) - функциональные требования: свойства, возможности, безопасность. Являются основными, по этим требованиям строятся диаграммы вариантов использования (Use case diagram).

Удобство (англ. usability) - требования к удобству использования (UX): человеческий фактор, эстетика, последовательность, документация.

Надежность (англ. reliability - требования к надежности: частота возможных сбоев, отказоустойчивость, восстанавливаемость, предсказуемость устойчивости.

Производительность (англ. performance - требования к производительности: время отклика, использование ресурсов, эффективность, мощность, масштабируемость.

Поддержка (англ. supportability) - требования к поддержке: возможность поддержки, ремонтопригодность, гибкость, модифицируемость, модульность, расширяемость, возможность локализации.

Система, реализованная в соответствии с проектом при функционировании должна удовлетворять проектным требованиям. Частным случаем требований является производительность, которую должны обеспечивать система/элемент на определенный момент времени (например, требования по FPS или 100 запросов секунду от не менее 10 пользователей)

Состояние элемента системы - это множество свойств элемента системы в момент времени, является функцией от параметров элемента.

Состояние системы - это множество свойств системы в момент времени, является функцией от параметров системы. Также определяется как совокупность состояний элементов системы в момент времени.

Процесс - изменение свойств элемента системы или всей системы в промежуток времени, является функцией состояния от времени.

Параметр (элемента, системы, процесса) - величина, характеризующая какое-либо свойство процесса, явления, элемента (в том числе устройства, ПО, организма), системы. Количественно любая система описывается совокупностью величин, которые могут быть разбиты на два класса:

параметры (П), описывающие первичные свойства системы и являющиеся исходными данными при исследовании системы;

характеристики (X), описывающие вторичные свойства системы и определяемые как функции параметров системы: Х=ƒ(П).

Параметры системы подразделяются на:

внутренние, описывающие структурно-функциональную организацию системы;

внешние, описывающие взаимодействие системы с внешней (по отношению к системе) средой.

К внутренним параметрам относятся:

структурные параметры, описывающие состав элементов системы и саму ее структуру;

функциональные параметры, описывающие функциональную организацию (процесс функционирования) системы.

К внешним параметрам относятся, например, параметры нагрузки, показывающие, как часто и в каком объеме используются ресурсы системы. В общем случае это параметры взаимодействия системы с внешней средой.

Характеристики системы делятся на:

глобальные, показывающие эффективность функционирования системы в целом;

локальные, описывающие качество функционирования отдельных элементов системы.

К глобальным характеристикам системы относятся:

мощностные характеристики или характеристики производительности, показывающие скорость достижения цели назначения системы;

временные характеристики, описывающие временные аспекты функционирования системы;

надежностные характеристики, определяющие надежность функционирования системы;

экономические характеристики в виде стоимостных показателей, свидетельствующие об экономической целесообразности использования системы

Из описанного выше очевидно, что в технике различают параметр и характеристику. Характеристика является функцией от по меньшей мере одного параметра. В настоящей заявке параметры и характеристики мы не будем отличать и для первого и второго понятия будем использовать слово - "параметр".

Аномалия - отклонение от требований. Требования могут быть проектными, например, для программно-аппаратных комплексов или санитарными. Отклонятся от требований могут состояния, процессы. Соответственно различают аномальные состояния и процессы. Частным случаем аномального процесса является постепенный отказ, а аномального состояния внезапный отказ или сбой. К аномалиям могут приводить отклонение от требований по меньшей мере одного параметра, такой параметр тоже является аномалией - аномальный параметр.

Модель - абстрактное представление реальности в какой-либо форме (например, в математической, физической, символической, графической или дескриптивной), предназначенное для представления определенных аспектов этой реальности и позволяющее получить ответы на изучаемые вопросы. Модель может описывать состояния, процессы, аномалии (аномальные состояния, процессы параметры), специалиста (пользователя), продукты (устройства, программное обеспечение, услуги). Для выражения формы могут использоваться шаблоны, условные выражения, правила (отображение входа на выход), нейросети, решающие деревья (англ. decision tree) и т.д.

