Carregar apresentação
A apresentação está carregando. Por favor, espere
1
Seminário Técnico Conceitos e Projeto de Sistemas Distribuídos e Paralelos Adriano Machado (adrianoc@dcc.ufmg.br) Why do Internet services fail, and What can be done about it? David Oppenheimer, Archana Ganapathi, and David A. Patterson University of California at Berkeley Julho de 2003
2
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Sumário Motivação Objetivo O que foi feito Metodologia Análise e Resultados Conclusões Direções Futuras Pontos Fortes e Pontos Fracos
3
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Motivação Disponibilidade de Serviços Internet se torna cada dia mais importante; Falhas observadas pelos usuários são relativamente freqüentes; Melhorar disponibilidade dos serviços requer conhecer suas causas.
4
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Objetivo Estudo das causas de falhas de serviços Internet a partir de dados de 3 provedores de serviços Internet de grande escala; Propor técnicas que possam evitar ou reduzir as falhas identificadas e qual o impacto de adoção dessas técnicas.
5
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory O que foi feito Identificação de falhas nos componentes dos serviços Internet; Análise do tempo de recuperação da falha (TTR); Análise de estudos de caso; Análise da aplicabilidade de técnicas para evitar ou minimizar impactos das falhas;
6
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia 1) Obtenção de dados relativos à falhas de três provedores de serviços Internet: –Portal Internet e serviços on-line (Online); –Provedor de serviço de hospedagem (Content); –Provedor de serviço do tipo mídia on-line (Read-Mostly).
7
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Online
8
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Content
9
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Read-Mostly
10
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Comparação dos serviços Internet
11
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia 2) Análise das falhas dos componentes a fim de identificar as falhas de serviços. Content Online
12
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia 3) Análise de cada incidente (falha de serviço) –Causa da falha por localidade –Causa da falha por tipo de falha –Tempo para diagnosticar + reparar
13
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Causa da falha por localidade
14
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Causa da falha por tipo de falha
15
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Tempo para diagnosticar + reparar Tempo (em horas) Número entre parênteses: amostra
16
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Causa de falhas por % de falha de serviços
17
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Causa de falhas por % de tempo para reparar dano
18
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Observações / Conclusões parciais –Erros de operador: maior causa de falha dos serviços; –Erros de operador: mais significativo levando-se em conta o tempo do serviço fora do ar; –Geralmente ocorre por mudanças feitas pelo operador, não reparos; –Erros na rede: muito significativo (Read- Mostly)
19
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia 4) Técnicas para aliviar falhas observadas: –Propõem; –Analisam eficácia, considerando 40 falhas de serviço do “Online”.
20
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Metodologia Eficácia da Técnica X custo de adoção
21
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Análise e Resultados Das técnicas propostas: –Testes on-line aliviaram 26 falhas das 40 analisadas; –Instrumentar e monitorar HW/SW: reduziria TTR em 25% dos casos analisados; –Aumentar redundância: 22,5% de eficácia; –Problema: “Online” já utiliza 60% dessas técnicas (resultado não é fiel à realidade).
22
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Conclusão Por que erros do operador causam tantas falhas de serviços Internet? –Técnicas existentes para minimizar essas falhas são pouco voltadas para auxiliar erros do operador.
23
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Conclusão Por que operador demora tanto a corrigir falha? –Detecção da falha e seu diagnóstico são difíceis devido à falta de ferramentas adequadas para o operador e dificuldade em manter serviço 24x7 (muitas vezes o operador somente volta o serviço sem corrigir o problema pela causa).
24
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Conclusão Atenção às práticas do operador, oferecer mais recursos a ele; Erros poderiam ser minimizados com: –Qualidade dos testes; –Auditoria da configuração do sistema; –Melhores técnicas para detecção e diagnóstico de falhas; Utilizar metodologia de desenvolvimento que utilize métodos formais e técnicas de SPE ( ).
25
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Direções Futuras Quantificar o impacto de práticas operacionais que vem sendo adotadas; Análise de outros diferentes serviços Internet: –E-commerce; –Intranet / Extranet; –P2P, etc.
26
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Direções Futuras Criar um repositório de dados relativos à falhas de domínio público: –Taxonomia padrão para classificar falhas; –Métricas padrão para avaliação de impacto das falhas; –Técnicas para “anonimização” automática;
27
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Pontos Fortes Análise de dados reais; Boa interpretação dos dados obtidos; Boa metodologia de desenvolvimento do trabalho; Boa análise de trabalhos correlatos; Boas referências apresentadas.
28
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Pontos Fracos Não levaram em conta as falhas causadas por problemas de segurança; Representatividade dos dados: –não levam em conta aspectos transacionais; Análise das causas: não leva em conta questões de desempenho e escalabilidade (será que não ocorreram?) Resultado do Read-Mostly não me convenceu!
29
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Nota Final Apresentação do artigo: 9 Relevância do assunto: 10 Metodologia adotada: 10 Contribuições dos autores: 9 Análise bibliográfica: 9 Nota Final: 9,4 / 10,0
30
e-Commerce, Systems Performance Evaluation, and Experimental Development Laboratory Perguntas
Apresentações semelhantes
