--- title: 'Uzun seanslar' description: Aloqa seanslari oʻz normasiga nisbatan anomal uzun davom etadigan park tugunlari — har bir tugun uchun IQR-chegaralari, muammoliilik bahosi va hodisaga asoslangan tub sabab tahlili bilan. section: AI Analytics weight: 7 related: - ai-analytics/fleet-reports/events-explorer --- import Alert from '@/components/docs/Alert.astro'; import Image from '@/components/docs/Image.astro'; **Uzun seanslar** hisoboti hisoblash tugunlarining butun parki boʻyicha telemetriya aloqa seanslarini tahlil qiladi hamda aloqasi beqaror ishlayotgan yoki maʼlumotlarni uzatish uchun haddan tashqari koʻp vaqt talab qiladigan qurilmalar, lokatsiyalar, kunlar va korrektor turlarini aniqlaydi. Yetti KPI bilan hisobot shapkasi Hisobot shapkasi yetti KPI ni oʻz ichiga oladi: kompaniya, park qamrovi, maʼlumotlar tayyorligi, anomaliyali tugunlar soni, anomal seanslar soni, seansning maksimal davomiyligi, soatlik hodisalarning umumiy soni va tahlil davri. Asosiy raqam — parkning umumiy sonidan anomaliyali tugunlar soni; hodisalar — bir vaqtning oʻzida besh yoki undan koʻp tugunda uzun seanslar boʻlgan soatlik klasterlar. Hisobot ekspluatatsiyaning amaliy savollariga javob beradi: - qaysi tugunlarda aloqa seanslari haddan tashqari uzun; - aynan shu tugun uchun qaysi seanslar anomal hisoblanadi; - muammo lokal qayerda: antenna, SIM-karta, taʼminot, modem, oʻrnatish joyi; - bazaviy stansiya yoki aloqa operatori hodisasiga oʻxshash muammo qayerda; - parkda ommaviy soatlik hodisalar bormi; - qaysi kunlar eng muammoli boʻlgan; - qaysi korrektor turlari uzun seanslarga koʻproq tushadi; - takroriy yoki uzaytirilgan uzatishlarga taxminan qancha energiya sarflangan; - qaysi tugunlarga tashqi antenna, repiter yoki SIM tekshiruvi bilan maydon tashrifi kerak; - aniq lokatsiyada aloqa operatori yoki qamrov sifatini qayerda tekshirish kerak. Hisobot gazning tijoriy hisobi toʻgʻriligini baholamaydi va hisobni chetlab oʻtish boʻyicha forensic-hisobot emas. U faqat aloqa seanslarini tahlil qiladi: davomiylik, anomaliyalar chastotasi, hodisalarning koʻlami, signal sifati va uzun seanslarning ehtimoliy sababi. ## Hisobotning oʻrni Hisobot telemetriyaning ekspluatatsion diagnostikasiga tegishli. U ikki turli vaziyatni aralashtirmasligi kerak: 1. **Aloqa umuman yoʻq.** Tugun aloqaga chiqmaydi, maʼlumotlar yoʻq. 2. **Aloqa bor, lekin seanslar juda uzun.** Tugun maʼlumotlarni uzatadi, lekin sekin, beqaror yoki takroriy urinishlar bilan. Ushbu hisobot **ikkinchi** vaziyatni tahlil qiladi. Aloqa, arxiv yoki maʼlumotlar umuman boʻlmagan joyda Muammoli tugunlar hisobotidan foydalaning; bitta tugun maʼlumotlari hisob uchun yaroqliligini tekshirish kerak boʻlsa, Isteʼmol tahlilidan foydalaning. ## Hisobot kimga moʻljallangan | Rol | Hisobotdan nima oladi | | ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | | Ekspluatatsiya rahbari | park boʻyicha umumiy manzara, anomaliyali tugunlar soni, ommaviy hodisalar | | Aloqa muhandisi | yomon RSSI, uzun seanslar va lokal muammolari boʻlgan tugunlar roʻyxati | | Dispetcher | arizalar va muammoli kunlarning prioritetli roʻyxati | | Maydon brigadasi | antenna, SIM, taʼminot va oʻrnatish joyini tekshirish uchun top-tugunlar | | Integratsiya muhandisi | maʼlumotlar tayyorligi diagnostikasi, API-qamrov va seans maʼlumotlari yoʻq holatlari | | Xaridlar mutaxassisi | korrektor turlari boʻyicha qiyosiy kesim | | Park analitigi | tub sabab gipotezalari: bazaviy stansiya, operator, proshivka, lokal tugun | ## Hisobot nimani qilmaydi Hisobot quyidagilarni qilmasligi kerak: - maydon tashrifisiz aniq modemning nosozligini isbotlash; - uzun seansni qurilma yomonligining bevosita dalili deb hisoblash; - avtomatik tarzda server yoki aloqa operatorini ayblash; - «maʼlumotlar yoʻq» ni «anomaliyalar yoʻq» bilan aralashtirish; - barcha tugunlarning seans davomiyligini bitta umumiy chegarada solishtirish; - kam seansli qisqa davrni statistik ishonchli deb hisoblash; - tanlanmadagi qurilmalar sonini hisobga olmasdan qurilma modelining sifati haqida xulosa qilish; - oʻrnatish joyini radiotexnik tekshirishni almashtirish; - batareya yoʻqotishlari bahosini aniq oʻlchov deb hisoblash; - AI-izohni diagnostika manbasi sifatida ishlatish. ## Asosiy atamalar | Atama | Maʼnosi | | ----------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | Aloqa seansi | qurilmaning maʼlumotlarni uzatish tizimi bilan ulanishining bitta epizodi | | Seans davomiyligi | seansning boshidan oxirigacha boʻlgan vaqt | | Normal seans | davomiyligi tugunning individual normasida boʻlgan seans | | Uzun seans | davomiyligi tugunning individual IQR-chegarasidan