Динамическая система - система, число элементов, которой непостоянно и определяется положением в пространстве элемента, взятого за точку отсчета (базовый элемент) и моментом времени. Динамической, например, является система, которая состоит из элементов (реализованных в виде программно-аппаратных средств), объединенных беспроводной сетью, при этом число элементов, связанных с базовым элементом определяется моментом времени и положением в пространстве базового элемента и зависит от радиуса зоны покрытия беспроводной станции, обеспечивающей доступ к текущей беспроводной сети. Пример динамической системы 100 изображен на Фиг. 1, которая будет описана далее.

На Фиг. 2 изображена система 200 превентивного взаимодействия с пользователем. Система 200 включает клиентскую сторону, серверную сторону и третью сторону. На клиентской стороне расположена наблюдаемая система 100, которая включает, по меньшей мере один элемент системы 111 с установленным клиентом (базовый элемент 110), где клиент 210 предназначен для сбора параметров системы и взаимодействием с серверной стороной. На третьей стороне располагаются программно-аппаратные средства для разработки моделей, описаний/спецификаций продуктов и т.д. Серверная сторона взаимодействует с клиентом и получает разработанные модели от третьей стороны. На серверной стороне осуществляют тестирование полученных моделей, их ранжирование, накапливают статистику по клиентам, формируют конфигурационные файлы и обновления для клиентов, предоставляют инфраструктуру для разработки моделей.

Клиент включает модуль сбора 211, модуль анализа 212 и базу данных 213. Опционально клиент может включать модуль установки 214. Модуль сбора 211 предназначен для сбора параметров системы 100, в частном случае телеметрии. Модуль анализа 212 преобразует параметры в состояния, процессы и анализирует параметры, состояния процессы с целью выявления аномалий. Анализ модулем анализа 212 осуществляется посредством опроса моделей, например, моделей состояний. Указанный модуль также анализирует аномалии для определения методов восстановления, и обнаруживает средства которые позволяют реализовать метод восстановления, для этого также опрашивают модели. Модуль анализа 212 опционально может располагаться на серверной стороне. Модуль установки 214 предназначен для имплементации программного средства, которое реализует метод восстановления. В базе данных накапливаются параметры, состояния, что в том числе позволяет получать информацию модулю анализа 212 о процессах в элементах и системе, так как процесс есть изменение состояний во времени.

На третьей стороне модулями разработки создают описания продуктов (в том числе услуг), формируют модели и отправляют результаты серверной стороне. Модуль разработки 220 может включать фреймворк и другие программные средства, которые формализуют удобное для восприятия человеком описание продуктов в формат, поддерживаемый модулями серверной и клиентской стороны, а также формируют модели, в том числе и на основании формализованных описаний, результат отправляют серверной стороне.

Серверная сторона предоставляет интерфейс для связи с клиентской стороной 230 и сторонними модулями разработки 240. На серверной стороне реализована инфраструктура разработки 250, которая включает, по меньшей мере (отдельно не указаны):

модуль ранжирования,

модуль тестирования,

модуль накопления статистики.

Модуль ранжирования предназначен для определения, моделей, которые будут отправлены конкретному клиенту и будут опрашиваться модулем анализа. Модуль тестирования предназначен для проверки новых моделей, полученных от модулей разработки. Модели хранятся в базе моделей 260. Модуль накопления статистики получает данные от клиентов по собранным параметрам, опрошенным моделям, результатам опроса моделей и формирует статистику, которая храниться в базе статистики 261. Накопленная статистика используется для разработки новых моделей, отладки существующих и т.д. и доступна через интерфейс для разработчика 240.

