Abstract-Frequent misslyckanden blir en allvarlig oro för gemenskapen av high-end computing, särskilt när applikationerna och de underliggande systemen snabbt växer i storlek och komplexitet. För att bättre förstå felbeteendet hos sådana system och vidareutveckla effektiva feltoleranta strategier har vi samlat detaljerade händelseloggar från IBM Blue Gene/L, som har så många som 128K-processorer, och är för närvarande den snabbaste superdatorn i världen. På grund av storleken på sådana maskiner och granulariteten av loggningsmekanismerna, kan loggarna få voluminous och vanligtvis innehåller poster som inte alla är distinkta. Följaktligen är det viktigt att filtrera dessa loggar för att isolera de specifika fel, som sedan kan vara användbara för efterföljande analys. Befintliga filtreringsmetoder kräver dock antingen för mycket domänexpertis eller ger felaktiga resultat. Detta papper fyller därmed detta avgörande tomrum genom att utforma och utveckla en adaptiv Semantic Filtering (ASF) metod, som är exakt, lätt, och ännu viktigare, lätt att automatisera. I synnerhet utnyttjar ASF den semantiska korrelationen mellan två händelser och anpassar dynamiskt korrelationströskeln på grundval av tidsklyftan mellan händelserna. Vi har validerat ASF-metoden med hjälp av de felloggar som samlats in från Blue Gene/L under en period av 98 dagar. Våra experimentella resultat visar att ASF effektivt kan ta bort redundanta poster i loggarna, och filtreringsresultaten kan fungera som en bra bas för framtida felanalysstudier.
I REF är en adaptiv semantisk filtermetod (ASF) utformad för att utnyttja semantisk korrelation mellan händelserna med hjälp av tidsgap.
An Adaptive Semantic Filter for Blue Gene/L Failure Log Analysis
{'venue': '2007 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium', 'journal': '2007 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}