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1. (WO2019046996) JAVA SOFTWARE LATENCY ANOMALY DETECTION
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Pub. No.: WO/2019/046996 International Application No.: PCT/CN2017/100457
Publication Date: 14.03.2019 International Filing Date: 05.09.2017
IPC:
G06F 9/44 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
9
Arrangements for programme control, e.g. control unit
06
using stored programme, i.e. using internal store of processing equipment to receive and retain programme
44
Arrangements for executing specific programmes
Applicants:
ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED [GB/CN]; Fourth Floor One Capital Place, P.O. Box 847, George Town, Grand Cayman, KY
Inventors:
CHOW, Kingsum; US
ZHU, Wanyi; CN
LU, ChuanSheng; CN
LI, Jiapeng; CN
LI, Sanhong; CN
Agent:
BEIJING TSINGYUANHUI INTELLECTUAL PROPERTY LAW FIRM; Suzhou Street No.362 Haidian District Beijing 100080, CN
Priority Data:
Title (EN) JAVA SOFTWARE LATENCY ANOMALY DETECTION
(FR) DÉTECTION D'ANOMALIE DE LATENCE DE LOGICIEL JAVA
Abstract:
(EN) Systems and methods provided herein are directed to automatically detecting latency anomaly from a large amount of application method latency data by a combination of statistical and clustering analyses and machine learning methods. Profile data of an application running in a computing device is collected and a predetermined set of data is excluded from the profile data. Application methods included in remaining profile data are analyzed statistically to identify a first set of application methods having abnormal latencies, and analyzed using clustering algorithms to identify a second set of application methods. A list of application methods having abnormal latencies based on at least one of the first set of application methods or the second set of application methods is then generated.
(FR) L'invention concerne des systèmes et des procédés permettant de détecter automatiquement une anomalie de latence dans une grande quantité de données de latence de procédé d'application par une combinaison d'analyses statistiques et de regroupement et de procédés d'apprentissage automatique. Des données de profil d'une application en exécution dans un dispositif informatique sont collectées et un ensemble prédéfini de données est exclu des données de profil. Des procédés d'application inclus dans des données de profil restantes sont analysés statistiquement afin d'identifier un premier ensemble de procédés d'application présentant des latences anormales, et sont analysés à l'aide d'algorithmes de groupement afin d'identifier un second ensemble de procédés d'application. Une liste de procédés d'application présentant des latences anormales en fonction du premier ensemble de procédés d'application et/ou du second ensemble de procédés d'application est ensuite générée.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)