故障诊断知识建模及系统

有效进行故障诊断可以提高客户满意度,故障诊断知识建模是其中的关键。针对故障诊断知识建模问题,提出基于本体元数据的故障诊断知识建模方法 KSM(Knowledge Solution Model):KSM主要由描述诊断方案的应用环境的元数据组和详细诊断方案(简称详细方案)构成。主要元数据包括:语种、方案名称、主题词、问题编号、产品线信息(如产品线、机型信息、部件信息等)、关联文档、访问角色、方案特征等。详细方案是一棵由多个步骤组成的树。步骤由一个或多个叶子步骤组成。叶子步骤不可再分。叶子步骤由一系列的引导状态、引导动作、用户应答和跳转指令等部分组成。该方法和模型成功应用于国内某大型IT企业。并于2010年正式上线。实验结果令人满意,结论是KSM可以有效解决故障诊断知识的建模问题,为后续的故障诊断建立知识基础。

银行卡跨行交易系统群的故障分析方法

当前银行卡跨行交易系统群复杂庞大,如何在交易系统群产生的海量数据中快速定位交易日志和分析交易失败原因对于支付系统的运营维护而言显得尤为重要.本文提出了一种交易日志切片的分析方法,该方法将接入用户从交易开始至交易结束整个流程的日志进行切片,主要利用Hadoop框架等相关技术进行大数据分析,帮助定位交易的故障信息以及提供对应的解决方案.采用上述方法实现了一个故障分析系统,实验结果表明:本方法可以明显提高交易日志查询和交易故障分析的效率,降低银行卡跨行交易系统群运营成本.