Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Szondázás alapú diagnosztika 1. Autonóm és hibatűrő információs.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Megújulók: mekkora támogatást érdemelnek? Dr. Gács Iván egy. docens Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék.
Advertisements

A program a „Tudáshasznosulást, tudástranszfert segítő eszköz-, és feltételrendszer kialakítása, fejlesztése a Műegyetemen” (TÁMOP /1/KMR )
Virtualizált Biztonságos BOINC Németh Dénes Deák Szabolcs Szeberényi Imre.
Miskolci Egyetem Informatikai Intézet Általános Informatikai Tanszé k Pance Miklós Adatstruktúrák, algoritmusok előadásvázlat Miskolc, 2004 Technikai közreműködő:
Valós idejű tesztlefedettség- monitorozás JEE környezetben Dr. Ferenc Rudolf, Szegedi Tudományegyetem Bakota Tibor, FrontEndART Szoftver Kft.
Speciális adatgyűjtés hadtörténeti GIS-hez
Microsoft Üzleti Megoldások Konferencia Naprakész Microsoft technológiák banki környezetben Bessenyei László Magyar Külkereskedelmi Bank Rt.
LINQ to DataSet Kereskényi Róbert
Ecological assessment of the Szamos/Somes River to determine its influance on the ecological state of the Tisza River Dr. Csipkés József Felső-Tisza-vidéki.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Feladatok együttműködésének ellenőrzése
1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Szolgáltatásbiztonsági kérdések virtualizált környezetben.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Alkalmazás és megjelenítés virtualizáció Micskei Zoltán.
A fitoplankton monitorozása a Keszthelyi- medencében és dinamikájának modellezése Istvanovics Vera és Honti Márk Budapesti Mûszaki és Gazdaságtudományi.
Hibrid felhő Privát-, publikus és hoster felhők összekapcsolása
Költség hatékony és rugalmas infrastruktúra ami az ismert és meglevő termékeken alapul  Heterogén környezetek támogatása  Folyamat automatizálás  Önkiszolgáló.
Demo/teszt környezetek Szerver konszolidáció Adatközpontok alapja.
CommunityCloud Private Cloud Public Cloud Hybrid Clouds Megvalósítás módja Szolgáltatás modell Alapvető jellemzők Közös jellemzők Software as a Service.
Hálózati Bombermen Belicza András Konzulens: Rajacsics Tamás BME-AAIT.
Statisztika a szociológiában
DDoS támadások veszélyei és az ellenük való védekezés lehetséges módszerei Gyányi Sándor.
MEGÚJULÓ ENERGIAFORRÁSOK BIOMASSZA
2005 február 7Dr. Tánczos László BME EISZK1 Az oklevélmelléklet készítő program alkalmazásának előkészítése Tánczos László igazgatóhelyettes az Oktatási.
Beágyazott internet az alállomási irányítástechnikában Hogyan kerül irodai megoldás az ipari irányítástechnikába? Ez egészen biztosan nagyon veszélyes!
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Hiba-előjel alapú spektrális megfigyelő Orosz György Konzulensek: Sujbert László, Péceli Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika.
Tóth Gergely, május 13. Tavaszi Szél Konferencia, Sopron, május Megfigyelhető black-box csatorna forrásrejtő tulajdonsága Tóth Gergely.
Budapest, június 28. Ontológia kezelő modul tervezése szöveges információt kezelő informatikai rendszer számára Förhécz András BME Méréstechnika.
Pókerágens fejlesztése játékelméleti alapokon
Intelligens felderítő robotok Készítette: Györke Péter Intelligens rendszerek MSC szakirány Konzulens: Kovács Dániel László Méréstechnika és Információs.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék ‚Big Data’ elemzési módszerek
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Bin-summarise-smooth: ‚bigvis’ „Big Data” elemzési módszerek.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék R „Big Data” elemzési módszerek Kocsis Imre
