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1. (WO2019046996) DÉTECTION D'ANOMALIE DE LATENCE DE LOGICIEL JAVA
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N° de publication : WO/2019/046996 N° de la demande internationale : PCT/CN2017/100457
Date de publication : 14.03.2019 Date de dépôt international : 05.09.2017
CIB :
G06F 9/44 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
9
Dispositions pour la commande par programme, p.ex. unité de commande
06
utilisant un programme emmagasiné, c. à. d. utilisant une unité de stockage interne de l'équipement de traitement de données pour recevoir et conserver le programme
44
Dispositions pour exécuter des programmes spécifiques
Déposants :
ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED [GB/CN]; Fourth Floor One Capital Place, P.O. Box 847, George Town, Grand Cayman, KY
Inventeurs :
CHOW, Kingsum; US
ZHU, Wanyi; CN
LU, ChuanSheng; CN
LI, Jiapeng; CN
LI, Sanhong; CN
Mandataire :
BEIJING TSINGYUANHUI INTELLECTUAL PROPERTY LAW FIRM; Suzhou Street No.362 Haidian District Beijing 100080, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) JAVA SOFTWARE LATENCY ANOMALY DETECTION
(FR) DÉTECTION D'ANOMALIE DE LATENCE DE LOGICIEL JAVA
Abrégé :
(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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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, 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, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, 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, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)