На Фиг. 1 изображен вариант наблюдаемой динамической системы 100, ядром которой является базовый элемент (на фигуре БЭ 110) на который установлен клиент. Базовыми элементами 110 могут быть ноутбуки, умные часы, смартфоны, персональные компьютеры и т.д. Базовый элемент 110 связан с другими не базовыми элементами 111 (например, видеокамерами, лабтопами, приставками, принтерами, проекторами, проекторами, кофемашинами, умными окнами, стиральными машинами, умными лампочками и любыми другими устройствами, имеющими сенсор 119) в примере посредством точки доступа 120. Таким образом число элементов системы определяется радиусом действия точки доступа 120 в покрытии которой находится базовый элемент 110. В рамках данной системы 100 в частном случае человек 140 может рассматриваться как элемент системы в качестве объекта или субъекта управления/диагностики/мониторинга. В случае, когда человек 140 рассматривается как объект управления/диагностики/мониторинга (например, снятие кардиограммы), другие элементы системы являются субъектами управления. Понятие аномалии в контексте человека как элемента системы может определяться как отклонение от нормальных состояний процессов в рамках медицинских требований.

В другом случае человек 140, как и окружающая среда рассматриваются тоже как объекты управления/диагностики/мониторинга, но уже являются внешними по отношению к системе 100. В данном случае элементами системы собираются параметры, которые являются в соответствии с указанной классификацией внешними, на основании данных параметров определяют состояния и процессы объекта управления/диагностики/мониторинга, а методы восстановления будут определяться применительно к объекту управления/диагностики/мониторинга, которыми могут быть как человек, так и окружающая среда.

Отношения системы 200 и наблюдаемой динамической системы 100 рассмотрены на Фиг. 2а. Динамическая система 100 может быть, как подсистемой системы 200, так и поэлементно пересекаться с системой 200, например, общей частью системы 200 и частью системы 100 может быть базовый элемент (как и показано на Фиг. 2а).

Система 200 предназначена для осуществления способа выбора совместимых средств для систем с аномалиями (см. Фиг. 3), где модулем сбора 211 клиента 210 на этапе 310 собирают параметры системы 100 от элементов 111, реализующих заданную функциональность этой системы 100. Сбор может осуществляться в том числе в режиме реального времени. Собранные параметры сохраняются в базе данных 213 клиента и на этапе 320 используются модулем анализа 212 клиента для опроса моделей состояний системы. Модуль анализа 212, опрашивая модели состояний, оценивает соответствие состояния системы 100 и ее элементов требованиям к системе. Модели состояний могут описывать как нормальные процессы и состояния, соответствующие требуемым, так и аномальные, например, которые описывают состояние сбоя или процесс отказа. Модели состояний могут храниться в базе клиента 213. В другом частном случае модели состояний предоставляются серверной стороной модулю анализа клиента по требованию. Модели, которые описывают состояния могут быть самыми разными - регрессионными, классификационными, моделями категоризации и т.д. В их основе могут лежать деревья принятия решений, нейронные сети или логические правила типа IF (or/and/xor) THEN и т.п.

На этапе 330 обнаруживают в результате опроса моделей аномалию в системе. Аномалией может являться, по меньшей мере:

состояние элемента, отклоняющееся от требуемого и есть функция от параметров элемента

состояние внешней среды, с которой взаимодействует система, отклоняющееся от требуемого и описываемое параметрами системы;

процесс внешней среды, с которой взаимодействует система, отклоняющееся от требуемого и описываемое параметрами системы.

После обнаружения аномалии информация об обнаруженной аномалии для дальнейшей обработки формализуется, где может характеризоваться классом (и/или наименованием) аномалии, параметрами системы, функцией от которых является аномалия. Дополнительно в качестве характеристики может указываться элемент системы, параметры которого определяют аномалию. Класс и наименование аномалии зависят от того от каких требований происходит отклонение. Примерами аномалий могут быть: слабый сигнал роутера, деградация производительности элемента (CPU, HDD, SSD, RAM и т.д.), недостаточный объем постоянной памяти, потеря/порча данных и т.д. Если аномалия относится к постепенному отказу, то определяется не сам факт, например, потери данных или нехватки объема памяти, а скорое их наступление. В частном случае аномалия имеет класс Functionality (согласно классификации FURPS+) и связана, например, с функционированием системы, где аномалия функционирования есть снижение или потеря способности системы или элемента системы к выполнению предопределенной проектом или назначением функции.

