Vi presenterar en metod för att automatiskt extrahera från ett löpande system en indexerbar signatur som destillerar den väsentliga egenskapen från ett systemtillstånd och som kan utsättas för automatiserad klusterbildning och likhetsbaserad hämtning för att identifiera när ett observerat systemtillstånd liknar ett tidigare observerat tillstånd. Detta gör det möjligt för operatörer att identifiera och kvantifiera frekvensen av återkommande problem, att utnyttja tidigare diagnostiska insatser och att fastställa om problem som setts vid olika anläggningar på samma plats är likartade eller skilda. Vi visar att det naiva tillvägagångssättet att bygga dessa signaturer baserat på att helt enkelt registrera de faktiska "råa" värdena för insamlade mätningar är ineffektivt, vilket leder oss till ett mer sofistikerat tillvägagångssätt baserat på statistisk modellering och slutledning. Vår metod kräver endast att systemets metriska meriter (t.ex. genomsnittlig transaktionsresponstid) samt en samling lägre operativa mätvärden samlas in, vilket görs av befintliga kommersiella övervakningsverktyg. Även om spåren inte har några noteringar om tidigare diagnoser av observerade händelser (som är typiskt), vår teknik framgångsrikt kluster system stater som motsvarar liknande problem, gör det möjligt för diagnostiker att identifiera återkommande problem och att karakterisera "syndromen" av en grupp av problem. Vi validerar vår strategi för både syntetiska spår och flera veckors produktionsspår från ett kundrikt geoplexerat 24 × 7 system; i det senare fallet identifierade vår strategi ett återkommande problem som hade krävt omfattande manuell diagnos, och också hjälpte operatörerna att korrigera en tidigare feldiagnos av ett annat problem.
Cohen m.fl. föreslog en klustermetod för att fånga upp den väsentliga egenskapen hos ett systemtillstånd för problemdiagnos REF.
Capturing, indexing, clustering, and retrieving system history
{'venue': "SOSP '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}