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特表2025-503543ロケーション認識デバイスの障害検出のためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2025-02-04
(54)【発明の名称】ロケーション認識デバイスの障害検出のためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品
(51)【国際特許分類】
G06F 11/32 20060101AFI20250128BHJP
G06F 11/07 20060101ALI20250128BHJP
【ＦＩ】
G06F11/32 170
G06F11/07 190
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024539528
(86)(22)【出願日】2022-12-28
(85)【翻訳文提出日】2024-08-26
(86)【国際出願番号】 US2022082451
(87)【国際公開番号】W WO2023129944
(87)【国際公開日】2023-07-06
(31)【優先権主張番号】63/266,225
(32)【優先日】2021-12-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
２．ＡＮＤＲＯＩＤ
(71)【出願人】
【識別番号】514252832
【氏名又は名称】アシュラント インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】ＡＳＳＵＲＡＮＴ，ＩＮＣ．
(74)【代理人】
【識別番号】100105957
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 誠
(74)【代理人】
【識別番号】100068755
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 博宣
(74)【代理人】
【識別番号】100142907
【弁理士】
【氏名又は名称】本田 淳
(72)【発明者】
【氏名】イオネスク、ミルチャ
(72)【発明者】
【氏名】マクラフリン、パトリック スコット
【テーマコード（参考）】
5B042
【Ｆターム（参考）】
5B042GA10
5B042JJ29
5B042KK15
(57)【要約】
ロケーション固有の障害を識別するためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品が提供される。いくつかの実施形態は、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することを含み得、第１のデバイスステータスデータは、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含み得る。いくつかの実施形態は、第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することを含み得、第２のデバイスステータスデータは、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含み得る。いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスはデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定すること。いくつかの実施形態は、グラフィカルユーザインターフェースを介して、デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害に関する情報を表示させることを含み得る。
【選択図】図１
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
方法であって、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、前記第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
前記第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、前記第２のデバイスステータスデータが、前記ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
前記第１のデバイスステータスデータと前記第２のデバイスステータスデータとの前記比較に基づいて、前記第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
前記デバイス固有の障害又は前記ロケーション固有の障害のうちの前記１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を含む、方法。
【請求項2】
前記第１のデバイスステータスデータと前記第２のデバイスステータスデータとの前記比較が、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルによって行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記訓練された機械学習モデルが、ロケーション固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスからの過去のロケーション指示データセットを含む過去のデバイスステータスデータセットを使用して訓練されたものである、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記第１のロケーション指示データ及び前記第２のロケーション指示データが、全地球測位システムデータ、セルラデータ、又はＷｉ－Ｆｉデータのうちの１つ以上に基づき得る、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記第１のコンピューティングデバイスが前記ロケーション固有の障害によって影響を受けている場合、前記方法が、前記訓練された機械学習モデルを使用して、前記ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類することを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項6】
前記第１のタイプの前記ロケーション固有の障害が、全地球測位システム障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害、又はセルラ障害のうちの１つであり得る、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
前記第１のタイプの前記ロケーション固有の障害が、全地球測位システムネットワーク障害、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク障害、又はセルラネットワーク障害のうちの１つであり得る、請求項５に記載の方法。
【請求項8】
前記第１のロケーション指示データが前記ロケーションを示すことが、前記第１のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味し、前記第２のロケーション指示データが前記ロケーションを示すことが、前記第２のコンピューティングデバイスが前記認識された地理的ゾーン内にあることを意味する、請求項４に記載の方法。
【請求項9】
前記認識された地理的ゾーンのサイズが、前記第１のロケーション指示データ及び前記第２のロケーション指示データを判定するために使用される１つ以上のタイプのロケーション指示データに少なくとも部分的に基づいて判定される、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記第１のロケーション指示データが、リアルタイムで提供される、請求項１に記載の方法。
【請求項11】
前記第１のデバイスステータスデータが、第１のデバイス性能データを更に含み、前記第２のデバイスステータスデータが、第２のデバイス性能データを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項12】
前記第１のデバイスステータスデータが、少なくとも１つの障害の指示を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項13】
前記第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイスステータスデータと比較することを更に含み、前記第３のデバイスステータスデータが、第３のデバイス性能データと少なくとも１つの第２のロケーションを示す第３のロケーション指示データとを含み、前記少なくとも１つの第２のロケーションが、前記ロケーションとは異なり、前記第１のデバイス性能データが前記第３のデバイス性能データと実質的に等しい場合、前記第１のコンピューティングデバイスは、前記デバイス固有の障害によって影響を受けており、前記第１のデバイス性能データが前記第３のデバイス性能データとは異なる場合、前記第１のコンピューティングデバイスは、前記ロケーション固有の障害によって影響を受けている、請求項１１に記載の方法。
【請求項14】
前記１つ以上のデバイス固有の障害が、ソフトウェア障害又はハードウェア障害であり得る、請求項１に記載の方法。
【請求項15】
前記第１のコンピューティングデバイスに前記デバイス固有の障害又は前記ロケーション固有の障害のうちの前記１つ以上に関する前記情報を表示することに応答して、拡張された診断を開始する許可を受信することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項16】
前記第１のコンピューティングデバイス及び前記１つ以上の第２のコンピューティングデバイスが、デバイスプロファイルを有し、前記デバイスプロファイルが、１つ以上の特性を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項17】
前記第１のデバイス性能データが前記第２のデバイス性能データと実質的に等しいとき、前記第１のコンピューティングデバイスは、前記ロケーション固有の障害によって影響を受けている、請求項１１に記載の方法。
【請求項18】
前記第１のデバイス性能データが前記第２のデバイス性能データとは異なるとき、前記第１のコンピューティングデバイスは、前記デバイス固有の障害によって影響を受けている、請求項１１に記載の方法。
【請求項19】
少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備えるシステムであって、前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードが、前記プロセッサを用いて、前記システムに、少なくとも、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、前記第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
前記第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、前記第２のデバイスステータスデータが、前記ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
前記第１のデバイスステータスデータと前記第２のデバイスステータスデータとの前記比較に基づいて、前記第１のコンピューティングデバイスはデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
前記デバイス固有の障害又は前記ロケーション固有の障害のうちの前記１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を行わせるように構成されている、システム。
【請求項20】
前記第１のデバイスステータスデータと前記第２のデバイスステータスデータとの前記比較が、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルによって行われ、前記訓練された機械学習モデルが、ロケーション固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスからの過去のロケーション指示データセットを含む過去のデバイスステータスデータセットを使用して訓練されたものである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項21】
前記第１のロケーション指示データ及び前記第２のロケーション指示データが、全地球測位システムデータ、セルラデータ、又はＷｉ－Ｆｉデータのうちの１つ以上に基づき得る、請求項１９に記載のシステム。
【請求項22】
前記第１のコンピューティングデバイスが前記ロケーション固有の障害によって影響を受けている場合、前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードが、前記プロセッサを用いて、前記システムに、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、前記ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類させるように更に構成されている、請求項１９に記載のシステム。
【請求項23】
前記第１のタイプのロケーション固有の障害が、全地球測位システム障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害、又はセルラ障害のうちの１つであり得る、請求項２２に記載のシステム。
【請求項24】
前記第１のロケーション指示データが前記ロケーションを示すことが、前記第１のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味し、前記第２のロケーション指示データが前記ロケーションを示すことが、前記第２のコンピューティングデバイスが前記認識された地理的ゾーン内にあることを意味し、前記認識された地理的ゾーンのサイズが、前記第１のロケーション指示データ及び前記第２のロケーション指示データを判定するために使用される１つ以上のタイプのロケーション指示データに少なくとも部分的に基づいて判定される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項25】
前記第１のロケーション指示データが、リアルタイムで提供される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項26】
前記第１のデバイスステータスデータが、第１のデバイス性能データを更に含み、前記第２のデバイスステータスデータが、第２のデバイス性能データを更に含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項27】
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードが、前記プロセッサを用いて、前記システムに、前記第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイスステータスデータと比較させるように更に構成されており、前記第３のデバイスステータスデータが、第３のデバイス性能データと少なくとも１つの第２のロケーションを示す第３のロケーション指示データとを含み、前記少なくとも１つの第２のロケーションが、前記ロケーションとは異なり、前記第１のデバイス性能データが前記第３のデバイス性能データと実質的に等しい場合、前記第１のコンピューティングデバイスは、前記デバイス固有の障害によって影響を受けており、前記第１のデバイス性能データが前記第３のデバイス性能データとは異なる場合、前記第１のコンピューティングデバイスは、前記ロケーション固有の障害によって影響を受けている、請求項２６に記載のシステム。
【請求項28】
前記第１のデバイスステータスデータが、少なくとも１つの障害の指示を更に含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項29】
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードが、前記プロセッサを用いて、前記システムに、前記第１のコンピューティングデバイスに前記デバイス固有の障害又は前記ロケーション固有の障害のうちの前記１つ以上に関する前記情報を表示することに応答して、拡張された診断を開始する許可を受信させるように更に構成されている、請求項１９に記載のシステム。
【請求項30】
プログラムコード部分が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、前記プログラムコード部分が、実行時に、システムに、少なくとも、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、前記第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
前記第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、前記第２のデバイスステータスデータが、前記ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
前記第１のデバイスステータスデータと前記第２のデバイスステータスデータとの前記比較に基づいて、前記第１のコンピューティングデバイスはデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
前記デバイス固有の障害又は前記ロケーション固有の障害に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を行うように命令するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
関連出願の相互参照
本出願は、２０２１年１２月３０日に出願された仮出願第６３／２６６，２２５号の優先権を主張するものであり、その内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２１年１２月３０日に出願された仮出願第６３／２６６，２２５号の優先権を主張するものであり、その内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【0002】
本開示の実施形態は、概して、コンピュータ技術に関するものであり、より具体的には、ロケーション認識デバイスの障害検出を含む、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するためのシステム、方法、装置、及びコンピュータプログラム製品に関する。本開示のいくつかの実施形態は、ロケーション固有の障害と、コンピューティングデバイスに関連付けられたデバイス固有の障害と、を識別及び区別することに関する。
【背景技術】
【0003】
出願人は、コンピューティングデバイスの障害検出のための現在のシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品に関連付けられたいくつかの欠陥及び問題を識別した。適用された努力、工夫、及び革新を通じて、これらの識別された問題のうちの多くは、本発明の実施形態に含まれる解決策を開発することによって解決されており、その多くの例は、本開示に詳細に説明されている。
【発明の概要】
【0004】
一実施形態では、方法が提供される。いくつかの実施形態では、方法は、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することを含む。いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することを含む。いくつかの実施形態では、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスはデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることを含む。
【0005】
いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較が、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルによって行われる。いくつかの実施形態では、訓練された機械学習モデルが、ロケーション固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスからの過去のロケーション指示データセットを含む過去のデバイスステータスデータセットを使用して訓練された。いくつかの実施形態では、方法は、第１のコンピューティングデバイスがロケーション固有の障害によって影響されている場合、訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類することを含む。いくつかの実施形態では、第１のタイプのロケーション固有の障害が、全地球測位システム障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害、又はセルラ障害のうちの１つであり得る。いくつかの実施形態では、第１のタイプのロケーション固有の障害が、全地球測位システムネットワーク障害、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク障害、又はセルラネットワーク障害のうちの１つであり得る。
【0006】
いくつかの実施形態では、第１のロケーション指示データ及び第２のロケーション指示データが、全地球測位システムデータ、セルラデータ、又はＷｉ－Ｆｉデータのうちの１つ以上に基づき得る。いくつかの実施形態では、第１のロケーション指示データがロケーションを示すことが、第１のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味し、第２のロケーション指示データがロケーションを示すことが、第２のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味する。いくつかの実施形態では、認識された地理的ゾーンのサイズが、第１のロケーション指示データ及び第２のロケーション指示データを判定するために使用される１つ以上のタイプのロケーション指示データに少なくとも部分的に基づいて判定される。
【0007】
いくつかの実施形態では、第１のロケーション指示データが、リアルタイムで提供される。
【0008】
いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータが、第１のデバイス性能データを更に含み、第２のデバイスステータスデータが、第２のデバイス性能データを更に含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイスステータスデータと比較することを含む。いくつかの実施形態では、第３のデバイスステータスデータが、第３のデバイス性能データと、少なくとも１つの第２のロケーションを示す第３のロケーション指示データと、を含む。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーションが、ロケーションとは異なる。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと実質的に等しい場合、第１のコンピューティングデバイスは、デバイス固有の障害によって影響を受けている。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データとは異なる場合、第１のコンピューティングデバイスは、ロケーション固有の障害によって影響を受けている。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データが第２のデバイス性能データと実質的に等しいとき、第１のコンピューティングデバイスは、ロケーション固有の障害によって影響を受けている。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データが第２のデバイス性能データとは異なるとき、第１のコンピューティングデバイスは、デバイス固有の障害によって影響を受けている。
【0009】
いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータが、少なくとも１つの障害の指示を更に含む。
【0010】
いくつかの実施形態では、１つ以上のデバイス固有の障害が、ソフトウェア障害又はハードウェア障害であり得る。
【0011】
いくつかの実施形態では、方法は、第１のコンピューティングデバイスにデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を表示することに応答して、拡張された診断を開始する許可を受信することを含む。
【0012】
いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイスが、デバイスプロファイルを有し、デバイスプロファイルが、１つ以上の特性を含む。
【0013】
別の実施形態では、システムが提供される。いくつかの実施形態では、システムは、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信し得る。いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む。いくつかの実施形態では、システムは、第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較し得る。いくつかの実施形態では、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む。いくつかの実施形態では、システムは、第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定し得る。いくつかの実施形態では、システムは、デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させ得る。
【0014】
いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較が、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルによって行われる。いくつかの実施形態では、訓練された機械学習モデルが、ロケーション固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスからの過去のロケーション指示データセットを含む過去のデバイスステータスデータセットを使用して訓練された。
【0015】