A SHIWA projekt – Munkafolyamat gráfok és különböző grid köztesrétegek együttműködésének problémái és megoldásai e-Science Café Budapest, Óbudai.
Kereskényi Róbert MSDN Kompetencia Központ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Automatizálási és Alkalmazott Informatikai.
Meglévő ASP.NET 2.0 alkalmazás kiegészítése AJAX-szal
Kereskényi Róbert MSDN Kompetencia Központ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Automatizálási és Alkalmazott Informatikai.
Mozgás/hangérzékelés mobitelefonokon MobSensor Ekler Péter Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék.
MIKROELEKTRONIKA, VIEEA306
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Elektronikus Eszközök Tanszéke Mikroelektronika Laboratórium Tájékoztató
Szabó Viktor Műszaki Mechanikai Tanszék
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 5.3. Predikciós módszerek szenzorjelek alapján BelAmI_H.
Hibaterjedés-analízis
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Alkalmazás és megjelenítés virtualizáció Micskei Zoltán.
Automatizálási folyamatok az SQL 2012-ben
Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems Monitor komponensek fejlesztése okostelefon platformra.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Elektronikus Eszközök Tanszéke Mikroelektronika Laboratórium Tájékoztató
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Szondázás alapú diagnosztika 2. Autonóm és hibatűrő információs.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Nyomkövetés alapú hibadetektálás Autonóm és Hibatűrő Inf.
Kapcsolatok ellenőrzése
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Megerősítő elemzés „Big Data” elemzési módszerek Salánki.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Korlátkielégítési problémák Autonóm és hibatűrő információs.
1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék P2P protokollok és autonóm számítástechnika: szemelvények.
„Észlelés” és értesítéskezelés Rendszerdiagnosztika eszközei „Ön-javítás” konfigurációja Összetett üzleti alkalmazások felügyelete.
1 AZ IKTA-2000 projektjeinek szakmai bemutatója IKTA-144/2000 projekt november 28.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Elektronikus Eszközök Tanszéke MIKROELEKTRONIKA, VIEEA /2009 I. félév Követlemények.
1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Elosztott tagsági kép és hatékony multicast Autonóm és.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék R3-COP és R5-COP projekt: Környezetfüggő viselkedés tesztelése.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék R „Big Data” elemzési módszerek Kocsis Imre
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék MapReduce alapok „Big Data” elemzési módszerek Kocsis Imre,
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Elektronikus Eszközök Tanszéke MIKROELEKTRONIKA, VIEEA /2012 I. félév Követelmények.
‚Big Data’ elemzési módszerek
1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Rendszermonitorozás Tóth Dániel, Kocsis Imre Intelligens.
1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Rendszermonitorozás Tóth Dániel, Kocsis Imre, Salánki.
Miért van szükség loggyűjtésre és logelemzésre? Vámos Balázs Információvédelem menedzselése XXIX. Szakmai fórum Január 16.
? ÜGYFÉL - BANK INTERAKCIÓ TRANZAKCIÓK TEVÉKENYSÉGEK CSATORNÁK
„Big Data” elemzési módszerek
IT infrastruktúra VMWare virtualizációval
A MORPHOLOGIC - BME EGYÜTTMŰKÖDÉSEK
BME – PRO PROGRESSIO INNOVÁCIÓS DÍJ PÁLYÁZAT 2018.
Előadás másolata:

