规则的自动生成和动态更新制造技术

本公开涉及规则的自动生成和动态更新。本主题涉及使用数据趋势分析监控环境。该方法包括获得与预定时间段的至少一个数据流相关的至少一个数据趋势。该至少一个数据趋势表示至少一个数据流所遵循的模式。进一步地，可计算与至少一个数据流相关的至少一个增量值，至少一个增量值表示在特定时间实例在至少一个数据流中相对至少一个数据趋势的偏差。此外，基于至少一个数据趋势和与每个数据流相关联的身份元数据识别多个数据流之间的至少一个关系。基于至少一个增量值和至少一个关系，生成至少一个规则。

【技术实现步骤摘要】
规则的自动生成和动态更新
本主题主要涉及趋势分析，具体地，涉及用于基于数据趋势分析的规则的自动生成和动态更新的方法和系统。
技术介绍
现在，为了获得有关环境的各个方面动态的了解，多个机构正在将其资源投资于趋势分析的领域。如通常理解的，趋势分析涉及一段时间上的数据的比较，以识别各个趋势。由于数据可广泛应用于各个领域中，趋势分析的应用几乎是不受限制的。例如，趋势分析可用于预测有利于机构增长和发展的信息，如市场趋势、销售增长、库存水平和利率。趋势分析也可以被用于基于在其上运行的多种软件应用程序监控计算系统。此外，趋势分析也可以用于故障分析并作为即将发生的问题的早期报警指示器。
技术实现思路
用于基于数据的趋势分析的规则的自动生成和更新的（多个）系统和（多种）方法。所述（多个）系统和（多种）方法可以在各种计算设备，如笔记本电脑、台式机、工作站、平板PC、笔记本电脑、便携式电脑、平板电脑、互联网设备和类似的系统中来实现。然而，本领域的技术人员将会理解的是，本主题的实施方式并不限于任何特定的计算系统、体系结构或应用设备，因为随着新的计算系统和平台变得可用，它们可以适用于新的计算系统和平台。在过去的几十年中，趋势分析技术正被用于世界各地的各种领域，例如，用于监控环境以基于历史数据预测未来事件。环境可被理解为趋势分科可以被执行以用于监控和预测目的的任何领域或平台。例如，结构可以选择趋势分析，以监控其产品的销售，因此，预测未来相关的障碍。因此，所述机构可以采取先发制人的措施以避免损失。为了确保详尽的和具体的趋势分析，必须处理和加工与环境相关的大量的数据。例如，为了评估计算系统的性能，可以检索运行在计算系统上的各种软件应用程序所使用的数据。基于这些数据，可以进行趋势分析。趋势分析可有助于确定任何易出故障的问题的原因，诸如可以基于不同的时间实例（timeinstance）处每个软件应用程序所使用的数据，确定计算系统的缓慢的操作。因此，如果由软件应用程序使用的数据正表现出从历史数据趋势的实质变化，那么可以相应地采取合适的处理以解决任何问题，从而确保了计算系统不受妨碍的且流畅的操作。通常，为了检测相对于历史数据的趋势的数据的偏差或变化，定义了多个规则。规则可以被理解为由用户设置的用来检测数据从历史数据趋势的任何改变的条件。例如，用户可以定义这样的规则：只要由软件应用程序所使用的数据量表现出从历史数据趋势的变化超过10％，警报就必须被触发。同样，在由公共卫生机构监控的小镇的健康方案的另一个实例中，规则可以被定义为只要小镇的死亡人数从历史数据趋势超过5％的变化，警报就必须被触发。因此，这样的规则有助于维持与环境相关的事件有效跟踪。正如将被本领域技术人员所理解的，不同行业具有不同的动态，因此可以使用用于不同目的的趋势分析和规则生成。然而，这样的规则在本质上为一般性的，并且不能基于规则的应用或将被监控的特定环境进行修改。因此，在规则生成过程中没有考虑环境的特定需求，导致一些重要方面疏忽以及随后的错误和不准确的监控。此外，规则通常由用户或一组用户定义。用户可以包括，但不限于相应领域的专家和利益相关者，如软件应用程序为其开发的客户。因此，规则的有效性和精度取决于个人的技能设置，因此，不能排除规则生成中的错误的可能性。另外，在复杂规则的生成的情况下，用户可能必须获得数据和相应的规则之间的关系，以确保环境的准确的监控。另外，在复杂系统的情况下，可能必须定义大量的数据和多个规则。此外，存在于环境的动态和特性在一段时间逐渐变化的合理的可能性。因此，这些规则可能必须作相应的定期更新。然而，由于限定规则的手动特性，在规则的生成和更新期间必须由用户做出大量的努力。从而，这样的活动每次可能会需要大量的时间。结果，与趋势分析相关的总成本也显著增加。