Обнаружив аномалию на этапе 340, и используя информацию об аномалии, опрашивают модель методов восстановлений. Модели методов восстановлений, как и модели состояний могут быть различными, в частном случае используются дескриптивные модели. И на этапе 350 определяют в результате опроса моделей метод восстановления, который при реализации обеспечит соответствие системы и элементов требованиям, например, обеспечит восстановление требуемого функционирования системы. Обнаруженный метод восстановления может как стабилизировать аномальное состояние или процесс (остановит развитие аномалии, что актуально для постепенных отказов), так и осуществляет восстановление системы за счет перехода элемента или системы из аномального состояния или процесса к требуемому (устранение аномалии), где требуемое состояние или процесс соответствуют требованиям к системе по классификации FURPS+. Обнаруженных методов восстановлений может быть больше чем один и тогда окончательный метод выбирается исходя из профиля пользователя базового элемента, в который могут входить различные характеристики: пол, возраст, местоположение, маркетинговый класс, покупательская способность (платежеспособность), уровень IT грамотности и т.д. На заключительном этапе 360 выбирают стороннее совместимое средство (в общем случае способом может выбираться не средство, а продукт), реализующее функциональность метода восстановления, определенного в результате опроса модели методов восстановлений. Для этого могут использоваться как модели, так и базы данных, в которых наименованию метода восстановления соответствуют средства гарантировано реализующие метод восстановления. Доступных средств восстановления как методов восстановления может быть больше чем один, тогда средства выбираются исходя из профиля пользователя, дополнительно может учитываться репутация производителя (син. вендор) средства восстановления. Выбранное средство различными способами может быть имплементировано в систему, одним из таких способов, для программных средств, является его установка посредством модуля установки клиента. Совместимость определяется на основании анализа спецификации системы или средства.

В частном случае методы восстановления могут не определяться (этапы 340 и 350 пропускаются) и средства определяются на основании информации об аномалии. В этом случае после выполнения этапа 330 переходят к этапу 360.

Системой 200 вышеописанный способ может выполняться иначе (см. Фиг. 3а). Этапы с 310 по 330 повторяют способ, описанный выше, дальше начинаются отличия. После того как обнаружена аномалия, которая характеризуется по меньшей мере параметрами элементов или системы, функцией от которых она является, на этапе 340а получают базу доступных сторонних средств или информацию о по меньшей мере одном средстве. Далее на этапе 320а повторно опрашивают модель состояния системы с использованием множества из параметров, собранных на этапе 310, но в указанном множестве параметры системы, функцией от которых является аномалия, замещаются эквивалентными параметрами средства из базы доступных сторонних средств 262. На основании опроса модели состояний на этапе 330а обнаруживают в базе сторонних средств 262, по меньшей мере одно, средство, которое:

совместимо с системой; и

при опросе модели состояний с использованием параметров данного средства в качестве замещающих не обнаруживается аномалия.

На этапе 330а может быть обнаружено более чем одно средство, удовлетворяющее указанным критериям, тогда из обнаруженных средств в частном случае на этапе 360б выбирают одно средство, например, исходя из профиля пользователя базового элемента и/или репутации производителей/поставщиков обнаруженных средств. В другом частном случае пользователь нотифицируется обо всех обнаруженных средствах (список может быть предварительно ранжирован). Выбранное средство может устанавливаться как вместо средства, реализующего элемент системы, параметры от которого определяют аномалию, так и в дополнение.

