Big Data Open Source: Come Prevedere i Bug con il Modello Weibull-Weibull

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi appassiona molto: come possiamo fidarci dei sistemi software che gestiscono enormi quantità di dati, i cosiddetti big data, specialmente quando sono open source. Viviamo in un’era in cui i big data sono ovunque, dalla sanità all’e-commerce, e la loro corretta gestione è fondamentale. Ma come facciamo a sapere se il software che li elabora è affidabile?

La Sfida dell’Affidabilità nei Big Data Open Source

I sistemi big data open source, come Hadoop, HDFS, Spark e tanti altri, sono incredibilmente potenti ma anche estremamente complessi. Sono composti da tanti “mattoncini” (componenti) che devono lavorare insieme perfettamente. La loro affidabilità è cruciale, perché un piccolo errore può avere grandi conseguenze.

Negli anni, diversi ricercatori hanno provato ad applicare i classici modelli di affidabilità software (SRM) a questi sistemi, spesso considerando il contesto del cloud computing in cui operano. Hanno sviluppato modelli basati su processi stocastici complessi, reti neurali, clustering… insomma, un sacco di approcci interessanti.

Però, analizzando i dati reali provenienti dai sistemi di tracciamento dei bug (issue tracking system) di progetti come YARN e HDFS (componenti fondamentali dell’ecosistema Hadoop), abbiamo notato una cosa un po’ strana, quasi controintuitiva. In molte versioni software, durante le fasi finali di test, il numero di bug scoperti aumentava significativamente invece di diminuire! Un vero e proprio picco tardivo.

Perché un Picco di Bug alla Fine?

Vi chiederete: com’è possibile? Le ragioni possono essere diverse:

• Espansione dei test: All’inizio ci si concentra sulle funzioni principali, poi si passa ai casi limite, alle condizioni anomale, coprendo più terreno.
• Dati di test più ricchi: Man mano che si va avanti, si usano dati più complessi e realistici, che possono scovare problemi nascosti.
• Test di carico e concorrenza: Simulando molti utenti contemporaneamente, emergono colli di bottiglia e problemi legati alle prestazioni sotto stress.
• Test di integrazione: I sistemi big data interagiscono con database, code di messaggi, ecc. I test di integrazione, spesso fatti più tardi, rivelano problemi di compatibilità.
• Miglioramento delle strategie di test: Si introducono nuovi strumenti, automazione… diventando più bravi a trovare i bug!

Questo fenomeno del “picco tardivo” ci ha fatto pensare: forse i modelli tradizionali non catturano appieno questa dinamica specifica dei sistemi big data open source. Serviva qualcosa di più flessibile.

La Nostra Proposta: Il Modello Weibull-Weibull

E qui entra in gioco la nostra idea: utilizzare una distribuzione statistica chiamata Weibull-Weibull (W-W). Proposta nel 2014, questa distribuzione ha una caratteristica fantastica: la sua funzione di densità di probabilità e, soprattutto, la sua funzione di “tasso di rischio” (hazard rate function) possono assumere forme molto diverse. Possono descrivere un tasso di rilevamento bug che diminuisce nel tempo, che aumenta, o persino che ha una forma a “vasca da bagno” (prima diminuisce, poi si stabilizza, poi aumenta).

Questa flessibilità ci è sembrata perfetta per modellare quel comportamento complesso che avevamo osservato, incluso il picco tardivo di bug. Abbiamo quindi costruito un nuovo modello di affidabilità software (che chiameremo PM, Proposed Model) proprio su questa base.

Come Funziona il Nostro Modello (in Breve)

Senza addentrarci troppo nei dettagli matematici, ecco l’idea di base:

1. Consideriamo il rilevamento dei bug come un processo che conta gli eventi nel tempo (un Processo di Poisson Non Omogeneo, NHPP).
2. Assumiamo che, una volta trovato un bug, venga corretto subito e non ne vengano introdotti di nuovi (un’ipotesi comune, anche se sappiamo che la realtà può essere più complessa).
3. La cosa fondamentale: assumiamo che il tasso con cui troviamo i bug segua proprio la distribuzione Weibull-Weibull.

Da queste assunzioni deriva una formula matematica (la nostra Eq. 7 nell’articolo originale) che descrive il numero cumulativo atteso di bug trovati fino a un certo tempo t. Questa formula ha dei parametri (a, b, c, d, e) che dobbiamo “calibrare” usando i dati reali. Per farlo, abbiamo usato un metodo statistico standard: il Metodo dei Minimi Quadrati (LSE), che cerca i valori dei parametri che minimizzano la differenza tra i bug previsti dal modello e quelli effettivamente osservati.

