IDENTIFYING PATTERNS IN EVENT LOGS TO PREDICT AND PREVENT CLOUD SERVICE OUTAGES

In non-limiting examples of the present disclosure, systems, methods and devices for predicting hardware failure events are presented. A time series comprising event log data for a plurality of events and a plurality of event types that occurred on a server computing device may be received. The time...

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Hauptverfasser: BAKHMETYEV, Vladimir, TEPPOEVA, Tatiana, MALLADI, Sailaja
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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creator BAKHMETYEV, Vladimir
TEPPOEVA, Tatiana
MALLADI, Sailaja
description In non-limiting examples of the present disclosure, systems, methods and devices for predicting hardware failure events are presented. A time series comprising event log data for a plurality of events and a plurality of event types that occurred on a server computing device may be received. The time series may be filtered for a subset of the plurality of event types. The filtered time series may be processed with a recurrent neural network that has been trained to predict hardware failure events from time series data comprising the subset of the plurality of event types. A prediction may be made that a hardware failure event will occur on the server computing device within a threshold duration of time. A prophylactic follow-up action corresponding to the predicted hardware failure event may be performed. Dans des exemples non-limitatifs de la présente divulgation, des systèmes, des procédés et des dispositifs permettant de prédire des événements de défaillance matérielle sont présentés. Une série chronologique comprenant des données de journal d'événements pour une pluralité d'événements et une pluralité de types d'événements qui se sont produits sur un dispositif informatique serveur peuvent être reçues. La série chronologique peut être filtrée pour un sous-ensemble de la pluralité de types d'événements. La série temporelle filtrée peut être traitée avec un réseau neuronal récurrent qui a été formé à prédire des événements de défaillance matérielle à partir de données de séries chronologique comprenant le sous-ensemble de la pluralité de types d'événements. Une prédiction peut être faite selon laquelle un événement de défaillance matérielle se produira sur le dispositif informatique serveur dans une période de temps seuil. Une action de suivi prophylactique correspondant à l'événement de défaillance matérielle prédit peut être effectuée.
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A time series comprising event log data for a plurality of events and a plurality of event types that occurred on a server computing device may be received. The time series may be filtered for a subset of the plurality of event types. The filtered time series may be processed with a recurrent neural network that has been trained to predict hardware failure events from time series data comprising the subset of the plurality of event types. A prediction may be made that a hardware failure event will occur on the server computing device within a threshold duration of time. A prophylactic follow-up action corresponding to the predicted hardware failure event may be performed. Dans des exemples non-limitatifs de la présente divulgation, des systèmes, des procédés et des dispositifs permettant de prédire des événements de défaillance matérielle sont présentés. Une série chronologique comprenant des données de journal d'événements pour une pluralité d'événements et une pluralité de types d'événements qui se sont produits sur un dispositif informatique serveur peuvent être reçues. La série chronologique peut être filtrée pour un sous-ensemble de la pluralité de types d'événements. La série temporelle filtrée peut être traitée avec un réseau neuronal récurrent qui a été formé à prédire des événements de défaillance matérielle à partir de données de séries chronologique comprenant le sous-ensemble de la pluralité de types d'événements. Une prédiction peut être faite selon laquelle un événement de défaillance matérielle se produira sur le dispositif informatique serveur dans une période de temps seuil. 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Une série chronologique comprenant des données de journal d'événements pour une pluralité d'événements et une pluralité de types d'événements qui se sont produits sur un dispositif informatique serveur peuvent être reçues. La série chronologique peut être filtrée pour un sous-ensemble de la pluralité de types d'événements. La série temporelle filtrée peut être traitée avec un réseau neuronal récurrent qui a été formé à prédire des événements de défaillance matérielle à partir de données de séries chronologique comprenant le sous-ensemble de la pluralité de types d'événements. Une prédiction peut être faite selon laquelle un événement de défaillance matérielle se produira sur le dispositif informatique serveur dans une période de temps seuil. 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