Для понимания рассмотрим упрощенный пример (Фиг. 4). Клиент 210(клиентское ПО) установлен на ноутбуке 110а, который в свою очередь связан с маршрутизатором 111а. В терминах изобретения ноутбук является базовым элементом и с другим элементом маршрутизатором образуют исследуемую систему 100. В свою очередь базовый элемент сам состоит из элементов, таким образом ноутбук в рамках исследуемой системы является подсистемой. Клиентом собираются параметры системы и элементов, где элементами являются, по меньшей мере, центральное процессорное устройство 21, оперативная память 25, энергонезависимое запоминающее устройство (сокр. NVRAM) 24, модуль беспроводной связи 54а и маршрутизатор 111а. В рассматриваемом примере NVRAM 24 реализовано посредством твердотельного накопителя (англ. SSD), а маршрутизатор реализован внешним маршрутизатором с программным шифрованием WPA2. Клиент собирает следующие параметры:

SMART атрибуты NVRAM (напр. Reallocated Sector Count);

данные о шифровании трафика (есть/нет, тип шифрования);

объем трафика в обоих направлениях, плотность трафика (объем на единицу времени);

скорость канала;

мощность сигнала маршрутизатора;

спецификацию средств;

NVRAM (тип (Туре), объем (Value), форм фактор (FF), интерфейс (Interface))

маршрутизатор (Стандарт WiFi (IEEE), частотный диапазон устройств Wi-Fi (Spectr), аппаратная поддержка шифрования (НВЕ))

Ниже представлена таблица, в форме которой агрегируют собираемые параметры. Из нее можно получить состояние в момент времени S_n, так и процесс S_n→S_n+1→…→S_n+…

Собранные параметры используются модулем анализа 212 клиента для опроса моделей состояний системы. Модуль анализа 212, опрашивая модели состояний, оценивает соответствие состояния системы 100 и ее элементов требованиям к системе. В примере использованы простые логические модели, которые описывают аномальные состояния элементов:

IF V_n << V_k or V_n >> V_k THEN SPEED_DEGR - описывает состояние деградации сетевого канала

IF RSC_n<RSC_k<RSC_m WHERE T_n<T_k<T_m THEN NVRAM_Sector_DEGR - описывает деградацию NVRAM в виде постепенного отказа поверхности диска о чем свидетельствует рост числа операций переназначения секторов, что свидетельствует о износе поверхности

IF RSC>20 THEN NVRAM_FAULT описывает отказ NVRAM определяемое достижением критического значения переназначенных секторов равным 20

IF P_n>P_k>P_m and Р_m<15 WHERE T_n<Т_k<T_m THEN POWER_DEGR - описывает состояние деградации мощности сигнала, о чем свидетельствует падение уровня сигнала во времени до критической отметки в 15 дБм

В результате опроса моделей обнаруживаются в определенные моменты времени аномалии:

деградация сетевого канала в момент времени Т₃;

деградация NVRAM в момент времени Т₆;

отказ NVRAM в момент времени Т₉;

деградация мощности сигнала в момент времени Т₅.

Деградации являются аномальными процессам, отказ аномальным состоянием. Имея информацию об аномалии, опрашиваются модели методов восстановления (которые для примера также выражены логическими моделями) и определяются методы восстановления:

IF POWER_DEGR THEN AREA_EXTEND - для восстановления мощности сигнала рекомендуется расширить радиус эффективного покрытия роутера;

IF SPEED_DEGR WHERE ENC_n=1 and HBE²=0 THEN HBE - для восстановления скорости соединения рекомендуется обеспечить аппаратную поддержку шифрования;

IF SSD_FAULT THEN NVRAM_CHANGE - отказ NVRAM должен быть преодолен заменой средства, которым реализуется элемент, в текущем примере заменой SSD

IF ROM_Sector DEGR THEN NVRAM_CHANGE or BACKUP - выявив деградацию поверхности, когда средство реализующее элемент еще работоспособно рекомендуется задуматься о замене средства и позаботиться о резервном копировании

