SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-275718"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-275718" > Maximizing Error In...

Maximizing Error Injection Realism for Chaos Engineering with System Calls

Zhang, Long (författare)
KTH,Teoretisk datalogi, TCS,ASSERT
Morin, Brice (författare)
Baudry, Benoit (författare)
KTH,Programvaruteknik och datorsystem, SCS
visa fler...
Monperrus, Martin (författare)
KTH,Teoretisk datalogi, TCS
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2021
2021
Engelska.
Ingår i: IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. - : Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). - 1545-5971 .- 1941-0018.
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In this paper, we present a novel fault injection framework for system call invocation errors, called Phoebe. Phoebe is unique as follows; First, Phoebe enables developers to have full observability of system call invocations. Second, Phoebe generates error models that are realistic in the sense that they mimic errors that naturally happen in production. Third, Phoebe is able to automatically conduct experiments to systematically assess the reliability of applications with respect to system call invocation errors in production. We evaluate the effectiveness and runtime overhead of Phoebe on two real-world applications in a production environment. The results show that Phoebe successfully generates realistic error models and is able to detect important reliability weaknesses with respect to system call invocation errors. To our knowledge, this novel concept of "realistic error injection", which consists of grounding fault injection on production errors, has never been studied before.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Programvaruteknik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Software Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

fault injection
system call
chaos engineering

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy