[发明专利]一种基于云平台历史故障数据的故障注入方法

说明书

一种基于云平台历史故障数据的故障注入方法。技术领域：本发明涉及计算机软件测试领域中的一种验证云平台可靠性的故障注入测试方法。本发明能够有效利用已有历史故障数据指导云平台故障注入测试。现代云服务提供商大多都会内部维护一个自己的故障模式库，与此同时开源的故障日志也有很多，但是如何将这些已有的故障数据应用于云平台的可靠性检测是一个问题，解决好该问题能够极大地节约云服务提供商所花费的测试成本。我们提取了云平台故障模式的特征，分析了多故障的组合形式，并利用覆盖表生成方法得到待测组件相应的待注入故障模式序列，并利用故障特征约减待注入故障模式序列，以达到节省测试成本的目的。

技术领域

本发明涉及计算机软件测试领域中的一种验证云平台可靠性的故障注入测试方法。

背景技术

云平台为企业应用及Web服务提供了一种具有革命性意义的新模式，越来越多的互联网企业将自己的产品及服务部署于云平台之上，云平台的可靠性直接影响着这些应用服务的稳定性，然而由于云平台规模庞大、结构复杂，想要做到其软硬件设备设施完全可靠是不现实的。

故障注入测试是验证云平台可靠性的重要手段之一。故障注入测试，即人为地向云平台中注入若干故障，若云平台依然能够正常工作，则可以认为云平台具有较好的容错性，其可靠性较高，若不能正常工作，则该云平台容错能力不足，可靠性欠佳。

故障注入测试中有两个主体：待注入的故障和目标组件。其中，大多数云平台故障模式分析的工作是基于系统日志或故障报告的。Jia Tong等人[1]基于开源云平台日志数据，分析其中由Bug引发的故障特征，提出了一个自动化的方法，能够从日志数据中精确地找出由Bug引发的故障.Peter Garraghan等人[2]通过分析谷歌Cloud trace工具的日志，分别研究了工作量及服务器中故障及修复时间的相关特征。Chen X等人[3]通过分析谷歌云集群工作记录和其中故障的特征，分别提出了工作和任务故障的统计特征，并将它们与关键调度约束、节点操作、人为因素联系起来；此外，关于故障注入测试框架及工具的研究也有很多。例如：由于线下测试有许多故障场景难以被覆盖，故而产生了故障演习：与其等待故障发生，不如演习故障发生的场景[4]。在此基础上，HS Gunawi等人[5]提出了FaaS，一种提供在线演习的新型云服务。在可靠性测试中，随机测试通常是一种行之有效的测试方法，Netflix工程师基于Chaos Engineering[6]提出了 Chaos Monkey，模拟类似猴子随意点击的思路，是一种基于随机思想的云平台故障注入测试。

我们可以发现，目前关于云平台故障模式分析以及云平台故障注入测试工具或框架的研究工作十分丰富，然而却鲜有工作将两者结合起来，即通过分析研究故障模式来指导故障注入测试。本发明主要的工作是通过分析历史宕机事故报告中的故障模式、提出基于历史的故障组合方法，使得历史故障数据能够被充分利用，有效地为故障注入测试做贡献，此外，本发明找出了多故障交互作用对云平台产生影响时的一般组合形式。

发明内容

发明目的

本发明的目的是要提供一种新的云平台可靠性检测方法，通过对历史故障数据的分析，使我们能够充分利用历史数据信息指导云平台故障注入测试。

详细描述

第一步，我们对云平台历史故障数据进行收集和特征分析，建立故障模式数据库，抽取特征信息如下：

1)ID：我们给每个故障模式一个身份编号，用数字来代表该故障模式。

2)Component：该特征用来描述故障模式是在云平台的哪个组件上发生的，可作为后续组合算法中的输入参数之一。由于我们收集的故障模式主要集中在云平台的基础设施层，因此参考云平台的分层结构，该特征的取值主要是云平台基础设施层的硬件设备，如服务器、路由器等。