Определив методы восстановления определяют средства, которые способны реализовать рекомендованный метод восстановления. В нашем примере это осуществляется запросом к базе данных, в которой таблицы названы в соответствии с методами восстановлений. При этом выбирается такое средство, которое не только реализует рекомендованный метод, но и является совместимым с исследуемой системой, для чего к запросу добавляются некоторые условия (оператор WHERE), сформированные на основании параметров исследуемой системы. Результаты выполнения запросов представлены вместе с самими запросами:

SELECT * FROM AREA_EXTEND WHERE Spectr='2,4' and IEEE='802.11n' and MaxV>80

ZYXEL WRE2206

Tenda A300

NETGEAR EX2700

ASUS RP-AC51

SELECT * FROM HBE WHERE Spectr='2,4' and IEEE='802.11n' and MaxV_WPA2>80

ZYXE_NBG-418N v2

DSL-N16U

MikroTik hAP mini

SELECT * FROM NVRAM _CHANGE WHERE Type='SSD' and FF='M.2',and Interface='PCIe3.0' and Value>128

Intel 600p

Patriot Hellfire

Samsung 960 EVO

SELECT * FROM BACKUP WHERE Type='Remote' and Value>128 and (Trial='Yes' or Free='Yes') and Period='Day' and Scheme='Incremental'

Acronis Disk Director 12

Veeam Agent Free

Обнаружено более чем одно средство. Далее к обнаруженным средствам будут применены дополнительные фильтры, которые учитывают дополнительные характеристики, например, платежеспособность пользователя, уровень Неграмотности пользователя (не все средства просты в установке), готов ли пользователь воспользоваться услугами специалиста, популярность решения у потребителей, репутация производителя/поставщика и т.д.

В частном случае модель методов восстановления может не опрашиваться, например, при срабатывании модели:

Может выполняться запрос к базе средств, где свойства таблиц соответствуют не методам восстановлений, как в примере выше, а аномалиям:

SELECT * FROM NVRAM_FAULT WHERE Type='SSD' and FF='M.2',and Interface='PCIe3.0' and Value>128

При выполнении способа, описанного на Фиг. 3а после обнаружения аномалии:

IF RSC>20 THEN NVRAM _FAULT

Получают информацию о сторонних совместимых с системой 100 средствах, которые могут реализовать элемент системы, параметры которого определяют аномалию:

SELECT * FROM NVRAM WHERE Type='SSD' and FF='M.2',and Interface='PCIe3.0' and Value>128

Среди полученных совместимых средств выбирают такое, которое при опросе модели состояний (IF RSC> 20 THEN NVRAM_FAULT) с использованием параметров средства в качестве замещающих не обнаруживается аномалия (RSC> 20= =False), очевидно, что в данном примере таким средством будет любое исправное средство, так как характеристика исправного средства - отсутствие переразмеченных секторов, иными словами у таких средств RSC= =0.

Под модулями системы 200 понимаются реальные устройства, системы, компоненты, группа компонентов, реализованные с использованием аппаратных средств, таких как интегральные микросхемы (англ. application-specific integrated circuit, ASIC) или программируемой вентильной матрицы (англ. field-programmable gate array, FPGA) или, например, в виде комбинации программных и аппаратных средств, таких как микропроцессорная система и набор программных инструкций, а также на нейроморфных чипах (англ. neurosynaptic chips) Функциональность указанных модулей может быть реализована исключительно аппаратными средствами, а также в виде комбинации, где часть функциональности реализована программными средствами, а часть аппаратными. В некоторых вариантах реализации средства могут быть исполнены на процессоре компьютера общего назначения (например, который изображен на Фиг. 5). Базы данных могут быть реализованы всеми возможными способами и содержаться как на одном физическом носителе, так и на разных, располагаться как локально, так и удаленно.

