公开(公告)号：CN112867051B

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202010117385.5

申请日：2020-02-25

Applicant: 瞻博网络公司

Inventor： 程晶

IPC: H04W24/08 ,  H04B17/17 ,  H04B17/318

Abstract: 本公开的实施例涉及用于基于对等统计的故障检测的系统和方法。尽管许多网络组件包括诊断能力，但这些诊断可能不可靠。因此，当仅依赖于这些诊断时，会导致可操作性或不可操作性的错误指示。为了更好地检测网络组件的操作问题，来自网络组件和一个或多个对等设备的操作参数被分析，以确定网络组件是否是操作的。在一些实施例中，从这些操作参数得出的数据被提供给监督机器学习模型，并且该模型提供指示网络组件的操作状态的输出。一些实施例对设备的操作参数进行二值化并且计算二值化的参数指示设备的不活动性的最大持续时间。一些实施例计算二值化的参数的移动平均。在一些实施例中，最大持续时间和/或(多个)移动平均被提供给机器学习模型。

公开(公告)号：CN118282886A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202310174230.9

申请日：2023-02-28

Applicant: 瞻博网络公司

Inventor： 程晶 ,  A·M·沙姆孙达尔 ,  P·甘地 ,  吴小英 ,  王继生

IPC: H04L43/065 ,  H04L43/0823 ,  H04L41/0659

Abstract: 描述了用于检测物理地连接到网络设备的客户端设备“卡住”的技术，也就是说，客户端设备没有与网络设备发送或接收网络分组。网络管理系统(NMS)接收与物理地连接到端口的客户端设备相关的网络设备端口的当前网络统计数据。NMS标识连接到特定网络设备的特定端口的候选客户端设备，针对该特定端口的当前网络统计数据指示问题。NMS基于当前网络统计数据、与候选客户端设备相关联的历史基线统计数据、以及与设备类型与候选客户端设备相同的一个或多个对等客户端设备相关联的对等统计数据的一个或多个特征来检测候选客户端设备的异常行为。NMS输出异常行为的通知。

公开(公告)号：CN115733728A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211056552.5

申请日：2022-08-29

Applicant: 瞻博网络公司

Inventor： 程晶 ,  王继生 ,  K·沙

IPC: H04L41/0631 ,  H04L41/5009 ,  G06N20/00

Abstract: 本公开的部分实施例涉及通过网络范围故障的检测来标识故障的根本原因。描述了将网络管理系统(NMS)配置为通过检测网络范围故障来提供对根本原因故障的标识的技术。例如，NMS包括一个或多个处理器；以及包括指令的存储器，该指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器：生成层次属性图，该层次属性图包括表示在不同层次级别处的不同网络范围的属性；接收网络事件数据，其中网络事件数据指示网络的操作行为，包括与一个或多个客户端设备相关联的成功事件中的一个或多个成功事件或一个或多个故障事件；并将机器学习模型应用于网络事件数据和层次属性图中的特定网络范围，以检测特定网络范围是否具有故障。

公开(公告)号：CN112867051A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202010117385.5

申请日：2020-02-25

Applicant: 瞻博网络公司

Inventor： 程晶

IPC: H04W24/08 ,  H04B17/17 ,  H04B17/318

Abstract: 本公开的实施例涉及用于基于对等统计的故障检测的系统和方法。尽管许多网络组件包括诊断能力，但这些诊断可能不可靠。因此，当仅依赖于这些诊断时，会导致可操作性或不可操作性的错误指示。为了更好地检测网络组件的操作问题，来自网络组件和一个或多个对等设备的操作参数被分析，以确定网络组件是否是操作的。在一些实施例中，从这些操作参数得出的数据被提供给监督机器学习模型，并且该模型提供指示网络组件的操作状态的输出。一些实施例对设备的操作参数进行二值化并且计算二值化的参数指示设备的不活动性的最大持续时间。一些实施例计算二值化的参数的移动平均。在一些实施例中，最大持续时间和/或(多个)移动平均被提供给机器学习模型。

公开(公告)号：CN119136246A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411250740.0

申请日：2020-02-25

Applicant: 瞻博网络公司

Inventor： 程晶

IPC: H04W24/08 ,  H04B17/17 ,  H04B17/318

Abstract: 本公开的实施例涉及用于基于对等统计的故障检测的系统和方法。尽管许多网络组件包括诊断能力，但这些诊断可能不可靠。因此，当仅依赖于这些诊断时，会导致可操作性或不可操作性的错误指示。为了更好地检测网络组件的操作问题，来自网络组件和一个或多个对等设备的操作参数被分析，以确定网络组件是否是操作的。在一些实施例中，从这些操作参数得出的数据被提供给监督机器学习模型，并且该模型提供指示网络组件的操作状态的输出。一些实施例对设备的操作参数进行二值化并且计算二值化的参数指示设备的不活动性的最大持续时间。一些实施例计算二值化的参数的移动平均。在一些实施例中，最大持续时间和/或(多个)移动平均被提供给机器学习模型。

公开(公告)号：CN116800579A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202211718066.5

申请日：2022-12-29

Applicant: 瞻博网络公司

Inventor： 王继生 ,  程晶 ,  A·M·沙姆孙达尔 ,  R·弗赖

IPC: H04L41/04 ,  H04L43/50

Abstract: 检测具有不利用户影响的网络事件。一种方法包括由网络管理系统从被配置为在站点处提供网络的多个网络设备接收网络数据；由处理电路系统从在站点处接入网络的多个客户端设备接收用户影响数据；基于网络数据，确定随时间出现的一个或多个网络事件的模式；将一个或多个网络事件的模式与从多个客户端设备接收的由用户影响数据所指示的不利用户影响事件及时相互关联；以及响应于该相互关联，确定具有不利用户影响的压倒性网络业务的实例。在一些示例中，网络数据包括网络业务影响数据，诸如由于拥塞而在交换机端口处丢弃的分组数目。