视频点播系统的软件老化估计和预测

针对视频点播系统,研究其软件老化模式,对系统资源和视频点播服务器的实时参数,采用Mann-Kendall方法来检测老化趋势以判断系统是否存在软件老化现象,并采用Sen的斜率估计方法来估计老化衰退速率;提出了基于径向基网络的软件老化预测模型,对老化趋势进行预测,并采用主成分分析方法来减少径向基网络的复杂度以提高效率.实验结果表明:视频点播系统中存在软件老化现象;基于径向基网络的软件老化预测模型预测效果优于时间序列模型.基于提出方法以及对视频点播系统的老化分析,可为进一步研究相应的软件再生策略提供理论依据.     

机群系统基于预测的软件Rejuvenation策略研究

处于运行阶段的软件往往存在老化现象，即软件的性能随着时间的推移逐渐下降，甚至导致突发的系统停机。为了抵消软件老化带来的消极影响，人们提出了一种称为软件叫rejuvenation的预防性容错策略。该策略通过主动的停止程序运行、清理程序的内部环境等步骤使重启后的软件回到正常的初始状态，避免了老化引起的突发性失效，因而可以提高系统的可用性。现有的软件叫rejuvenation包括定时和预测两种方法。该文把基于预测的rejuvenation策略引入机群，并综合考虑了机群系统前端的分配器和后端的服务器，对这两类实体分别实施rejuvenation，以改善系统性能。该文构建了在rejuvenation策略下整个机群的SRN模型，以分析不同的预测概率对系统性能的影响。仿真结果表明该策略可以有效的提高整个机群系统的可用性。     

基于时间的软件恢复策略的建模与分析

针对软件在连续运行过程中普遍发生的老化现象,提出了一种嵌套的基于时间的软件恢复策略,对恢复过程的Petri网模型分析求解,并最终得到了最优恢复时间间隔序列和最优应用级恢复次数。该策略同时考虑应用级和系统级的恢复,从而进一步减少了恢复时间,降低了恢复成本和周期性应用级恢复策略预测失败的风险,提高了系统的可靠性。对于更复杂的系统,策略还可进一步嵌套进程级的恢复,从而具有一定的可扩展性。     

基于流体随机Petri网的服务器集群再生模型

服务器集群是提高系统QoS和可用性的一种方法,但由于需要长期连续运行提供服务,集群系统仍然会存在软件老化现象,从而造成系统的处理能力随时间的增加而降低、失效率随时间的增加而增加.现同时考虑软件老化对系统处理能力与失效率的影响,采用流体随机Petri网对集群系统的工作模式进行建模,给出系统各个状态概率的数值分析方法,选择系统的可用性和吞吐量作为评价集群系统性能的指标,并进行仿真试验.结果表明该方法能很好地描述系统且具有可扩展性,分析并求得系统的最佳再生周期.     

应用服务器资源动态重配置再生方法

传统的基于模型的老化与再生研究方法已不适于动态开放的网络环境。以对服务器内部状态、行为、环境等信息进行运行时监测,并准确、全面地评价老化趋势为基础,采用资源动态重配置方法提高系统服务能力、灵活性与适应性具有重要意义。以J2EE应用服务器为实验对象,对基于资源动态重配置的应用服务器软件再生方法进行研究与实现。给出动态重配置再生模型,提出运行时监测体系结构,从用户体验和服务器运行状况角度给出软件老化指标、服务器端监测模型、客户端监测模型,实现了负载发生器、用户体验数据监测等功能模块。研究资源动态重配置过程,分析可动态重配置的资源对象,提出将分析现有数据与预测未来数据相结合,再辅以人工控制的决策算法。建立测试系统,对再生模型进行实验,验证了老化现象与再生方法的有效性。     

使用混合模型预测Web服务器中的资源消耗

软件老化是一种在长期运行的软件系统中观察到的软件异常状态,如性能下降、暂停服务,甚至失效等现象。软件抗衰技术被用来处理软件老化带来的问题:停止软件应用、移除错误的因素、重新启动应用。对于软件老化和抗衰来说,如何准确地预测老化系统中的资源消耗并且找到一个合适的时机执行抗衰是一个关键的问题。针对该问题,提出一种混合模型方法用于资源消耗预测,并且提出 多门限值时间段抗衰算法用于抗衰时机的选择。实验结果表明,混合模型方法在资源消耗预测上要好于其他模型,并且提出的抗衰算法要好于单一的门限值算法。     

LSTM网络模型在Web服务器资源消耗预测中的应用研究

如何能够准确地对软件老化趋势进行预测,并及时采取相应恢复策略是当前预防软件老化的一个关键问题.为此,针对老化数据的时序特性,以循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）及其变种长短时记忆单元（Long Short-Term Memory,LSTM）结构为基础,设计了一种基于LSTM网络的软件老化资源预测方法,并通过应用加速寿命测试实验搭建老化测试平台,对Web服务器因内存泄漏引起的老化现象进行建模和预测.实验结果表明,LSTM老化预测模型在处理Web软件老化的时间序列建模问题上,具有很强的适用性和更高的准确性,能有效提高软件系统的可靠性和可用性.     