いくつかの実施形態では、第１のロケーション指示データ及び第２のロケーション指示データが、全地球測位システムデータ、セルラデータ、又はＷｉ－Ｆｉデータのうちの１つ以上に基づき得る。いくつかの実施形態では、第１のロケーション指示データがロケーションを示すことが、第１のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味する。いくつかの実施形態では、第２のロケーション指示データがロケーションを示すことが、第２のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味する。いくつかの実施形態では、認識された地理的ゾーンのサイズが、第１のロケーション指示データ及び第２のロケーション指示データを判定するために使用される１つ以上のタイプのロケーション指示データに少なくとも部分的に基づいて判定される。
【0016】
いくつかの実施形態では、システムは、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類し得る。いくつかの実施形態では、第１のタイプのロケーション固有の障害が、全地球測位システム障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害、又はセルラ障害のうちの１つであり得る。
【0017】
いくつかの実施形態では、第１のロケーション指示データが、リアルタイムで提供される。
【0018】
いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータが、第１のデバイス性能データを更に含み、第２のデバイスステータスデータが、第２のデバイス性能データを更に含む。いくつかの実施形態では、システムは、第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイスステータスデータと比較し得る。いくつかの実施形態では、第３のデバイスステータスデータが、第３のデバイス性能データと、少なくとも１つの第２のロケーションを示す第３のロケーション指示データと、を含む。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーションが、ロケーションとは異なる。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと実質的に等しい場合、第１のコンピューティングデバイスは、デバイス固有の障害によって影響を受けている。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データとは異なる場合、第１のコンピューティングデバイスは、ロケーション固有の障害によって影響を受けている。
【0019】
いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータが、少なくとも１つの障害の指示を更に含む。
【0020】
いくつかの実施形態では、システムは、第１のコンピューティングデバイスにデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を表示することに応答して、拡張された診断を開始する許可を受信し得る。
【0021】
更に別の実施形態では、コンピュータプログラム製品が提供される。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラム製品は、システムに、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信するように指示し得る。いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラム製品は、システムに、第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較するように命令し得る。いくつかの実施形態では、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラム製品は、システムに、第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定するように命令し得る。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラム製品は、システムに、デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させるように命令し得る。
【図面の簡単な説明】
【0022】
このように本開示の特定の実施形態について一般的な用語で記載してきたが、必ずしも一定の縮尺で描かれていない添付図面をここで参照する。
【0023】
【図1】本開示の１つ以上の実施形態による、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するためのシステムを例示する。
【図2】本開示の１つ以上の実施形態による、コンピューティングデバイスサポート装置のブロック図を例示する。
【図3】本開示の１つ以上の実施形態による、コンピューティングデバイスのブロック図を例示する。
【図4】本開示の１つ以上の実施形態による、コンピューティングデバイスの例示的なロケーション検出を例示する。
【図5】本開示の１つ以上の実施形態による、コンピューティングデバイスの別の例示的なロケーション検出を例示する。
【図6】本開示の１つ以上の実施形態による、コンピューティングデバイスの別の例示的なロケーション検出を例示する。
【図7】本開示の１つ以上の実施形態による、コンピューティングデバイスの例示的なグラフィカルユーザインターフェースを例示する。
【図8】本開示の１つ以上の実施形態による、コンピューティングデバイスの別の例示的なグラフィカルユーザインターフェースを例示する。
【図9】本開示の１つ以上の実施形態による、ロケーション固有の障害とデバイス固有の障害とを識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するための例示的な方法によるフローチャートを例示する。
【発明を実施するための形態】
【0024】
ここで本開示のいくつかの実施形態について、本開示の全てではなくいくつかの実施形態が示された添付の図面を参照して、本明細書により詳細に記載する。実際に、本開示の様々な実施形態は、多くの異なる形態で具現化することができ、本明細書に述べる実施形態に限定されると解釈されるべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、本開示が適用可能な法的要件を満たすように提供される。全体を通して同様の参照番号は、同様の要素を指す。
【0025】
概要
コンピューティングデバイスが急速に進歩し続けたため、コンピューティングデバイスの使用は、消費者生活のほぼ全ての面に及んでいる。この急速な成長の一環で、コンピューティングデバイス自体と、コンピューティングデバイスをサポートするインフラストラクチャ（例えば、全地球測位システム、セルラシステム、及びＷｉ－Ｆｉシステム）と、の両方の複雑さは、指数関数的に増加している。複雑さの増加により、コンピューティングデバイスに、数年前にも可能であると想定されていた能力をはるかに超える能力が備わったが、コンピューティングデバイス自体（例えば、デバイス固有の障害）によって、又はコンピューティングデバイスをサポートするインフラストラクチャ（例えば、場所固有の障害）によって引き起こされ得る性能問題を診断することがより複雑かつ困難であることが、コンピューティングデバイスに影響を与える原因となっている。
コンピューティングデバイスが急速に進歩し続けたため、コンピューティングデバイスの使用は、消費者生活のほぼ全ての面に及んでいる。この急速な成長の一環で、コンピューティングデバイス自体と、コンピューティングデバイスをサポートするインフラストラクチャ（例えば、全地球測位システム、セルラシステム、及びＷｉ－Ｆｉシステム）と、の両方の複雑さは、指数関数的に増加している。複雑さの増加により、コンピューティングデバイスに、数年前にも可能であると想定されていた能力をはるかに超える能力が備わったが、コンピューティングデバイス自体（例えば、デバイス固有の障害）によって、又はコンピューティングデバイスをサポートするインフラストラクチャ（例えば、場所固有の障害）によって引き起こされ得る性能問題を診断することがより複雑かつ困難であることが、コンピューティングデバイスに影響を与える原因となっている。
【0026】
性能問題を診断することの複雑さ及び困難の増加に照らして、性能問題に遭遇する消費者は、自分のコンピューティングデバイスの性能問題を診断及び修復する際に、製造元、キャリア、モバイルネットワーク事業者、小売業者、卸売業者、及び他の業界プロバイダから専門的な支援を求める可能性がかつてないほど高い。その結果、製造元、キャリア、モバイルネットワーク事業者、小売業者、卸売業者、及び他の業界プロバイダは、多くの場合、コンピューティングデバイスの性能問題を診断することに実質的な財務及びカスタマーサービスリソースを投資しているが、消費者のコンピューティングデバイスの性能問題が、コンピューティングデバイスに関連付けられた障害ではなく、コンピューティングデバイスをサポートするインフラストラクチャに関連付けられた障害によって引き起こされていることを発見するにすぎない。したがって、ロケーション認識障害検出が可能であるシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品が必要である。いくつかの実施形態では、システム、方法、及び／又はコンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスの性能問題が、コンピューティングデバイス自体とコンピューティングデバイスをサポートするインフラストラクチャとによって引き起こされているかどうかを判定するために、リモートで、自動的に、及び／又は技術的なユーザアクションなしで動作し得る。
【0027】
定義
本明細書で使用される場合、「データ」、「コンテンツ」、「情報」、及び同様の用語は、本開示の実施形態に従って伝送、受信、及び／又は記憶することができるデータを指すために交換可能に使用され得る。したがって、このような用語の使用は、本開示の実施形態の趣旨及び範囲を制限するように捉えるべきではない。更に、コンピューティングデバイスが、別のコンピューティングデバイスからデータを受信するように本明細書に記載されている場合、データは、別のコンピューティングデバイスから直接受信され得、又は、１つ以上の中間コンピューティングデバイス、例えば、１つ以上のサーバ、リレー、ルータ、ネットワークアクセスポイント、基地局、ホストなどを介して間接的に受信され得、本明細書では「ネットワーク」とも称され得ることが理解されよう。同様に、コンピューティングデバイスが、データを別のコンピューティングデバイスに送信するように本明細書に記載されている場合、データは、別のコンピューティングデバイスに直接送信され得、又は、１つ以上の中間コンピューティングデバイス、例えば、１つ以上のサーバ、リレー、ルータ、ネットワークアクセスポイント、基地局、ホストなどを介して間接的に送信され得ることが理解されよう。
本明細書で使用される場合、「データ」、「コンテンツ」、「情報」、及び同様の用語は、本開示の実施形態に従って伝送、受信、及び／又は記憶することができるデータを指すために交換可能に使用され得る。したがって、このような用語の使用は、本開示の実施形態の趣旨及び範囲を制限するように捉えるべきではない。更に、コンピューティングデバイスが、別のコンピューティングデバイスからデータを受信するように本明細書に記載されている場合、データは、別のコンピューティングデバイスから直接受信され得、又は、１つ以上の中間コンピューティングデバイス、例えば、１つ以上のサーバ、リレー、ルータ、ネットワークアクセスポイント、基地局、ホストなどを介して間接的に受信され得、本明細書では「ネットワーク」とも称され得ることが理解されよう。同様に、コンピューティングデバイスが、データを別のコンピューティングデバイスに送信するように本明細書に記載されている場合、データは、別のコンピューティングデバイスに直接送信され得、又は、１つ以上の中間コンピューティングデバイス、例えば、１つ以上のサーバ、リレー、ルータ、ネットワークアクセスポイント、基地局、ホストなどを介して間接的に送信され得ることが理解されよう。
【0028】
本明細書で使用される場合、「回路機構」という用語は、（ａ）ハードウェアのみの回路実装形態（例えば、アナログ回路機構及び／又はデジタル回路機構での実装形態）、（ｂ）本明細書に記載の１つ以上の機能を装置に実行させるように協働する、１つ以上のコンピュータ可読メモリに記憶されたソフトウェア及び／又はファームウェア命令を含む、回路及びコンピュータプログラム製品の組み合わせ、並びに（ｃ）例えば、ソフトウェア又はファームウェアが物理的に存在しない場合でも、動作のためのソフトウェア又はファームウェアを必要とする、マイクロプロセッサ又はマイクロプロセッサの一部分などの回路を指す。「回路機構」のこの定義は、請求項を含め、本明細書におけるこの用語の全ての使用に適用される。更なる例として、本明細書で使用される場合、「回路機構」という用語は、１つ以上のプロセッサ及び／又はその一部分、並びに付随するソフトウェア及び／又はファームウェアを含む実装形態も含む。別の例として、本明細書で使用される「回路機構」という用語は、例えば、携帯電話用のベースバンド集積回路又はアプリケーションプロセッサ集積回路、又はサーバ、セルラネットワークデバイス、他のネットワークデバイス、及び／又は他のコンピューティングデバイス内の同様の集積回路も含む。
【0029】
本明細書で使用される場合、物理記憶媒体（例えば、揮発性又は不揮発性のメモリデバイス）を指す「コンピュータ可読記憶媒体」は、電磁信号を指す「コンピュータ可読伝送媒体」と区別され得る。
【0030】
本明細書で使用される場合、「ユーザ」、「クライアント」、及び／又は「要求送信元」という用語は、メッセージオブジェクト制御システム、並びに／又はメッセージ、及び／若しくは関連コンテンツを個人及び／若しくはエンティティに提供することができる任意の他のシステム、によって提供されるメッセージ、及び／又は関連コンテンツに対する要求の送信元である、及び／又は送信元に関連付けられている個人又はエンティティを指す。例えば、「ユーザ」及び／又は「クライアント」は、１つ以上の潜在的なイベントを準備及び／又は別様に計画することに関連付けられた情報及びオプションを求める所有者及び／又はエンティティであり得る。
【0031】
本明細書で使用される場合、「デバイスステータスデータ」という用語は、コンピューティングデバイスに関連付けられた任意の情報を指し得る。一例として、本明細書で使用される場合、「デバイスステータスデータ」は、限定されるものではないが、「デバイス性能データ」及び「ロケーション指示データ」を含み得る。
【0032】
本明細書で使用される場合、「デバイス性能データ」という用語は、コンピューティングデバイスの性能に関連付けられた任意の情報を指し得る。一例として、本明細書で使用される場合、「デバイス性能データ」は、限定されるものではないが、コンピューティングにインストールされたアプリケーション、インストールされたアプリケーションについてのデバイス構成設定、インストールされたアプリケーションのデータ使用量、インストールされたアプリケーションのプロセッサ及び／又はメモリ使用量、アプリケーションクラッシュログ、アプリケーション実行及び／又は使用量データ、メモリ使用量、プロセッサ使用量、電力消費量、電池使用量、電池放電率、電池健全性、無線健全性、メモリ健全性、プロセッサ健全性、センサ健全性、ディスプレイ健全性、デバイス設定、システムログ内容、アプリケーションログ内容、ネットワーク利用量、通話履歴情報、テキストメッセージ履歴情報、データ転送情報、デバイスによって伝送又は受信された無線信号、信号強度、全体的なデータ使用量、ユーザによるコンテンツアクセス、デバイスＩＤ、デバイスモデル、デバイスオペレーティングシステム、デバイス製造元、デバイスセンサデータ、通信回路使用量、デバイスディスプレイ使用量デバイスプロファイル特性などを含み得る。
【0033】
本明細書で使用される場合、「ロケーション指示データ」という用語は、コンピューティングデバイスのロケーションを示す任意の情報を指し得る。一例として、限定されるものではないが、「ロケーション指示データ」は、「全地球測位システム（ＧＰＳ）データ」、「セルラデータ」、「Ｗｉ－Ｆｉデータ」を含み得る。一例として、限定されるものではないが、「ＧＰＳデータ」、「セルラデータ」、「Ｗｉ－Ｆｉデータ」は、緯度、経度、高度、衛星ＩＤ、セルラタワーデータ、セルラタワー接続情報、セルラタワーＩＤ、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク接続情報、Ｗｉ－ＦｉネットワークＩＤ、ネットワークプロバイダデータ、基準点に対する位置、方角（例えば、北、南、東、又は西）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈデータ、オンラインアクティビティ、ソーシャルメディアチェックインアクティビティ、手動で入力されたロケーション情報などを含み得る。
【0034】
本明細書で使用される場合、「デバイス固有の障害」という用語は、コンピューティングデバイスに関連付けられた任意のタイプの障害を指し得る。一例として、限定されるものではないが、「デバイス固有の障害」は、プロセッサ障害、メモリ障害、センサ障害、通信回路障害、ディスプレイ障害などの、コンピューティングデバイスのハードウェアの障害を含み得る。別の例として、限定されるものではないが、「デバイス固有の障害」は、アプリケーション障害、オペレーティングシステム障害などのような、コンピューティングデバイスのソフトウェアの障害を含み得る。本明細書で使用される場合、「ロケーション固有の障害」という用語は、限定されるものではないが、コンピューティングデバイスのロケーションに関連付けられた任意のタイプの障害を含み得る。一例として、限定されるものではないが、「ロケーション固有の障害」は、ＧＰＳ障害、セルラ障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害などを含み得る。
【0035】
システム概説
図１は、いくつかの実施形態による、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するためのシステム１００を例示する。システム１００及び他の図における例示は、各々、実施形態の一例として提供され、いかなる方法でも本開示の範囲又は趣旨を狭めるように解釈されるべきではないことが理解されよう。この点で、本開示の範囲は、本明細書に例示及び記載されるものに加えて、多くの潜在的な実施形態を包含する。したがって、図１は、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するためのシステムの構成の一例を例示しているが、多数の他の構成を使用して、本開示の実施形態を実装することもできる。
図１は、いくつかの実施形態による、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するためのシステム１００を例示する。システム１００及び他の図における例示は、各々、実施形態の一例として提供され、いかなる方法でも本開示の範囲又は趣旨を狭めるように解釈されるべきではないことが理解されよう。この点で、本開示の範囲は、本明細書に例示及び記載されるものに加えて、多くの潜在的な実施形態を包含する。したがって、図１は、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するためのシステムの構成の一例を例示しているが、多数の他の構成を使用して、本開示の実施形態を実装することもできる。
【0036】
システム１００は、本明細書に開示される１つ以上の例示的な実施形態に従って、ネットワーク１１２を介して第１のコンピューティングデバイス１０４にコンピューティングデバイスサポートサービスを提供するように構成され得るコンピューティングデバイスサポート装置１０２を含み得る。コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上のサーバ、サーバクラスタ、１つ以上のネットワークノード、クラウドコンピューティングインフラストラクチャ、１つ以上のデスクトップコンピュータ、１つ以上のラップトップコンピュータ、１つ以上のモバイルコンピューティングデバイス、それらのサブコンビネーションなどを含み得る。
【0037】
システム１００は、コンピューティングデバイスサポートサービスが提供され得る第１のコンピューティングデバイス１０４を含み得る。そのような１つの第１のコンピューティングデバイス１０４が図１に例示されているが、システム１００は、システム１００がコンピューティングデバイスサポートサービスを提供し得る追加のコンピューティングデバイス１０４を含み得るため、この説明図は、例としてのものであり、限定としてのものではないことが理解されよう。第１のコンピューティングデバイス１０４は、非限定的な例として、セルラフォン、スマートフォン、通信デバイス、タブレットコンピューティングデバイス、デジタルカメラ／カムコーダ、オーディオ／ビデオプレーヤ、デジタルビデオレコーダ、マウス、キーボード、ルータ、ラップトップコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、モノのインターネットコンピューティングデバイス、「スマート」機器（例えば、ネットワーク接続性を有する冷蔵庫、洗濯機、又はドライヤ）、モバイルコンピューティングデバイス、それらの任意の組み合わせ、ロケーションが検出可能である任意の他のデバイスなどのような、任意のコンピューティングデバイスとして具現化され得る。
【0038】
システム１００は、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のコンピューティングデバイス１０６は、第１のコンピューティングデバイス１０４ではない、第１のロケーション１１０Ａにあるデバイスを指し得る。２つのそのような第２のコンピューティングデバイス１０６が図１に例示されているが、システム１００は追加の又はより少ない第２のコンピューティングデバイス１０６を含み得るため、この説明図は例としてのものであり、限定としてのものではないことが理解されよう。１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は、非限定的な例として、セルラフォン、スマートフォン、通信デバイス、タブレットコンピューティングデバイス、デジタルカメラ／カムコーダ、オーディオ／ビデオプレーヤ、デジタルビデオレコーダ、マウス、キーボード、ルータ、ラップトップコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、モノのインターネットコンピューティングデバイス、「スマート」機器（例えば、ネットワーク接続性を有する冷蔵庫、洗濯機、又はドライヤ）、モバイルコンピューティングデバイス、それらの任意の組み合わせ、ロケーションが検出可能である任意の他のデバイスなどのような、任意のコンピューティングデバイスとして具現化され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は各々、同じタイプのコンピューティングデバイス（例えば、同じ広範なカテゴリのデバイス（携帯電話、ラップトップ、ウェアラブルデバイス、スマートアプライアンスなど）及び／又は同じより特定のタイプのデバイス（同じ銘柄、モデル、バージョン、特定の内部構成要素など））であり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は、異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の一部分は、同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る一方、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の別の部分は、異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は各々、第１のコンピューティングデバイス１０４と同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又は１つ以上の他の第２のコンピューティングデバイス１０６とは異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。
【0039】
図１に例示されるように、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は、本明細書に開示される１つ以上の例示的な実施形態に従って、第１のロケーション１１０Ａにあり得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は、第１の認識された地理的ゾーン内にあるとき、第１のロケーション１１０Ａにある。以下でより詳細に記載されるように、第１のロケーション１１０Ａは、第１のコンピューティングデバイス１０４から受信された第１のロケーション指示データ、及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６から受信された第２のロケーション指示データに基づいて、識別及び／又は定量化され得る。
【0040】
システム１００は、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８を含み得る。いくつかの実施形態では、第３のコンピューティングデバイス１０８は、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにあるデバイスを指し得る。３つのそのような第３のコンピューティングデバイス１０８が図１に例示されているが、システム１００は追加の又はより少ない第３のコンピューティングデバイス１０８を含み得るため、この説明図は例としてのものであり、限定としてのものではないことが理解されよう。１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、非限定的な例として、セルラフォン、スマートフォン、通信デバイス、タブレットコンピューティングデバイス、デジタルカメラ／カムコーダ、オーディオ／ビデオプレーヤ、デジタルビデオレコーダ、マウス、キーボード、ルータ、ラップトップコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、モノのインターネットコンピューティングデバイス、「スマート」機器（例えば、ネットワーク接続性を有する冷蔵庫、洗濯機、又はドライヤ）、モバイルコンピューティングデバイス、それらの任意の組み合わせ、ロケーションが検出可能である任意の他のデバイスなどのような、任意のコンピューティングデバイスとして具現化され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は各々、同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８の一部分は、同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る一方、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８の別の部分は、異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。
