Áttekintés: trace analízis
description
Transcript of Áttekintés: trace analízis
Áttekintés: trace analízis
Algoritmus 1 – N-gramok felismerése
ha egy hosszabb s szekvenciahelyettesíteni tudja valamelyszülőjének α százalékát, akkoregy új s szekvenciát kell bevezetni mint (k+1)-gram
Cik az i-edik k-gram
f(s) mutatja, hogy a szekvencia hányszor jelenik meg a tanítóhalmazban
Egyszerű példa Bemenet: Trace-ek: ABC, CD, ABD, AB, CBD α = 0,7
k=1
A (3)B (3)C (2)D(2)
k=2
AB (3)BD(2)BC (1)CB(1) CD(1)
k=3
ABD(1)
Algoritmus 2 – Automata építés
L = a leghosszabb n-gram hossza
Teljes modellépítés példa• Three traces: ABCDE, CDEA, CDEBA
(capital letters are the components visited during the transaction)• Threshold: α = 0.6• Algorithm 1:(n-gram extraction)
• Algorithm 2:(automata construction)
Az x-szel jelöltek nem érik el az α küszöböt!
Hiba detektálása - ötlet1. szabály: a különféle n-gram halmazok közül mindig a hosszabb n-
gramokat tartalmazó halmazt választjuk2. szabály: az ugyanazon halmazban lévő n-gramok közül a
gyakoribbat válasszuk
Ötlet: egy trace elfogadható, ha
1. feltétel: a trace felvágható az 1. és 2. szabály szerint a meghatározott (Ca) halmazokban található n-gramokra
2. feltétel: ezen n-gramok átmenetei követik az automata átmeneteit (részhalmaz)
Algoritmus 3 - DetektálásCa azon n-gramok halmaza, amelyet tartalmaz az automataNa a Ca –ban lévő n-gramok száma
Példa - Detektálás
Bemeneti trace:
Automata:
Nincs ilyen n-gram Ca-ban
Nincs ilyen átmenet az automatában
Kísérleti értékelés• A kísérleteket a PetStore Java benchmark alkalmazással végezték, amely 27
Enterprise JavaBeanből (EJB) áll• A felhasználó viselkedést emulálták• Az ábra az összes N-gram számát
ill. a leghosszabb N-gram hosszát mutatja az α tűréshatár függvényében
Kísérleti értékelés II.• Az ábra az automaták méretét mutatja a különféle α tűréshatár értékek
függvényében • Összehasonlítva az előző ábrával: sok n-gramot nem használtunk fel az automata
építése során, különösen, amikor az α tűréshatár alacsony
Kísérleti értékelés III.• 30 hiba injektálása az EJB
tesztalkalmazásba• Az ábra a detektált, abnormális
trace-ek számát mutatja α szerint• α = 0.5…0.6 között a leghosszabb
n-gram hossza 50-ről 8-ra csökken,és a detektálás pontossága 26/30-ról 12/30-ra
• a hamis pozitívak aránya nagyon kicsi (~1), de az injektált hibák megváltoztathatják a belső állapotot, amelyek meghibásodást okozhatnak, amúgy nem hibás trace-ekben, amiket emiatt detektálhatunk
• ez a félrevezető detektálás nehezíti a hibakeresést, de nagyrészt eliminálhat, ha csak az időbélyeg szerinti első hibás trace-szel foglalkozunk
Bevezetés
Az AC egy rendszerszintű megközelítéso Automatizálás és felügyelhetőség a rendszer minden rétegébeno Federált, heterogén komponenensek kohezívan együttműködnek
Három alapvető elv szerint fejlődnek AC rendszereko szabályozástechnikao dinamikus tervkésztéso reflektív, self-aware rendszerek
Az autonomic computing (AC, autonóm informatika) az autonóm idegrendszert modellező rendszertervezési paradigma. A rendszer alapvető állapotváltozóiban bekövetkező változás a teljes rendszert viselkedését megváltoztató beavatkozást vált ki, amely biztosítja, hogy a rendszer egyensúlyi állapotba kerül a környezetével.
