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Automatisierte, minimal-invasive Erkennung und Behebung von Fehlern in komplexen Softwaresystemen

Automatisierte, minimal-invasive Erkennung und Behebung von Fehlern in komplexen Softwaresystemen
自动、微创地检测和解决复杂软件系统中的错误
批准号:
160543796
负责人:
Professor Dr. Artur Andrzejak
金额:
$0.0万
依托单位:
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2011
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2010-12-31 至 2013-12-31

项目摘要

项目成果

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Der Gegenstand des Vorhabens ist die Verlässlichkeit von Softwaresystemen, die aus vielen Programmen bestehen und meist verteilt eingesetzt sind. Aufgrund der Verbreitung der dienstorientierten Architekturen bilden solche Systeme einen erheblichen Teil der heutigen IT-Infrastrukturen. Fehler in diesen Umgebungen können nicht nur erhebliche wirtschaftliche Schäden verursachen, sie sind auch schwer zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben. Die Ursachen dafür sind - neben der Komplexität - starke Einschränkungen sowie hoher Aufwand bei der Analyse und der Modifikation der Komponenten, die oft aus Black-Box-Programmen bestehen. Dieses Vorhaben zielt deshalb auf Ansätze zur Steigerung der Verlässlichkeit, die minimale Änderungen an solchen Systemen erfordern und möglichst automatisch eingesetzt werden können. Das Erkennen und das Diagnostizieren von Fehlern nutzt und erweitert Methoden, die statistische Modelle von Systemen verwenden. Die Ziele umfassen das automatisierte Erstellen von Gray-Box-Modellen, das Identifizieren von Messdaten mit hoher Relevanz und geringen Kosten, sowie Erweiterungen des Statistischen Debuggings. Die Behebung der Fehler wird mit Hilfe der Zustandserneuerung angegangen. Das Ziel ist die Beseitigung der Nachteile dieser Technik, die ihren breiten Einsatz bei komplexen Systemen verhindern. Insbesondere werden der Verlust der Verfügbarkeit und der Arbeitsdaten bei Neustarts sowie der Mangel an Unterstützung in den Betriebssystemen behandelt.
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国内基金
海外基金
对有序实数域o-minimal扩展上可定义函数的研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
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  • 批准年份:
    2022
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  • 批准号:
    11771301
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    2017
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    20773047
  • 项目类别:
    面上项目
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  • 批准年份:
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  • 依托单位: