Online Failure Prediction in Containerized Environments

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lopes, João Pedro Simões
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/83550
Resumo: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
id RCAP_f9bee4541049adc53e6cb17c7b6fa69c
oai_identifier_str oai:estudogeral.uc.pt:10316/83550
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Online Failure Prediction in Containerized EnvironmentsPrevisão de Avarias durante a Execução em Ambientes baseados em ContentoresContentoresInjeção de falhas de softwareMonitorização de variáveis dos contentoresPrevisão de avarias durante a execuçãoVirtualização ao nível do SOContainersMonitoring container variablesOnline failure predictionOS-level virtualizationSoftware fault injectionDissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e TecnologiaA previsão de avarias durante a execução é uma técnica promissora pois prevê a ocorrência de falhas, evitando ou mitigando as suas consequências. Treinar modelos de previsão necessita de dados de falhas, os quais são escassos. A injeção de falhas foi usada para criar esses dados à medida que o sistema evolui e para selecionar uma abordagem de previsão de avarias adequada. Contudo, as abordagens existentes são difíceis de aplicar na prática: os sistemas são complexos com limites indefinidos e os modelos criados são sensíveis às mudanças no sistema. Os contentores prometem isolamento, estabilidade e os limites são definidos pela sua natureza. As aplicações de micro-serviços baseadas em contentores possuem as características para tornar a previsão de avarias durante a execução aplicável. O objetivo deste trabalho é avaliar a viabilidade de usar previsão de avarias durante a execução em aplicações de micro-serviços baseadas em contentores, contribuindo para a sua aplicabilidade neste domínio. Para isso, começámos por analisar alternativas para monitorizar métricas dos contentores. É possível recolher métricas não intrusivamente, embora estas sejam diferentes das usadas em experiências anteriores de previsão de avarias durante a execução. Uma configuração de Docker com diferentes configurações de hardware foi usada para entender quais dessas métricas são relevantes e como elas variam em execuções similares. Em seguida, usámos injeção de falhas para produzir dados de falhas nos contentores, com o fim de treinar. Finalmente, avaliámos a eficácia da abordagem de previsão de avarias escolhida em avarias originadas pelas falhas injetadas. Os resultados mostram que é possível gerar dados de avarias, embora os dados em diferentes configurações divirjam significativamente. Eles também mostram que a abordagem de previsão de falhas não é eficaz quando as configurações e os parâmetros não são cuidadosamente selecionados para o domínio da aplicação.Online Failure Prediction is very promising, as if it is possible to foresee the occurrence of failures, their consequences can be avoided or mitigated. Training prediction models requires the failure-related data, which is scarce. Fault Injection has been used to create this data as the system evolves and to select an adequate Failure Prediction approach. However, existing approaches are hard to apply in practice: systems are very complex with undefined boundaries, and the models created are very sensitive to changes in the system. Containers promise isolation, stability across executions and boundaries defined by nature. Micro-service applications based in containers have the adequate characteristics to make the Online Failure Prediction applicable. The objective of this work is to assess the feasibility of using Online Failure Prediction in containerized micro-services-based applications, contributing to the applicability of the technique in this domain. For this, we started by analyzing different alternatives to monitor container-related metrics. It is possible to gather several metrics in a non-intrusive way, although these metrics differ from the ones used in past Online Failure Prediction experiments. A Docker setup with different hardware configurations was used to understand which of these metrics are relevant, and how they vary across similar executions in different setups. Next, Fault Injection was used to produce failure data in container's environment, for training purposes. Finally, we evaluated how effective the chosen Failure Prediction approach was in failures originated by the injected faults. The results show that it is possible to generate failure data, although data across different setups diverge significantly. They also show that the failure predictions approach are not effective when the configurations and parameters are not carefully selected for the application domain.H20202018-09-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/83550http://hdl.handle.net/10316/83550TID:202129730engLopes, João Pedro Simõesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2019-01-19T06:37:47Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/83550Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:05:16.224694Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Online Failure Prediction in Containerized Environments
Previsão de Avarias durante a Execução em Ambientes baseados em Contentores
title Online Failure Prediction in Containerized Environments
spellingShingle Online Failure Prediction in Containerized Environments
Lopes, João Pedro Simões
Contentores
Injeção de falhas de software
Monitorização de variáveis dos contentores
Previsão de avarias durante a execução
Virtualização ao nível do SO
Containers
Monitoring container variables
Online failure prediction
OS-level virtualization
Software fault injection
title_short Online Failure Prediction in Containerized Environments
title_full Online Failure Prediction in Containerized Environments
title_fullStr Online Failure Prediction in Containerized Environments
title_full_unstemmed Online Failure Prediction in Containerized Environments
title_sort Online Failure Prediction in Containerized Environments
author Lopes, João Pedro Simões
author_facet Lopes, João Pedro Simões
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Lopes, João Pedro Simões
dc.subject.por.fl_str_mv Contentores
Injeção de falhas de software
Monitorização de variáveis dos contentores
Previsão de avarias durante a execução
Virtualização ao nível do SO
Containers
Monitoring container variables
Online failure prediction
OS-level virtualization
Software fault injection
topic Contentores
Injeção de falhas de software
Monitorização de variáveis dos contentores
Previsão de avarias durante a execução
Virtualização ao nível do SO
Containers
Monitoring container variables
Online failure prediction
OS-level virtualization
Software fault injection
description Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-09-12
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10316/83550
http://hdl.handle.net/10316/83550
TID:202129730
url http://hdl.handle.net/10316/83550
identifier_str_mv TID:202129730
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1817553624977375232