Abstract-Distribuerade program som kör inuti molnsystem är benägna att prestanda anomalier på grund av olika skäl såsom resurs stridigheter, programvara buggar och maskinvarufel. En stor utmaning för att diagnostisera ett onormalt distribuerat program är att hitta felkomponenterna. I detta papper presenterar vi en svart-box online fel lokaliseringssystem som heter FChain som kan lokalisera felaktiga komponenter omedelbart efter en prestanda anomali upptäcks. FChain upptäcker först den inledande tiden av onormala beteenden på olika komponenter genom att skilja den onormala förändringspunkten från många förändringspunkter som orsakas av normala arbetsbelastningsfluktuationer. Felkomponenter identifieras sedan baserat på onormala förändringsförökningsmönster och beroendeförhållanden mellan komponenter. FChain utför körtidsvalidering för att ytterligare filtrera bort falska alarm. Vi har implementerat FChain ovanpå Xen-plattformen och testat den med hjälp av flera referensapplikationer (RUBiS, Hadoop och IBM System S). Våra experimentella resultat visar att FChain snabbt kan lokalisera de felaktiga komponenterna med hög noggrannhet inom några sekunder. FChain kan uppnå upp till 90 % högre precision och 20 % högre återkallande än befintliga system. FChain är icke-inträngande och lättviktig, vilket innebär mindre än 1% overhead till molnsystemet.
FChain REF övervakar genomförandet av distribuerade applikationer för att upptäcka prestandaavvikelser och för att identifiera den felaktiga komponenten genom att rekonstruera spridningsmönstren för onormala bytespunkter.
FChain: Toward Black-Box Online Fault Localization for Cloud Systems
{'venue': '2013 IEEE 33rd International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2013 IEEE 33rd International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}