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Rollback Mechanisms for Cloud Management APIs Using AI Planning

机译：使用AI规划的云管理API的回滚机制

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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 to a known, good state. However, in the context of cloud management this is non-trivial, since cloud consumers only have limited visibility and indirect control. In this paper, we present a scalable approach to rollback operations that change the state of a system on proprietary cloud platforms. In our previous work, we provided a system that augments cloud APIs and provides rollback operation using an AI planner. In this paper, we build upon our previous work, but parallelize the rollback plan generation based on characteristics unique to rollback scenario. Furthermore, we introduce a distributed anytime algorithm that gradually improves plan quality over time, until either an optimal plan is found or a timeout is reached. Through experimental evaluation we show that our approach scales better than a na & x00EF;ve approach, and effectively avoids the exponential behavior of AI planning. Further, we explore the trade-offs between the quality of rollback plans and plan generation time.
机译：人类诱导的故障在系统可靠性中发挥着重要作用。在云平台中，系统管理员可能会无意中发出灾难性错误，例如删除具有重要数据的虚拟磁盘。为云操作提供回滚可以通过允许恢复到已知的良好状态来降低这种错误的严重程度和影响。但是，在云管理的背景下，这是非微不足道的，因为云消费者的可见性和间接控制只有有限。在本文中，我们提出了一种可扩展的回滚操作方法，可以改变专有云平台上系统的状态。在我们以前的工作中，我们提供了一个增强云API的系统，并使用AI Planner提供回滚操作。在本文中，我们建立了我们以前的工作，但基于Roldback情景独特的特征并行化回滚计划生成。此外，我们介绍了一个分布式的随时间逐渐提高了计划质量的分布式算法，直到找到最佳计划或达到超时。通过实验评估，我们表明我们的方法比NA＆X00EF更好地缩放; VE方法，有效地避免了AI规划的指数行为。此外，我们探讨了回滚计划质量与计划生成时间之间的权衡。

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