【0041】
図１に例示されるように、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、本明細書に開示される１つ以上の例示的な実施形態に従って、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにあり得る。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂは、第１のロケーション１１０Ａ以外の任意のロケーションであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、第２の認識された地理的ゾーン内にあるとき、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにある。以下でより詳細に記載されるように、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８から受信された第３のロケーション指示データに基づいて、識別及び／又は定量化され得る。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が全て位置している特定のロケーション又は地理的ゾーンを含み得る。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにある１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が各々任意の同じロケーション又は地理的ゾーンにあることを必要とすることなく、第１のロケーションの外側の任意のデバイスを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は各々、同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８の一部分は、同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る一方、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８の別の部分は、異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は各々、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６と同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、第１のコンピューティングデバイス１０４、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６、及び／又は１つ以上の他の第３のコンピューティングデバイス１０８とは異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。
【0042】
図１には示されていないが、いくつかの実施形態では、システム１００は、追加のロケーションに追加のコンピューティングデバイスを含み得ることが、本開示を考慮して、当業者によって理解されよう。例えば、いくつかの実施形態では、図５に例示されるように、システム１００は、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０を含むように構成され得る。いくつかの実施形態では、第４のコンピューティングデバイス５１０は、少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃにあるデバイスを指し得る。３つのそのような第４のコンピューティングデバイス５１０が図５に例示されているが、システム１００は追加の又はより少ない第４のコンピューティングデバイス５１０を含み得るため、この説明図は例としてのものであり、限定としてのものではないことが理解されよう。１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０は、非限定的な例として、セルラフォン、スマートフォン、通信デバイス、タブレットコンピューティングデバイス、デジタルカメラ／カムコーダ、オーディオ／ビデオプレーヤ、デジタルビデオレコーダ、ラップトップコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、モノのインターネットコンピューティングデバイス、モバイルコンピューティングデバイス、それらの任意の組み合わせなどの、任意のコンピューティングデバイスとして具現化され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０は各々、同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０は、異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０の一部分は、同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る一方、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０の別の部分は、異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０は各々、第１のコンピューティングデバイス１０４、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６、及び／又は１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８と同じタイプのコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０は、第１のコンピューティングデバイス１０４、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８、及び／又は１つ以上の他の第４のコンピューティングデバイス５１０とは異なるタイプのコンピューティングデバイスであり得る。
【0043】
図５に例示されるように、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０は、本明細書に開示される１つ以上の例示的な実施形態に従って、少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃにあり得る。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃは、第１のロケーション１１０Ａ以外の、いくつかの実施形態では第２のロケーション１１０Ｂ以外の、任意のロケーションであり得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０は、第３の認識された地理的ゾーン内にあるとき、少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃにある。以下により詳細に記載されるように、少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃは、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０から受信された第４のロケーション指示データに基づいて、識別及び／又は定量化され得る。例えば、いくつかの実施形態では、第３の認識された地理的ゾーンのサイズは、第４のロケーション指示データ（例えば、所定の半径、特定のカバレッジエリア、特定の共通の接続タイプ又は接続リンクなど）に基づいて判定され得る。「第１のコンピューティングデバイス」、「第２のコンピューティングデバイス」などの数字的な言及は、理解を容易にするために本明細書に記載されている区別に関してデバイスを区別することが単に意図されている（例えば、いくつかの実施形態では、「第１の」デバイスは、「第３のデバイス」とは異なる場所にあり得る）ことも理解されたい。ただし、そのような用語は、デバイスの形状、機能、又は他の特性に関する任意の他の制限又は要件を伝えるものと解釈されるべきではない。
【0044】
様々な例示的な実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６、及び１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、多様な無線接続及び／又は有線接続を介して１つ以上のネットワーク１１２に接続するように構成され得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６、及び１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、セルラ接続、無線ローカルエリアネットワーク接続、イーサネット接続などを介してネットワーク１１２にアクセスするように構成され得る。したがって、ネットワーク１１２は、有線ネットワーク、無線ネットワーク（例えば、セルラネットワーク、無線ローカルエリアネットワーク、無線ワイドエリアネットワーク、それらのいくつかの組み合わせなど）、又はそれらの組み合わせを含み得、いくつかの例示的な実施形態では、インターネットの少なくとも一部分を含む。同様に、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上のネットワーク１１２に接続し得、１つ以上の中間コンピューティングシステム（図示せず）を介することを含めて、様々なコンピューティングデバイスから直接的又は間接的に、本明細書に開示されるデータ及び他の情報のいずれかを受信し得る。
【0045】
図２は、いくつかの例示的な実施形態による、コンピューティングデバイスサポート装置１０２のブロック図を例示する。ただし、以下に図２に関して示され、記載される構成要素、デバイス、又は要素は、必須ではなくてもよく、したがって、特定の実施形態では１つ以上が省略されてもよいことに留意されたい。加えて、いくつかの実施形態は、図２に関して示され、説明されるものを超える、更なる、又は異なる構成要素、デバイス、又は要素を含み得る。
【0046】
コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、非限定的な例として、セルラフォン、スマートフォン、通信デバイス、タブレットコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス、モバイルコンピューティングデバイス、サーバ又はサービスネットワーク、リモートコンピューティングデバイス、分散型クラウドコンピューティングシステム、キオスク、入力端末、それらの任意の組み合わせなどのような、任意の１つ以上のコンピューティングデバイスとして具現化され得る。
【0047】
コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、本明細書に開示される１つ以上の例示的な実施形態に従ってアクションを実行するように構成可能な処理回路２０２を含むか、又は処理回路２０２と別様に通信し得る。この点で、処理回路２０２は、様々な例示的な実施形態に従って、コンピューティングデバイス１０２の１つ以上の機能性の性能を実行及び／又は制御するように構成され得、したがって、様々な例示的な実施形態に従って、コンピューティングデバイスサポート装置１０２の機能性を実行するための手段を提供し得る。処理回路２０２は、１つ以上の例示的な実施形態に従って、データ処理、アプリケーション実行、並びに／又は他の処理及び管理サービスを実行するように構成され得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２、又は処理回路２０２などの、コンピューティングデバイスサポート装置１０２の一部分又は構成要素は、チップ若しくはチップセットとして具現化され得るか、又はチップ若しくはチップセットを含み得る。換言すれば、コンピューティングデバイス１０２又は処理回路２０２は、構造アセンブリ（例えば、ベースボード）上の材料、構成要素、及び／又はワイヤを含む１つ以上の物理的パッケージ（例えば、チップ）を含み得る。構造アセンブリは、それに含まれるコンポーネント回路機構の物理的強度、サイズの保存、及び／又は電気的相互作用の制限を提供し得る。したがって、コンピューティングデバイス１０２又は処理回路２０２は、場合によっては、単一のチップ上に、又は単一の「システムオンチップ」として本開示の実施形態を実装するように構成され得る。したがって、場合によっては、チップ又はチップセットは、本明細書に記載される機能性を提供するための１つ以上の動作を実行するための手段を構成し得る。
【0048】
いくつかの例示的な実施形態では、処理回路２０２は、プロセッサ２０８を含み得、図２に例示されるようないくつかの実施形態では、メモリ２０６及び機械学習回路２１０を更に含み得る。処理回路２０２は、通信インターフェース２１２及び／若しくはサポートサービスコントローラ２１４と通信するか、又はこれらを別様に制御し得る。したがって、処理回路２０２は、本明細書に説明される動作を実行するように（例えば、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせで）構成された回路チップ（例えば、集積回路チップ）として具現化され得る。
【0049】
プロセッサ２０８は、いくつかの異なる方法で具現化され得る。例えば、プロセッサ２０８は、例えば、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）などの集積回路を含む、マイクロプロセッサ若しくは他の処理要素、コプロセッサ、コントローラ、又は様々な他のコンピューティング若しくは処理デバイスのうちの１つ以上などの様々な処理手段として具現化され得る。単一のプロセッサとして例示されているが、プロセッサ２０８は、複数のプロセッサを含み得ることが理解されよう。複数のプロセッサは、互いに動作可能に通信し得、本明細書に記載されるようにコンピューティングデバイスサポート装置１０２の１つ以上の機能性を実行するように集合的に構成され得る。複数のプロセッサは、単一のコンピューティングデバイス上に具現化され得るか、又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２として機能するように集合的に構成された複数のコンピューティングデバイスに分散され得る。いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサ２０８は、メモリ２０６に記憶された命令を実行するか、又は別様にプロセッサ２０８にアクセス可能な命令を実行するように構成され得る。したがって、ハードウェアによって構成されるか、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによって構成されるかに関わらず、プロセッサ２０８は、相応に構成されながら、本開示の実施形態に従って動作を実行することができるエンティティ（例えば、処理回路２０２の形態で、回路内に物理的に具現化されている）を表し得る。したがって、例えば、プロセッサ２０８がＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどとして具現化される場合、プロセッサ２０８は、本明細書に記載の動作を実行するための特別に構成されたハードウェアであり得る。代替的に、別の例として、プロセッサ２０８がソフトウェア命令の実行器として具現化されているとき、命令は、本明細書に記載される１つ以上の動作を実行するようにプロセッサ２０８を具体的に構成し得る。
【0050】
いくつかの例示的な実施形態では、メモリ２０６は、例えば、固定されているか、又は取り外し可能であるかのいずれかであり得る揮発性メモリ及び／又は不揮発性メモリなどの、１つ以上の非一時的メモリデバイスを含み得る。これに関して、メモリ２０６は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。メモリ２０６は、単一のメモリとして示されているが、メモリ２０６は、複数のメモリを含み得ることが理解されよう。複数のメモリは、単一のコンピューティングデバイス上に具現化され得るか、又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２として機能するように集合的に構成された複数のコンピューティングデバイスに分散され得る。メモリ２０６は、１つ以上の例示的な実施形態に従って、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が様々な機能を実行することを可能にするための情報、データ、アプリケーション、命令などを記憶するように構成され得る。例えば、メモリ２０６は、プロセッサ２０８による処理のために入力データをバッファリングするように構成され得る。追加的又は代替的に、メモリ２０６は、プロセッサ２０８による実行のための命令を記憶するように構成され得る。更に別の代替例として、メモリ２０６は、多様なファイル、コンテンツ、又はデータセットを記憶し得る１つ以上のデータベースを含み得る。メモリ２０６の内容のうち、アプリケーションは、それぞれの各アプリケーションに関連付けられた機能性を実行するために、プロセッサ２０８による実行のために記憶され得る。いくつかの場合、メモリ２０６は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２の構成要素間で情報を渡すためのバスを介して、プロセッサ２０８、通信インターフェース２１２、機械学習回路２１０、又はサポートサービスコントローラ２１４のうちの１つ以上と通信し得る。
【0051】
いくつかの例示的な実施形態では、機械学習回路２１０は、第１のコンピューティングデバイス１０４、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６、及び／又は１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８から受信されたデバイスステータスデータを評価することなどによって、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するように訓練された機械学習モデルを実行するための、データ、データ構造、制御信号、及び電子情報を要求、受信、処理、生成、及び伝送するように設計又は構成されたハードウェア構成要素を含み得る。いくつかの例示的な実施形態では、メモリ２０６は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２の構成要素間で情報を渡すためのバスを介して、メモリ２０６、プロセッサ２０８、通信インターフェース２１２、又はサポートサービスコントローラ２１４のうちの１つ以上と通信し得る。
【0052】
いくつかの例示的な実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、通信インターフェース２１２を更に含み得る。いくつかの場合、通信インターフェース２１２は、処理回路２０２と通信するネットワーク及び／又は任意の他のデバイス若しくは回路から／へデータを受信及び／又は伝送するように構成された、ハードウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせのいずれかに具現化されたデバイス又は回路などの任意の手段であり得る。例として、通信インターフェース２１２は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２がネットワーク１１２を介して第１のコンピューティングデバイス１０４、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８、及び／又は他のコンピューティングデバイスと通信することを可能にするように構成され得る。したがって、通信インターフェース２１２は、例えば、無線通信ネットワーク（例えば、無線ローカルエリアネットワーク、セルラネットワークなど）との通信を可能にするためのアンテナ（又は複数のアンテナ）及びサポートハードウェア及び／若しくはソフトウェア、並びに／又はケーブル、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、イーサネット、若しくは他の方法を介した通信をサポートするための通信モデム若しくは他のハードウェア／ソフトウェアを含み得る。
【0053】
いくつかの例示的な実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、サポートサービスコントローラ２１４として具現化され得るか、サポートサービスコントローラ２１４を含み得るか、又はサポートサービスコントローラ２１４を別様に制御し得る。したがって、サポートサービスコントローラ２１４は、回路、ハードウェア、コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ２０６）に記憶され、かつ処理デバイス（例えば、プロセッサ２０８）によって実行されるコンピュータ可読プログラム命令を含むコンピュータプログラム製品、又はそれらの何らかの組み合わせなどの様々な手段として具現化され得る。サポートサービスコントローラ２１４は、メモリ２０６又は通信インターフェース２１２のうちの１つ以上と通信して、本明細書に記載されるサポートサービスコントローラ２１４の機能性のうちの１つ以上を実行するために必要とされ得るようなデータにアクセスし、このデータを受信し、及び／又はこのデータを送信することが可能であり得る。
【0054】
図３は、いくつかの例示的な実施形態による、第１のコンピューティングデバイス１０４のブロック図を例示する。ただし、以下に図３に関して示され、記載される構成要素、デバイス、又は要素は、必須ではなくてもよく、したがって、特定の実施形態ではいくつかが省略されてもよいことに留意されたい。加えて、いくつかの実施形態は、図３に関して示され、記載されるものを超える、更なる又は異なる構成要素、デバイス、又は要素を含んでもよい。図３に別個に標記されていないが、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６及び１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、図３の第１のコンピューティングデバイス１０４に関して以下に記載されるものと同じ又は同様の構成要素、デバイス、又は要素を含み得ることに留意されたい。加えて、いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６及び１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、本明細書に記載される動作及び機能性のうちのいずれかを達成するための専用回路（例えば、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせ）を含む、図３に関して記載されるもの以外の更なる又は異なる構成要素、デバイス、又は要素を含み得る。
【0055】
ここで図３を参照すると、第１のコンピューティングデバイス１０４のブロック図が例示されている。上述したように、第１のコンピューティングデバイス１０４は、非限定的な例として、セルラフォン、スマートフォン、通信デバイス、タブレットコンピューティングデバイス、デジタルカメラ／カムコーダ、オーディオ／ビデオプレーヤ、デジタルビデオレコーダ、マウス、キーボード、ルータ、ラップトップコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、モノのインターネットコンピューティングデバイス、「スマート」機器（例えば、ネットワーク接続性を有する冷蔵庫、洗濯機、又はドライヤ）、モバイルコンピューティングデバイス、それらの任意の組み合わせ、ロケーションが検出可能である任意の他のデバイスなどのような、任意のコンピューティングデバイスとして具現化され得る。
【0056】
第１のコンピューティングデバイス１０４は、本明細書に開示される１つ以上の例示的な実施形態に従ってアクションを実行するように構成可能な処理回路３０２を含むか、又は処理回路３０２と別様に通信し得る。この点で、処理回路３０２は、様々な例示的な実施形態に従って、第１のコンピューティングデバイス１０４の１つ以上の機能性の性能を実行及び／又は制御するように構成され得、したがって、様々な例示的な実施形態に従って、第１のコンピューティングデバイス１０４の機能性を実行するための手段を提供し得る。処理回路３０２は、１つ以上の例示的な実施形態に従って、データ処理、アプリケーション実行、並びに／又は他の処理及び管理サービスを実行するように構成され得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４、又は処理回路３０２などの、第１のコンピューティングデバイス１０４の一部分又は構成要素は、チップ若しくはチップセットとして具現化され得るか、又はチップ若しくはチップセットを含み得る。換言すれば、第１のコンピューティングデバイス１０４又は処理回路３０２は、構造アセンブリ（例えば、ベースボード）上の材料、構成要素、及び／又はワイヤを含む１つ以上の物理的パッケージ（例えば、チップ）を含み得る。構造アセンブリは、それに含まれるコンポーネント回路機構の物理的強度、サイズの保存、及び／又は電気的相互作用の制限を提供し得る。したがって、第１のコンピューティングデバイス１０４又は処理回路３０２は、場合によっては、単一のチップ上に、又は単一の「システムオンチップ」として本開示の実施形態を実装するように構成され得る。したがって、場合によっては、チップ又はチップセットは、本明細書に記載される機能を提供するための１つ以上の動作を実行するための手段を構成し得る。
【0057】
いくつかの例示的な実施形態では、処理回路３０２は、プロセッサ３０６を含み得、図３に例示されるようないくつかの実施形態では、メモリ３０４を更に含み得る。処理回路３０２は、ユーザインターフェース３０８、通信インターフェース３１０及び／又はコンピュータアプリケーションコントローラ３１２と通信し得るか、又はこれらを別様に制御し得る。したがって、処理回路３０２は、本明細書に記載される動作を実行するように（例えば、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせで）構成された回路チップ（例えば、集積回路チップ）として具現化され得る。
【0058】