oshgan seans | | `IQR` | kvartillararo kenglik: `Q3 − Q1` | | `Q1` | seans davomiyliklarining birinchi kvartili | | `Q3` | seans davomiyliklarining uchinchi kvartili | | `UpperFence` | normaning yuqori chegarasi: `Q3 + 1.5 × IQR` | | `RSSI` | radiosignal darajasi, dBm | | `CSQ` | GSM signal sifati indeksi, dBm ga qayta hisoblanishi mumkin | | `Btm` | batareya kuchlanishi yoki qurilma taʼminoti koʻrsatkichi | | `Long share` | tugunning barcha seanslari ichida uzun seanslar ulushi | | `Severity score` | uzun seanslar boʻyicha tugun muammoliligining yakuniy bahosi | | Hodisa | bir nechta tugunlarda birdaniga uzun seanslar paydo boʻlgan soatlik klaster | | `RCA` | ehtimoliy sabab tahlili: bazaviy stansiya, tarmoq, server, proshivka, lokal tugun | | `Battery loss` | uzatishning ortiqcha davomiyligiga sarflangan energiyaning taxminiy bahosi | ## Hisobotning umumiy mantigʻi Hisobot aloqa seanslarining park boʻyicha tahlili sifatida quriladi. ```text Park tugunlari roʻyxati → aloqa seanslarini olish → maʼlumotlar tayyorligini tekshirish → har bir tugun uchun individual seans normasi → IQR boʻyicha uzun seanslarni qidirish → har bir tugun boʻyicha score hisoblash → uzun seanslarni soatlik hodisalarga guruhlash → RCA ehtimoliy sababini aniqlash → tugunlar boʻyicha gipotezalarni taqsimlash → muammoli tugunlar topi → korrektor turlari boʻyicha kesim → kunlar va oylar boʻyicha kesim → ekspluatatsiya uchun tavsiyalar ``` Asosiy tamoyil: ```text uzun seans aniq tugunning normasiga nisbatan aniqlanadi, butun park boʻyicha umumiy qatʼiy chegaraga nisbatan emas. ``` Bu muhim, chunki turli qurilmalar, mintaqalar, aloqa operatorlari va soʻrov rejimlari turli xil normal seans davomiyliklariga ega boʻlishi mumkin. ## Ishga tushirish parametrlari | Parametr | Maʼnosi | | ------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------ | | Boshlanish sanasi / Tugash sanasi | tahlil oynasi chegaralari | | Tahlil oynasi, kunlar | sanalar boʻsh boʻlganda ishlatiladigan zaxira oyna (standart 30) | | Korrektor turiga tugunlar | tur boʻyicha tanlanma hajmi; `0` barcha park tugunlarini bildiradi | | IQR uchun tugundagi minimum seanslar | tugun saralanishi uchun zarur minimum seanslar soni (standart 30) | | Hisobotdagi muammoli tugunlar soni | top-N jadval hajmi (standart 50) | | LLM-tahlil | natijalarni tushuntiruvchi ixtiyoriy AI-narrativ | | Kompaniya | tahlilni bitta yetkazib beruvchi parki bilan cheklaydi | ## Kirish maʼlumotlari ### Asosiy maʼlumotlar | Maʼlumotlar | Nima uchun kerak | | ---------------------- | --------------------------------------------------------- | | Tugunlar roʻyxati | tahlil parkini aniqlash | | Korrektor turi | modellar boʻyicha kesim qurish | | `Equipment ID` | aniq qurilma seanslarini olish | | Aloqa seanslari | hisobotning asosi | | Seans boshlanish vaqti | kunlar, oylar va soatlar boʻyicha guruhlash | | Seans davomiyligi | asosiy tahlil qilinadigan koʻrsatkich | | `RSSI` / `CSQ` | radiosignal sifatini baholash | | `Btm` / batareya | taʼminot taʼsirini baholash | | Tashkilot / lokatsiya | hodisa atributsiyasi: lokal mijoz, bazaviy stansiya, park | ### Minimal zaruriy toʻplam Tugunni toʻgʻri tahlil qilish uchun kerak: - qurilma identifikatori; - kamida minimal seanslar soni; - har bir seansning davomiyligi; - har bir seansning vaqt belgisi. Agar seans davomiyligi yoʻq boʻlsa, bunday seans IQR-tahlilda ishtirok etmaydi. ## Maʼlumotlar tayyorligi: data-gate Maʼlumotlar tayyorligi diagnostikasi Anomaliyalarni hisoblashdan oldin hisobot tahlilni umuman bajarish mumkinligini tekshiradi. Maʼlumotlar tayyorligi bloki park hajmini, kompaniya filtridan keyingi hajmni, qancha tugun seans maʼlumotlarini bergani va ulardan qanchasi IQR uchun minimum seanslardan oʻtganini koʻrsatadi. Bu **juda muhim** diagnostika — usiz «anomaliyalar yoʻq» va «tahlil uchun maʼlumotlar yoʻq» ni aralashtirish oson. ### Tayyorlikning asosiy koʻrsatkichlari | Koʻrsatkich | Formula / qiymat | | ----------------------------------- | -------------------------------- | | Parkdagi tugunlar | `N_park` | | Tanlanmadagi tugunlar | `N_sampled` | | Seans maʼlumotli tugunlar | `N_with_data` | | Minimum seanslardan oʻtgan tugunlar | `N_qualified` | | Jami seanslar | `N_sessions` | | API-chaqiruvlar | `N_calls` | | API-xatolar | `N_errors` | | API-xatolar ulushi | `N_errors / N_calls × 100%` | | Maʼlumotlar qamrovi | `N_with_data / N_sampled × 100%` | | IQR-tanlanma qamrovi | `N_qualified / N_sampled × 100%` | ### API-xatolar ulushi $$ APIErrorRate = \frac{N_{errors}}{N_{calls}} \times 100\% $$ ### Maʼlumotlar qamrovi $$ Coverage_{with\_data} = \frac{N_{with\_data}}{N_{sampled}} \times 