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As técnicas de injeção de falhas de software têm sido amplamente utilizadas como meio para avaliar a confiabilidade de sistemas na presença de certos tipos de falhas. Apesar da grande diversidade de ferramentas que oferecem a possibilidade de emular a presença de falhas de software, há pouco suporte prático para emular a presença de falhas de soft ware em aplicações Python, que cada vez mais são usados para suportar serviços cloud críticos para negócios. Nesta tese, apresentamos uma ferramenta (de nome Fit4Python) para injetar falhas de software em código Python e, de seguida, usamo-la para analisar a eficácia da bateria de testes do OpenStack contra estas novas, prováveis, falhas de software. Começamos por analisar os tipos de falhas que afetam o Nova Compute, um componente central do OpenStack. Usamos a nossa ferramenta para emular a presença de novas falhas na API Nova Compute de forma a entender como a bateria de testes unitários, funcionais e de integração do OpenStack cobre essas novas, mas prováveis, situações. Os resultados mostram limitações claras na eficácia da bateria de testes dos programadores do Open Stack, com muitos casos de falhas injetadas a passarem sem serem detectadas por todos os três tipos de testes. Para além disto, observamos que que a maioria dos problemas analisados poderia ser detectada com mudanças ou acréscimos triviais aos testes unitários. UID/CEC/00326/2020 European Social Fund - Regional Operational Program Centro 2020 VALU3S - Verification and Validation of Automated Systems’ Safety and Security H2020-EU.2.1.1.7. ECSEL, Grant agreement ID: 876852 COMPETE 2020 (POCI-01-0247-FEDER-045907) |