プロセッサ３０６は、いくつかの異なる方法で具現化され得る。例えば、プロセッサ３０６は、例えば、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）などの集積回路を含む、マイクロプロセッサ若しくは他の処理要素、コプロセッサ、コントローラ、又は様々な他のコンピューティング若しくは処理デバイスのうちの１つ以上などの様々な処理手段として具現化され得る。単一のプロセッサとして例示されているが、プロセッサ３０６は、複数のプロセッサを含み得ることが理解されよう。複数のプロセッサは、互いに動作可能に通信し得、本明細書に記載されるように第１のコンピューティングデバイス１０４の１つ以上の機能性を実行するように集合的に構成され得る。いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサ３０６は、メモリ３０４に記憶された命令を実行するか、又は別様にプロセッサ３０６にアクセス可能な命令を実行するように構成され得る。したがって、ハードウェアによって構成されるか、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによって構成されるかに関わらず、プロセッサ３０６は、相応に構成されながら、本開示の実施形態に従って動作を実行することができるエンティティ（例えば、処理回路３０２の形態で、回路内に物理的に具現化されている）を表し得る。したがって、例えば、プロセッサ３０６がＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどとして具現化される場合、プロセッサ３０６は、本明細書に記載の動作を実行するための特別に構成されたハードウェアであり得る。代替的に、別の例として、プロセッサ３０６がソフトウェア命令の実行器として具現化されているとき、命令は、本明細書に記載される１つ以上の動作を実行するようにプロセッサ３０６を具体的に構成し得る。
【0059】
いくつかの例示的な実施形態では、メモリ３０４は、例えば、固定されているか、又は取り外し可能であるかのいずれかであり得る揮発性メモリ及び／又は不揮発性メモリなどの、１つ以上の非一時的メモリデバイスを含み得る。これに関して、メモリ３０４は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。メモリ３０４は、単一のメモリとして示されているが、メモリ３０４は、複数のメモリを含み得ることが理解されよう。メモリ３０４は、１つ以上の例示的な実施形態に従って、第１のコンピューティングデバイス１０４が様々な機能を実行することを可能にするための情報、データ、アプリケーション、命令などを記憶するように構成され得る。例えば、メモリ３０４は、プロセッサ３０６による処理のために入力データをバッファリングするように構成され得る。追加的又は代替的に、メモリ３０４は、プロセッサ３０６による実行のための命令を記憶するように構成され得る。更に別の代替例として、メモリ３０４は、多様なファイル、コンテンツ、又はデータセットを記憶し得る１つ以上のデータベースを含み得る。メモリ３０４の内容のうち、アプリケーションは、それぞれの各アプリケーションに関連付けられた機能性を実行するために、プロセッサ３０６による実行のために記憶され得る。いくつかの場合、メモリ３０４は、第１のコンピューティングデバイス１０４の構成要素間で情報を渡すためのバスを介して、プロセッサ３０６、ユーザインターフェース３０８、通信インターフェース３１０、又はコンピュータアプリケーションコントローラ３１２のうちの１つ以上と通信し得る。
【0060】
ユーザインターフェース３０８は、処理回路３０２と通信して、ユーザインターフェース３０８でユーザ入力の指示を受信し、及び／又はユーザに可聴、視覚、機械的、若しくは他の出力を提供し得る。したがって、ユーザインターフェース３０８は、例えば、キーボード、マウス、画面、ジョイスティック、ディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイ、マイク、スピーカ、及び／又は他の入出力機構を含み得る。したがって、ユーザインターフェース３０８は、いくつかの例示的な実施形態では、ユーザが、様々な例示的な実施形態に従って、コンピューティングデバイスサポート装置１０２によって提供されるコンピューティングデバイスサポートサービスにアクセスし、このコンピューティングデバイスサポートサービスとインタラクトする手段を提供する。
【0061】
通信インターフェース３１０は、他のデバイス及び／又はネットワークとの通信を可能にするための１つ以上のインターフェース機構を含み得る。いくつかの場合、通信インターフェース３１０は、処理回路３０２と通信するネットワーク及び／又は任意の他のデバイス若しくはモジュールから／へデータを受信及び／又は伝送するように構成された、ハードウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせのいずれかに具現化されたデバイス又は回路などの任意の手段であり得る。例として、通信インターフェース３１０は、第１のコンピューティングデバイス１０４がネットワーク１１２を介してコンピューティングデバイスサポート装置１０２及び／又は他のコンピューティングデバイスと通信することを可能にするように構成され得る。したがって、通信インターフェース３１０は、例えば、無線通信ネットワーク（例えば、無線ローカルエリアネットワーク、セルラネットワーク、全地球測位システムなど）との通信を可能にするためのアンテナ（又は複数のアンテナ）及びサポートハードウェア及び／若しくはソフトウェア、並びに／又はケーブル、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、イーサネット、若しくは他の方法を介した通信をサポートするための通信モデム若しくは他のハードウェア／ソフトウェアを含み得る。
【0062】
いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサ３０６（又は処理回路３０２）は、コンピュータアプリケーションコントローラ３１２として具現化され得るか、コンピュータアプリケーションコントローラ３１２を含み得るか、又はコンピュータアプリケーションコントローラ３１２を別様に制御し得る。したがって、コンピュータアプリケーションコントローラ３１２は、回路、ハードウェア、コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ３０４）に記憶され、かつ処理デバイス（例えば、プロセッサ３０６）によって実行されるコンピュータ可読プログラム命令を含むコンピュータプログラム製品、又はそれらの何らかの組み合わせなどの様々な手段として具現化され得る。コンピュータアプリケーションコントローラ３１２は、メモリ３０４、ユーザインターフェース３０８、又は通信インターフェース３１０のうちの１つ以上と通信して、本明細書に記載されるコンピュータアプリケーションコントローラ３１２の機能性のうちの１つ以上を実行するために必要とされ得るようなデータにアクセスし、このデータを受信し、及び／又はこのデータを送信することが可能であり得る。いくつかの例示的な実施形態によれば、コンピュータアプリケーションコントローラ３１２は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２とインタラクトし、コンピューティングデバイスサポート装置１０２がコンピューティングデバイスサポートサービスを提供することを支援し、及び／又は様々な例示的な実施形態に従って、第１のコンピューティングデバイス１０４の障害識別を実行することを支援するように構成され得る、コンピュータアプリケーションの機能性を実装及び制御するための手段を提供し得る。
【0063】
システム１００のいくつかの実施形態を一般的に記載したところで、次に、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスについて、いくつかの例示的な実施形態に従って記載する。
【0064】
障害識別
いくつかの例示的な実施形態は、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、ロケーション認識コンピューティングデバイスサポートサービスを提供する。様々な例示的な実施形態によれば、これらのサービスは、例えば、サポートサービスコントローラ２１４の制御下で、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、コンピューティングデバイスサポート装置１０２によって提供され得る。
いくつかの例示的な実施形態は、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、ロケーション認識コンピューティングデバイスサポートサービスを提供する。様々な例示的な実施形態によれば、これらのサービスは、例えば、サポートサービスコントローラ２１４の制御下で、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、コンピューティングデバイスサポート装置１０２によって提供され得る。
【0065】
デバイスステータスデータ収集
いくつかの例示的な実施形態では、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスの提供を容易にするために、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、デバイスステータスデータを監視、収集、及び記憶するように構成され得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４からの第１のデバイスステータスデータ、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイスステータスデータ、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８からの第３のデバイスステータスデータ、及び／又は１つ以上の追加のデバイス若しくはデバイスのセットからのデータを監視、収集、及び記憶するように構成され得る。いくつかの実施形態では、デバイスステータスデータは、本明細書で考察される様々な実施形態のいずれかによるデバイス性能データを含み得る。追加的又は代替的に、デバイス状態データは、ロケーション指示データを含んでもよい。このセクションでの考察は、主に、コンピューティングデバイスサポート装置１０２によって第１のコンピューティングデバイス１０４からの第１のデバイスステータスデータを収集及び記憶するための様々な方法及びプロトコルに言及するが、同様の方法及びプロトコルは、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイスステータスデータ、及び／又は１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８からの第３のデバイスステータスデータを収集及び記憶するために使用されてもよい。追加的又は代替的に、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイスステータスデータ、及び／又は１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８からの第３のデバイスステータスデータを収集及び記憶するための代替的又は追加的な方法を使用してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスの提供を容易にするために、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、デバイスステータスデータを監視、収集、及び記憶するように構成され得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４からの第１のデバイスステータスデータ、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイスステータスデータ、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８からの第３のデバイスステータスデータ、及び／又は１つ以上の追加のデバイス若しくはデバイスのセットからのデータを監視、収集、及び記憶するように構成され得る。いくつかの実施形態では、デバイスステータスデータは、本明細書で考察される様々な実施形態のいずれかによるデバイス性能データを含み得る。追加的又は代替的に、デバイス状態データは、ロケーション指示データを含んでもよい。このセクションでの考察は、主に、コンピューティングデバイスサポート装置１０２によって第１のコンピューティングデバイス１０４からの第１のデバイスステータスデータを収集及び記憶するための様々な方法及びプロトコルに言及するが、同様の方法及びプロトコルは、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイスステータスデータ、及び／又は１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８からの第３のデバイスステータスデータを収集及び記憶するために使用されてもよい。追加的又は代替的に、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイスステータスデータ、及び／又は１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８からの第３のデバイスステータスデータを収集及び記憶するための代替的又は追加的な方法を使用してもよい。
【0066】
いくつかの実施形態では、ユーザは、ロケーション固有の障害、及びコンピューティングデバイスサポート装置１０２からの第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、本明細書に開示される様々な実施形態によるコンピューティングデバイスサポートサービスを受信することを登録又はオプトインし得る。いくつかの例示的な実施形態における登録は、例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２によって提供され、かつ第１のコンピューティングデバイス１０４を介してアクセス可能であり得るようなウェブポータルを介して登録すること、第１のコンピューティングデバイス１０４上に実装され得るコンピュータアプリケーションを介して登録することなどの予防的なユーザアクションを含み得る。別の例として、いくつかの例示的な実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４についてのデバイス保護プランへのユーザ登録、第１のコンピューティングデバイス１０４についてのデバイス保証の購入、第１のコンピューティングデバイス１０４の購入などに応答して、登録が自動的に発生し得る。
【0067】
いくつかの実施形態では、登録情報は、機械学習回路２１０、サポートサービスコントローラ２１４、及び／又はコンピュータアプリケーションコントローラ３１２などによって、ユーザによって提供され得、及び／又は別様に登録プロセス中に判定され得る。この登録情報は、いくつかの実施形態では、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスの提供を可能にし、及び／又は別様に構成する情報を含み得る。登録情報は、例えば、第１のデバイス性能データ及び第１のロケーション指示データなどの第１のデバイスステータスデータを含み得る。例えば、登録情報は、デバイスＩＤ、デバイスモデル、デバイスオペレーティングシステム、デバイス製造、ユーザアカウント情報などを含む、第１のデバイス性能データを含み得る。
【0068】
いくつかの実施形態では、少なくともサポートサービスコントローラ２１４を介したコンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４から第１のデバイスステータスデータを収集するように構成され得る。いくつかの実施形態では、サポートサービスコントローラ２１４は、第１のコンピューティングデバイス１０４のコンピュータアプリケーションコントローラ３１２によって支援され得る。第１のデバイスステータスデータの収集は、例えば、リアルタイムで、定期的に、継続的に、非定期的に、スケジュールに従って、オンデマンドで、第１のコンピューティングデバイス１０４のユーザによって定義された構成設定に従って、コンピューティングデバイスサポート装置１０２のオペレータ又はコントローラによって定義された構成設定に従って、機械学習回路２１０によって定義された構成設定に従ってなどで、実行され得る。
【0069】
例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４からの第１のデバイスステータスデータを予防的に監視及び収集するように構成され得る。このようにして、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられた障害を予防的に探すように構成され得る。別の例として、収集は、特定の条件が充足されたときに、いくつかのタイプの第１のデバイスステータスデータのみをキャプチャし、及び／又はいくつかのタイプの第１のデバイスステータスデータのみをキャプチャするように構成され得る。例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４からの少なくとも１つの障害の指示を含む第１のデバイスステータスデータを最初に収集するように構成され得る。これに関して、少なくとも１つの障害の指示を含む第１のデバイスステータスデータを受信した後、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４から他の第１のデバイスステータスデータを収集し得る。別の例として、収集は、特定の障害を識別することに有益であり得る特定の第１のデバイス性能データのみをキャプチャするように構成され得る。別の例として、収集は、第１のコンピューティングデバイス１０４が、特定のロケーションにある、特定のセルラ又はＷｉ－Ｆｉネットワークなどに接続されているなどのときに、第１のロケーション指示データのみをキャプチャするように構成され得る。別の例として、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、ユーザ及び／又はオペレータの要求に応答して、オンデマンドで第１のコンピューティングデバイス１０４から第１のデバイスステータスデータを収集するように構成され得る。例えば、収集は、ユーザによって合意されたプライバシ設定及び／又はプライバシポリシーに従い得る。別の例として、収集は、一晩及び／又は空きサーバ容量があるときなどの、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２の低利用の期間中に行われるように構成され得る。別の例として、収集は、第１のコンピューティングデバイス１０４の電池が充電され得るときなどの、第１のコンピューティングデバイス１０４が外部電源に接続されている期間中に実行されるように構成され得る。
【0070】
いくつかの実施形態では、第１のデバイスステータスデータの収集は、例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４に実装され得、及び／又はそうでなければ第１のコンピューティングデバイス１０４によって照会され得る１つ以上のセンサの支援を伴って実行され得る。非限定的な例として、これらのセンサは、タッチスクリーンセンサ、キー作動センサ（例えば、キーパッド／キーボード用）、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、加速度計、電池レベルセンサ、電池容量センサ、電池温度センサ、ネットワーク信号強度センサなどを含み得る。
【0071】
いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４から収集された第１のデバイスステータスデータは、第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイスプロファイルを判定するために使用され得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイスプロファイルは、第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられた全ての第１のデバイスステータスデータのレコードを含み得る。いくつかの実施形態では、デバイスプロファイルは、第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられた１つ以上の特性を含み得る。いくつかの実施形態では、機械学習技法は、機械学習回路２１０によって、キャプチャされた第１のデバイスステータスデータに対して実行されて、第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられた１つ以上の特性を判定し得る。いくつかの実施形態では、デバイスプロファイルは、メモリ２０６に、及び／又はメモリ３０４になどで維持され得る。いくつかの実施形態では、メモリ２０６及び／又はメモリ３０４に維持されるデバイスプロファイルは、より多くの第１のデバイスステータスデータが第１のコンピューティングデバイス１０４から収集されるにつれて、継続的に、非定期的に、スケジュールに従って、オンデマンドで、ユーザ構成に従ってなどで、更新され得る。いくつかの実施形態では、メモリ２０６及び／又はメモリ３０４に維持されるデバイスプロファイルは、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別するために使用され得る。
【0072】
デバイスステータスデータアグリゲーション
上述したように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６から第２のデバイスステータスデータを収集し、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８から第３のデバイスステータスデータを収集するように構成され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６及び１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するために、コンピューティングデバイスサポートサービスを以前に提供した、及び／又は現在提供しているコンピューティングデバイスを含み得る。追加的又は代替的に、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６及び１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２がコンピューティングデバイスサポートサービスを以前に提供していない、及び／又は現在提供していないコンピューティングデバイスを含み得る。
上述したように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６から第２のデバイスステータスデータを収集し、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８から第３のデバイスステータスデータを収集するように構成され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６及び１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するために、コンピューティングデバイスサポートサービスを以前に提供した、及び／又は現在提供しているコンピューティングデバイスを含み得る。追加的又は代替的に、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６及び１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２がコンピューティングデバイスサポートサービスを以前に提供していない、及び／又は現在提供していないコンピューティングデバイスを含み得る。
【0073】
いくつかの実施形態では、第２のデバイスステータスデータは、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちの１つのみに関連付けられたデバイスステータスデータを含み得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施形態では、第２のデバイスステータスデータは、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちの２つ以上に関連付けられたデバイスステータスデータを含んでもよい。言い換えれば、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちの１つのみに関連付けられた第２のデバイスステータスデータを使用して、及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちの２つ以上に関連付けられた第２のデバイスステータスデータを使用して、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別し得る。同様に、いくつかの実施形態では、第３のデバイスステータスデータは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８のうちの１つのみに関連付けられたデバイスステータスデータを含み得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施形態では、第３のデバイスステータスデータは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８のうちの２つ以上に関連付けられたデバイスステータスデータを含んでもよい。言い換えれば、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８のうちの１つのみに関連付けられた第３のデバイスステータスデータを使用して、及び／又は１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８のうちの２つ以上に関連付けられた第３のデバイスステータスデータを使用して、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたデバイス固有の障害を識別及び区別し得る。いくつかの実施形態では、第２及び第３のデバイスは、単一のデータセット又は複数のデータセットに含まれ得、データセット中で、又は別個のデータセットを収集することを介して区別され得る。