Az autonomic computing (AC, autonóm informatika) az autonóm idegrendszert modellező rendszertervezési paradigma. A rendszer alapvető állapotváltozóiban bekövetkező változás a teljes rendszert viselkedését megváltoztató beavatkozást vált ki, amely biztosítja, hogy a rendszer egyensúlyi állapotba kerül a környezetével.
Motivation for Autonomic Computing
• System Uncertainty– Very large scales– Ad hoc structures/behaviours
• p2p, hierarchical, …– Dynamic
• entities join, leave, change behaviour
– Heterogeneous• capability, connectivity,
reliability,– Lack of guarantees
• components, communication– Lack of common/complete
knowledge• number, type, location,
availability, connectivity, protocols, semantics
• Information Uncertainty– Availability, resolution, quality of
information– Devices capability, operation,
calibration– Trust in data, data models – Semantics
• Application Uncertainty– Dynamic behaviours
• space-time adaptivity– Dynamic and complex couplings
• multi-physics, multi-model, multi-resolution, ….
– Dynamic and complex (ad hoc, opportunistic) interactions
– Software/systems engineering issues
• Emergent rather than by design
Research directions
Self-* tulajdonságok• A self-* (ön*) tulajdonságok AC rendszerek
makroszkopikus tulajdonságai• Általában emergens tulajdonságok: a makroszkopikus
tulajdonság mikroszkopikus interakciók összességéből erednek
Önkonfiguráció - Self-configuration• Automatikus adaptáció a dinamikusan változó
környezethez• Belső adaptáció
o Komponensek hozzáadása vagy elvétele (software)
o Futás közbeni újrakonfiguráció• Külső adaptáció
o A globális infrastruktúra szerintsaját magát állítja be a rendszer
Belső állapot
Környezet
Öngyógyítás - Self-healing• Külső zavarás felismerése, diagnosztizálása és
szolgáltásmegszakítás nélküli kezelése• Autonóm problémafelismerés és
megoldás• A hibás komponenseket
o detektálni,o izolálni,o javítani,o újraintegrálni.
Hibás komponens
Önoptimalizáció - Self-optimization• Erőforrások automatikus monitorozása, hangolása,
felügyeleteoMűködés nem előre jelezhető körülmények közötto Erőforrás kihasználás maximalizálása
emberi beavatkozás nélkül• Dinamikus erőforrás allokáció és
terhelés menedzsmento Erőforrás: tárhely, adatbázis,
hálózato Példa: dinamikus szerver fürtök
Resourcemanagement
Önvédelem - Self-protection• Támadásokra való felkészülés, detekátlás,
azonosítás és védelemo Felhasználói hozzáférés
definiálása és felügyeleteminden erőforrásra
o Jogosulatlan hozzáférés ellenivédelem
Belső erőforrás
Külső erőforrás
Autonomic Element - AE•Az architektúra alapeleme a
•Felügyelt egységből• Adatbázis, alkalmazásszerver , stb
•És autonóm menedzserből álló Autonóm egység
• Feladatai:• A funkcionalitás nyújtása• Saját viselkedésének felügyelete a self-*
tulajdonságok alapján• Együttműködés más autonóm
egységekkel
Az autonóm egység
Managed Element
ES
Monitor
Analyze
Execute
Plan
Knowledge
Autonomic Manager
AE: Kölcsönhatások
•Kapcsolatok AE-k között:– Dinamikus, ideiglenes,
célorientált– Szabályok és kényszerek
definiálják– Egyezség által jön létre
• Ez lehet tárgyalás eredménye– Teljes spektrum
• Peer-to-peer• Hierarchikus
– Házirendek (policy) szabályozhatják
Önszervezés Az önszervezés
o alacsony szintű egységekben végrehajtott o dinamikus folyamatok összessége, amely soráno struktúra vagy rend jelenik meg o globális szinten.
Az önszervező viselkedést eredményező szabályokat (amelyek a kölcsönhatásokat meghatározzák) az AE-k csupán lokális információ alapján alkalmazzák
AC referencia architektúraRészben vagy teljesen automatizált folyamatok(pl. ITIL folyamatok)
Az AC rendszer által felügyelt erőforrások
IT építőelemek, és összekapcsolásukleírása
Építőelemek kombinálása tipikusforgatókönyvekké
Autonóm Kölcsönhatás