考虑用户可能无意中定义了不正确的规则的情况。在这种情况下，当基于不正确的规则生成报告时，用户可能不能够确定的规则的准确性以及在报告中提供的数据。因此，在不正确的规则生成的情况下，对于用户来说，捕获故障变为一种挑战。此外，这可能使环境的监控容易发生错误。此外，在检测到规则无效的情况下，用户可能必须投入大量的精力来手动地调整规则。否则，不正确的规则可能成为完全不可用。根据本主题，提供了下文中称为系统的规则生成系统，所述规则生成系统用于生成和更新规则，例如，所述规则用于基于数据趋势分析监控环境。在一个实施中，该系统可以获得对应于与将被监控的环境相关的至少一个数据流的至少一个数据趋势。在一个实施中，数据流可以被理解为时间排序数据，并可包括但不限于数据值、时间戳和数据的类型。此外，至少一个数据趋势可以被理解为在预定的时间段由至少一个数据流所遵循的模式。当获得至少一个数据趋势时，可以计算与至少一个数据流相关的至少一个增量值。至少一个增量值表示在特定时间实例在至少一个数据流中相对于至少一个数据趋势的偏差。此外，可以基于至少一个数据趋势和与每个数据流相关的身份元数据来识别多个数据流之间的至少一个关系。身份元数据可被理解为向每个数据流提供唯一ID的信息。随后，基于至少一个关系和至少一个增量值，可以以自动方式生成至少一个规则。该至少一个规则表示由用户设定的用于跟踪至少一个数据流中的偏差的条件。在一个实施中，表示违反至少一个规则的通知可被提供给用户。该通知可包括但不仅限于与规则违反有关的细节和克服规则违反的建议。在违反至少一个规则一段时间之后，也可以识别规则违反趋势。在一个实施中，基于用户对所述通知的响应、规则违反趋势、至少一个增量值以及至少一个关系，可自动更新至少一个规则。在一个实施中，系统可以利用检索元数据从至少一个数据源中检索与环境相关的数据。检索元数据可以有助于识别至少一个数据源中数据所存储的位置。检索元数据的实例可以包括但不限于数据库名称、表格名称、数据库IP、数据库端口、数据库的类型、数据库用户名、数据库密码、检索数据的至少一个询问以及检索频率。此外，至少一个数据源可以包括但不限于外部数据库、内部数据库以及在线门户。因此，基于检索元数据，可从至少一个数据源检索所述数据。在一个实施中，可执行采样以选择用于进一步监控环境的数据。如所已知的，采样可包括来自统计数据内的数据的子集的选择以评估整个数据的特性。在一个实施中，从至少一个数据源检索的数据可以是不同的格式。为了避免由于数据的格式的不统一而导致的错误分析，数据可以被转换为对系统来说可识别的格式，例如通过自然语言处理（NLP）。在一个实施中，数据可以被转换为至少一个数据流。此外，在转换过程中，身份元数据可以被分配给每个数据流。身份元数据可向每个数据流提供唯一的身份。在一个实施中，身份元数据可以包括但不限于与环境、应用程序和服务器有关的细节。在一个实施中，可以识别与至少一个数据流相关的至少一个数据趋势。如上所述，该至少一个数据趋势表示由至少一个数据流在预定的时间段遵循的模式。此外，所述系统可以获得用于计算至少一个增量值的至少一个数据趋势。如上所述，至少一个增量值是在特定时间实例处在至少一个数据流中相对于至本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于规则的自动生成和更新的计算机实施的方法，所述方法包括：通过处理器（110）获得与预定时间段内的至少一个数据流相关的至少一个数据趋势，其中，所述至少一个数据趋势表示在所述预定时间段期间所述至少一个数据流所遵循的模式；通过所述处理器（110）计算与所述至少一个数据流相关的至少一个增量值，其中，所述至少一个增量值表示在特定时间实例在所述至少一个数据流中相对所述至少一个数据趋势的偏差；通过所述处理器（110）基于所述至少一个数据趋势和与每个数据流相关的身份元数据来识别在包括所述至少一个数据流的多个数据流之间的至少一个关系，其中，所述身份数据表示每个数据流的唯一身份；通过所述处理器（110）基于所述至少一个增量值和所述至少一个关系生成至少一个规则，其中，所述至少一个规则包括由用户设定的用于跟踪在所述至少一个数据流中的所述偏差的条件；以及当违反了所述至少一个规则时，通过所述处理器（110）向所述用户提供通知，其中，所述通知包括与规则违反、克服所述规则违反的操作和建议相关的至少一个细节。