【0074】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第２のデバイスステータスデータ及び第３のデバイスステータスデータ（例えば、１つ以上の集約されたデータセット）から複数の過去のデバイスステータスデータセットを作成し得る。いくつかの実施形態では、複数の過去のデバイスステータスデータセットは、過去のロケーション指示データセットを含み得る。例えば、過去のロケーション指示データセットは、１つ以上のロケーションでロケーション固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスから形成され得る。いくつかの実施形態では、過去のロケーション指示データセットは、特定のタイプのロケーション固有の障害（例えば、セルラネットワークに関連付けられた障害）についての過去のデバイスステータスデータセットに分割され得る。いくつかの実施形態では、複数の過去のデバイスステータスデータセットは、過去のデバイス性能データセットを含み得る。例えば、過去のデバイス性能データセットは、デバイス固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスから形成され得る。いくつかの実施形態では、過去のデバイス性能データセットは、特定のタイプのデバイス固有の障害（例えば、電池の消耗、無線不良など）について、過去のデバイスステータスデータセットに分割され得る。いくつかの実施形態では、複数の過去のデバイスステータスデータセットは、特定のモデル又はタイプのコンピューティングデバイス（例えば、Ａｎｄｒｏｉｄオペレーティングシステムを有するコンピューティングデバイス）の過去のデバイスステータスデータセットを含み得る。いくつかの実施形態では、以下により詳細に記載されるように、複数の過去のデバイスステータスデータセットは、機械学習回路２１０によってデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害を識別及び区別するために実行され得る機械学習モデルを訓練するために使用され得る。いくつかの実施形態では、過去のデバイスステータスデータセットは、デバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害の検出をトリガした時間又はデータセットから記憶及びカテゴリ化され得る。いくつかの実施形態では、モデルによって診断された障害は、更なる訓練データとして過去のデバイスステータスデータセットにフィードバックされ、これは、含まれる前にレビュー及び／又は検証を受け得る。
【0075】
ロケーション識別
上述したように、いくつかの実施形態では、第１のロケーション１１０Ａに関連付けられたデバイスステータスデータが、デバイスにとって利用可能である（例えば、デバイスステータスデータは、現在提供されているデバイスステータスデータ及び／又は過去のデバイスステータスデータであり得る）ように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が第１のロケーション１１０Ａにあり得るか、又は以前に第１のロケーション１１０Ａにあったことがあると判定し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は、第１の認識された地理的ゾーン内にあるとき、第１のロケーション１１０Ａにあると判定され得る。本明細書で使用される場合、「地理的ゾーン」は、特定の「ロケーション」にあると判定されたエリアを指し得る（例えば、第１のロケーション１１０Ａは、特定の座標ロケーションの周りの所定の半径、セルラタワー又は衛星の範囲内の全てのロケーション、無線ルータの範囲内の全てのロケーション、又は１つの物理的エリアを別の物理的エリアから区別する任意の他の手段などの、単一の微小点よりも大きい領域を包含し得る）。いくつかの実施形態では、第１のロケーション１１０Ａは、第１のコンピューティングデバイス１０４から受信された第１のロケーション指示データ、及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６から受信された第２のロケーション指示データに基づいて、識別及び／又は定量化され得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４が第１のロケーション１１０Ａの中央（例えば、第１の認識された地理的ゾーンの中央）にあるように、第１のロケーション１１０Ａは、第１のコンピューティングデバイス１０４のロケーションに基づき得る。いくつかのそのような実施形態では、本明細書に記載されるモデルは、第１のコンピューティングデバイス１０４の実際のロケーションに対して訓練され得る。いくつかの実施形態では、モデルは、所定の認識された地理的領域について訓練され得、特定の事前訓練されたモデルは、第１のコンピューティングデバイス１０４の実際のロケーションに最も近い事前訓練されたモデルを選択することによって選択され得る。別の例として、いくつかの実施形態では、第１の認識された地理的ゾーンのサイズは、第１のロケーション指示データ（例えば、所定の半径、特定のカバレッジエリア、特定の共通の接続タイプ又は接続リンクなど）に基づいて判定され得る。同様に、いくつかの実施形態では、上述したように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにあり得ると判定し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、第２の認識された地理的ゾーン内にあるとき、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにある。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂは、第１のロケーション１１０Ａ以外の任意のロケーションであり得る。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８から受信された第３のロケーション指示データに基づいて、識別及び／又は定量化され得る。例えば、いくつかの実施形態では、第２の認識された地理的ゾーンのサイズは、第２のロケーション指示データ（例えば、所定の半径、特定のカバレッジエリア、特定の共通の接続タイプ又は接続リンクなど）に基づいて判定され得る。いくつかのそのような実施形態では、本明細書に記載されるモデルは、２つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の平均又はグループを選択することによって、及び／又は第１のロケーションの外側の領域を選択することによって、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の実際のロケーションに対して訓練され得る。いくつかの実施形態では、モデルは、所定の認識された地理的領域について訓練され得、特定の事前訓練されたモデルは、第２のコンピューティングデバイスの実際のロケーションに最も近い事前訓練されたモデルを選択するか、又は第１のコンピューティングデバイスの実際のロケーションを含まない最も近い事前訓練されたモデルを選択することによって選択され得る。
上述したように、いくつかの実施形態では、第１のロケーション１１０Ａに関連付けられたデバイスステータスデータが、デバイスにとって利用可能である（例えば、デバイスステータスデータは、現在提供されているデバイスステータスデータ及び／又は過去のデバイスステータスデータであり得る）ように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が第１のロケーション１１０Ａにあり得るか、又は以前に第１のロケーション１１０Ａにあったことがあると判定し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６は、第１の認識された地理的ゾーン内にあるとき、第１のロケーション１１０Ａにあると判定され得る。本明細書で使用される場合、「地理的ゾーン」は、特定の「ロケーション」にあると判定されたエリアを指し得る（例えば、第１のロケーション１１０Ａは、特定の座標ロケーションの周りの所定の半径、セルラタワー又は衛星の範囲内の全てのロケーション、無線ルータの範囲内の全てのロケーション、又は１つの物理的エリアを別の物理的エリアから区別する任意の他の手段などの、単一の微小点よりも大きい領域を包含し得る）。いくつかの実施形態では、第１のロケーション１１０Ａは、第１のコンピューティングデバイス１０４から受信された第１のロケーション指示データ、及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６から受信された第２のロケーション指示データに基づいて、識別及び／又は定量化され得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４が第１のロケーション１１０Ａの中央（例えば、第１の認識された地理的ゾーンの中央）にあるように、第１のロケーション１１０Ａは、第１のコンピューティングデバイス１０４のロケーションに基づき得る。いくつかのそのような実施形態では、本明細書に記載されるモデルは、第１のコンピューティングデバイス１０４の実際のロケーションに対して訓練され得る。いくつかの実施形態では、モデルは、所定の認識された地理的領域について訓練され得、特定の事前訓練されたモデルは、第１のコンピューティングデバイス１０４の実際のロケーションに最も近い事前訓練されたモデルを選択することによって選択され得る。別の例として、いくつかの実施形態では、第１の認識された地理的ゾーンのサイズは、第１のロケーション指示データ（例えば、所定の半径、特定のカバレッジエリア、特定の共通の接続タイプ又は接続リンクなど）に基づいて判定され得る。同様に、いくつかの実施形態では、上述したように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにあり得ると判定し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８は、第２の認識された地理的ゾーン内にあるとき、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにある。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂは、第１のロケーション１１０Ａ以外の任意のロケーションであり得る。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８から受信された第３のロケーション指示データに基づいて、識別及び／又は定量化され得る。例えば、いくつかの実施形態では、第２の認識された地理的ゾーンのサイズは、第２のロケーション指示データ（例えば、所定の半径、特定のカバレッジエリア、特定の共通の接続タイプ又は接続リンクなど）に基づいて判定され得る。いくつかのそのような実施形態では、本明細書に記載されるモデルは、２つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の平均又はグループを選択することによって、及び／又は第１のロケーションの外側の領域を選択することによって、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の実際のロケーションに対して訓練され得る。いくつかの実施形態では、モデルは、所定の認識された地理的領域について訓練され得、特定の事前訓練されたモデルは、第２のコンピューティングデバイスの実際のロケーションに最も近い事前訓練されたモデルを選択するか、又は第１のコンピューティングデバイスの実際のロケーションを含まない最も近い事前訓練されたモデルを選択することによって選択され得る。
【0076】
図４の例示的な実施形態に例示されるように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、ＧＰＳデータを含む第１のロケーション指示データ及び／又は第２のロケーション指示データに基づいて、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が第１のロケーション１１０Ａにあると判定し得る。例えば、第１のロケーション指示データ及び／又は第２のロケーション指示データは、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が、互いの所定の範囲内の特定の座標にあることを示し得る。別の例として、第１のロケーション指示データ及び／又は第２のロケーション指示データは、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が、第１の衛星４０２Ａの範囲内にあるか、又は第１の衛星４０２Ａと通信していることを示し得る。同様に、図４の例示的な実施形態に例示されるように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、ＧＰＳデータを含む第３のロケーション指示データに基づいて、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにあると判定し得る。例えば、第３のロケーション指示データは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が互いの所定の範囲内の特定の座標にあることを示し得る。別の例として、第３のロケーション指示データは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が第２の衛星４０２ｂの範囲内にあるか、又は第２の衛星４０２ｂと通信していることを示し得る。いくつかの実施形態では、複数の衛星が考慮され得る（例えば、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、又はより多くの衛星の範囲内のデバイスが、同じロケーション内にあると判定され得る）。例えば、ＧＰＳロケーションは、特定のデバイスに関連して複数の衛星に基づいて三角測量され得、接続された衛星の組み合わせ及び／又は衛星までの距離は、ロケーションを判定し得る。
【0077】
図５の例示的な実施形態に例示されるように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、セルラデータを含む第１のロケーション指示データ及び／又は第２のロケーション指示データに基づいて、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が第１のロケーション１１０Ａにあると判定し得る。例えば、第１のロケーション指示データ及び／又は第２のロケーション指示データは、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が、互いの所定の範囲内の特定の座標にあることを示し得る。別の例として、第１のロケーション指示データ及び／又は第２のロケーション指示データは、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が、第１のセルラタワー５１２Ａの範囲内にあるか、又は第１のセルラタワー５１２Ａと通信していることを示し得る。同様に、図５の例示的な実施形態に例示されるように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、セルラデータを含む第３のロケーション指示データに基づいて、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにあると判定し得る。例えば、第３のロケーション指示データは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が互いの所定の範囲内の特定の座標にあることを示し得る。別の例として、第３のロケーション指示データは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が第２のセルラタワー５１２Ｂの範囲内にあるか、又は第２のセルラタワー５１２Ｂと通信していることを示し得る。いくつかの実施形態では、第１のセルラタワー５１２Ａ及び第２のセルラタワー５１２Ｂは、セルラネットワークＡ ５１２Ａなどの共通のセルラネットワークに属し得る。いくつかの実施形態では、複数のセルラタワーが考慮され得る（例えば、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、又はより多くのタワーの範囲内のデバイスが、同じロケーション内にあると判定され得る）。例えば、セルラロケーションは、特定のデバイスに関連する複数のセルラタワーに基づいて三角測量され得、接続されたタワーの組み合わせは、おおよそのロケーションを判定し得る。
【0078】
図５の例示的な実施形態に例示されるように、少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃに関連付けられたデバイスステータスデータがデバイスにとって利用可能である（例えば、デバイスステータスデータは、現在提供されているデバイスステータスデータ及び／又は過去のデバイスステータスデータであり得る）ように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２はまた、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０が少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃにあるか、又は以前に少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃにあったことがあると判定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０は、第３の認識された地理的ゾーンにあるときに、少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃにあると判定され得る。少なくとも１つの第３のロケーション５０２Ｃは、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０から受信された第４のロケーション指示データに基づいて識別及び／又は定量化され得る。例えば、いくつかの実施形態では、第３の認識された地理的ゾーンのサイズは、第４のロケーション指示データ（例えば、所定の半径、特定のカバレッジエリア、特定の共通の接続タイプ又は接続リンクなど）に基づいて判定され得る。例えば、第４のロケーション指示データは、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０が互いの所定の範囲内の特定の座標にあることを示し得る。別の例として、第４のロケーション指示データは、１つ以上の第４のコンピューティングデバイス５１０が、第３のセルラタワー５１２Ｃの範囲内にあるか、又は第３のセルラタワー５１２Ｃと通信していることを示し得る。いくつかの実施形態では、第３のセルラタワー５１２Ｃは、セルラネットワークＢ ５１４Ｂなどの、第１のセルラタワー５１２Ａ及び第２のセルラタワー５１２Ｂとは異なるセルラネットワークに属し得る。
【0079】
図６の例示的な実施形態に例示されるように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、Ｗｉ－Ｆｉデータを含む第１のロケーション指示データ及び／又は第２のロケーション指示データに基づいて、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が第１のロケーション１１０Ａにあると判定し得る。例えば、第１のロケーション指示データ及び／又は第２のロケーション指示データは、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が、第１のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ａ（例えば、第１のＷｉ－Ｆｉルータ）の範囲内にあるか、又は第１のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ａと通信していることを示し得る。いくつかの実施形態では、第１のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ａは、家又はオフィスビルの１つのフロアにＷｉ－Ｆｉカバレッジを提供するように構成され得る。同様に、図６の例示的な実施形態に例示されるように、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、Ｗｉ－Ｆｉデータを含む第３のロケーション指示データに基づいて、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにあると判定し得る。例えば、第３のロケーション指示データは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８が第２のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ｂ（例えば、第２のＷｉ－Ｆｉルータ）の範囲内にあるか、又は第２のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ｂと通信していることを示し得る。いくつかの実施形態では、第２のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ｂは、家又はオフィスビルの異なるフロアにＷｉ－Ｆｉカバレッジを提供するように構成され得る。
【0080】
いくつかの例が本明細書に示されているが、ロケーションを区別する任意の他の方法及びロケーションのためのデータソースを使用して、第１のデバイス、第２のデバイス、第３のデバイス、及び任意の他のデバイスに関連付けられたデータを識別してもよい。
【0081】
デバイス障害の予防的な識別
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、プロセッサ２０８、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデル、及び／又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２の他の構成要素を使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４に影響を与え得るデバイス障害の予防的な識別を容易にし得る。例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４から第１のデバイス性能データを受信し得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、受信された第１のデバイス性能データが、第１のコンピューティングデバイス１０４が障害によって影響を受けていることを示す異常なデータポイントを含むと判定し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４が障害によって影響を受けていると判定することに応答して、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４がデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害によって影響を受けているかどうかを判定し得る（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４が障害によって影響を受けていることを示す異常なデータポイントが、第１のコンピューティングデバイス１０４以外のデバイス若しくはシステムに関連付けられた障害によって引き起こされているか、又は第１のコンピューティングデバイス１０４上で発生している障害によって引き起こされているかを判定する）。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２及び／又は第１のコンピューティングデバイス１０４は、第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたロケーションを検出し、ロケーションが１つ以上の性能障害に関連付けられていると判定し、障害の発生の前又は発生中にユーザに予防的に警告し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４上で実行されるアプリケーションは、コンピューティングデバイスサポート装置１０２から命令を受信し得、及び／又は、本明細書で考察されるデバイス固有若しくはロケーション固有の障害のうちの１つ以上を識別するために、第１のコンピューティングデバイス１０４上に、事前にプログラムされた命令を含み得る。
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、プロセッサ２０８、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデル、及び／又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２の他の構成要素を使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４に影響を与え得るデバイス障害の予防的な識別を容易にし得る。例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４から第１のデバイス性能データを受信し得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、受信された第１のデバイス性能データが、第１のコンピューティングデバイス１０４が障害によって影響を受けていることを示す異常なデータポイントを含むと判定し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４が障害によって影響を受けていると判定することに応答して、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４がデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害によって影響を受けているかどうかを判定し得る（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４が障害によって影響を受けていることを示す異常なデータポイントが、第１のコンピューティングデバイス１０４以外のデバイス若しくはシステムに関連付けられた障害によって引き起こされているか、又は第１のコンピューティングデバイス１０４上で発生している障害によって引き起こされているかを判定する）。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２及び／又は第１のコンピューティングデバイス１０４は、第１のコンピューティングデバイス１０４に関連付けられたロケーションを検出し、ロケーションが１つ以上の性能障害に関連付けられていると判定し、障害の発生の前又は発生中にユーザに予防的に警告し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４上で実行されるアプリケーションは、コンピューティングデバイスサポート装置１０２から命令を受信し得、及び／又は、本明細書で考察されるデバイス固有若しくはロケーション固有の障害のうちの１つ以上を識別するために、第１のコンピューティングデバイス１０４上に、事前にプログラムされた命令を含み得る。
【0082】
ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害の識別及び区別