基于检查点和Rejuvenation的软件运行模型分析

近来的研究表明，长时间运行的通信软件往往存在老化现象。为防止软件老化引起的突发性系统停机，提高系统的可靠性，人们提出了一种预防性的软件容错策略，称为rejuvenation。由于它的过程复杂，总的停机成本仍然是可观的。检查点是一种轻量级的软件容错策略，其成本远小于rejuvenation的成本。该文通过合理结合rejuvenation和检查点技术，实现了降低总的系统停机成本的目的。文中给出了系统的Petri网模型，并结合实例进行了分析。     

基于构件软件的抗衰策略分析

软件在长期运行过程中由于资源消耗、数据损坏、数值错误累积而引起性能下降的现象被称为软件老化.在软件失效前选择合适时机通过预反应的技术来保持软件性能的方法称作软件抗衰.由于构件软件常常应用在结构复杂、规模庞大的网络环境中,软件老化现象就更为突出.提出了一种针对构件软件的抗衰策略,通过对构件软件进行可靠性分析,构造了一种结合失效性和泊松失败分布的马尔可夫模型,并根据模型进行软件抗衰来保持构件软件的性能.     

一种提高集群系统可用性的方法及其应用

文中将一种预防性的容错方法——软件再生引入集群系统中，分析两种软件老化模型，提出了对应的软件再生策略，最后在Web集群服务器中实现。从实验结果可以看出软件再生技术较好地提高了集群系统的软件容错性能和系统可用性。     

基于队列模型的软件老化检测

针对传统的用于软件老化检测的方法忽略外部负载对老化的影响而易产生老化误报的问题,同时考虑性能参数与外部负载,提出了基于队列模型的融合外部负载的软件老化检测方法。队列模型输出每种事务在应用服务器中的服务时间,这种度量称为事务的性能“签名”（简记为TPS）,以此作为软件老化度量指标,通过TPS的变化检测软件老化。基于TPC-W事务处理系统,设计与实现了包含队列模型的融合外部负载的软件老化检测系统。利用基于队列模型的检测方法在TPC-W测试床上进行软件老化检测得出了如下结论：基于TPS的老化检测可以融合外界负载因素,有效地检测软件老化;并且通过合理选择监测窗口,优化检测效果。基于TPS的检测方法对不同的变化负载类型和性能数据同样可以有效检测软件老化。通过与已有的仅依赖于系统性能数据的软件老化检测方法AR（自回归）比较,基于TPS的软件老化检测误报次数明显低于AR模型。综上所述TPS是一种能够有效地检测软件老化并显著减少软件老化错误报告的鲁棒性的软件老化检测方法。     

RGA: A lightweight and effective regeneration genetic algorithm for coverage-oriented software test data generation

ContextGenetic algorithm (GA) is an important intelligent method in the area of automatic software test data generation. However, existing GAs tend to get trapped in the local optimal solution, leading to population aging, which can significantly reduce the benefits of GA-based software testing and increase cost and effort. Although much attention has been focused on solving this problem by improving chromosome population, genetic operations, and genetic parameters adjustment, the applicability of most of the algorithms proposed is often narrow because of the complex operations involved and nondeterminism inherited from traditional GAs.ObjectivesThis paper proposes a new algorithm called the regenerate genetic algorithm (RGA), which is based on a new simple, stable, and easy-to-implement regeneration strategy that involves judging the population aging process.MethodsWe propose a new regeneration strategy—called Regenerate Genetic Algorithm (RGA)—that solves these problems easily and effectively. The proposed strategy defines population aging factors and process in order to determine the degree of population aging. Subsequently, when population aging has reached a certain limit, a population regeneration operation is triggered. In contrast to other improved methods, the proposed regeneration strategy for population aging easily achieves a stronger ability to jump out of the local optimal solution, thereby preventing population aging and effectively improving test coverage, without modifying any parameter of the original GA.ResultsThe proposed algorithm is experimentally evaluated by comparing it to the basic GA, Random Testing (RT) and several other methods in terms of both efficiency and effectiveness on the Siemens Suite of test programs and a more complex real program. The results obtained indicate that the proposed algorithm can effectively increase search efficiency, restrain population aging, increase test coverage, and reduce the number of test cases.ConclusionRGA has better optimization ability than the conventional algorithms, especially for large-scale and highly complex programs.     

