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
基本信息
- 批准号:160543796
- 负责人:
- 金额:--
- 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
- 起止时间:2010-12-31 至 2013-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
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.
Der Gegenstand des Vorhabens ist die Verlässlichkeit von Softwaresystemen,die aus vielen Programmen bestehen und meist verteilt eingesetzt sind.建筑师们将在建筑系统中建立一个新的IT架构。Fehler in diesen Umgebungen können nicht努尔erhebliche schaftliche Schäden verursachen,sie sind auch schwer zu erkennen,zu diagnostizieren und zu beheben.这种复杂性的解决方法通常是通过对复杂性的分析和修改来实现的,这通常是通过黑盒程序来实现的。Dieses Vorhaben zielt deshalb auf Ansätze zur Steigerung der Verlässlichkeit,die minimale Änderungen an solchen Systemen erfordern und möglichst automatisch eingesetzt韦尔登können.本文介绍了系统的统计学模型,它是对神经系统的认识和诊断的一种新方法。该模型可以自动识别灰盒模型,识别具有更高相关性和更高Kosten的消息,从而实现对统计数据的识别。费勒的行为将得到其他人的帮助。这是一个复杂的系统中的一个简单的技术问题。Insbesondere韦尔登Verlust der Verfügbarkeit und der Arbeitsdaten bei Neustarts sowie der Mangel an Unterstützung in den Betriebssystemen behandelt.
项目成果
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