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、プロセッサ２０８、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデル、及び／又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２の他の構成要素を使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４に影響を与え得るロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害の識別及び／又は区別を容易にし得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、ロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害を識別及び区別し得る。いくつかの実施形態では、ロケーション固有の障害は、本明細書に記載されるプロセスに従って、第１のロケーション１１０Ａなどのロケーションにある少なくとも１つの他のコンピューティングデバイス（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４以外）が遭遇する障害であり得る。いくつかの実施形態では、ロケーション固有の障害であると判定された識別された障害（例えば、実際の障害又は潜在的な障害）は、コンピューティングデバイスの実際の障害ではないと判定され得る。例えば、地理、第１のコンピューティングデバイス１０４をサポートするインフラストラクチャ、又は第１のコンピューティングデバイス１０４自体によって主に引き起こされない他の要因は、第１のコンピューティングデバイス１０４の知覚される障害を示す性能問題（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４の性能の低下）を引き起こし得る。次いで、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、（例えば、第１のコンピューティングデバイスを同じロケーション及び異なるロケーションにある他のデバイスと比較する、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して）、性能問題が、全体的又は部分的に、ロケーション（例えば、地理、インフラストラクチャ、又は上記で考察された他の要因）によって引き起こされていると判定し得る。
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、プロセッサ２０８、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデル、及び／又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２の他の構成要素を使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４に影響を与え得るロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害の識別及び／又は区別を容易にし得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、ロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害を識別及び区別し得る。いくつかの実施形態では、ロケーション固有の障害は、本明細書に記載されるプロセスに従って、第１のロケーション１１０Ａなどのロケーションにある少なくとも１つの他のコンピューティングデバイス（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４以外）が遭遇する障害であり得る。いくつかの実施形態では、ロケーション固有の障害であると判定された識別された障害（例えば、実際の障害又は潜在的な障害）は、コンピューティングデバイスの実際の障害ではないと判定され得る。例えば、地理、第１のコンピューティングデバイス１０４をサポートするインフラストラクチャ、又は第１のコンピューティングデバイス１０４自体によって主に引き起こされない他の要因は、第１のコンピューティングデバイス１０４の知覚される障害を示す性能問題（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４の性能の低下）を引き起こし得る。次いで、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、（例えば、第１のコンピューティングデバイスを同じロケーション及び異なるロケーションにある他のデバイスと比較する、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して）、性能問題が、全体的又は部分的に、ロケーション（例えば、地理、インフラストラクチャ、又は上記で考察された他の要因）によって引き起こされていると判定し得る。
【0083】
いくつかの実施形態では、ロケーション固有の障害は、第１のコンピューティングデバイス１０４以外デバイス又はシステムによって引き起こされるが、第１のコンピューティングデバイス１０４が遭遇する障害であり得る。例えば、ロケーション固有の障害は、全地球測位システム衛星若しくはネットワーク、セルラタワー若しくはネットワーク、及び／又はＷｉ－Ｆｉデバイス若しくはネットワークに関連付けられた障害などの、地理的障害、全地球測位システム障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害、及び／又はセルラ障害のうちの１つ以上であり得る。いくつかの実施形態では、デバイス固有の障害は、第１のコンピューティングデバイス１０４上のソフトウェア障害又はハードウェア障害などの、第１のコンピューティングデバイス１０４上で発生している障害であり得る。
【0084】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４からの第１のデバイスステータスデータを１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイスステータスデータと比較することによって（例えば、過去のデバイスステータスデータセットから訓練された機械学習モデルによって）、第１のコンピューティングデバイス１０４に影響を与えているロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害を識別及び区別し得る。例えば、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のデバイス性能データの一部又は全てを第２のデバイス性能データの一部又は全てと比較し得る。追加的又は代替的に、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、特定の第１のデバイス性能データ（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４の信号強度）を対応する第２のデバイス性能データ（例えば、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の信号強度）と比較し得る。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データが、第１のデバイス性能が比較された第２のデバイス性能データと実質的に等しい場合（例えば、第１のデバイス性能データは、第１のコンピューティングデバイス１０４の性能問題を示し、第２のデバイス性能データは、同じロケーションにある１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の同様の性能問題を示す）、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４が、いくつかの実施形態ではデバイス固有の障害ではないと判定され得る（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４自体の障害ではない）ロケーション固有の障害を有していると判定し得る。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データが、第１のデバイス性能データが比較された第２のデバイス性能データと実質的に等しくない場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４がデバイス固有の障害を有すると判定し得る。本明細書で考察されるように、第１のデバイスステータスデータを第２のデバイスステータスデータと「比較する」ことは、デバイス間のデータ値を直接比較すること（例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４の電池使用量を１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の電池使用量と直接比較すること）を含み得るか、又は、第１のデバイスステータスデータ及び／又は第２のデバイスステータスデータの全て又は一部分を、過去のデバイスステータスデータセットから訓練された、訓練された機械学習モデルに適用することを含み得る。
【0085】
非限定的な例として、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４の位置の変動（例えば、緯度及び／又は経度の偏差などの、ロケーション測定の計算された誤差又は信頼区間）を示す第１のデバイス性能データを第１のコンピューティングデバイス１０４から受信し得る。受信されたデバイス性能データは、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の位置（例えば、緯度及び／又は経度）に関連付けられた１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイス性能データと比較され得る。第１のデバイス性能データ及び第２のデバイス性能データが同じであるか、又は少なくとも実質的に等しい場合（例えば、第２のデバイス性能データは、第１のコンピューティングデバイス１０４の位置の変動と等しい、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちの少なくともいくつかの位置の変動を示す）、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４は、その特定のロケーションの位置測定誤差を引き起こすＧＰＳ衛星に関連付けられた障害などの、ＧＰＳ障害によって影響を受け得る。同様に、ロケーション固有の障害は、ＧＰＳ信号が不十分であるか、又は不安定である山岳ロケーションにあるなど、地理的に引き起こされ得る。
【0086】
第１のデバイス性能データ及び第２のデバイス性能データが実質的に等しくない場合（例えば、第２のデバイス性能データが、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちの少なくともいくつかの位置における同じ又は少なくとも実質的に等しい（例えば、所定の範囲内又は他の閾値内の）変動を示さない場合）、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４が、第１のコンピューティングデバイス１０４上のＧＰＳセンサ又は他の構成要素に関連付けられたハードウェア又はソフトウェアの問題などのデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定することに応答して、サポートサービスコントローラ２１４の命令下のコンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報をグラフィカルユーザインターフェース７０２を介して表示させるように構成され得る。
【0087】
別の非限定的な例として、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４が弱いセルラ信号強度を有することを示す第１のデバイス性能データを第１のコンピューティングデバイス１０４から受信し得る。受信されたデバイス性能データは、セルラ信号強度に関連付けられた１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイス性能データと比較され得る。第１のデバイスの性能データと第２のデバイスの性能データとの比較が、第１のコンピューティングデバイス１０４のセルラ信号強度が、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のセルラ信号強度と同じであるか、又は少なくとも実質的に等しいことを示す場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４は、セルラタワーに関連付けられた障害又は不十分な信号（例えば、田舎のエリア、又は別様に不十分な信号を有する地域）などのセルラ障害によって影響を受け得る。
【0088】
第１のデバイスの性能データと第２のデバイスの性能データとの比較が、第１のコンピューティングデバイス１０４のセルラ信号強度が、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のセルラ信号強度と同じではないか、又は少なくとも実質的に等しくことを示す場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４は、損傷したセルラ通信アンテナ、無線、又は他の構成要素などの、通信インターフェース３１０に関連付けられたハードウェア障害を有し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定することに応答して、サポートサービスコントローラ２１４の命令下のコンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報をグラフィカルユーザインターフェース７０２を介して表示させるように構成され得る。
【0089】
別の非限定的な例では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４が、限定されるものではないが、電池容量の問題、電池充電率の問題、電池電圧の問題、又は電池過熱の問題を含む、１つ以上の電池問題に遭遇していることを示す第１のデバイスの性能データを第１のコンピューティングデバイス１０４から受信し得る。電池問題を検出するために、以下のデータ値のうちの１つ以上が、デバイス性能データに含まれる。電池識別子、電池タイプ、電池電圧データ、電池経時データ、デバイス経時データ、電池電力容量データ、電池充電状態データ、電池充電サイクルカウント、電池放電サイクルカウント、電池充電速度、電池放電速度、充電電圧データ、充電方法データ、電池使用量データ、電池温度変動データ（例えば、充電中、放電中など）、電池過熱アラートなど。
【0090】
受信されたデバイス性能データは、１つ以上の電池問題に関連付けられた１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイス性能データと比較され得る。第１のデバイスの性能データと第２のデバイスの性能データとの比較が、第１のコンピューティングデバイス１０４の１つ以上の電池問題に関連付けられた電池性能データが、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の対応する電池性能データと同じであるか、又は少なくとも実質的に等しいことを示す場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４は、電池消耗の増加及びより不十分な充電時間を引き起こし得る（例えば、田舎のエリア、又は別様に不十分な信号を有するエリアで）不十分な無線信号を有するロケーションにあり得る。
【0091】
第１のデバイスの性能データと第２のデバイスの性能データとの比較が、第１のコンピューティングデバイス１０４の電池性能が、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６の電池性能と同じではないか、又は少なくとも実質的に等しくことを示す場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４は、不良の電池、又は古い、かつ衰えた電池を有し得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定することに応答して、サポートサービスコントローラ２１４の命令下のコンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報をグラフィカルユーザインターフェース７０２を介して表示させるように構成され得る。
【0092】
いくつかの実施形態では、電池性能予測サーバ２１０は、１つ以上の機械学習モデル（例えば、人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、又は他の機械学習システム）を採用することによって、デバイス電池の予想される電池性能を判定するように構成されている。例えば、電池経時、電池容量、電池充電、充電電圧、及び充電状態などの、電池性能関連インジケータ又はデータポイントは、各デバイス電池によって変わり、環境要因及び使用要因などの他の要因によって影響を更に受ける可能性があり、これらの全てが、関連付けられたデバイスで電池がどのように動作し、どのように動作し続けるかに影響する。加えて、関連付けられたデバイス（例えば、加速度計、ジャイロスコープなど）のセンサ、及び落下関連及び／又は動き速度を直接的又は間接的に検出することができるアルゴリズムが、機械学習技法又は他の同様の技法に貴重な入力を提供する。したがって、いくつかの実施形態では、予想される電池性能は、機械学習モデルが電池性能予測システム２００内で計算、受信、及び／又は送信される、そのような値、変数、パラメータ、及びデータ入力を利用して、様々なデータ入力間の関係を識別及び／又は判定することに基づいて判定される。
【0093】
そのような機械学習モデルは、電池性能データを分析するために、及び／又はひいては、そのような電池性能予測のための関係を判定及び利用するために、教師なし訓練、教師あり訓練、半教師あり訓練、強化学習、深層学習などを受け得る。そのような機械学習モデル（例えば、人工／畳み込みニューラルネットワークなど）の訓練中に、モデルが、経時的に、電池性能データによって定義された複数のパラメータ、値、及びデータポイントの間のパターンを判定するように構成され得るように、モデルは、複数の電池性能データを反復的に供給され得る。別の言い方をすれば、機械学習モデルは、電池性能のより正確な予測を判定するために、電池性能データ内の値及びパラメータに関連付けられた相関又はパターンを判定するように構成され得る。
【0094】
別の非限定的な例として、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４がＷｉ－Ｆｉデバイスから頻繁に切断されてばかりいるか、又は不十分なＷｉ－Ｆｉ信号に悩まされていることを示す第１のデバイス性能データを第１のコンピューティングデバイス１０４から受信し得る。受信されたデバイス性能データは、Ｗｉ－Ｆｉデバイスに関連付けられた１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイス性能データと比較され得る。第１のデバイス性能データ及び第２のデバイス性能データが同じであるか、又は少なくとも実質的に等しい場合（例えば、第２のデバイス性能データは、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちの少なくともいくつかがまたＷｉ－Ｆｉデバイスから頻繁に切断されてばかりいることを示す）、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４は、Ｗｉ－Ｆｉデバイスの障害などのＷｉ－Ｆｉ障害によって影響を受け得る。そのような実施形態では、第１のロケーション１１０Ａは、家庭、商業ビル、又は特定のＷｉ－Ｆｉネットワークに関連付けられた他のロケーションであり得る。いくつかの実施形態では、単一のＷｉ－Ｆｉネットワーク内のロケーションは、第１及び第２のロケーションとして区別され得る（例えば、デバイスのアイデンティティを比較してそれらがどこに位置する可能性が高いかを判定することによって、ネットワーク上の複数の受信機を使用してデバイスの位置を三角測量することによって、ユーザにＷｉ－Ｆｉネットワーク内のロケーションを入力させることによってなど）。第１のデバイス性能データ及び第２のデバイス性能データが同じではないか、又は少なくとも実質的に等しくない場合（例えば、第２のデバイス性能データは、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうち、Ｗｉ－Ｆｉデバイスから頻繁に切断されてばかりいるものは、たとえあっても少ないことを示す）、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。例えば、第１のコンピューティングデバイス１０４は、Ｗｉ－Ｆｉデバイスが接続することを拒否する悪意のあるアプリケーションを有するなどのソフトウェア障害、又は障害のあるＷｉ－Ｆｉアンテナ、無線、又は他の構成要素などのハードウェア障害によって影響を受け得る。いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定することに応答して、サポートサービスコントローラ２１４の命令下のコンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報をグラフィカルユーザインターフェース７０２を介して表示させるように構成され得る。
【0095】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０で実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４からの第１のデバイスステータスデータ、及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６からの第２のデバイスステータスデータを、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂにある１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８からの第３のデバイスステータスデータと比較することによって、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に影響を与えるデバイス固有の障害を識別及び区別し得る。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂは、第１のロケーション１１０Ａから長距離にあるものとして選択され得る。例えば、第１のロケーション１１０Ａと少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂとの間の距離は、衛星接続が入力である少なくともいくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８とは異なる衛星に接続されていると判定することができるように、十分に大きくてもよい。別の例として、第１のロケーション１１０Ａと少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂとの間の距離は、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が、そのようなタワー又はネットワーク情報が入力される少なくともいくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８とは異なるセルラタワー又は異なるセルラネットワークに接続されていると判定することができるように、十分に大きくてもよい。別の例として、第１のロケーション１１０Ａと少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂとの間の距離は、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク接続が入力である少なくともいくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４及び／又は１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６が、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８とは異なるＷｉ－Ｆｉネットワークに接続されていると判定することができるように、十分に大きくてもよい。そのような実施形態では、距離は、ロケーション固有の特徴（例えば、衛星ＩＤ、セルラタワー又はネットワークＩＤ、Ｗｉ－ＦｉネットワークＩＤ）に関連付けられたデータを比較することによって、及び／又は地理的距離（例えば、ＧＰＳによって判定されるような、実際のロケーション間の物理的距離）を検出することによって判定され得る。いくつかの実施形態では、複数のデータセット（例えば、セルラネットワークＩＤ及び実際の距離）がモデルに入力され得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のデバイス性能データの一部若しくは全て、及び／又は第２のデバイス性能データの一部若しくは全てを第３のデバイス性能データの一部又は全てと比較することによって、ロケーション固有の障害、及び第１のコンピューティングデバイス１０４に影響を与えるデバイス固有の障害を識別及び区別し得る。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと実質的に等しい場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４がデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データが、第３のデバイス性能データと実質的に等しくないと判定される場合（例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。
【0096】
上述したように、いくつかの実施形態では、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定することは、例えば、機械学習回路２１０を使用して、１つ以上の訓練された機械学習モデルを（例えば、人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、又は他の機械学習プロセスを介して）実行して、行われ得る。いくつかの実施形態では、訓練された機械学習モデルは、上述した複数の過去のデバイスステータスデータセットから訓練され得る。例えば、訓練された機械学習モデルは、教師なし学習、教師あり学習、半教師あり学習、強化学習、及び／又は相関ルール学習に基づいて、特定のタイプのロケーション固有の障害及び／又はデバイス固有の障害を示唆するパターンを認識するように訓練され得る。本明細書で考察される様々なプロセスに関連付けられた様々な性能関連インジケータ又はデータポイント（例えば、ロケーション、無線性能、電池性能など）は、各デバイスで変わり、環境要因及び使用要因などの他の要因によって更に影響を受けている可能性があり、これらの全ては、関連付けられたデバイスでデバイスがどのように動作し、どのように動作し続けるかに影響する。加えて、関連付けられたデバイス（例えば、加速度計、ジャイロスコープなど）のセンサ、及び落下関連及び／又は動き速度を直接的又は間接的に検出することができるアルゴリズムが、機械学習技法又は他の同様の技法に貴重な入力を提供する。したがって、いくつかの実施形態では、障害は、機械学習モデルが、例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２内で計算、受信、及び／又は送信されたそのような値、変数、パラメータ、及びデータ入力を利用して、様々なデータ入力間の関係を識別及び／又は判定することに基づいて判定される。
