Idag, grundorsaksanalys av fel i datacenter görs mestadels genom manuell inspektion. Oftare än inte, kunderna skyller nätverket som den skyldige. Andra delar av systemet kan dock ha orsakat dessa fel. För att felsöka samlas enorma mängder data in över hela datacenteret. Att korrelera så stora volymer av olika data som samlas in från olika utsiktspunkter är en skrämmande uppgift även för de mest kompetenta teknikerna. I det här dokumentet ser vi tillbaka på frågan: hur mycket kan du dra slutsatsen om ett fel i datacenteret med hjälp av TCP-statistik som samlats in vid ett av slutpunkterna? Med hjälp av en agent som fångar TCP-statistik utarbetade vi en klassificeringsalgoritm som identifierar grundorsaken till fel med hjälp av denna information vid en enda endpoint. Med hjälp av insikter härledda från denna klassificeringsalgoritm identifierar vi dominerande TCP-mått som indikerar var/varför problem uppstår i nätverket. Vi validerar och testar dessa metoder med hjälp av data som vi samlar in under en period av sex månader i Azure produktionsmolnet.
I REF presenteras en klassificeringsalgoritm som identifierar grundorsaken till fel med hjälp av TCP-statistik som samlats in vid ett av effektmåtten.
Taking the Blame Game out of Data Centers Operations with NetPoirot
{'venue': "SIGCOMM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}