100\% $$ ### IQR uchun yaroqli tugunlar qamrovi $$ Coverage_{qualified} = \frac{N_{qualified}}{N_{sampled}} \times 100\% $$ ### Tayyorlik statuslari | Status | Shart | Nimani anglatadi | | -------------- | -------------------------------------- | ------------------------------------------ | | `OK` | IQR uchun yetarli tanlanma bor | hisobotni ishchi sifatida oʻqish mumkin | | `DEGRADED` | tanlanma kichik, lekin tahlil mumkin | xulosalar ehtiyotkor | | `INCONCLUSIVE` | xatolar koʻp yoki qamrov tanqidiy past | anomaliyalar boʻyicha xulosalar ishonchsiz | | `NO_DATA` | seans maʼlumotlari yoʻq | tahlil mumkin emas | | `NO_FLEET` | filtrdan keyin tugunlar yoʻq | tahlil qiladigan narsa yoʻq | ### Tanqidiy shartlar Tahlil quyidagi hollarda imkonsiz hisoblanadi: $$ APIErrorRate \ge 50\% $$ yoki: $$ Coverage_{with\_data} < 5\% $$ yoki: $$ N_{qualified} = 0 $$ «Anomaliyalar yoʻq» va «tahlil uchun maʼlumotlar yoʻq» — turli holatlar. Agar seans maʼlumotlari yoʻq boʻlsa, hisobot anomaliyalar topilmadi deb yozmasligi kerak. ## Tugundagi minimum seanslar Ishonchli IQR-tahlil uchun har bir tugun yetarli miqdordagi seanslarga ega boʻlishi kerak. ### Minimal chegara Standart boʻyicha: $$ N_{sessions,station} \ge 30 $$ Agar tugunda kamroq seans boʻlsa, individual norma statistik ishonchsiz deb hisoblanadi va tugun IQR-filtrdan oʻtmaydi. ### Nima uchun minimum kerak IQR kvartil bahosidan foydalanadi. Kuzatishlar soni kam boʻlganda kvartil beqaror boʻlib qoladi: - bitta tasodifiy uzoq seans chegarani oshirishi mumkin; - bitta qisqa aloqa davri chegarani pasaytirishi mumkin; - tugun normasini tasodifdan ajratish mumkin emas. ## Seans davomiyligining individual normasi ### Nima uchun norma individual Butun park uchun, masalan, «10 daqiqadan uzun barcha seanslar yomon» degan bitta umumiy chegarani ishlatib boʻlmaydi. Turli tugunlarda aloqa shartlari turlicha: - turli korrektor turlari; - turli aloqa operatorlari; - turli RSSI; - turli arxiv hajmlari; - turli soʻrov jadvallari; - turli oʻrnatish joylari; - turli antennalar. Shuning uchun har bir tugun uchun oʻzining statistik normasi hisoblanadi. ### Yaroqli davomiyliklarni saralash Har bir tugun uchun faqat musbat davomiyliklar olinadi: $$ D = \{d_i \mid d_i > 0\} $$ bu yerda: - `d_i` — i-seansning soniyadagi davomiyligi. ### Kvartillar Davomiyliklar oʻsish tartibida saralanadi. $$ D_{sorted} = sort(D) $$ Birinchi kvartil: $$ Q1 = percentile(D, 25\%) $$ Mediana: $$ Q2 = median(D) $$ Uchinchi kvartil: $$ Q3 = percentile(D, 75\%) $$ ### Kvartillararo kenglik $$ IQR = Q3 - Q1 $$ ### Tukey-fence normaning yuqori chegarasi Har bir tugun uchun individual yuqori norma chegarasi hisoblanadi: $$ UpperFence = Q3 + 1.5 \times IQR $$ Bu chetlanishlarni aniqlashning klassik Tukey-fences qoidasi. ### Uzun seans Seans quyidagi shart bajarilganda anomal uzun hisoblanadi: $$ d_i > UpperFence $$ bu yerda: - `d_i` — seans davomiyligi; - `UpperFence` — shu tugunning individual chegarasi. Agar tugunda odatda seanslar qisqa boʻlsa, uning chegarasi past boʻladi. Agar tugunda odatda seanslar uzunroq boʻlsa, uning chegarasi yuqoriroq boʻladi. Hisobot anomaliyani **tugunning oʻz normasiga nisbatan** aniqlaydi. ## Tugunning asosiy koʻrsatkichlari Har bir tugun uchun quyidagi koʻrsatkichlar hisoblanadi. ### Seanslarning umumiy soni $$ N_{total} = count(D) $$ ### Uzun seanslar soni $$ N_{long} = count(d_i > UpperFence) $$ ### Uzun seanslar ulushi $$ Pct_{long} = \frac{N_{long}}{N_{total}} \times 100\% $$ ### Barcha seanslarning oʻrtacha davomiyligi $$ AvgDuration = \frac{\sum d_i}{N_{total}} $$ ### Uzun seanslarning oʻrtacha davomiyligi $$ AvgLongDuration = \frac{\sum_{d_i > UpperFence} d_i}{N_{long}} $$ ### Maksimal davomiylik $$ MaxLongDuration = max(d_i \mid d_i > UpperFence) $$ ### Oʻrtacha RSSI $$ RSSI_{avg} = \frac{\sum RSSI_i}{N_{RSSI}} $$ bu yerda `N_RSSI` — RSSI qiymati mavjud seanslar soni. ## Tugun muammoliligining score i ### Score maʼnosi Score tugunning uzun seanslar boʻyicha qanchalik muammoli ekanligini koʻrsatadi. U uchta oʻlchovni hisobga oladi: 1. **uzun seanslar ulushini**; 2. **uzun seanslar normadan qanchalik oshganini**; 3. **uzun seanslarning mutlaq sonini**. Bunday yondashuv bitta chetlanishni qayta baholamaslik va moʻʼtadil darajada uzun seanslari koʻp boʻlgan tugunni kam baholamaslik uchun kerak. ### A komponenti — uzun seanslar ulushi $$ A = min(100,\;4 \times Pct_{long}) $$ Interpretatsiya: | Uzun ulush | A | | ---------: | --: | | 5% | 20 | | 10% | 40 | | 25% | 100 | | >25% | 100 | ### B komponenti — nisbiy davomiylik $$ B = min \left( 100,\; 8 \times \frac{AvgLongDuration}{max(1, MedianDuration)} \right) $$ bu yerda `MedianDuration` — tugun seansining mediana davomiyligi. Interpretatsiya: | AvgLong / Median | B | | ---------------: | --: | | 2× | 16 | | 5× | 40 | | 10× | 80 | | 12.5× | 100 | ### C komponenti — uzun seanslar soni $$ C = min(100,\;N_{long}) $$ Yaʼni 100 va undan koʻp uzun seans bu komponent boʻyicha maksimal hissa beradi. ### Yakuniy score $$ Score = 0.5 \times A + 0.3 \times B + 0.2 \times C $$ bu yerda: - `A` — uzun seanslar ulushi; - `B` — uzun seanslarning nisbiy davomiyligi; - `C` — uzun seanslarning mutlaq soni. Yakuniy score quyidagi diapazon bilan cheklangan: $$ 0 \le Score \le 100 $$ ### Score interpretatsiyasi | Score | Daraja | | ----: | --------------------------- | | ≥ 80 | tanqidiy aloqa tuguni | | 60–80 | yuqori prioritet | | 40–60 | oʻrta prioritet | | 20–40 | kuzatish / rejali tekshiruv | | < 20 | zaif signal | Score sababni isbotlamaydi. Yuqori score tugun oʻzining seans davomiyligi normasidan tez-tez va/yoki kuchli oshishini bildiradi. **Sabab alohida RCA orqali aniqlanadi.** ## Uzun seanslardagi batareya yoʻqotishlarini baholash ### Maʼnosi Uzun seans uzatish vaqtini koʻpaytiradi va qoʻshimcha batareya sarflashi mumkin. Hisobot energiya ortiqcha sarfining **taxminiy** bahosini beradi. Bu batareyaning aniq oʻlchovi emas, balki ekspluatatsion baho. ### Ortiqcha uzatish vaqti Har bir uzun seans uchun tugunning mediana normasidan oshish hisoblanadi: $$ ExtraTime_i = max(0,\;d_i - MedianDuration) $$ Jami ortiqcha vaqt: $$ ExtraTime_{total} = \sum_{i \in LongSessions} ExtraTime_i $$ ### Uzatish toki Taxminiy baholash uchun asosiy uzatish toki ishlatiladi: $$ I_{TX} = 340 \; mA $$ ### Batareya yoʻqotishlari $$ BatteryLoss_{mAh} = \frac{I_{TX} \times ExtraTime_{total}}{3600} $$ bu yerda: - `ExtraTime_total` — soniyalarda; - `I_TX` — milliamperlarda; - natija — mAh da. Ah da koʻrsatish uchun: $$ BatteryLoss_{Ah} = \frac{BatteryLoss_{mAh}}{1000} $$ ### Cheklov Ushbu baho quyidagilarni hisobga olmaydi: - aniq modelning real tok profili; - uyqu rejimi; - modem darajasidagi takroriy urinishlar; - uzatuvchi quvvati; - temperatura; - batareya yoshi; - batareya sigʻimi; - uzatish paytidagi tarmoq sifati. Shu sababli uni laboratoriya oʻlchovi emas, **koʻlam bahosi** sifatida oʻqish kerak. ## RSSI va CSQ ### RSSI `RSSI` radiosignal darajasini dBm da koʻrsatadi. Qiymat nolga qanchalik yaqin boʻlsa, signal shunchalik kuchli. Taxminiy interpretatsiya: | RSSI | Baho | | ----------: | --------------- | | ≥ −65 dBm | yaxshi signal | | −65…−75 dBm | qabul qilinarli | | −75…−85 dBm | zaif | | < −85 dBm | juda zaif | ### CSQ Baʼzi qurilmalar dBm dagi RSSI emas, balki `CSQ` — GSM signal sifati indeksini uzatadi. Agar qiymat CSQ ga oʻxshasa, uni qayta hisoblash mumkin: $$ RSSI_{dBm} = -113 + 2 \times CSQ $$ Misol: $$ CSQ = 29 $$ $$ RSSI = -113 + 2 \times 29 = -55 \; dBm $$ ### Lokal zaif signal Agar: $$ RSSI_{avg} < -85 \; dBm $$ va tugun anomaliyalari ommaviy park-hodisalar bilan toʻgʻri kelmasa, sabab quyidagicha tasniflanishi mumkin: ```text oʻrnatish joyida zaif signal ``` ## Uzun seanslarni hodisalarga guruhlash Hodisalar reestri Anomaliyalar soatlik oynalar boʻyicha guruhlanadi. Agar bir soatda birdaniga bir nechta tugun uzun seans olgan boʻlsa, bu **tugunning lokal muammosi emas**, balki tarmoq, server yoki operator hodisasi. Gipoteza qamrov kengligi — oynadagi tugunlar, modellar va mijozlar soni — boʻyicha avtomatik aniqlanadi. ### Guruhlash nima uchun kerak Agar aynan bir soatda uzun seanslar birdaniga koʻp tugunlarda paydo boʻlgan boʻlsa, bu, ehtimol, bitta qurilmaning lokal muammosi emas. Bu boʻlishi mumkin: - bazaviy stansiya muammosi; - operatorning lokal ortiqcha yuklanishi; - ommaviy tarmoq hodisasi; - reglament server operatsiyasi; - aniq model proshivkasining xususiyati. ### Soatlik savat Har bir uzun seans soatlik savatga joylashtiriladi: $$ Bucket(t) = floor\left( \frac{t}{1h} \right) \times 1h $$ Yaʼni bir soat ichidagi barcha hodisalar bitta savatga tushadi. ### Hodisa Soatlik savat kamida quyidagicha tugun taʼsirlanganda hodisa hisoblanadi: $$ N_{stations,bucket} \ge 5 $$ ### Hodisaning koʻrsatkichlari Har bir hodisa uchun quyidagilar hisoblanadi: | Koʻrsatkich | Formula | | ---------------------------- | -------------------------------- | | tugunlar soni | `count(unique station_id)` | | modellar soni | `count(unique equipment_type)` | | mijozlar / lokatsiyalar soni | `count(unique customer_id)` | | seanslar soni | `count(long sessions in bucket)` | | oʻrtacha RSSI | `average(RSSI)` | | top modellar | `top equipment types by count` | ## RCA: hodisa sababini