La Prova del Nove: Esperimenti con Dati Reali

Un modello è bello sulla carta, ma funziona davvero? Per scoprirlo, abbiamo fatto sul serio. Abbiamo preso sei set di dati di bug reali, raccolti dai sistemi di tracciamento di Apache per diverse versioni di YARN (0.23.5, 0.23.6, 0.23.7) e HDFS (3.1.1, 3.1.2, 3.1.3). Parliamo di dati che coprono periodi da 18 mesi fino a 54 mesi!

Abbiamo confrontato il nostro modello PM con altri sette modelli di affidabilità software ben noti, sia “classici” (come Goel-Okumoto, S-Shaped) sia più recenti, inclusi alcuni specifici per l’open source o che considerano la correzione imperfetta dei bug (come il modello Zhang-Teng-Pham).

Per il confronto, abbiamo usato diverse metriche standard:

• MSE (Errore Quadratico Medio): Misura quanto si discostano le previsioni dalla realtà (più basso è, meglio è).
• R² (Coefficiente di Determinazione): Indica quanto bene il modello “spiega” i dati (più vicino a 1 è, meglio è).
• TS (T-Statistic related): Un’altra misura di accuratezza (più basso è, meglio è).
• MEOP (Mean Error of Prediction): Errore medio nella previsione (più basso è, meglio è).
• Variance: Varianza delle previsioni (più basso è, meglio è).

Abbiamo anche usato un metodo di ranking (NCDk) per dare un punteggio complessivo alle prestazioni dei modelli su tutti i criteri.

I Risultati: Il Nostro Modello Vince la Sfida!

I risultati sono stati davvero incoraggianti! Sia nell’adattarsi ai dati passati (fitting, usando il 100% dei dati) sia nel prevedere i bug futuri (prediction, usando il 90% dei dati per calibrare e il restante 10% per verificare), il nostro modello PM basato sulla Weibull-Weibull si è dimostrato superiore agli altri nella maggior parte dei casi.

Ad esempio, su alcuni dataset, l’errore quadratico medio (MSE) di modelli popolari come l’Inflection S-shaped (ISS) era fino a 5 volte più grande di quello del nostro PM! Il modello classico Goel-Okumoto (G-O), invece, si è rivelato particolarmente inadatto per questi dati, classificandosi quasi sempre ultimo.

Il nostro PM non solo ha mostrato prestazioni migliori in media, ma si è anche rivelato più stabile. Mentre altri modelli a volte andavano bene su un dataset e male su un altro, il PM si è classificato costantemente al primo o al secondo posto nel ranking complessivo.

Abbiamo anche verificato gli intervalli di confidenza al 95% per i parametri stimati, e i risultati hanno confermato la stabilità e l’affidabilità delle stime del nostro modello. Infine, un’analisi di sensibilità ha mostrato che tutti i parametri del modello (a, b, c, d, e) sono importanti e contribuiscono significativamente alla sua capacità di descrivere il processo di rilevamento dei bug. Il parametro ‘a’ stima il numero totale di bug iniziali, mentre gli altri (b, c, d, e) modellano la dinamica complessa del tasso di rilevamento.

Cosa Significa Tutto Questo?

In pratica, questo modello fornisce agli sviluppatori e ai team di testing uno strumento più accurato per valutare l’affidabilità dei sistemi big data open source durante il ciclo di sviluppo. Capire meglio come emergono i bug, specialmente con quel picco tardivo, e poter prevedere quanti ne rimangono, aiuta a prendere decisioni informate su quando rilasciare il software o dove concentrare gli sforzi di test.

Limiti e Prossimi Passi

Siamo onesti: nessun modello è perfetto. Il nostro attuale PM assume che i bug vengano corretti perfettamente e istantaneamente, e che non ne vengano introdotti di nuovi durante la correzione (il cosiddetto “perfect debugging”). Sappiamo che nel mondo reale, specialmente con software complesso come quello dei big data, la correzione può introdurre nuovi problemi (“imperfect debugging”).

Inoltre, abbiamo testato il modello su dati provenienti da due componenti (YARN e HDFS) della stessa “famiglia” (Apache). Sarebbe interessante validarlo su più dati, magari provenienti da fonti diverse.

Per questo, il nostro prossimo passo sarà proprio quello di sviluppare un modello ancora più sofisticato, che tenga conto del fenomeno dell'”imperfect debugging”, per fornire una valutazione dell’affidabilità ancora più realistica per questi importantissimi sistemi software.

La strada per garantire l’affidabilità dei big data è ancora lunga, ma crediamo che modelli come il nostro, basati sull’osservazione attenta dei fenomeni reali e sull’uso di strumenti statistici flessibili come la distribuzione Weibull-Weibull, possano fare davvero la differenza.

Fonte: Springer