Human-induced faults play a large r

Human-induced faults play a large role in systems reliability. In cloud platforms, system administrators may inadvertently make catastrophic mistakes, like deleting a virtual disk with important data. Providing rollback for cloud operations can reduce the severity and impact of such mistakes by allowing to revert back to a known, good state. In this paper, we present a scalable approach to rollback operations that change state of a system on proprietary cloud platforms. In our previous work, we provided a system that augments cloud APIs and provides roll-back operation using an AI planner. However, the previous system eventually suffers from the exponential complexity inherent to AI planning tasks. In this paper, we divide and parallelize rollback plan generation, based on characteristics unique to the rollback scenario. Through experimental evaluation, we show that this approach scales better than the previous, naive approach, and effectively avoids the exponential behavior.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อบกพร่องที่เกิดจากมนุษย์มีบทบาทใหญ่ในความน่าเชื่อถือของระบบ ในแพลตฟอร์มเมฆ ผู้ดูแลระบบอาจเผลอทำข้อผิดพลาดรุนแรง เช่นการลบดิสก์เสมือนกับข้อมูลที่สำคัญ ให้ย้อนกลับสำหรับคลาวด์สามารถลดความรุนแรงและผลกระทบของข้อผิดพลาดดังกล่าว โดยให้หวนกลับไปยังสถานะที่รู้จัก ดี ในกระดาษนี้ เรานำเสนอวิธีการปรับขนาดเพื่อการย้อนกลับที่เปลี่ยนสถานะของระบบบนแพลตฟอร์มคลาวด์เป็นกรรมสิทธิ์ ในการทำงานของเราก่อนหน้านี้ เราให้ระบบที่แก่เมฆ APIs และให้ดำเนินการม้วนหลังที่ใช้ AI เป็นนักวางแผน อย่างไรก็ตาม ระบบก่อนหน้าสุดทรมานจากความซับซ้อนเนนโดยการ AI งานการวางแผน ในกระดาษนี้ เราแบ่ง และ parallelize สร้างแผนย้อนกลับ ตามลักษณะเฉพาะสถานการณ์ย้อนกลับ ผ่านการประเมินทดลอง เราแสดงว่า วิธีนี้ดีกว่าวิธีการไร้เดียงสาก่อนหน้า เครื่องชั่ง และมีประสิทธิภาพเพื่อหลีกเลี่ยงการทำงานชี้แจง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความผิดพลาดของมนุษย์ที่เกิดขึ้นมีบทบาทใหญ่ในความน่าเชื่อถือระบบ ในแพลตฟอร์มคลาวด์ผู้ดูแลระบบโดยไม่ได้ตั้งใจทำผิดพลาดอาจเป็นภัยพิบัติเช่นการลบดิสก์เสมือนกับข้อมูลที่สำคัญ ให้ย้อนกลับสำหรับการดำเนินงานระบบคลาวด์สามารถลดความรุนแรงและผลกระทบของความผิดพลาดดังกล่าวโดยการอนุญาตให้เปลี่ยนกลับไปใช้ที่เป็นที่รู้จักของรัฐที่ดี ในบทความนี้เราจะนำเสนอวิธีการปรับขนาดเพื่อย้อนกลับการดำเนินงานที่มีการเปลี่ยนแปลงสถานะของระบบบนแพลตฟอร์มคลาวด์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในการทำงานก่อนหน้านี้ของเราเรามีให้ระบบที่ augments APIs เมฆและให้การดำเนินงานม้วนกลับมาใช้วางแผน AI อย่างไรก็ตามระบบก่อนหน้านี้ในที่สุดก็ทนทุกข์ทรมานจากความซับซ้อนชี้​​แจงโดยธรรมชาติเพื่อการวางแผนงาน AI ในบทความนี้เราแบ่งและคู่ขนานรุ่นแผนย้อนกลับตามลักษณะที่ไม่ซ้ำกับสถานการณ์ย้อนกลับ ผ่านการประเมินการทดลองที่เราแสดงให้เห็นว่าวิธีการนี​​้เครื่องชั่งน้ำหนักได้ดีกว่าก่อนหน้านี้วิธีการที่ไร้เดียงสาและมีประสิทธิภาพหลีกเลี่ยงพฤติกรรมที่ชี้แจง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มนุษย์เกิดความผิดมีบทบาทใหญ่ในความน่าเชื่อถือของระบบ ในแพลตฟอร์มคลาวด์ ผู้ดูแลระบบอาจไม่ได้ตั้งใจทำผิดรุนแรง เช่นการลบดิสก์เสมือนกับข้อมูลที่สำคัญ ให้ย้อนไปงานเมฆสามารถลดความรุนแรง และผลกระทบของความผิดพลาดดังกล่าว โดยอนุญาตให้กลับมาเป็นที่รู้จักดีของรัฐ ในกระดาษนี้เรานำเสนอวิธีการที่ยืดหยุ่นเพื่อการดำเนินการย้อนกลับเปลี่ยนสถานะของระบบบนแพลตฟอร์มเมฆส่วนตัว ในงานของเรา ก่อนหน้านี้เราให้ระบบที่ augments เมฆ API และมีย้อนกลับการใช้แผน AI อย่างไรก็ตาม ระบบก่อนหน้านี้ในที่สุดทนทุกข์ทรมานจากความซับซ้อนโดยธรรมชาติเพื่อชี้แจงไองานวางแผน ในกระดาษนี้เราแบ่งและ parallelize รุ่นวางแผนย้อนกลับตามลักษณะเฉพาะเพื่อย้อนกลับสถานการณ์ ผ่านการประเมินผลการทดลองเราพบว่าวิธีการนี้ดีกว่าวิธีชั่งไร้เดียงสาก่อนหน้านี้และมีประสิทธิภาพหลีกเลี่ยงพฤติกรรมที่ชี้แจง