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Inhalt
Inhalt
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Einführung
Einleitung und Motivation
Ziel der Arbeit
Gliederung der Arbeit
Grundlagen
Netzmanagement am Leibniz-Rechenzentrum
Leistungen
Fehlermanagement
Reaktive und proaktive Maßnahmen
Fehlerquellen
Phasen
Help Desk
Netzmanagementwerkzeuge
Internet-Bereich
Trouble-Ticket-System
Intelligent Assistant
Expertensysteme
Charakterisierung
Wissensrepräsentation
Regeln
Probabilistisches Schließen
Verarbeitung unsicheren Wissens
Entscheidungen unter Unsicherheit
Theorem von Bayes
Unbedingte Wahrscheinlichkeiten
Bedingte Wahrscheinlichkeiten
Verbundwahrscheinlichkeit
Bayessche Regel
Anwendung der Bayesschen Regel
Bayessche Netze
Repräsentation
Struktur
Konditionale Unabhängigkeit
Verbundwahrscheinlichkeit
Einsatzgebiete
Beispiel
Inferenzmechanismen
d-Separation
Analyse der bestehenden Situation
Intelligent Assistant
Architektur
Klassifikation der Problembereiche
Allgemeiner Ablauf
Verbindungsproblem
Durchsatzproblem
Mailproblem
Realisierung am Leibniz-Rechenzentrum
Expertenwissen im Intelligent Assistant
Entscheidungsbaum im Intelligent Assistant
Struktur
Beispiel: Entscheidungsbäume aus dem Intelligent Assistant
Durchsatzproblem
Mailproblem
Verbindungsproblem
Realisierte Schnittstellen
Zum Benutzer
Zu den Managementwerkzeugen
Entwicklungsumgebung für Expertenwissen
Anforderungen aus dem Netzmanagement
Support
Dienstspezifische Wissensmodule
Schnittstellen zu Informationsquellen und Werkzeugen
Plattformen
Dynamik des Netzwerkes
Zeitpunkt des Fehlers
Verkehrsbelastung
Geschwindigkeit
Anforderungen aus dem
Help Desk
Szenario
Wissensakquisition
Einfaches Frontend
Ankopplung an ein Trouble-Ticket-System
Entlastung der Experten
Anforderungen an die Bayesschen Netze
Entwurf
Graphischer Editor
Automatische Umsetzung der Entscheidungsbäume
Äquivalenz
Realisierung und Anwendung
Struktur
Implementierung
Werkzeugunterstützte Integration
Eigenschaften
Erweiterung mit neuen Fehlerquellen
Kopplung
Transparenz
Abarbeitungsreihenfolge und Geschwindigkeit
Skalierbarkeit
Automatisches Erstellen von Trouble-Tickets
Lernfähigkeit
Modularität
Modellierungsaspekte
Problembeschreibung
Wissensbeschaffung
Fragebögen
Hypothesen
Einbinden der Entscheidungsbäume
Algorithmus zur Erstellung der Wahrscheinlichkeitstabellen
Kosten
Werkzeug zur Konstruktion und Anwendung
Produkt
Historie
Technologie
Bayessches Netz
Influenzdiagramm
Konstruktion und Arbeitsweise
Bayessches Netz
Influenzdiagramm
Darstellung
Graphisch
Tabellarisch
Entscheidungsorientiert
Fragealgorithmus
Motivation
Fehlersuchplan
Bayessches Netz
Algorithmus
anwendbare Implementierung
Inferenz
Lernalgorithmus
Lösungskonzepte im Intelligent Assistant
Allgemein
Anwendung
Einsatzgebiete
Durchsatzproblem
Entwurf
Wahrscheinlichkeiten
Bewertung
Mailproblem
Informationen
Entwurf 1
Entwurf 2
Ausbau
Bewertung
Verbindungsproblem
Informationen
Entwurf
Wahrscheinlichkeiten
Bewertung
Zusammenfassung und Ausblick
Zusammenfassung
Designentscheidungen
Herausforderungen
Fazit
Index
Tabellen für das Mailproblem
Literatur
Copyright Munich Network Management Team