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Szondázás alapú diagnosztika 1. Autonóm és hibatűrő információs rendszerek Kocsis Imre

Motiváció … …

Szolgáltatás UP  DOWN Log: hibakódok az alkalmazás- szervertől Windows: a szolgáltatás fut Monitorozás: lecsökkent terhelés

Motiváció Az események széleskörű figyelése elengedhetetlen; igaz, sok egyidejű esemény intelligens feldolgozása nehéz. Naplózás ≠ eseménykezelés!

Motiváció 2. ~2 dozen VM/host ~20 ESX metrics/VM (CPU, memory, net) ~2 dozen VM/host ~20 ESX metrics/VM (CPU, memory, net) ~1 dozen host/cluster ~50 ESX metrics/host ~1 dozen host/cluster ~50 ESX metrics/host Cluster: ~70 metrics (derived by aggregation)

Rendszerszintű diagnosztika  események és metrikák: kétirányú átjárás  Cél: hibaok megkeresése  Felbontás: o Hibaok-javítás vagy o Hibás állapot megszüntetése vagy o Hibás állapot elfedése  Javító akciók: rendszertervezési feladat  … diagnosztika: szintén

Eseménykorreláció  Minél teljesebb instrumentáció  Eseményforrások o „push” (esemény-)értesítések o Központosított monitorozással eseményfolyam  Erőforrásigényes  Karbantartásigényes  Korrelációs logika: „felesleges” feladatok, pl. o Hatáslánc-szimptómák leválogatása o Események „elnyomása” a hatásláncban  N.B. a korrelációs logika klasszikusan nem modell alapú  N.B. 2: vö. „Big Data” és „cloud” környezetek

Szondázás (probing)  Szonda (probe): teszt-tranzakció, melynek eredménye a rendszer valamely komponenseinek állapotától függ  Elosztott rendszerekben: o (Távoli) kiszolgálónak parancs vagy tranzakció küldése o Válasz „mérése”  „Szondázó állomás” (probing station)  Alapgondolat: a köztes elemeket is „méri”! o Persze ettől aszimmetrikus (lehet) egy szonda eredményének információtartalma o „End-to-end probing”  Feldolgozott cikk: Rish, I., et al. (2005). Adaptive diagnosis in distributed systems. IEEE transactions on neural networks, 16(5), 1088–1109.

Szondázás  ping, traceroute 1 1 ms <1 ms <1 ms gw.mit.bme.hu [ ] 2 4 ms 5 ms 4 ms xge10-2.taz.net.bme.hu [ ] 3 1 ms 1 ms <1 ms te rtr.bme.hbone.hu [ ] 4 1 ms 1 ms 1 ms hungarnet-gw.mx1.bud.hu.geant.net [ ] 5 1 ms 1 ms <1 ms hungarnet.mx1.bud.hu.geant.net [ ] 6 3 ms 3 ms 3 ms ae0.mx2.bra.sk.geant.net [ ] 7 7 ms 7 ms 7 ms ae1.mx1.pra.cz.geant.net [ ] 8 14 ms 14 ms 14 ms ae2.mx1.fra.de.geant.net [ ] ms 128 ms 128 ms abilene-wash-gw.mx1.fra.de.geant.net [ ] ms 135 ms 137 ms rtpcrs-gw-to-internet2-wash.ncren.net [ ] ms 127 ms 126 ms chltcrs-gw-to-rtpcrs-gw.ncren.net [ ] ms 124 ms 123 ms chlt7600-gw-sec-to-chltcrs-gw.ncren.net [ ] ms 128 ms 128 ms ncsu-gw-2-to-chlt7600-gw.ncren.net [ ] ms 142 ms 142 ms cmdfcore-gi1-13.ncstate.net [ ] 15 * * * Request timed out. 16 * * * Request timed out ms 135 ms 136 ms ip-ncsu-vcl.eos.ncsu.edu [ ]

Szondázás  telnet  wget  db2  …

„End-to-end probing”

usw.

Szondatervezés  Tervezési probléma o Állomások kijelölése o Célpontok kiválasztása o Tranzakciók kiválasztása o Diagnosztikai szabályrendszer  Offline tervezés (preplanned probing) és ütemezett lekérdezés? o Magas folytonos terhelés; késleltetés  „kötegelt” feldolgozás o Inkrementalitás  Változástűrés?

Rendszermodell

Diag. problémák

Diagnosztikai modell

Példa

(Kiterjesztett) függőségi mátrix Egyszeres hibaok- feltételezésnél a hibaaktivációs kombinációk

Detektálás/lokalizálás  Minimális hibadetektáló szondahalmaz választása?

Detektálás/lokalizálás WSWS ASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás WSWS ASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás  Minimális hibadetektáló szondahalmaz választása? o Az a minimális szondahalmaz, amire minden oszlopösszeg > 0 o NP-nehéz  o == minimális halmazfedés („minimum set cover”) o De: igen jó heurisztikák

Detektálás/lokalizálás  Minimális hibalokalizáló szondahalmaz választása?

Detektálás/lokalizálás WSASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás WSASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás WSASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás WSASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás WSASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás WSASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás WSASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS

Detektálás/lokalizálás WSASDBSRHWSHASHDBSNF pWS pAS pDBS pingR pingWS pingAS pingDBS Figyelem: ehhez kell az egyszeres hibaok feltételezés!

Detektálás/lokalizálás  Minimális hibalokalizáló szondahalmaz választása? o Az a minimális szondahalmaz, ahol minden hibaok-párt meg tudunk még különböztetni  páronként különböző oszlopok o NP-nehéz  o Szintén jó heurisztikák

Heurisztikák

Kölcsönös feltételes információ