Erlang의 99.9999999 % (나인 나인) 신뢰성


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Erlang 은 99.9999999 %의 가동 시간 비율로 20 년 넘게 프로덕션 시스템에서 사용 된 것으로보고되었습니다.

나는 다음과 같이 수학을했다.

20*365.25*24*60*60*(1 - 0.999999999) == 0.631 s

이는 20 년 동안 시스템의 다운 타임이 1 초 미만이라는 것을 의미합니다. 나는 이것의 타당성에 도전하지 않고 단지 0.631 초 동안 (의도적으로 또는 우연으로) 시스템을 종료 할 수있는 방법에 대해 궁금합니다. 대형 소프트웨어 시스템에 익숙한 사람이 우리에게 이것을 설명해 줄 수 있습니까? 감사합니다.


처리 장치 (또는 시스템) 클러스터를 통해 서비스의 중단 시간을 계산하는 방법을 아는 사람이 있습니까?


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아마도 단지 하나의 컴퓨터보다 waayyyyyy 더 사용됩니다 - 일부 국가에서는 1.2 아이들의 출산율이 ...
weltraumpirat

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@weltraumpirat 이것은 Erlang의 분산 된 특성으로 인해 많은 컴퓨터에서 사용해야합니다.

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네. 서비스를 실행하는 컴퓨터가 아니라 서비스의 가동 시간입니다.
RCE 2011

답변:


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신뢰성 수치는 (문제가되는 AXD301프로젝트) 의 어떤 부분이 20 년 넘게 종료 된 총 시간을 측정하지 않았습니다 . AXD301시스템이 제공하는 서비스 가 오프라인 상태였던 20 년 동안의 총 시간을 나타냅니다 . 미묘한 차이. Joe Armstrong이 여기에서 말했듯 :

AXD301은 NINE nines 신뢰성을 달성했습니다 (예, 99.9999999 %). 이를 맥락에 넣어 보겠습니다. 5 개의 9가 좋은 것으로 간주됩니다 (연간 5.2 분의 다운 타임). 7 개의 나인은 거의 달성 할 수 없지만 9 개를했습니다.

왜 이런거야? 공유 상태가 없으며 정교한 오류 복구 모델이 있습니다.

좀 더 자세히 살펴보면 Erlang의 원저자 인 Joe가 작성한 PhD 논문 (의 사례 연구 포함 AXD301)에서 다음과 같이 읽습니다.

이 장에서 연구 한 프로젝트 중 하나는 고성능의 고 신뢰성 ATM 스위치 인 Ericsson AXD301 입니다.

따라서 스위치가 포함 된 네트워크가 다운 타임없이 실행되는 한 작성자는 "나인 나인 안정성"에 대해 AXD301말할 수 있습니다. 그렇다고 Erlang이 이러한 높은 신뢰성의 유일한 원인이라는 의미는 아닙니다.

편집 : 사실, "20 년"자체는 잘못된 해석처럼 보입니다. Joe는 같은 기사에서 20 년의 수치를 언급했지만 실제로는 (다른 사람들이 언급했듯이) 훨씬 더 짧은 연구에서 나올 수있는 99.999 신뢰도 수치와 실제로 관련이 없습니다.


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"네. 서비스를 실행하는 컴퓨터가 아니라 서비스의 가동 시간입니다." -RCE 말
Luke Stanley

GT MSCS 1993에서 학교로 돌아온 것 같습니다! 니가 끝냈어.
Mike Polen 2014

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내 답변에서 설명했듯이이 수치는 20 년 동안의 AXD301 작동을 기반으로하지 않았습니다. British Telecom의 단일 평가판에서 8 개월 동안 14 개의 노드를 기반으로했습니다. 이것은 20 년에 걸친 전체 AXD301 라인의 운영 특성을 거의 대표하지 않습니다 (나인 나인이 아니라 여전히 우수하다고 확신합니다).
Edwin Fine

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다른 사람들은 귀하가 요청하는 특정 사례를 다루었지만 귀하의 질문은 오해에 근거한 것 같습니다. 귀하가 질문 한 방식은 시스템이 충돌하거나 유지 보수를 위해 중단 된 후 시스템을 다시 실행하는 수동 프로세스가 있다고 생각하게 만듭니다.

Erlang에는 다운 타임의 원인으로 인간의 작업 시간을 제거하는 몇 가지 기능이 있습니다.

  1. 핫 코드 다시로드 . Erlang 시스템에서는 기존 모듈에 대한 대체 모듈을 쉽게 컴파일하고로드 할 수 있습니다. BEAM 에뮬레이터는 분명히 아무것도 중지하지 않고 자동으로 스왑을 수행합니다. 의심 할 여지없이이 전송이 발생하는 시간은 아주 적지 만 인간 시간에 수동으로 발생하는 것이 아니라 컴퓨터 시간에 자동으로 발생합니다. 이를 통해 본질적 으로 다운 타임없이 업그레이드를 수행 할 수 있습니다 . (교체 모듈에 시스템 충돌을 일으키는 버그가있는 경우 다운 타임이 발생할 수 있지만, 이것이 프로덕션에 배포하기 전에 테스트하는 이유입니다.)

