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Chaos Engineering: Principes avancés

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Dans cours

CS-438: Decentralized systems engineering

A decentralized system is one that works when no single party is in charge or fully trusted. This course teaches decentralized systems principles while guiding students through the engineering of their own decentralized system featuring messaging, file sha ...

Description

Cette séance de cours couvre les principes avancés de Chaos Engineering, en mettant l'accent sur la gestion des risques, la réalisation d'expériences dans la production, l'automatisation, la minimisation du rayon de souffle, et les outils/ressources disponibles. Il se penche sur les tests d'injection de défauts, au-delà de Chaos Monkey & Chaos Kong, et discute de l'importance de l'injection de défauts, des tests d'hypothèses, et de minimiser l'impact des échecs.

Enseignant·e·s (2)

Pierluca Borsò

Enseignement et PhD Cours Decentralized systems engineering CS-438 Un système est décentralisé lorsque son fonctionnement et sa sécurité ne dépendent d'aucune partie. Ce cours enseigne les principes de tels systèmes tout en guidant les étudiants à travers l'ingénierie de leur propre système décentralisé, incluant messagerie, partage de fichiers, blockchain, etc.

Bryan Alexander Ford

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Shailesh Mishra A dirigé les thèses EPFL de Eleftherios Kokoris Kogias, Kirill Nikitin, Cristina Basescu, Enis Ceyhun Alp, Simone Colombo, Pasindu Nivanthaka Tennage, Louis-Henri Manuel Jakob Merino A co-dirigé les thèses EPFL de David Froelicher, Ludovic Barman, Georgia Fragkouli Cours Decentralized systems engineering CS-438 Un système est décentralisé lorsque son fonctionnement et sa sécurité ne dépendent d'aucune partie. Ce cours enseigne les

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Concepts associés (28)

Test statistique

En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.

Fault injection

In computer science, fault injection is a testing technique for understanding how computing systems behave when stressed in unusual ways. This can be achieved using physical- or software-based means, or using a hybrid approach. Widely studied physical fault injections include the application of high voltages, extreme temperatures and electromagnetic pulses on electronic components, such as computer memory and central processing units.

Test (informatique)

vignette|Une programmeuse écrivant du code Java avec JUnit. En informatique, un test désigne une procédure de vérification partielle d'un système. Son objectif principal est d'identifier un nombre maximal de comportements problématiques du logiciel. Il permet ainsi, dès lors que les problèmes identifiés seront corrigés, d'en augmenter la qualité. D'une manière plus générale, le test désigne toutes les activités qui consistent à rechercher des informations quant à la qualité du système afin de permettre la prise de décisions.

Hypothèse nulle

En statistiques et en économétrie, l'hypothèse nulle (symbole international : ) est une hypothèse postulant l'égalité entre des paramètres statistiques (généralement, la moyenne ou la variance) de deux échantillons dont elle fait l’hypothèse qu'ils sont pris sur des populations équivalentes. Elle est toujours testée contre une hypothèse alternative qui postule soit la différence des données (test bilatéral), soit une inégalité (plus petit que ou plus grand que) entre les données (test unilatéral).

Tests système

Les tests système de logiciel ou de matériel réfèrent à un processus de test d'un système intégré afin d'évaluer sa conformité aux exigences spécifiées. Les tests système appartiennent à la classe des tests de type boîte noire, et en tant que tels, ne devraient exiger aucune connaissance de la conception interne du code ou de la logique. En règle générale, les tests système prennent comme entrée tous les composants logiciels « intégrés » (ayant réussi les tests d'intégration) mais aussi le système logiciel lui-même intégré à n'importe quel système matériel compatible.

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Séances de cours associées (64)

Essais: Essais de spécification

Couvre les tests d'hypothèse classiques, les tests de spécification et les erreurs dans les tests d'hypothèse dans les modèles de choix.

Essais de spécification MOOC: Introduction aux modèles de choix discrets

Couvre les tests de spécification dans les modèles de choix, mettant en évidence l'impact des erreurs.

Estimation de la propriété et famille exponentielle

Couvre les statistiques de test, les valeurs seuils et les limites inférieures pour l'estimation des propriétés.

Essais d'hypothèses : aperçu statistique

Fournit un aperçu des tests d'hypothèses, des valeurs p, des tests Wald et des statistiques non paramétriques.

Intervalles de confiance et tests d'hypothèse

Explore les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse et la prise de décision à l'aide de statistiques de test et de valeurs de p.

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