基于SATLSTM的Web系统老化趋势预测

为解决传统软件老化趋势预测模型泛化能力弱、预测准确度低的问题,根据老化数据的时序特性,提出一种基于自注意力机制的长短时记忆单元(Self-Attention-Long Short Term Memory,SATLST)循环神经网络老化趋势预测模型。将LSTM循环神经网络与自注意力机制融合,在深入挖掘老化数据潜在规律的同时,通过对不同输入数据分配不同权重的方式,加大对局部老化信息的关注度。应用加速寿命测试实验搭建软件老化测试平台,对Web服务器因内存泄漏引起的老化现象进行建模和预测。实验结果表明:相较于传统的ARIMA和BP神经网络模型,该模型训练结果与实际值接近,预测精度高,能准确预测Web系统软件老化趋势。     

Availability Analysis of Application Servers Using Software Rejuvenation and Virtualization

Demands on software reliability and availability have increased tremendously due to the nature of present day applications. We focus on the aspect of software for the high availability of application servers since the unavailability of servers more often originates from software faults rather than hardware faults. The software rejuvenation technique has been widely used to avoid the occurrence of unplanned failures, mainly due to the phenomena of software aging or caused by transient failures. In this paper, first we present a new way of using the virtual machine based software rejuvenation named VMSR to offer high availability for application server systems. Second we model a single physical server which is used to host multiple virtual machines (VMs) with the VMSR framework using stochastic modeling and evaluate it through both numerical analysis and SHARPE (Symbolic Hierarchical Automated Reliability and Performance Evaluator) tool simulation. This VMSR model is very general and can capture application server characteristics, failure behavior, and performability measures. Our results demonstrate that VMSR approach is a practical way to ensure uninterrupted availability and to optimize performance for aging applications. This research was supported by the Korea Research Foundation Grant funded by the Korean Government (MOEHRD) under Grant No. KRF2007-210-D00006.     

一种基于多重分形的软件衰退分析方法

为了提高软件衰退预测的精度,采用了多重分形分析方法,以系统资源参数时间序列为研究对象,提出了一种定性和定量相结合的分析方法,用以研究其波动规律.定性分析阶段,借鉴分形理论分析影响软件性能的系统资源参数,揭示参数的波动具有分形特性;且其多重分形谱特征能刻画系统运行过程中随时间变化的情况.定量预测阶段,提出了一种多维的Hlder指数计算方法,用于计算多个资源参数序列的Hlder指数,并采用自回归移动平均模型(ARMA)预测Hlder指数.最后进行了实证分析,结果表明,该方法具有较好的定性分析和定量预测能力.     

基于非线性多参数模型的软件老化检测

提出了一种软件系统的非线性有源自回归(Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous Inputs,NARX)网络模型的老化检测方法。解决了目前软件老化方法未考虑多变量间关联性及历史数据的延迟影响的问题。该方法首先通过对实验采集的HelixServer-VOD服务器性能数据进行主成分分析,确定网络的输入维数,根据AIC准则确定最佳模型阶数,最终选取合理的网络模型结构;使用已知的未老化状态样本对NARX网络进行训练,建立系统的辨识模型;然后运用序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)对NARX辨识模型的残差进行假设检验,判断系统的老化状态。实验分析表明,基于NARX网络模型的故障检测方法能够有效地应用于软件老化的检测。     

Principles to Support Modular Software Construction

The construction of large software systems is always achieved through assembly of independently written components — program modules. For these software components to work together, they must share a common set of data types and principles for representing structured data such as arrays of values and files. This common set of tools for creating and operating on data objects is provided by the infrastructure of the computer system: the hardware, operating system and runtime code. Because the nature and properties of these tools are crucial for correct operation of software components and their inter-operation, it is essential to have a precise specification that may be used for verifying correctness of application software on one hand, and to verify correctness of system behavior on the other. We call such a specification a program execution model (PXM). It is evident that the properties of the PXM implemented by a computer system can have serious impact on the ability of application programmers to practice modular software construction. This paper discusses the concept of program execution models and presents a set of principles that a PXM must satisfy to provide a sound basis for modular software construction. Because parallel program execution on computer systems with many processing units is an essential part of contemporary computing environments, the expression of parallelism and modular software construction using components involving parallel operations is included in this treatment. The conclusion is that it is possible to build computer systems that implement a PXM within which any parallel program may be used, unmodified, as a component for building more substantial parallel programs.     

软件恢复技术研究

1.问题的提出——软件衰老 1.1 软件衰老概念在最近的很多研究中讨论了“软件衰老”现象。软件衰老是指伴随着软件的运行,系统资源逐渐耗尽或运行错误逐渐积累所导致的系统性能持续下降乃至挂起停机的现象。软件衰老现象是软件可靠性的大敌,有着非常严重的危害作用,在普通的计算中,它可能影响到结果的获取和效率,在战争和国防中,其危害就难以估量了。在文[16]中记述了在海湾战争时,美军正是因为“爱国者”导弹拦截控制系统中的一个软件衰老问题,对伊拉克“飞毛腿”导弹的拦截判断出错,致死美军