【0097】
そのような機械学習モデルは、デバイスステータスデータを分析し、いくつかの実施形態では、デバイス性能データを分析し、ひいては、そのようなデバイスデータの関係を判定及び利用するために、教師なし訓練、教師あり訓練、半教師訓練、強化学習、深層学習などを受け得、及び／又は実装され得る。そのような機械学習モデル（例えば、人工／畳み込みニューラルネットワークなど）の訓練中に、モデルが、経時的に、デバイス性能データによって定義された複数のパラメータ、値、及びデータポイントの間のパターンを判定するように構成され得るように、モデルは、複数のデバイス性能データを反復的に供給され得る。別の言い方をすれば、機械学習モデルは、デバイス性能のより正確な予測を判定するために、デバイス性能データ内の値及びパラメータに関連付けられた相関又はパターンを判定するように構成され得る。例えば、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、そのようなモデルを採用して、第２のコンピューティングデバイスによって提供されたデータに基づいて第１のコンピューティングデバイスの予想される性能を予測し、かつ第１のコンピューティングデバイスから受信されたデータに基づいて、予測される性能を第１のコンピューティングデバイスの実際の性能と比較し得る。同様に、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、そのようなモデルを採用して、１つ以上の第２のロケーションにある第３のコンピューティングデバイスによって提供されたデータに基づいて、第１のコンピューティングデバイスの予想される性能を予測し、かつ予測される性能を第１のコンピューティングデバイスの実際の性能、及び／又は第２のコンピューティングデバイスについて実行されたモデルに関連付けられた予測値と比較し得る。
【0098】
例えば、いくつかの実施形態では、過去のデバイスステータスデータセットからの訓練に基づいて、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルは、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害によって影響を受けているように、第１のデバイス性能データ及び第２のデバイス性能データが実質的に等しいと判定することが可能であり得る。いくつかの実施形態では、実質的に等しいことは、比較されている特定のデバイス性能データに基づいて変わり得る。別の例として、過去のデバイスステータスデータセットからの訓練に基づいて、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルは、障害がロケーション固有の障害として識別される前に、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちのいくつが実質的に等しいデバイス性能データを有さなければならないかを判定することが可能であり得る。例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルは、第１のコンピューティングデバイス１０４と、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６のうちの少なくともいくつかと、が同様のデバイス固有の障害によって影響を受けており、第１のコンピューティングデバイス１０４及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイス１０６がロケーション固有の障害によって影響を受けている状況を区別することが可能であり得る。
【0099】
ロケーション固有の障害の程度の識別
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、利用可能なデータを「ズームアウト」又は「ズームイン」して、ロケーション固有の障害がどの程度広範囲であるかを判定し得る。例えば、第２のデバイスステータスデータをサブ部分に細分化して、サブ部分がロケーション固有の障害に等しく遭遇しているか、又はロケーション固有の障害が１つのサブ部分に他のサブ部分よりも影響を与えているかを判定し得る。別の例では、第２のデバイスステータスデータは、第１のロケーション１１０Ａを超えたデバイスも問題に遭遇しているかどうかを判定するように拡張され得る（例えば、第１のロケーション１１０Ａのちょうど外側から取得されたデバイスデータを選択することによって、第３のデバイスステータスデータからデータを選択することによってなど）。データは、本明細書で考察される識別データ（例えば、絶対ロケーション、メタデータなど）のいずれかを使用して細分化及び／又は拡張され得る。
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、利用可能なデータを「ズームアウト」又は「ズームイン」して、ロケーション固有の障害がどの程度広範囲であるかを判定し得る。例えば、第２のデバイスステータスデータをサブ部分に細分化して、サブ部分がロケーション固有の障害に等しく遭遇しているか、又はロケーション固有の障害が１つのサブ部分に他のサブ部分よりも影響を与えているかを判定し得る。別の例では、第２のデバイスステータスデータは、第１のロケーション１１０Ａを超えたデバイスも問題に遭遇しているかどうかを判定するように拡張され得る（例えば、第１のロケーション１１０Ａのちょうど外側から取得されたデバイスデータを選択することによって、第３のデバイスステータスデータからデータを選択することによってなど）。データは、本明細書で考察される識別データ（例えば、絶対ロケーション、メタデータなど）のいずれかを使用して細分化及び／又は拡張され得る。
【0100】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が、第１のコンピューティングデバイス１０４がロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定する場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害の程度（例えば、障害の検出につながる性能問題がどの程度広範囲であるか）を判定するように構成され得る。例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、絶対位置データ（例えば、ＧＰＳデータ）に基づいて、及び／又はロケーションに関連付けられたメタデータ（例えば、接続された衛星、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク、近くのランドマークなど）に基づいて、ローカルインフラストラクチャの特定の階層レベルが障害に遭っているかどうかを判定することが可能であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、最初に、第１のデバイスステータスデータ及び／又は第２のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のロケーションにある１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８からの第３のデバイスステータスデータと比較して、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８もロケーション固有の障害によって影響を受けているかどうかを判定し得る。この比較は、本明細書で考察されるように、リアルタイムデータ及び／又は過去のデータで行われ得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８もロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定することに応答して、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のデバイスステータスデータ、第２のデバイスステータスデータ、及び／又は第３のデバイスステータスデータを、ロケーション固有の障害の程度が判定されるまで、他のロケーションにあるコンピューティングデバイスに関連付けられた他のデバイスステータスデータと比較し得る（例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、別のロケーションにあるコンピューティングデバイスがロケーション固有の障害に悩まされていないと判定する）。
【0101】
非限定的な例として、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がＧＰＳ障害に関連付けられたロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定する場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、ＧＰＳ障害がどの程度広範囲であるかを判定し得る。図４に例示されるような、いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８に関連付けられた第３のデバイス性能データと比較され得る。第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データが、関連するメトリクスにおいて第３のデバイス性能データと同じではないか、又は少なくとも実質的に等しくない場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害が第１のロケーション１１０Ａにあるコンピューティングデバイスに限定されていると判定し得る。例えば、そのような判定であれば、第１の衛星４０２Ａに関連付けられたロケーション固有の障害を示すことができる。第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと同じであるか、又は少なくとも実質的に等しい場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のデバイス性能データ、第２のデバイス性能データ、及び／又は第３のデバイス性能データを、他のロケーションにあるコンピューティングデバイスに関連付けられた他のデバイス性能データと比較し得る。第１のデバイスの性能データ、第２のデバイスの性能データ、及び／又は第３のデバイスの性能が、関連するメトリクスにおいて他のデバイスの性能データと同じではないか、又は少なくとも実質的に等しくない場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害が第１のロケーション１１０Ａ及び少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂの両方を含むように拡がっていると判定し得る。例えば、そのような判定であれば、ロケーション固有の障害が、第１の衛星４０２Ａ及び第２の衛星４０２Ｂの両方を含むより広範なＧＰＳネットワークによって引き起こされていることを示すことができる。
【0102】
別の非限定的な例として、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がセルラ障害に関連付けられたロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定する場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、セルラ障害がどの程度広範囲であるかを判定し得る。図５に例示されるような、いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８に関連付けられた第３のデバイス性能データと比較され得る。第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと実質的に等しくない場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害が第１のロケーション１１０Ａにあるコンピューティングデバイスに限定されていると判定し得る。例えば、そのような判定であれば、ロケーション固有の障害が第１のセルラタワー５１２Ａに関連付けられた障害によって引き起こされていることを示すことができる。第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと同じであるか、又は少なくとも実質的に等しい場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のデバイス性能データ、第２のデバイス性能データ、及び／又は第３のデバイス性能データを、他のロケーションにあるコンピューティングデバイスに関連付けられた他のデバイス性能データと比較し得る。第１のデバイスの性能データ、第２のデバイスの性能データ、及び／又は第３のデバイスの性能が、関連するメトリクスにおいて他のデバイスの性能データと同じではないか、又は少なくとも実質的に等しくない場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害が第１のロケーション１１０Ａ及び少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂの両方を含むように拡がっていると判定し得る。例えば、そのような判定であれば、ロケーション固有の障害が、セルラネットワークＡ ５１４Ａなどのセルラネットワークに関連付けられた障害によって引き起こされていることを示すことができる。代替的に、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、同じタワーに接続されているが、わずかに異なるロケーションにあるデバイスが同じ障害に遭遇していない場合、セルラネットワーク／タワーにセルラ障害がないと判定してもよい。
【0103】
別の非限定的な例として、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のコンピューティングデバイス１０４がＷｉ－Ｆｉ障害に関連付けられたロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定する場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、Ｗｉ－Ｆｉ障害がどの程度広範囲であるかを判定し得る。図６に例示されるような、いくつかの実施形態では、第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データは、１つ以上の第３のコンピューティングデバイス１０８に関連付けられた第３のデバイス性能データと比較され得る。第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと同じではないか、又は少なくとも実質的に等しくない場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害が第１のロケーション１１０Ａにあるコンピューティングデバイスに限定されていると判定し得る。例えば、そのような判定であれば、ロケーション固有の障害が、第１のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ａなどの特定のＷｉ－Ｆｉデバイスに関連付けられた障害によって引き起こされていることを示すことができる。第１のデバイス性能データ及び／又は第２のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと同じであるか、又は少なくとも実質的に等しい場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第１のデバイス性能データ、第２のデバイス性能データ、及び／又は第３のデバイス性能データを、他のロケーションにあるコンピューティングデバイスに関連付けられた他のデバイス性能データと比較し得る。第１のデバイスの性能データ、第２のデバイスの性能データ、及び／又は第３のデバイスの性能が、関連するメトリクスにおいて他のデバイスの性能データと同じではないか、又は少なくとも実質的に等しくない場合、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルによって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害が第１のロケーション１１０Ａ及び少なくとも１つの第２のロケーション１１０Ｂの両方を含むように拡がっていると判定し得る。例えば、そのような判定であれば、ロケーション固有の障害が、第１のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ａ及び第２のＷｉ－Ｆｉデバイス６０４Ｂの両方を含む家又はオフィスビル全体のＷｉ－Ｆｉネットワークなどのより広範なＷｉ－Ｆｉネットワークに関連付けられた障害によって引き起こされていることを示すことができる。代替的に、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、同じＷｉ－Ｆｉデバイスに接続されているが、わずかに異なるロケーションにあるデバイスが同じ障害に遭遇していない場合、Ｗｉ－Ｆｉデバイス自体に障害がないと判定してもよい。
【0104】
いくつかの実施形態では、ロケーションベースの障害検出アルゴリズムを、異なるロケーションを使用して複数回実行して、問題に関連付けられたロケーションについての最適な適合を識別し得、これはまた、いくつかの実施形態では、ロケーションを定義するための異なる及び／又は複数のロケーション検出手段を使用することを含み得る。
【0105】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のデバイスステータスデータを複数のロケーションにある複数のデバイスに関連付けられたデバイスステータスデータと比較することによって、ロケーション固有の障害の程度を判定するように構成され得る。例えば、第１のデバイス性能データは、複数のデバイスのデバイス性能データと比較され、同じ又は実質的に等しいデバイス性能データを有する複数のデバイスのデバイスを識別し得る。次いで、例えば、コンピューティングデバイスサポート装置１０２は、例えば、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、第１のロケーション指示データを識別されたデバイスのロケーション指示データと比較して、第１のロケーション指示データと識別されたデバイスのロケーション指示データとが同じであるか、又は実質的に類似しているかどうか（例えば、第１のロケーション指示データと識別されたデバイスのロケーション指示データとは、第１のコンピューティングデバイス１０４と識別されたデバイスとが同じセルラタワーに接続されていることを示す）を判定することによって、ロケーション固有の障害の程度（例えば、いくつの数のデバイスが影響を受けているか、及び／又は障害の検出につながる性能問題がどの程度広範囲であるか）を判定し得る。例えば、いくつかの実施形態では、同様の様態で、任意のロケーション固有の障害の程度は、データセットの特異性を、問題を引き起こすルート共通性（例えば、特定の郵便番号内の全てのデバイス、絶対位置のための既知のランドマークの特定の半径など、又はメタデータ関連の障害のための特定のＷｉ－Ｆｉ又はセルラネットワークなどに接続された全てのデバイス）を識別するために、特異性が増加するように若しくは特異性が減少するように、又は異なるサブセットに変更することによって判定され得る。同様の様態で、任意のデバイス固有の障害の程度は、例えば、データセットの特異性を、問題を引き起こすルート共通性を識別するために、データセットの特異性を、特異性が増加するように若しくは特異性が減少するように、又は異なるサブセットに変更することによって（例えば、同じプロセッサタイプ、デバイス銘柄及びモデル、電池サイズなどの、全てのデバイスを検査することによって）判定され得る。
【0106】
グラフィカルユーザインターフェース
ここで図７及び８を参照すると、いくつかの実施形態では、サポートサービスコントローラ２１４の命令化にあるコンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報を第１のコンピューティングデバイス１０４上のグラフィカルユーザインターフェース７０２を介して表示させるように構成され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報は、グラフィカルユーザインターフェース７０２上に表示されるボックスに含まれ得るテキストを含み得る。例えば、第１のボックス７０４中のテキストは、デバイス固有の障害が識別されたことを示し得る。別の例として、第２のボックス７０６中のテキストは、ロケーション固有の障害が識別されたことを示し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報は、障害が識別されたかどうか（例えば、着色、チェックマーク、「ｘ」）と、そうである場合に、いくつの障害が検出されたか、及び／又はロケーションベースの障害の程度と、を示す追加のグラフィカルディスプレイを伴い得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報は、可聴通知、第１のコンピューティングデバイス１０４の振動などの追加のアラートを伴い得る。追加的又は代替的に、実質的に同様のインターフェースが、第１のコンピューティングデバイス１０４と協働し、第１のコンピューティングデバイス１０４をサポートし、又は第１のコンピューティングデバイス１０４にサービスを提供するキャリア、プロバイダ、又は他のサードパーティコンピューティングシステムに関連付けられた第２のグラフィカルユーザインターフェース上に表示されてもよい。
ここで図７及び８を参照すると、いくつかの実施形態では、サポートサービスコントローラ２１４の命令化にあるコンピューティングデバイスサポート装置１０２は、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報を第１のコンピューティングデバイス１０４上のグラフィカルユーザインターフェース７０２を介して表示させるように構成され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報は、グラフィカルユーザインターフェース７０２上に表示されるボックスに含まれ得るテキストを含み得る。例えば、第１のボックス７０４中のテキストは、デバイス固有の障害が識別されたことを示し得る。別の例として、第２のボックス７０６中のテキストは、ロケーション固有の障害が識別されたことを示し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報は、障害が識別されたかどうか（例えば、着色、チェックマーク、「ｘ」）と、そうである場合に、いくつの障害が検出されたか、及び／又はロケーションベースの障害の程度と、を示す追加のグラフィカルディスプレイを伴い得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害に関する情報は、可聴通知、第１のコンピューティングデバイス１０４の振動などの追加のアラートを伴い得る。追加的又は代替的に、実質的に同様のインターフェースが、第１のコンピューティングデバイス１０４と協働し、第１のコンピューティングデバイス１０４をサポートし、又は第１のコンピューティングデバイス１０４にサービスを提供するキャリア、プロバイダ、又は他のサードパーティコンピューティングシステムに関連付けられた第２のグラフィカルユーザインターフェース上に表示されてもよい。
【0107】
いくつかの実施形態では、図８に例示されるように、サポートサービスコントローラ２１４の命令下のコンピューティングデバイスサポート装置１０２は、第３のボックス８０４中のテキストを、拡張された診断を実行する許可を要求する第１のコンピューティングデバイス１０４のグラフィカルユーザインターフェース７０２上に表示させるように構成され得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が第１のコンピューティングデバイス１０４から第１のデバイスステータスデータを収集する前に、拡張された診断を実行する許可の要求が、グラフィカルユーザインターフェース７０２上に提示され得る。他の実施形態では、拡張された診断を実行する許可の要求は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２が第１のコンピューティングデバイス１０４から第１のデバイスステータスデータを収集した後、１つ以上のデバイス固有の障害及び／又はロケーション固有の障害が識別される前に、グラフィカルユーザインターフェース７０２上に提示され得る。更に他の実施形態では、拡張された診断を実行する許可の要求は、デバイス固有の障害が識別された後に、グラフィカルユーザインターフェース７０２上に提示され得る。いくつかの実施形態では、グラフィカルユーザインターフェース７０２は、第３のボックス８０４が、拡張された診断を実行する許可を示すように選択され得るように構成され得る。例えば、拡張された診断を実行する許可が、デバイス固有の障害が検出された後に受信される場合、拡張された診断を使用して、デバイス固有の障害がハードウェア障害であるか、又はソフトウェア障害であるかを判定し得る。追加的又は代替的に、実質的に同様のインターフェースは、ユーザに関連付けられたパーソナルコンピュータ又は他のデバイスを含む、第１のコンピューティングデバイス１０４と協働し、第１のコンピューティングデバイス１０４をサポートし、又は第１のコンピューティングデバイス１０４にサービスを提供するキャリア、プロバイダ、又は他のサードパーティコンピューティングシステムに関連付けられた第２のグラフィカルユーザインターフェース上に表示されてもよい。
【0108】
デバイス固有の障害及びロケーション固有の障害を識別する例示的なプロセス
