Содержание слайдов

1. 1. Моделируем надёжность по графу зависимостей

   Александр Поломодов × Анатолий Красновский

2. 2. Граф сужает поиск перед chaos

3. 3. Результаты живут в нескольких версиях

4. 4. Ручная модель устаревает раньше системы

5. 5. Телеметрия становится исполняемой моделью

6. 6. Граф видит только обязательный путь

7. 7. Monte Carlo разыгрывает виртуальные аварии

8. 8. Модель и стенд считают один исход

9. 9. DeathStarBench сложен, но контролируем

10. 10. Реплики совпали до четвёртого знака

11. 11. Пять уровней сохраняют общий тренд

12. 12. Ошибка меняет знак вместе с нагрузкой

13. 13. Реплики помогают внутри видимой структуры

14. 14. Модель предполагает бинарный fail-stop

15. 15. Shared fate лежит вне графа вызовов

16. 16. Неопределённость формирует chaos backlog

17. 17. Исследование превращается в платформенный pipeline

18. 18. Пилот начинается с одной операции

19. 19. Перед тем, как внедрять хаос, можно построить модель

    Статья · https://doi.org/10.1145/3786582.3786823

    Код · https://github.com/a-a-k/socialnet-resilience

    Автор · https://t.me/mb3rlab

    Граф отбирает гипотезы. Chaos проверяет реальность.