Фиг. 5 представляет пример компьютерной системы общего назначения, персональный компьютер или сервер 20, содержащий центральный процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая содержит разные системные компоненты, в том числе память, связанную с центральным процессором 21. Системная шина 23 реализована, как любая известная из уровня техники шинная структура, содержащая в свою очередь память шины или контроллер памяти шины, периферийную шину и локальную шину, которая способна взаимодействовать с любой другой шинной архитектурой. Системная память содержит постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24, память с произвольным доступом (ОЗУ) 25. Основная система ввода/вывода (BIOS) 26, содержит основные процедуры, которые обеспечивают передачу информации между элементами персонального компьютера 20, например, в момент загрузки операционной системы с использованием ПЗУ 24.

Персональный компьютер 20 в свою очередь содержит жесткий диск 27 для чтения и записи данных, привод магнитных дисков 28 для чтения и записи на сменные магнитные диски 29 и оптический привод 30 для чтения и записи на сменные оптические диски 31, такие как CD-ROM, DVD-ROM и иные оптические носители информации. Жесткий диск 27, привод магнитных дисков 28, оптический привод 30 соединены с системной шиной 23 через интерфейс жесткого диска 32, интерфейс магнитных дисков 33 и интерфейс оптического привода 34 соответственно. Приводы и соответствующие компьютерные носители информации представляют собой энергонезависимые средства хранения компьютерных инструкций, структур данных, программных модулей и прочих данных персонального компьютера 20.

Настоящее описание раскрывает реализацию системы, которая использует жесткий диск 27, сменный магнитный диск 29 и сменный оптический диск 31, но следует понимать, что возможно применение иных типов компьютерных носителей информации 56, которые способны хранить данные в доступной для чтения компьютером форме (твердотельные накопители, флеш карты памяти, цифровые диски, память с произвольным доступом (ОЗУ) и т.п.), которые подключены к системной шине 23 через контроллер 55.

Компьютер 20 имеет файловую систему 36, где хранится записанная операционная система 35, а также дополнительные программные приложения 37, другие программные модули 38 и данные программ 39. Пользователь имеет возможность вводить команды и информацию в персональный компьютер 20 посредством устройств ввода (клавиатуры 40, манипулятора «мышь» 42). Могут использоваться другие устройства ввода (не отображены): микрофон, джойстик, игровая консоль, сканнер и т.п. Подобные устройства ввода по своему обычаю подключают к компьютерной системе 20 через последовательный порт 46, который в свою очередь подсоединен к системной шине, но могут быть подключены иным способом, например, при помощи параллельного порта, игрового порта или универсальной последовательной шины (USB). Монитор 47 или иной тип устройства отображения также подсоединен к системной шине 23 через интерфейс, такой как видеоадаптер 48. В дополнение к монитору 47, персональный компьютер может быть оснащен другими периферийными устройствами вывода (не отображены), например, колонками, принтером и т.п.

Персональный компьютер 20 способен работать в сетевом окружении, при этом используется сетевое соединение с другим или несколькими удаленными компьютерами 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 являются такими же персональными компьютерами или серверами, которые имеют большинство или все упомянутые элементы, отмеченные ранее при описании существа персонального компьютера 20, представленного на Фиг. 5. В вычислительной сети могут присутствовать также и другие устройства, например, маршрутизаторы, сетевые станции, пиринговые устройства или иные сетевые узлы.

Сетевые соединения могут образовывать локальную вычислительную сеть (LAN) 50 и глобальную вычислительную сеть (WAN). Такие сети применяются в корпоративных компьютерных сетях, внутренних сетях компаний и, как правило, имеют доступ к сети Интернет. В LAN- или WAN-сетях персональный компьютер 20 подключен к локальной сети 50 через сетевой адаптер или сетевой интерфейс 51. При использовании сетей персональный компьютер 20 может использовать модем 54 или иные средства обеспечения связи с глобальной вычислительной сетью, такой как Интернет. Модем 54, который является внутренним или внешним устройством, подключен к системной шине 23 посредством последовательного порта 46. Следует уточнить, что сетевые соединения являются лишь примерными и не обязаны отображать точную конфигурацию сети, т.е. в действительности существуют иные способы установления соединения техническими средствами связи одного компьютера с другим.

