Availability Analysis of Systems with Time-Based Software Rejuvenation

시간 기반 소프트웨어 재활 방식의 가용도 분석

  • Lee, Yutae (Department of Information and Communications Engineering, Dong-eui University) ;
  • Kim, Hyoungseok (Department of Applied Software Engineering, Dong-eui University)
  • Received : 2018.12.24
  • Accepted : 2019.01.11
  • Published : 2019.02.28


Rejuvenating a system periodically during the most idle time of the system reduces unexpected downtime caused by software aging and increases its availability. In general, software rejuvenation can be largely divided into two broad categories: time-based rejuvenation policy and condition-based rejuvenation policy. In time-based rejuvenation policy the software rejuvenation is triggered at scheduled time epochs with fixed time intervals, while in condition-based rejuvenation policy the software rejuvenation is performed when system state is checked to satisfy a specific condition. Conditionbased policy adds extra cost to the system due to system monitoring and aging estimation. This paper presents a stochastic model for analyzing time-based software rejuvenation mechanism, where the rejuvenation is triggered at scheduled time epochs with fixed time intervals, and provides an analytical solution for the steady-state availability, the user-perceived availability, and the corresponding cost.

소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.


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Fig. 1 State transition diagram of a system without rejuvenation

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Fig. 2 Time-based rejuvenation

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Fig. 3 Availability vs. rejuvenation trigger interval

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Fig. 4 Expected cost vs. rejuvenation trigger interval

Table. 1 Parameters used in the model

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Supported by : National Research Foundation of Korea (NRF)


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