atributsiya qilish Tub sabab tergovi xulosasi Park boʻyicha xulosa asosiy aybdorni aniqlaydi — bazaviy stansiya, server, tarmoq, proshivka yoki lokal tugun — anomaliyali tugunlar boʻyicha aybni atributsiya qiladi va harakat rejasini shakllantiradi. Pastdagi ixtiyoriy AI-narrativ raqamlarni inson tilida tushuntiradi, lekin ularni oʻzgartirmaydi. RCA — uzun seanslarning ehtimoliy sababini tasniflash. ### Mumkin boʻlgan gipotezalar | Gipoteza | Maʼnosi | | ----------------- | ----------------------------------------------- | | `Server driver` | yigʻish drayverining ommaviy uzilishi | | `Server routine` | muntazam server operatsiyasi yoki texnik xizmat | | `Network outage` | aloqa operatori tarmogʻining uzilishi | | `Cell tower` | aniq bazaviy stansiya yoki lokatsiya muammosi | | `Firmware` | qurilma modeli / proshivka muammosi | | `Local signal` | oʻrnatish joyida zaif signal | | `Battery low` | past taʼminot / batareya degradatsiyasi | | `Isolated device` | aniq tugunning lokal nosozligi | | `Mixed causes` | aralash sabablar | ### Keng server hodisasi Hodisa server hodisasi sifatida tasniflanadi, agar bir vaqtning oʻzida koʻp tugun, koʻp model va koʻp mijoz taʼsirlangan boʻlsa. Shartli: $$ N_{stations} \ge ServerWideStations $$ $$ N_{models} \ge ServerWideModels $$ $$ N_{customers} \ge ServerWideCustomers $$ Hisobotda bu quyidagini bildiradi: ```text keng park-hodisasi, bir tugunning lokal muammosiga oʻxshamaydi. ``` ### Operatorning tarmoq uzilishi Agar bir nechta model va bir nechta mijoz taʼsirlangan boʻlsa, lekin koʻlam server uzilishigacha yetib bormasa: $$ N_{models} \ge 3 $$ va: $$ N_{customers} \ge 3 $$ u holda gipoteza: ```text mobil tarmoq uzilishi / operator hodisasi ``` ### Bazaviy stansiya muammosi Agar koʻp tugun taʼsirlangan boʻlsa, lekin ular bir yoki ikkita lokatsiya / mijozga tegishli boʻlsa: $$ N_{customers} \le 2 $$ va: $$ N_{stations} \ge CellMinStations $$ u holda gipoteza: ```text bazaviy stansiya yoki lokal qamrov muammosi ``` ### Proshivka yoki model muammosi Agar bitta model taʼsirlangan boʻlsa, lekin turli mijozlar boʻyicha: $$ N_{models} = 1 $$ va: $$ N_{customers} \ge 3 $$ u holda gipoteza: ```text proshivka / qurilma modelining xususiyati ``` ### Aralash sabablar Agar shartlar bir maʼnoli tasnif bermasa, hodisa quyidagi statusni oladi: ```text aralash sabablar ``` ## Takrorlanuvchi server rutinasi Baʼzida ommaviy server hodisalari sutkaning bir xil soatida sodir boʻladi. ### Shart Agar sutkaning bir xil soatida kamida uchta server-wide hodisa boʻlsa: $$ N_{server\_incidents,same\_hour} \ge 3 $$ ular quyidagicha tasniflanishi mumkin: ```text server routine ``` ### Maʼnosi Bu seanslar davomiyligiga taʼsir koʻrsatuvchi muntazam tungi vazifa, arxiv joylashuvi, batch-jarayon yoki ommaviy operatsiyani koʻrsatishi mumkin. ## Har bir tugun boʻyicha sabab atributsiyasi Park-hodisalarni qidirishdan keyin hisobot har bir tugunda nima ustunlik qilishini aniqlaydi: tashqi hodisalar yoki lokal muammo. ### Tugun anomaliyalarining park-hodisalarga tushgan ulushi $$ InIncidentPct = \frac{N_{long,in\_incidents}}{N_{long}} \times 100\% $$ ### Agar anomaliyalarning koʻpchiligi park-hodisalar bilan toʻgʻri kelsa Agar: $$ InIncidentPct \ge 70\% $$ u holda tugunning ustun sababi park-hodisadan olinadi: ```text network_outage / cell_tower / firmware / server ``` Bu quyidagini bildiradi: ```text qurilma, ehtimol, asosiy aybdor emas; u boshqalar bilan birga jabr koʻrgan. ``` ### Past batareyani tekshirish Agar anomaliyalar park-hodisalar bilan tushuntirilmasa, taʼminot tekshiriladi. Aytaylik: $$ Btm_{first} $$ — uzun seanslardagi birinchi mavjud batareya qiymati va: $$ Btm_{last} $$ — oxirgi mavjud qiymat. Tushish: $$ BtmDrop = Btm_{first} - Btm_{last} $$ `battery_low` gipotezasi quyidagi hollarda mumkin: $$ Btm_{first} < 3500 \; mV $$ va: $$ BtmDrop > 200 \; mV $$ ### Lokal zaif signalni tekshirish Agar: $$ RSSI_{avg} < -85 \; dBm $$ u holda gipoteza: ```text oʻrnatish joyida zaif signal ``` ### Tugunning izolyatsiyalangan nosozligi Agar: - anomaliyalar park-hodisalar bilan toʻgʻri kelmasa; - batareya manzarani tushuntirmasa; - RSSI tanqidiy zaif boʻlmasa; u holda sabab quyidagicha tasniflanadi: ```text tugunning lokal nosozligi ``` ## Park boʻyicha gipotezalar taqsimoti Gipotezalar taqsimoti Har bir tugun uchun ustun sabab tanlanadi. Tugunlarning koʻpchiligi park-hodisalardan jabr koʻrganda tugunning oʻzi aybdor emas; faqat ozchilik izolyatsiyalangan lokal muammoga ega. Bu harakat rejasini oʻzgartiradi: asosiy kuch bazaviy stansiyalar va operatorga yoʻnaltiriladi, har bir anomaliyali tugunga ommaviy maydon tashrifiga