Traditionella problembestämningstekniker bygger på statiska beroendemodeller som är svåra att generera exakt i dagens stora, distribuerade och dynamiska applikationsmiljöer som e-handelssystem. I detta dokument presenterar vi en dynamisk analysmetod som automatiserar problembestämningen i dessa miljöer genom 1) grovkornig taggning av många verkliga kundförfrågningar när de reser genom systemet och 2) med hjälp av datautvinningsteknik för att korrelera de förmodade misslyckanden och framgångar i dessa förfrågningar för att avgöra vilka komponenter som sannolikt är fel. För att validera vår metodik har vi implementerat Pinpoint, ett ramverk för grundorsaksanalys på J2EE-plattformen som inte kräver någon kunskap om applikationskomponenterna. Pinpoint består av tre delar: ett kommunikationslager som spårar kundens önskemål, en feldetektor som använder trafiksniffning och instrumentering av mellanprogram samt en dataanalysmotor. Vi utvärderar Pinpoint genom att injicera fel i olika applikationskomponenter och visar att Pinpoint identifierar de felaktiga komponenterna med hög noggrannhet och ger få falskt positiva.
Pinpoint REF är ett ramverk för grundorsaksanalys på J2EE-plattformen.
Pinpoint: problem determination in large, dynamic Internet services
{'venue': 'Proceedings International Conference on Dependable Systems and Networks', 'journal': 'Proceedings International Conference on Dependable Systems and Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}