  2. 감독자 . Erlang의 OTP 라이브러리에는 모듈이 충돌 할 때 시스템이 어떻게 반응해야하는지 정의 할 수있는 감독 프레임 워크가 내장되어 있습니다. 여기서 표준 조치는 실패한 모듈을 다시 시작하는 것입니다. 다시 시작된 모듈이 즉시 다시 중단되지 않는다고 가정하면 시스템에 부과되는 총 다운 타임은 밀리 초에 불과할 수 있습니다. 거의 충돌하지 않는 견고한 시스템은 실제로 수년간의 실행 시간 동안 총 다운 타임의 극히 일부만 누적 할 수 있습니다.

  3. 프로세스 . 영구 데이터 저장소를 통하지 않는 한 상태를 공유하지 않는다는 점을 제외하고는 대략 다른 언어의 스레드에 해당합니다. 그 외에는 메시지 전달을 통해 통신이 이루어집니다. Erlang 프로세스는 매우 저렴하기 때문에 (OS 스레드보다 훨씬 저렴) 느슨하게 결합 된 설계를 장려하여 프로세스가 종료되면 시스템의 아주 작은 부분 만 다운 타임을 경험합니다. 일반적으로 감독자는 나머지 시스템에 거의 영향을주지 않고 해당 프로세스 하나를 다시 시작합니다.

  4. 비동기 메시지 전달 . 한 프로세스가 다른 것을 말하고 싶을 때 Erlang 언어의 일류 연산자가 있습니다. 메시지 전송 프로세스는 수신자가 메시지를 처리 ​​할 때까지 기다릴 필요가 없으며 전송 된 데이터의 소유권을 조정할 필요가 없습니다. Erlang의 메시지 전달 시스템의 비동기 기능적 특성은 모든 것을 처리합니다. 이는 시스템의 한 부분에서 다운 타임이 다른 부분에 미칠 수있는 영향을 줄이므로 높은 가동 시간을 유지하는 데 도움이됩니다.

  5. 클러스터링 . 이것은 이전 시점에서 따온 것입니다. Erlang의 메시지 전달 메커니즘은 네트워크의 시스템간에 투명하게 작동하므로 전송 프로세스는 수신자가 별도의 시스템에 있는지 신경 쓰지 않아도됩니다. 이는 전체 시스템 가동 시간에 해를 끼치 지 않고 개별적으로 다운 될 수있는 여러 머신간에 워크로드를 분할하는 쉬운 메커니즘을 제공합니다.


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다운 타임을 계산하는 방법을 기록하는 것도 중요합니다. ATM 스위치 프로세스 자체가 중지되지 않는 한 코드 모듈을 교체하고 실패한 모듈을 다시 시작하는 횟수는 중요하지 않습니다. 유튜브처럼-다운로드는 몇 초 동안 멈출 수 있지만 충분한 버퍼가있는 한 비디오는 여전히 재생됩니다. :)
NPSF3000

Erlang에 대해 작성한 모든 것이 정확합니다. 오해는 전체 AXD301 라인이 나인 즈 가용성을 가지고 있다는 것입니다.
Edwin Fine

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99.9999999 %의 가용성 수치는 자주 인용되지만 근본적으로 잘못된 통계입니다. AXD-301 팀원 중 한 명인 Mats Cronqvist 는 2010 년 샌프란시스코 Erlang Factory 컨퍼런스에서이 정확한 가용성 통계에 대해 논의한 프레젠테이션 (비디오) (제가 참석했습니다)을했습니다. 그에 따르면 British Telecom이 AXD-301을 사용하여 "5 노드 년"의 시험 기간 (2002 년 1 월부터 9 월까지) 동안 주장했다고합니다. 평가판이 끝날 때까지 14 개의 노드가 실시간 트래픽을 전송했습니다.

Cronqvist는 이것이 전체 AXD-301 역사 또는 일반적으로 Erlang을 대표하는 것이 아니며 Joe Armstrong이 계속해서 이것을 인용하여 Erlang의 신뢰성에 대한 과도한 기대를 불러 일으키는 것에 만족하지 않는다고 명시했습니다. 다른 사람들은 파이브 나인이 더 현실적인 수치라고 썼습니다 .

저는 Erlang의 전문적인 사용이 실제로 매우 가용성이 높은 시스템으로 이어질 수 있다고 믿지만 과대 광고를 줄이고 자하는 열렬한 Erlang 지지자이자 개발자라는 것을 명시해야합니다. 물론 나는 Cronqvist의 사실 표현이 정확하다고 생각하며, 달리 믿을 이유가 없습니다.


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이러한 통계에 대한 나의 이해는 생산중인 모든 AXD301 시스템에서 계산된다는 것입니다. AXD301에 심각한 문제가 발생하면 0.631 초 이상 다운 될 것으로 예상 할 수 있습니다. 이 pediod 동안 다른 AXD301이 네트워크 작동을 유지합니다.

그러나 AXD301을 실행하는 모든 시간의 합계를 합산하면 AXD301이 실패한 비율을 계산하면 99.999999 %가됩니다.

그것이 내가이 그림을 이해하는 방법입니다.

이 도움을 바랍니다.

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