emas. Hisobot har bir ustun sababga qancha tugun tegishli ekanligini koʻrsatadi. ### Gipoteza ulushi formulasi $$ Share_{hypothesis} = \frac{N_{stations,hypothesis}}{N_{stations,with\_anomalies}} \times 100\% $$ ### Sabab guruhlari Boshqaruv xulosasi uchun gipotezalarni guruhlash mumkin: | Guruh | Oʻz ichiga oladi | | ------------------------------- | ----------------------------------------------------------------- | | tarmoq / server | `server_driver`, `server_routine`, `network_outage`, `cell_tower` | | qurilmalarning lokal muammolari | `isolated_device`, `local_signal`, `battery_low` | | model / proshivka | `firmware` | | aralash | `mixed` | ### Interpretatsiya | Ustunlik qiladi | Nima qilish | | ----------------- | ------------------------------------------------------------------------ | | `Cell tower` | jabrlangan mijozlarda qamrov, operator, tashqi antennalarni tekshirish | | `Local signal` | aniq tugunga maydon tashrifi, antenna, repiter, oʻrnatish joyi | | `Isolated device` | modem, SIM, taʼminot, proshivka diagnostikasi | | `Firmware` | dasturiy taʼminot versiyasini tekshirish va yetkazib beruvchiga murojaat | | `Server routine` | platformaning muntazam jarayonlarini tekshirish | | `Network outage` | aloqa operatoridan vaqt va zona boʻyicha soʻrov | ## Muammoli tugunlar topi Muammoli tugunlar topi Muammoli tugunlar jadvali tugunlarni kompozit score (0–100) boʻyicha tartiblaydi, u uzun seanslar ulushi, ularning oʻrtacha davomiyligi va sonidan tuziladi. Qatorga bosishda tugunning eng uzun seanslari RSSI va `Btm` qiymatlari bilan ochiladi — bu maydon tashrifini rejalashtirish uchun ishlatiladi. ### Maqsadi Jadval birinchi navbatda qayerga borish yoki nimani tekshirish kerakligini koʻrsatadi. ### Jadval ustunlari | Ustun | Maʼnosi | | ------------------- | -------------------------------------- | | Tugun | tugun nomi va ID si | | Korrektor | qurilma turi | | Seanslar | yaroqli seanslarning umumiy soni | | Uzun | anomal uzun seanslar soni | | Ulush | uzun seanslar foizi | | Oʻrtacha uzun | uzun seanslarning oʻrtacha davomiyligi | | Maksimal seans | topilgan eng yomon seans | | `RSSI` oʻrtacha | radiosignal sifati | | Batareya yoʻqotishi | hisoblangan ortiqcha energiya | | Score | muammoliilik kompozit bahosi | ### Topni qanday oʻqish Yuqori score turli sabablarga koʻra paydo boʻlishi mumkin: - uzun seanslarning katta ulushi; - juda uzun alohida seanslar; - uzun seanslarning katta mutlaq soni; - ushbu omillarning birlashishi. Maydon tashrifini rejalashtirish uchun faqat score emas, balki quyidagilarni ham oʻqish kerak: - `RSSI`; - RCA gipotezasi; - batareya yoʻqotishi; - maksimal seans; - park-hodisalarga tushganlik; - korrektor turi. ## Muammoli kunlar topi Muammoli kunlar topi Barcha anomal seanslar kalendar kunlari boʻyicha guruhlanadi. Anomaliyalar soni eng katta boʻlgan kun — bu, ehtimol, park-hodisa boʻlgan joy. Har bir kun tugunlar, ularning anomaliyalari, maksimal seans va havolalar roʻyxatiga ochiladi. Bu ommaviy hodisalarni tahlil qilish va takrorlanishni tekshirish uchun foydali. ### Maqsadi Kunlar boʻyicha kesim parkda uzun seanslar ommaviy paydo boʻlgan kunlarni koʻrsatadi. ### Kun koʻrsatkichlari | Koʻrsatkich | Maʼnosi | | --------------- | -------------------------------------- | | Sana | kalendar kuni | | Uzun seanslar | kun davomidagi uzun seanslar soni | | Tugunlar | qancha tugun taʼsirlangan | | Oʻrtacha uzun | uzun seanslarning oʻrtacha davomiyligi | | Maksimal seans | kunning eng yomon holati | | Eng yomon tugun | maksimal seansli tugun | ### Interpretatsiya | Manzara | Mumkin boʻlgan sabab | | ------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | | bir kunda koʻp tugun | tarmoq yoki park-hodisasi | | har kuni bitta tugun | lokal muammo | | dam olish kunidagi koʻtarilish | operator tarmogʻi / texnik ishlar | | bir xil vaqtdagi koʻtarilishlar | muntazam vazifa yoki jadval | | oylar boʻyicha oʻsish | tarmoq degradatsiyasi, mavsumiy ortiqcha yuk, soʻrov rejimi oʻzgarishi | ## Korrektor turlari boʻyicha kesim Korrektor turlari boʻyicha qamrov Qamrov bloki har bir korrektor turi boʻyicha parkdan nima tekshirilganini koʻrsatadi: tanlanmada qancha tugun, qanchasi maʼlumot bergan, qanchasi IQR dan oʻtgan va qanchasida anomaliyalar bor. Agar turda «norma» boʻlsa — maʼlumotlar keldi, lekin anomaliyalar topilmadi. «Maʼlumot yoʻq» — tur API ga seans davomiyligini bermasligini bildiradi (baʼzi modellar uchun bu normal). Korrektor turlari boʻyicha batafsil kesim Turni oching — uning anomaliyali barcha tugunlarini koʻrasiz; tugunni oching — uning aniq uzun seanslarini vaqt, davomiylik, RSSI va `Btm` bilan koʻrasiz. Seans yoritish rangi seans tugun normasidan qanchalik uzunligiga bogʻliq. ### Maqsadi Korrektor turlari boʻyicha kesim qaysi modellar anomal uzun seanslarga koʻproq tushishini koʻrsatadi. ### Tur boʻyicha koʻrsatkichlar | Koʻrsatkich | Maʼnosi | | -------------- | --------------------------------------- | | Tanlanmada | parkda shu turdagi qancha tugun | | Maʼlumotli | qancha tugun seans maʼlumotlarini berdi | | IQR dan oʻtgan | qancha tugun minimum seanslarga ega | | Anomaliyalar | uzun seanslar soni | | Holat | norma / anomaliyalar / maʼlumot yoʻq | ### Muhim cheklov **Korrektor turlarini faqat anomaliyalar soni boʻyicha bevosita solishtirib boʻlmaydi.