ここで図９を参照すると、図９は、いくつかの例示的な実施形態による、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するための例示的なプロセス９００によるフローチャートを例示する。これに関して、図９は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２及び／若しくは第１のコンピューティングデバイス１０４で、かつ／又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２及び／若しくは第１のコンピューティングデバイス１０４によって実行され得る動作を例示する。図９に示され、図９に関して記載される動作は、例えば、処理回路２０２、プロセッサ２０８、メモリ２０６、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデル、通信インターフェース２１２、サポートサービスコントローラ２１４、処理回路３０２、プロセッサ３０６、メモリ３０４、ユーザインターフェース３０８、通信インターフェース３１０、及び／又はコンピュータアプリケーションコントローラ３１２のうちの１つ以上によって、これらの支援を伴って、及び／又はこれらの制御下で実行され得る。
ここで図９を参照すると、図９は、いくつかの例示的な実施形態による、ロケーション固有の障害及びデバイス固有の障害を識別及び区別するためであることを含む、コンピューティングデバイスサポートサービスを提供するための例示的なプロセス９００によるフローチャートを例示する。これに関して、図９は、コンピューティングデバイスサポート装置１０２及び／若しくは第１のコンピューティングデバイス１０４で、かつ／又はコンピューティングデバイスサポート装置１０２及び／若しくは第１のコンピューティングデバイス１０４によって実行され得る動作を例示する。図９に示され、図９に関して記載される動作は、例えば、処理回路２０２、プロセッサ２０８、メモリ２０６、機械学習回路２１０によって実行される訓練された機械学習モデル、通信インターフェース２１２、サポートサービスコントローラ２１４、処理回路３０２、プロセッサ３０６、メモリ３０４、ユーザインターフェース３０８、通信インターフェース３１０、及び／又はコンピュータアプリケーションコントローラ３１２のうちの１つ以上によって、これらの支援を伴って、及び／又はこれらの制御下で実行され得る。
【0109】
ブロック９１０に示されるように、処理９００は、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することから始まる。第１のデバイスのステータスデータは、第１のコンピューティングデバイスのロケーションを示す第１のロケーション指示データと、第１のコンピューティングデバイスの性能を示す第１のデバイスの性能データと、を含み得る。いくつかの例示的な実装態様では、第１のデバイスステータスデータの少なくともいくつかが、リアルタイムで提供され得る。いくつかの例示的な実装態様では、第１のデバイスステータスデータはまた、第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた少なくとも１つの障害の指示（例えば、ロケーションベースの障害分析の前にデバイス若しくは別のコンピューティングシステムによって識別された障害、又はコンピューティングデバイスサポート装置によって分析されると障害を示すデータ）を含み得る。いくつかの例示的な実装態様では、第１のロケーション指示データは、全地球測位システムデータ、セルラデータ、Ｗｉ－Ｆｉデータ、手動で入力されたロケーション情報、又はデバイスのロケーションを示す任意の他のデータのうちの１つ以上に基づき得る。いくつかの例示的な実装態様では、第１のコンピューティングデバイスは、認識された地理的ゾーン内にあるときに第１のロケーションにあり、認識された地理的ゾーンのサイズは、第１のロケーション指示データを判定するために使用される１つ以上のタイプのロケーション指示データに少なくとも部分的に基づいて判定され得る。
【0110】
ブロック９２０に示されるように、プロセス９００は、第１のデバイスステータスデータと、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと、の比較を続ける。第２のデバイスのステータスデータは、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスのロケーションを示す第２のロケーションを示すデータと、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスの性能を示す第２のデバイスの性能データと、を含み得る。いくつかの例示的な実装態様では、第２のロケーション指示データは、全地球測位システムデータ、セルラデータ、又はＷｉ－Ｆｉデータのうちの１つ以上に基づき得る。いくつかの例示的な実装態様では、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスは、認識された地理的ゾーン内にあるときに第１のロケーションにあり、認識された地理的ゾーンのサイズは、第２のロケーション指示データを判定するために使用される１つ以上のタイプのロケーション指示データに少なくとも部分的に基づいて判定され得る。いくつかの例示的な実装形態では、第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較が、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルによって行われる。いくつかの例示的な実装形態では、訓練された機械学習モデルは、ロケーション固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスからの過去のロケーション指示データセットを含む過去のデバイスステータスデータセットを使用して訓練された。
【0111】
ブロック９３０に示されるように、プロセス９００は、任意選択で、第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイスステータスデータと比較することを含み得る。いくつかの例示的な実装態様では、第３のデバイスステータスデータは、少なくとも１つの第２のロケーションを示す第３のロケーション指示データを含み得る。
【0112】
ブロック９４０に示されるように、第１のコンピューティングデバイスがロケーション固有の障害によって影響を受けている場合、プロセス９００は、任意選択で、ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類し得る。いくつかの例示的な実装態様では、第１のタイプのロケーション固有の障害は、全地球測位システム障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害、又はセルラ障害（例えば、セルラタワーに関連付けられた障害、又は田舎のエリアにおける不十分な信号）のうちの１つであり得る。いくつかの例示的な実装態様では、第１のタイプのロケーション固有の障害が、全地球測位システムネットワーク障害、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク障害、又はセルラネットワーク障害のうちの１つであり得る。
【0113】
ブロック９５０に示されるように、ブロック９２０における第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、プロセス９００は、第１のコンピューティングデバイスが、デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することを含む。いくつかの例示的な実装態様では、ブロック９５０で、プロセス９００は、第１のデバイス性能データが第２のデバイス性能データと同じであるか、又は少なくとも実質的に等しいときに、第１のコンピューティングデバイスがロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。いくつかの例示的な実装態様では、ブロック９５０で、プロセス９００は、第１のデバイス性能データが第２のデバイス性能データと同じであるか、又は少なくとも実質的に等しく、かつ第１のコンピューティングデバイスのロケーションに位置しない１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイス性能データとは異なるとき、第１のコンピューティングデバイスがロケーション固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。いくつかの例示的な実装態様では、ブロック９５０で、プロセス９００は、第１のデバイス性能データが第２のデバイス性能データとは異なるとき、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害によって影響を受けていると判定し得る。いくつかの例示的な実装態様では、ブロック９５０で、プロセス９００は、デバイス固有の障害がソフトウェア障害又はハードウェア障害であり得ると判定し得る。
【0114】
ブロック９６０に示されるように、プロセス９００は、デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることによって続く。ブロック９７０に示されるように、いくつかの例示的な実装態様では、プロセス９００は、任意選択で、第１のコンピューティングデバイスにデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を表示することに応答して、拡張された診断を開始する許可を受信し得る。
【0115】
結論
本明細書に記載される本開示の多くの変更例及び他の実施形態は、前述の説明及び関連する図面に提示された教示の恩恵を受けて、本開示が関係する当業者には思い浮かぶであろう。したがって、本開示は、開示された特定の実施形態に限定されるべきではなく、変更例及び他の実施形態は、添付の特許請求の範囲の範囲内に含まれることが意図されることを理解されたい。本明細書では特定の用語が使用されるが、それらは説明的な意味で使用され、限定目的では使用されない。
本明細書に記載される本開示の多くの変更例及び他の実施形態は、前述の説明及び関連する図面に提示された教示の恩恵を受けて、本開示が関係する当業者には思い浮かぶであろう。したがって、本開示は、開示された特定の実施形態に限定されるべきではなく、変更例及び他の実施形態は、添付の特許請求の範囲の範囲内に含まれることが意図されることを理解されたい。本明細書では特定の用語が使用されるが、それらは説明的な意味で使用され、限定目的では使用されない。
【0116】
本開示の非限定的な例示的な実施形態
本発明の様々な態様を記載したが、様々な実施形態が本明細書に記載されていることが理解されるであろう。明細書に記載される主題は、限定されないが、以下の特定の実施形態を含む。これらの実施形態は、単に例であり、本開示の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。いくつかの態様における実施形態は、自由に組み合わせ可能であることが理解されるであろう。本開示の他の態様では、各実施形態は、記載される他の実施形態から独立している。
本発明の様々な態様を記載したが、様々な実施形態が本明細書に記載されていることが理解されるであろう。明細書に記載される主題は、限定されないが、以下の特定の実施形態を含む。これらの実施形態は、単に例であり、本開示の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。いくつかの態様における実施形態は、自由に組み合わせ可能であることが理解されるであろう。本開示の他の態様では、各実施形態は、記載される他の実施形態から独立している。
【0117】
実施形態１．方法であって、
第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を含む、方法。
第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を含む、方法。
【0118】
実施形態２：第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較が、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルによって行われる、実施形態１に記載の方法。
【0119】
実施形態３：訓練された機械学習モデルが、ロケーション固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスからの過去のロケーション指示データセットを含む過去のデバイスステータスデータセットを使用して訓練されたものである、実施形態１又は２に記載の方法。
【0120】
実施形態４：第１のロケーション指示データ及び第２のロケーション指示データが、全地球測位システムデータ、セルラデータ、又はＷｉ－Ｆｉデータのうちの１つ以上に基づき得る、実施形態１～３のいずれか１つに記載の方法。
実施形態５：第１のコンピューティングデバイスがロケーション固有の障害によって影響を受けている場合、方法が、
訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類することを更に含む、実施形態１～４のいずれか１つに記載の方法。
実施形態５：第１のコンピューティングデバイスがロケーション固有の障害によって影響を受けている場合、方法が、
訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類することを更に含む、実施形態１～４のいずれか１つに記載の方法。
【0121】
実施形態６：第１のタイプのロケーション固有の障害が、全地球測位システム障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害、又はセルラ障害のうちの１つであり得る、実施形態１～５のいずれか１つに記載の方法。
【0122】
実施形態７：第１のタイプのロケーション固有の障害が、全地球測位システムネットワーク障害、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク障害、又はセルラネットワーク障害のうちの１つであり得る、実施形態１～６のいずれか１つに記載の方法。
【0123】
実施形態８：第１のロケーション指示データがロケーションを示すことが、第１のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味し、第２のロケーション指示データがロケーションを示すことが、第２のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味する、実施形態１～７のいずれか１つに記載の方法。
【0124】
実施形態９：認識された地理的ゾーンのサイズが、第１のロケーション指示データ及び第２のロケーション指示データを判定するために使用される１つ以上のタイプのロケーション指示データに少なくとも部分的に基づいて判定される、実施形態１～８のいずれか１つに記載の方法。
【0125】
実施形態１０：第１のロケーション指示データが、リアルタイムで提供される、実施形態１～９のいずれか１つに記載の方法。
【0126】
実施形態１１：第１のデバイスステータスデータが、第１のデバイス性能データを更に含み、第２のデバイスステータスデータが、第２のデバイス性能データを更に含む、実施形態１～１０のいずれか１つに記載の方法。
【0127】
実施形態１２：第１のデバイスステータスデータが、少なくとも１つの障害の指示を更に含む、実施形態１～１１のいずれか１つの方法。
【0128】
実施形態１３：第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイスステータスデータと比較することを更に含み、第３のデバイスステータスデータが、第３のデバイス性能データと少なくとも１つの第２のロケーションを示す第３のロケーション指示データとを含み、少なくとも１つの第２のロケーションが、ロケーションとは異なり、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと実質的に等しい場合、第１のコンピューティングデバイスが、デバイス固有の障害によって影響を受けており、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データとは異なる場合、前記第１のコンピューティングデバイスは、ロケーション固有の障害によって影響を受けている、実施形態１～１２のいずれか１つに記載の方法。
実施形態１４：１つ以上のデバイス固有の障害が、ソフトウェア障害又はハードウェア障害であり得る、実施形態１～１３のいずれか１つに記載の方法。
実施形態１４：１つ以上のデバイス固有の障害が、ソフトウェア障害又はハードウェア障害であり得る、実施形態１～１３のいずれか１つに記載の方法。
【0129】
実施形態１５：第１のコンピューティングデバイスにデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を表示することに応答して、拡張された診断を開始する許可を受信することを更に含む、実施形態１～１４のいずれか１つに記載の方法。
【0130】
実施形態１６：第１のコンピューティングデバイス及び１つ以上の第２のコンピューティングデバイスが、デバイスプロファイルを有し、デバイスプロファイルが、１つ以上の特性を含む、実施形態１～１５のいずれか一項に記載の方法。
【0131】
実施形態１７：第１のデバイス性能データが第２のデバイス性能データと実質的に等しいとき、第１のコンピューティングデバイスは、ロケーション固有の障害によって影響を受けている、実施形態１～１６のいずれか１つに記載の方法。
【0132】
実施形態１８：第１のデバイス性能データが第２のデバイス性能データとは異なるとき、第１のコンピューティングデバイスは、デバイス固有の障害によって影響を受けている、実施形態１～１７のいずれか１つに記載の方法。
【0133】
実施形態１９：少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備えるシステムであって、少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードが、プロセッサを用いて、システムに、少なくとも、
第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を行わせるように構成されている、システム。
第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を行わせるように構成されている、システム。
【0134】
実施形態２０：第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較が、機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルによって行われ、訓練された機械学習モデルが、ロケーション固有の障害に遭遇している複数のコンピューティングデバイスからの過去のロケーション指示データセットを含む過去のデバイスステータスデータセットを使用して訓練されたものである、実施形態１９のいずれか１つに記載のシステム。
【0135】
実施形態２１：第１のロケーション指示データ及び第２のロケーション指示データが、全地球測位システムデータ、セルラデータ、又はＷｉ－Ｆｉデータのうちの１つ以上に基づき得る、実施形態１９又は２０に記載のシステム。
【0136】
実施形態２２：第１のコンピューティングデバイスがロケーション固有の障害によって影響を受けている場合、少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードが、プロセッサを用いて、システムに、
機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類させるように更に構成されている、実施形態１９～２１のいずれか１つに記載のシステム。
機械学習回路によって実行される訓練された機械学習モデルを使用して、ロケーション固有の障害を第１のタイプのロケーション固有の障害として分類させるように更に構成されている、実施形態１９～２１のいずれか１つに記載のシステム。
【0137】
実施形態２３：第１のタイプのロケーション固有の障害が、全地球測位システム障害、Ｗｉ－Ｆｉ障害、又はセルラ障害のうちの１つであり得る、実施形態１９～２２のいずれか１つに記載のシステム。
【0138】
実施形態２４：第１のロケーション指示データがロケーションを示すことが、第１のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味し、第２のロケーション指示データがロケーションを示すことが、第２のコンピューティングデバイスが認識された地理的ゾーン内にあることを意味し、認識された地理的ゾーンのサイズが、第１のロケーション指示データ及び第２のロケーション指示データを判定するために使用される１つ以上のタイプのロケーション指示データに少なくとも部分的に基づいて判定される、実施形態１９～２３のいずれか１つに記載のシステム。
【0139】
実施形態２５：第１のロケーション指示データが、リアルタイムで提供される、実施形態１９～２４のいずれか１つに記載のシステム。
【0140】
実施形態２６：第１のデバイスステータスデータが、第１のデバイス性能データを更に含み、第２のデバイスステータスデータが、第２のデバイス性能データを更に含む、実施形態１９～２５のいずれか１つに記載のシステム。
【0141】
実施形態２７：少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードが、プロセッサを用いて、システムに、
第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイスステータスデータと比較させるように更に構成されており、第３のデバイスステータスデータが、第３のデバイス性能データと少なくとも１つの第２のロケーションを示す第３のロケーション指示データとを含み、少なくとも１つの第２のロケーションが、ロケーションとは異なり、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと実質的に等しい場合、第１のコンピューティングデバイスは、デバイス固有の障害によって影響を受けており、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データとは異なる場合、前記第１のコンピューティングデバイスは、ロケーション固有の障害によって影響を受けている、実施形態１９～２６のいずれか１つに記載のシステム。
第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第３のコンピューティングデバイスに関連付けられた第３のデバイスステータスデータと比較させるように更に構成されており、第３のデバイスステータスデータが、第３のデバイス性能データと少なくとも１つの第２のロケーションを示す第３のロケーション指示データとを含み、少なくとも１つの第２のロケーションが、ロケーションとは異なり、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データと実質的に等しい場合、第１のコンピューティングデバイスは、デバイス固有の障害によって影響を受けており、第１のデバイス性能データが第３のデバイス性能データとは異なる場合、前記第１のコンピューティングデバイスは、ロケーション固有の障害によって影響を受けている、実施形態１９～２６のいずれか１つに記載のシステム。
【0142】
実施形態２８：第１のデバイスステータスデータが、少なくとも１つの障害の指示を更に含む、実施形態１９～２７のいずれか１つに記載のシステム。
【0143】
実施形態２９：少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードが、プロセッサを用いて、システムに、
第１のコンピューティングデバイスにデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を表示することに応答して、拡張された診断を開始する許可を受信させるように更に構成されている、実施形態１９～２８のいずれか１つに記載のシステム。
第１のコンピューティングデバイスにデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上に関する情報を表示することに応答して、拡張された診断を開始する許可を受信させるように更に構成されている、実施形態１９～２８のいずれか１つに記載のシステム。
【0144】
実施形態３０：プログラムコード部分が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、プログラムコード部分が、実行時に、システムに、少なくとも、
第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を行うように命令するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
第１のコンピューティングデバイスに関連付けられた第１のデバイスステータスデータを受信することであって、第１のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第１のロケーション指示データを含む、受信することと、
第１のデバイスステータスデータを、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスに関連付けられた第２のデバイスステータスデータと比較することであって、第２のデバイスステータスデータが、ロケーションを示す第２のロケーション指示データを含む、比較することと、
第１のデバイスステータスデータと第２のデバイスステータスデータとの比較に基づいて、第１のコンピューティングデバイスがデバイス固有の障害又はロケーション固有の障害のうちの１つ以上によって影響を受けていると判定することと、
デバイス固有の障害又はロケーション固有の障害に関する情報を、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示させることと、を行うように命令するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
【0145】
実施形態３１：実施形態１～１８のいずれかの組み合わせによる方法。
【0146】
実施形態３２：少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードが記憶された少なくとも１つの非一時的メモリと、を備える装置であって、コンピュータプログラムコードが、少なくとも１つのプロセッサでの実行の際に、装置に、実施形態１～１８及び３１の方法のいずれか１つを実行させる、装置。
【0147】
実施形態３３：コンピュータプログラムコードが記憶された少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、コンピュータプログラムコードが、少なくとも１つのプロセッサでの実行の際に、コンピュータプログラム製品を、実施形態１～１８及び３１の方法のいずれか１つを実行するように構成する、コンピュータプログラム製品。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【国際調査報告】