【技术特征摘要】
2013.10.25 IN 3382/MUM/20131.一种用于规则的自动生成和更新的计算机实施的方法，所述方法包括：
通过处理器(110)获得与预定时间段内的至少一个数据流相关的至少一个数据趋势，其中，所述至少一个数据趋势表示在所述预定时间段期间所述至少一个数据流所遵循的模式，其中，所述至少一个数据流包括表示检索来自至少一个数据源的数据的时间的时间戳、表示所述数据的数值的数据值以及指定所述数据的属性的数据类型，并且其中，所述至少一个数据趋势有助于确定在特定时间段期间的所述至少一个数据流的最大数据值和最小数据值；
通过所述处理器(110)计算与所述至少一个数据流相关的至少一个增量值，其中，所述至少一个增量值表示在特定时间实例在所述至少一个数据流中相对所述至少一个数据趋势的偏差；
通过所述处理器(110)基于所述至少一个数据趋势、与每个数据流相关的身份元数据、以及先前所生成的规则来识别在包括所述至少一个数据流的多个数据流之间的至少一个关系，其中，所述身份数据表示每个数据流的唯一身份并且包括与环境名称、应用程序和服务器相关的细节；
通过所述处理器(110)基于所述至少一个增量值和所述至少一个关系生成至少一个规则以监控以下各项中的至少一项：(i)在特定的时间实例处的阈值违反以及(ii)在预定持续时间内的阈值违反，其中，所述至少一个规则包括由用户设定的用于跟踪在所述至少一个数据流中的所述偏差的条件，并且其中，所述至少一个关系确定在所述至少一个数据趋势上的违反所述至少一个规则的结果；
当违反了所述至少一个规则时，通过所述处理器(110)向所述用户提供通知，其中，所述通知包括与规则违反、克服所述规则违反的操作和建议相关的至少一个细节，
由所述处理器通过跟踪在特定时间实例在所述至少一个数据流中的所述至少一个规则与设定条件的偏差，识别规则违反的模式，其中，基于在一段时间内发生的所述规则违反的模式来生成规则违反趋势；以及
通过所述处理器基于用户对所述通知的响应、所述规则违反趋势、所述至少一个增量值、所述至少一个关系更新所述至少一个规则。


2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述获得包括：
通过所述处理器(110)基于检索元数据从至少一个数据源检索数据，其中，所述数据源包括内部数据库、外部数据库和在线门户中的至少一个，并且其中，所述检索元数据表示协助从所述至少一个数据源检索所述数据的细节；
通过所述处理器(110)将所述数据转换为所述至少一个数据流，其中，所述至少一个数据流处于预定格式；以及
通过所述处理器(110)识别与所述至少一个数据流相关的所述至少一个数据趋势。


3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其中，所述获得进一步包括从用于转换为所述至少一个数据流的所述数据选择样本。


4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述用户通过选择在所述通知中提供的“接受”、“拒绝”和“忽略”选项中的一个来响应所述通知。


5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，进一步包括通过所述处理器(110)生成执行报告以提供与规则的自动生成和更新相关的细节。


6.一种用于规则的自动生成和动态更新的规则生成系统(102)，所述规则生成系统(102)包括：
处理器(110)；
规则生成模块(122)，耦接至所述处理器(110)，以
获得与预定时间段内的至少一个数据流相关的至少一个数据趋势，其中，所述至少一个数据趋势表示在所述预定时间段期间所述至少一个数据流所遵循的模式，其中，所述至少一个数据流包括表示检索来自至少一个数据源的数据的时间的时间戳、表示所述数据的数值的数据值以及指定所述数据的属性的数据类型，并且其中，所述至少一个数据趋势有助于确定在特定时间段期间的所述至少一个数据流的最大数据值和最小数据值；
计算与所述至少一个数据流相关的至少一个增量值，其中，所述至少一个增量值表示在特定时间实例在所述至少一个数据流中相对所述至少一个数据趋势的偏差；
基于所述至少一个数据趋势、与每个数据流相关联的身份元数据、以及先前所生成的规...

【专利技术属性】
技术研发人员：坦曼亚·特瓦瑞，素拉斯·库马尔·戴伊，斯瓦鲁普·查特吉，
申请(专利权)人：塔塔顾问服务有限公司，
类型：发明
国别省市：印度;IN