Komplexa distribuerade Internettjänster utgör grunden inte bara för e-handel utan i allt högre grad för verksamhetskritiska nätverksbaserade tillämpningar. Vad som är nytt är att arbetsbördan och den interna arkitekturen i tre nivåers företagsprogram ger möjlighet till ett nytt tillvägagångssätt för att hålla dem igång inför många vanliga återvinningsfel. Kärnan i tillvägagångssättet är anomali upptäckt och lokalisering baserad på statistiska maskininlärning tekniker. Till skillnad från tidigare metoder, föreslår vi anomali upptäckt och mönsterbrytning inte bara för operativ statistik såsom medel svarstid, men också för strukturella beteenden i systemet-vilka delar av systemet, i vilka kombinationer, utövas som svar på olika typer av externa stimuli. Dessutom, snarare än att bygga baslinje modeller a priori, extraherar vi dem genom att observera beteendet i systemet under en kort tidsperiod under normal drift. Vi förklarar de nödvändiga underliggande antagandena och varför de kan realiseras genom systemforskning, rapporterar om några tidiga framgångar med hjälp av tillvägagångssättet, beskriver fördelarna med det tillvägagångssätt som gör det konkurrenskraftigt som en väg mot självstyrande system, och beskriver några forskningsutmaningar. Vår förhoppning är att detta tillvägagångssätt kommer att möjliggöra "ny vetenskap" i utformningen av självstyrande system genom att möjliggöra en snabb och utbredd tillämpning av statistiska inlärningsteori tekniker (SLT) på problem av systemtillförlitlighet. En "fem niors" tillgänglighetstjänst (99,999% drifttid) kan bara vara nere fem minuter per år. Att sätta en människa i den kritiska vägen till återhämtning skulle lägga hela denna budget på en enda incident, därav det ökande intresset för självhantering eller så kallade "autonomiska" system. Även om det finns omfattande litteratur om statistisk förändringspunktsdetektering [2], kan vissa typer av partiella fel, eller "brunnar" där endast en del av en tjänst inte fungerar, inte lätt upptäckas med sådana tekniker. Till exempel beviljas en av tillstånden att göra digitala eller hårda kopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiell fördel och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Efter att ha klickat för att köpa ett flyg för april visade ett senare besök på sidan "Flight details" fel flygdatum (i oktober) och inga färdplansuppgifter alls. Om den operativa statistiken som svarstid för att leverera denna sida ligger inom normala tröskelvärden, skulle resultatövervakningen inte finna detta problem. Faktum är att sådana "glitches" stod för upp till 64% av användarsynliga misslyckanden på de 40 högpresterande webbplatser enligt en branschgrupp undersökning [4], och vår egen anekdotala erfarenhet med en stor tjänsteleverantör visar att 75% av deras totala återhämtningstid för programnivå misslyckanden spenderas på att upptäcka dem, och ytterligare 18% diagnostisera dem [9]. Vi tror att en lovande riktning är att börja tänka inte i termer av normal drift kontra återhämtning, utan i termer av konstant och snabb anpassning till yttre förhållanden, inklusive plötsliga arbetsbelastning förändringar, oundvikliga hårdvaru- och programvarufel, och mänskliga operatör och programmerare fel. I synnerhet föreslår vi en bred tillämpning av tekniker från statistisk inlärningsteori (SLT)-automatisk klassificering, nyhet / onormal detektion, datakluster, etc.-att observera och spåra strukturella beteenden i systemet, och att upptäcka potentiella problem som exemplet ovan. Vi antar typiska begäran-reply baserade Internet-tjänster, med separat session tillstånd [18] används för att syntetisera mer komplexa interaktioner från en sekvens av annars statslösa begäran-reply par. Tidigare metoder för statistisk övervakning av sådana tjänster har i första hand förlitat sig på att en systemmodell för feldetektering och analys på förhand konstrueras; denna konstruktion är tröttsam och felbenägen, och kommer sannolikt att förbli så att våra tjänster fortsätter att utvecklas i riktning mot heterogena system av svarta lådor, med delsystem som webbservrar, applikationslogikservrar och databaser som levereras av olika leverantörer och utvecklas självständigt. Vi föreslår istället att bygga och regelbundet uppdatera baslinjemodellen genom att observera systemets egna "normala" beteende. Tillvägagångssättet kan sammanfattas på följande sätt: 1. Se till att systemet är i ett tillstånd där det oftast gör det rätta för det mesta, enligt enkla och välförstådda externa indikatorer. 2. Utgångspunkten är följande: Samla observationer om systemets beteende under denna tid för att bygga en eller flera baslinjemodeller 49
Fox och Al. föreslog en metod för att upptäcka avvikelser som tar hänsyn till både enkel operativ statistik och strukturella förändringar i ett komplext distribuerat system REF.
Combining statistical monitoring and predictable recovery for self-management
{'venue': "WOSS '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}