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1. (WO2011128922) PROCÉDÉ DE MISE À NIVEAU AUTOMATISÉE DE LA CAPACITÉ DES RESSOURCES D'UN SYSTÈME INFORMATIQUE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2011/128922    N° de la demande internationale :    PCT/IT2010/000165
Date de publication : 20.10.2011 Date de dépôt international : 15.04.2010
CIB :
G06F 11/34 (2006.01)
Déposants : NEPTUNY S.R.L. [IT/IT]; Via BroggI 32 I-20129 Milano (IT) (Tous Sauf US).
POLITECNICO DI MILANO [IT/IT]; P.zza Leonardo da Vinci, 32 I-20100 Milano (IT) (Tous Sauf US).
CREMONESI, Paolo [IT/IT]; (IT) (US Seulement).
DHYANI, Kanika [IN/IT]; (IT) (US Seulement).
VISCONTI, Stefano [IT/IT]; (IT) (US Seulement)
Inventeurs : CREMONESI, Paolo; (IT).
DHYANI, Kanika; (IT).
VISCONTI, Stefano; (IT)
Mandataire : FAGGIONI, Carlo Maria; Via S. Agnese 12 I-20123 Milano (IT)
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) AUTOMATED UPGRADING METHOD FOR CAPACITY OF IT SYSTEM RESOURCES
(FR) PROCÉDÉ DE MISE À NIVEAU AUTOMATISÉE DE LA CAPACITÉ DES RESSOURCES D'UN SYSTÈME INFORMATIQUE
Abrégé : front page image
(EN)An upgrading method for capacity of IT system resources is disclosed. The method comprises the steps of monitoring over time a signal representing the capacity of a predetermined IT system resource and collecting a dataset of said signal, then analysing said dataset through a prediction method to forecast said dataset behaviour and further upgrading said capacity at time t-n, through allocating additional resource to the IT system, when said estimated dataset behaviour shows that at time t said resource reaches a critical threshold, said prediction method being based on Box&Jenkins method and further comprising subsequently (a) to pre-process dataset, where missing values of the dataset are filled, level discontinuities and outliers are filtered out, the last P samples are left out, (b) to find a trend of the remaining dataset, where trend is identified and filtered out of the dataset through coefficient of determination methodology, (c) to detect seasonality through computing an auto correlation function of the remaining dataset, further repeating the same detection on aggregate series of the previous dataset, and removing detected seasonality through a seasonal differencing process, (d) to model the resulting stationary series S(t) under an ARMA(p,q) process, and said prediction method to forecast said behaviour at time t being computed following the inverse order of steps (b)-(d).
(FR)L'invention concerne un procédé de mise à niveau de la capacité des ressources d'un système informatique. Le procédé comporte les étapes consistant à surveiller dans le temps un signal représentant la capacité d'une ressource prédéterminée d'un système informatique et à recueillir un jeu de données dudit signal, puis à analyser ledit jeu de données via une méthode de prédiction afin de prédire le comportement dudit jeu de données et à mettre à niveau ladite capacité à l'instant t-n, par l'allocation de ressources supplémentaires au système informatique, lorsque ledit comportement estimé du jeu de données montre qu'à l'instant t, ladite ressource atteint un seuil critique, ladite méthode de prédiction étant basée sur la méthode de Box & Jenkins, et comportant en outre les étapes consistant ultérieurement à : (a) prétraiter le jeu de données, des valeurs manquantes du jeu de données étant comblées, les discontinuités de nouveaux et les points aberrants étant éliminés par filtrage, les P derniers échantillons n'étant pas pris en compte ; (b) repérer une tendance du jeu de données restant, ladite tendance étant identifiée et éliminée par filtrage du jeu de données par une méthodologie des coefficients de détermination, (c) détecter une saisonnalité par le calcul d'une fonction d'autocorrélation du jeu de données restant, en répétant encore la même détection sur des séries agrégées du jeu de données précédent et en éliminant la saisonnalité détectée par un processus de différenciation saisonnière, (d) modéliser la série stationnaire résultante S(t) selon un processus ARMA(p,q), et ladite méthode de prédiction servant à prédire ledit comportement à l'instant t étant calculée selon l'ordre inverse des étapes (b) à (d).
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PE, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)