Abstrakt självläkande, d.v.s. Förmågan hos ett system att självständigt upptäcka fel och återhämta sig från dem, är en mycket attraktiv egenskap som kan göra det möjligt för storskaliga mjukvarusystem, som syftar till att leverera tjänster på ett 24/7 mode, att uppfylla sina mål med liten eller ingen mänsklig intervention. För att uppnå självläkning krävs frammanande och underhåll av domänkunskap i form av feldiagnos, reparationsplansmönster, en uppgift som kan vara överväldigande. CaseBased Reasoning (CBR) är ett latt inlärning paradigm som i stor utsträckning minskar denna typ av kunskapsinhämtning flaskhals. Dessutom verkar tillämpningen av CBR för feldiagnos och sanering i programvarusystem vara mycket lämplig, eftersom de flesta fel på detta område är upprepningar av kända problem. I detta dokument beskriver vi en CBR-strategi för att tillhandahålla storskaliga, distribuerade mjukvarusystem med självläkande kapacitet, och demonstrera den praktiska tillämpligheten av vår metodik med hjälp av några experimentella resultat på en verklig tillämpning.
Montani m.fl. beskrivs ett Case-baserat resonemang (CBR) metod som gav förmåga till självläkning till distribuerade mjukvarusystem, med hjälp av verkliga tillämpningar experimentella resultat REF.
Achieving self-healing in service delivery software systems by means of case-based reasoning
{'venue': 'Applied Intelligence', 'journal': 'Applied Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}