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1. (WO2017040435) PREDICTING SERVICE ISSUES BY DETECTING ANOMALIES IN EVENT SIGNAL
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Pub. No.: WO/2017/040435 International Application No.: PCT/US2016/049336
Publication Date: 09.03.2017 International Filing Date: 30.08.2016
IPC:
G06Q 10/06 (2012.01)
[IPC code unknown for G06Q 10/06]
Applicants:
MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; Attn: Patent Group Docketing (Bldg. 8/1000) One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399, US
Inventors:
BHATTACHARYA, Pamela; US
SHAH, Himesh; US
PANDEY, Ganesh; US
Agent:
MINHAS, Sandip; US
CHEN, Wei-Chen Nicholas; US
DRAKOS, Katherine J.; US
KADOURA, Judy M.; US
HOLMES, Danielle J.; US
SWAIN, Cassandra T.; US
WONG, Thomas S.; US
Priority Data:
14/840,51831.08.2015US
Title (EN) PREDICTING SERVICE ISSUES BY DETECTING ANOMALIES IN EVENT SIGNAL
(FR) PRÉDICTION DE PROBLÈMES DE SERVICE PAR DÉTECTION D'ANOMALIES DANS UN SIGNAL D'ÉVÉNEMENTS
Abstract:
(EN) Service issues predicted by detecting anomalies in an event signal is provided. An application such as a signal analysis application receives an event signal for analysis. The event signal includes events captured during a time period. The event signal is processed to generate a trend line. The trend line includes a best fit line transposed across averages of number of events of each data point across the time period. The number of events of an end data point may be compared to an upper confidence score and a lower confidence score associated with the end data point on the trend line. In response to detecting the number of events of the end data point exceed the upper confidence score, a notification is transmitted to a stakeholder associated with the event signal. The notification may describe a symptom associated with the number of events on the end data point.
(FR) L'invention a pour objet de prédire des problèmes de service en détectant des anomalies dans un signal d'événements. Une application telle qu'une application d'analyse de signaux reçoit un signal d'événements en vue d'une analyse. Le signal d'événements comprend des événements capturés au cours d'une période. Le signal d'événements est traité pour générer une ligne de tendance. La ligne de tendance comprend une droite de régression transposée à travers des moyennes de nombre d'événements de chaque point de données à travers la période. Le nombre d'événements d'un point de données d'extrémité peut être comparé à un score supérieur de confiance et à un score inférieur de confiance associés au point de données d'extrémité sur la ligne de tendance. En réaction à une détection selon laquelle le nombre d'événements du point de données d'extrémité dépasse le score supérieur de confiance, une notification est envoyée à une partie prenante associée au signal d'événements. La notification peut décrire un symptôme associé au nombre d'événements sur le point de données d'extrémité.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)