IT IT infrastructure failure prediction system by machine learning algorithm

• Main Author: LIM SEUNG HWAN
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 03.01.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

본 발명은 머신러닝 알고리즘에 의한 IT인프라 장애를 유발하는 요소를 사전에 감지하는 머신러닝 알고리즘에 의한 IT인프라 장애 사전 예측 시스템에 관한 것으로서, IT 인프라 및 소스코드 개발 시스템 별로 원시데이터를 추출하여 인지모델에 의해 장애유발요소을 인지하고, 상기 원시데이터와 장애유발요소에 대응하는 소스코드를 추출하여 추출된 소스코드 단위로 라벨링하는 마이크로에이전트; 상기 마이크로에이전트로부터 라벨링된 소스코드를 전송받아 분석모델을 통해 장애를 유발할 가능성이 있는 소스코드인 제1 장애데이터를 출력하는 데이터수집부; 상기 제1 장애데이터를 적어도 2개의 장애예측모델에 입력하여 상기 제1 장애데이터를 비장애요소와 장애요소로 구분하는 제2 장애데이터를 출력하여 상기 IT 인프라에 대한 장애를 예측하는 장애예측부; 상기 마이크로에이전트에서 라벨링된 소스코드 단위로 구분되는 기록데이터를 생성하여 데이터베이스화하고, 상기 마이크로에이전트에서 라벨링된 소스코드가 상기 데이터수집부, 장애예측부에 의해 처리되는 과정을 상기 기록데이터에 기록하여 관리하는 기록관리부; 상기 제2 장애데이터에 대한 소스코드의 기록데이터에 기록된 내용을 역추적하여 장애원인과 장애예측과정을 시각화하는 장애예측시각화모듈을 사용하여 상기 제1 장애데이터와 제2 장애데이터가 출력되는 과정과 그 과정에 의한 결과에 대한 근거를 추출한 후 시각화하여 제공하는 시각화부; 및 강화학습 알고리즘에 따라 상기 인지모델, 분석모델, 장애예측모델을 생성하거나 업데이트를 수행하는 머신러닝부;를 포함하여 구성된다.