** Quyidagilarni hisobga olish kerak: - parkda shu turdagi qancha qurilma; - ulardan qanchasi maʼlumot bergan; - qanchasi minimum seanslardan oʻtgan; - ular qayerga oʻrnatilgan; - qaysi tarmoqlarda ishlaydi; - soʻrov rejimi bir xilmi; - ular bir mijozda jamlanmaganmi. ### Tur boʻyicha normallashtirilgan anomaliyalar ulushi Toʻgʻri solishtirish uchun quyidagidan foydalanish mumkin: $$ TypeAnomalyRate = \frac{N_{long,type}}{N_{sessions,type}} \times 100\% $$ yoki: $$ TypeAffectedRate = \frac{N_{stations\_anomalous,type}}{N_{stations\_qualified,type}} \times 100\% $$ ## Vaqt boʻyicha kesim: dinamika va oylar Kunlar boʻyicha uzun seanslar dinamikasi Kunlik dinamika grafigi oynaning har bir kunida parkda qancha anomal seans sodir boʻlganini koʻrsatadi. «Chaqishlar» — butun tarmoqdagi yomon aloqa kunlari koʻrinadi. Hodisalar reestri bilan toʻgʻri keladigan choʻqqi odatda bir lokatsiyadagi bazaviy stansiya muammolari seriyasi. Oylar boʻyicha kesim Kalendar oylar boʻyicha kesim mavsumiylikni yoki uzoq muddatli trendni koʻrish imkonini beradi. Ommaviy oylik choʻqqi kunlik dinamikadagi xuddi shu hodisalar seriyasiga toʻgʻri keladi; vaqt oʻtishi bilan asta-sekin oʻsish aloqa yoki batareya degradatsiyasi nomzodi. ### Maqsadi Oylar boʻyicha kesim uzun seanslarning mavsumiyligini yoki uzoq muddatli trendini koʻrsatadi. ### Oy koʻrsatkichi $$ N_{long,month} = count(long\_sessions \; in \; month) $$ ### Oy ulushi Agar ulushni koʻrsatish kerak boʻlsa: $$ Share_{month} = \frac{N_{long,month}}{\sum N_{long,all\_months}} \times 100\% $$ ### Interpretatsiya | Manzara | Mumkin boʻlgan izoh | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------ | | keskin oylik koʻtarilish | tarmoq oʻzgarishi, ommaviy uzilish, mavsumiy yuk | | asta-sekin oʻsish | aloqa yoki batareya degradatsiyasi | | qishdagi koʻtarilish | obʻhavo sharoiti, tarmoq yuki, taʼminot | | yangilanishdan keyingi koʻtarilish | proshivka, sozlamalar, soʻrov jadvali | ## Aniq seanslarning rangli yoritilishi Tugunning eng uzun seanslari Tugun ochilganda uning alohida uzun seanslari individual chegaradan oshish kuchiga koʻra yoritiladi va har bir uzun seans paytidagi aniq RSSI va `Btm` qiymatlari koʻrsatiladi. Maydon brigadasiga aynan shu kerak: past RSSI radiosignal muammosini koʻrsatadi, normal batareya kuchlanishi esa batareyani istisno qiladi. ### Oshish nisbati $$ Ratio_i = \frac{d_i}{UpperFence} $$ ### Interpretatsiya | Ratio | Rang / daraja | | ----: | --------------- | | 1–2× | zaif oshish | | 2–5× | oʻrtacha oshish | | ≥5× | kuchli oshish | Bu moʻʼtadil uzun seanslarni ekstremallaridan tezda ajratishga yordam beradi. ## Hisobot natijalari boʻyicha nima qilish ### Agar sabab — bazaviy stansiya Tekshirish: - lokatsiyadagi qamrov sifatini; - muqobil aloqa operatorini; - tashqi antennani; - repiterni; - kunlar boʻyicha hodisalar takrorlanishini; - xuddi shu lokatsiyadagi qoʻshni tugunlarni; - aniq soatlarda tarmoq ortiqcha yuklanishini. ### Agar sabab — lokal tugun Tekshirish: - antennani; - SIM-kartani; - modemni; - taʼminotni; - batareyani; - ulagichlarni; - oʻrnatish joyini; - xalaqitlarni; - proshivka versiyasini; - uzatish jadvali sozlamalarini. ### Agar sabab — zaif signal Harakatlar: - joyda RSSI ni oʻlchash; - antennani boshqa joyga koʻchirib koʻrish; - antenna yoʻnalishini tekshirish; - muqobil operatorni tekshirish; - tashqi antenna yoki repiter oʻrnatish. ### Agar sabab — batareya Harakatlar: - joyda `Btm` ni tekshirish; - zarur boʻlsa batareyani almashtirish; - isteʼmol tokini tekshirish; - takroriy urinishlar chastotasini tekshirish; - qurilma tarmoqni takroriy urinishlar bilan ortiqcha yuklamasligini tekshirish. ### Agar sabab — model / proshivka Harakatlar: - tugunlarni dasturiy taʼminot versiyasi boʻyicha guruhlash; - yetkazib beruvchining chiqarish izohlarini tekshirish; - maʼlum muammolarni soʻrash; - xuddi shu lokatsiyalardagi boshqa modellar bilan solishtirish; - aloqa rejimini laboratoriyada sinab