В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются примерами, которые не ограничивают объем настоящего изобретения, определенного формулой. Специалисту в данной области становится понятным, что могут существовать и другие варианты осуществления настоящего изобретения, согласующиеся с сущностью и объемом настоящего изобретения.

Claims

1. Способ обнаружения совместимых средств для систем с аномалиями, в котором:

а) получают параметры системы от элементов, реализующих функциональность системы;

б) опрашивают модель состояния системы с использованием полученных параметров;

в) обнаруживают аномалию в результате опроса модели состояния;

г) определяют параметры системы, функцией от которых является аномалия;

д) получают параметры, по меньшей мере одного, стороннего средства;

е) опрашивают модель состояния системы с использованием параметров, полученных в п. а), где параметры системы, функцией от которых является аномалия, замещаются эквивалентными параметрами стороннего средства;

ж) обнаруживают, по меньшей мере одно, стороннее средство, которое:

совместимо с системой; и

при опросе модели состояния системы с использованием параметров данного средства в п. е) не обнаруживается аномалия.

2. Способ по п. 1, в котором получают параметры системы в режиме реального времени.

3. Способ по п. 1, в котором элементом системы является программное средство, аппаратное средство, программно-аппаратное средство.

4. Способ по п. 1, в котором параметры получают клиентом, установленным на одном из элементов системы (базовом элементе).

5. Способ по п. 4, в котором таким элементом является персональное компьютерное устройство.

6. Способ по п. 4, в котором персональное компьютерное устройство в системе взаимодействует с IоТ устройствами.

7. Способ по п. 4, в котором система является динамической и состоит из элементов, объединенных беспроводной сетью, при этом число элементов, связанных с базовым элементом, определяется моментом времени и положением в пространстве базового элемента и зависит от радиуса зоны покрытия беспроводной станции, обеспечивающей доступ к текущей беспроводной сети.

8. Способ по п. 1, в котором моделью состояний оценивают соответствие требованиям состояний и процессов в системе и ее элементах.

9. Способ по п. 1, в котором модель состояния системы есть совокупность правил обнаружения:

10. Способ по п. 1, в котором модель состояний системы есть совокупность моделей вариантов использования и надежности.

11. Способ по п. 1, в котором модель состояния системы относится к классификационным.

12. Способ по п. 1, в котором аномалией является по меньшей мере:

состояние элемента, отклоняющееся от требуемого и есть функция от параметров элемента;

процесс элемента, отклоняющийся от требуемого, и есть функция времени от состояния элемента;

процесс системы, отклоняющийся от требуемого, и есть функция времени от состояния системы;

процесс внешней среды, с которой взаимодействует система, отклоняющийся от требуемого и описываемый параметрами системы.

13. Способ по п. 1, в котором аномалия дополнительно описывается классом.

14. Способ по п. 1, в котором аномалия дополнительно описывается элементом системы, параметры которого определяют аномалию.

15. Способ по п. 1, в котором обнаруживают аномалию в функционировании.

16. Способ по п. 15, в котором аномалия функционирования есть снижение или потеря способности системы или элемента системы к выполнению предопределенной функции.

17. Способ по п. 8 или 12, в котором требуемое состояние или процесс соответствуют требованиям к системе по классификации FURPS+.

18. Способ по п. 1, в котором при обнаружении по меньшей мере двух средств выбирают средство в зависимости от профиля пользователя системы, или репутации поставщика средства, или репутации производителя средства.

19. Способ по п. 1, в котором организм является элементом системы.

20. Способ по п. 1, в котором организм является внешним элементом по отношению к системе - объектом управления или объектом мониторинга.