Automatisierte, minimal-invasive Erkennung und Behebung von Fehlern in komplexen Softwaresystemen

• Applicant: Professor Dr. Artur Andrzejak
• Subject Area: Software Engineering and Programming Languages
• Term: from 2011 to 2014
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 160543796

Der Gegenstand des Vorhabens ist die Verlässlichkeit von Softwaresystemen, die aus vielen Programmen bestehen und meist verteilt eingesetzt sind. Aufgrund der Verbreitung der dienstorientierten Architekturen bilden solche Systeme einen erheblichen Teil der heutigen IT-Infrastrukturen. Fehler in diesen Umgebungen können nicht nur erhebliche wirtschaftliche Schäden verursachen, sie sind auch schwer zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben. Die Ursachen dafür sind - neben der Komplexität - starke Einschränkungen sowie hoher Aufwand bei der Analyse und der Modifikation der Komponenten, die oft aus Black-Box-Programmen bestehen. Dieses Vorhaben zielt deshalb auf Ansätze zur Steigerung der Verlässlichkeit, die minimale Änderungen an solchen Systemen erfordern und möglichst automatisch eingesetzt werden können. Das Erkennen und das Diagnostizieren von Fehlern nutzt und erweitert Methoden, die statistische Modelle von Systemen verwenden. Die Ziele umfassen das automatisierte Erstellen von Gray-Box-Modellen, das Identifizieren von Messdaten mit hoher Relevanz und geringen Kosten, sowie Erweiterungen des Statistischen Debuggings. Die Behebung der Fehler wird mit Hilfe der Zustandserneuerung angegangen. Das Ziel ist die Beseitigung der Nachteile dieser Technik, die ihren breiten Einsatz bei komplexen Systemen verhindern. Insbesondere werden der Verlust der Verfügbarkeit und der Arbeitsdaten bei Neustarts sowie der Mangel an Unterstützung in den Betriebssystemen behandelt.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Person: Professor Dr. Miroslaw Malek