koʻrish. ## AI-izohlar AI maydon tashrifi rejasi Ixtiyoriy AI-izoh RCA ni oʻqiydi va brigada uchun qisqa, inson oʻqiy oladigan maydon tashrifi rejasini yozadi. Bu **til tushuntirishi, diagnostika manbai emas** — barcha raqamlar va sabablar yuqoridagi formulalar va qoidalar bilan aniqlanadi. ### AI nima qila oladi - RCA ni qisqacha qayta hikoya qilish; - asosiy ehtimoliy aybdorni tushuntirish; - top-tugunlarni ajratib koʻrsatish; - maydon tashrifi rejasini shakllantirish; - modellar boʻyicha kesimni tushuntirish. ### AI nima qila olmaydi AI **qila olmaydi**: - IQR-chegarani oʻzgartirish; - uzun seanslar roʻyxatini oʻzgartirish; - score ni oʻzgartirish; - maʼlumotsiz haqiqiy sababni aniqlash; - radiotexnik tekshiruvni almashtirish; - maydon tashrifini almashtirish; - dalillash bazasi boʻlish. Tahlil deterministik. AI-izohni faqat tushuntiruvchi matn sifatida oʻqish kerak — barcha sonli xulosalar formulalar va qoidalar bilan aniqlanadi. ## Tipik interpretatsiya xatolari ### Xato: uzun seans = yomon qurilma Notoʻgʻri. Uzun seans tarmoq, bazaviy stansiya, zaif signal, server rutinasi, lokal antenna, SIM-karta yoki batareya sababli kelib chiqishi mumkin. ### Xato: modelda koʻp anomaliya = model yomon Notoʻgʻri. Qurilmalar soni, seanslar soni, lokatsiyalar va aloqa operatorlariga normallashtirish kerak. ### Xato: anomaliyalar yoʻq = hammasi yaxshi Agar seans maʼlumotlari boʻlmasa yoki qamrov juda past boʻlsa, notoʻgʻri. ### Xato: yuqori RSSI aloqa muammosini istisno qiladi Har doim emas. Operator muammolari, ortiqcha yuk, proshivka, server tomonidagi qabul, takroriy urinishlar yoki protokol xatolari boʻlishi mumkin. ### Xato: battery loss = batareyaning aniq sarfi Notoʻgʻri. Bu ortiqcha uzatish vaqti va shartli tokga asoslangan baho. ### Xato: bitta ekstremal uzun seans tugunni asosiy muammoli qiladi Har doim emas. Score nafaqat maksimumni, balki ulushni, oʻrtacha davomiylikni va uzun seanslar sonini ham hisobga oladi. ## Toʻliq hisobotning minimal mezonlari Hisobot quyidagilarni oʻz ichiga olsa, metodik jihatdan toʻliq hisoblanadi: - tahlil davri; - park qamrovi; - data-gate statusi; - parkdagi tugunlar soni; - soʻrovga olingan tugunlar soni; - seans maʼlumotli tugunlar soni; - IQR-chegaradan oʻtgan tugunlar soni; - tanlanmadagi seanslar soni; - uzun seanslar soni; - anomaliyali tugunlar soni; - seansning maksimal davomiyligi; - soatlik hodisalar soni; - RCA-gipotezalar taqsimoti; - IQR-chegara formulasi; - tugun score formulasi; - batareya yoʻqotishi formulasi; - RCA-tasniflash qoidalari; - muammoli tugunlar jadvali; - kunlar boʻyicha kesim; - korrektor turlari boʻyicha kesim; - oylar boʻyicha kesim; - batareya yoʻqotishining taxminiyligi haqida ogohlantirish; - AI roli haqida ogohlantirish; - harakatlar boʻyicha tavsiyalar. ## Hisobotning yigʻma formulasi Har bir tugun uchun: $$ D = \{d_i \mid d_i > 0\} $$ $$ IQR = Q3(D) - Q1(D) $$ $$ UpperFence = Q3(D) + 1.5 \times IQR $$ $$ LongSessions = \{d_i \mid d_i > UpperFence\} $$ $$ Pct_{long} = \frac{|LongSessions|}{|D|} \times 100\% $$ $$ A = min(100,\;4 \times Pct_{long}) $$ $$ B = min \left( 100,\; 8 \times \frac{AvgLongDuration}{max(1, MedianDuration)} \right) $$ $$ C = min(100,\;|LongSessions|) $$ $$ Score = 0.5A + 0.3B + 0.2C $$ Batareyaning ortiqcha sarfi bahosi: $$ ExtraTime_{total} = \sum_{d_i \in LongSessions} max(0,\;d_i - MedianDuration) $$ $$ BatteryLoss_{mAh} = \frac{340 \times ExtraTime_{total}}{3600} $$ Hodisalarni guruhlash: $$ Bucket(t) = floor(t / 1h) \times 1h $$ $$ Incident = Bucket \; where \; N_{unique\_stations} \ge 5 $$ ## Tavsiya etilgan ogohlantirish ```text Hisobot har bir tugunning individual normasiga nisbatan anomal uzun aloqa seanslarini aniqlaydi. Natija aloqa, antennalar, SIM-kartalar, taʼminot, operatorlar va bazaviy stansiyalar diagnostikasini prioritetlashtirish uchun ishlatiladi. Hisobot maydon tashrifisiz aniq qurilma nosozligining dalili emas va gazning tijoriy hisobi toʻgʻriligini baholamaydi. ``` ## Boshqa hisobotlar bilan bogʻliqlik | Tushunish kerak boʻlsa | Foydalanish | | ------------------------------------------------------------ | ---------------------- | | qaysi tugunlar aloqani uzoq ushlaydi va batareyani sarflaydi | ushbu hisobot | | qaysi tugunlarda aloqa yoki arxiv yoʻq | Muammoli tugunlar | | aniq tugun boʻyicha davrni yopish mumkinmi | Isteʼmol tahlili | | yetishmovchilik shubhasi bormi | Shubhali tugunlar | | nima uchun aniq tugun shubhali | Hisobni chetlab oʻtish | | batareyalarni qachon almashtirish | Batareya prognozi | Bunday boʻlinish uzun aloqa seanslari tijoriy, metrologik va forensic-xulosalar bilan aralashmasligi uchun kerak.