SiliFuzz: Fuzzing CPUs by proxy

Недавно писал про статью инженеров гугла об аппаратных дефектах микропроцессоров (Cores that don't count) Там констатировалось, что такие дефекты есть, и их не так уж мало – но что с этим делать обсуждалось только гипотетически.

SiliFuzz: Fuzzing CPUs by proxy¹ – продолжение этой темы. Авторы задались целью создать механизм непрерывного тестирования парка серверов на аппаратные ошибки. Поскольку заранее неизвестно, какие именно аппаратные ошибки искать, то авторы решили положиться на фаззинг.

Они генерировали сотни тысяч тестов – полу-случайных наборов инструкций. Эти наборы прогонялись на разных процессорах, чтобы получить "правильный" результат их выполнения – таким образом "набор инструкций" превращался в "тест"², с известным ожидаемым результатом. Дальше с какой-то периодичностью подмножество этих тестов прогоняется на каждом ядре процессора каждой машины из парка серверов. Машины, давшие подозрительные результаты – выводятся на карантин, для дальнейшего разбирательства.

Статья довольно короткая, не буду ее пересказывать. Мне показались интересными 2 вещи: как они генерируют тестовые последовательности инструкций, и что широкое применение таких тестов начинает выглядеть неожиданно вполне реальным и близким.

Тестирование конфигурации: aftermath через 5 лет

Пару лет назад я увлекался темой тестирования конфигурации – проверку конфигурации приложений оффлайн, перед выкладкой на рабочие сервера, с помощью юнит-тестов. Эту идею к нам в проект принес Андрей Сатарин, позже я применил ее более масштабно в другом проекте, и рассказывал об этом опыте на Гейзенбаге 2018.

Я давно уже не касался этой темы, потому что для меня в ней ничего принципиально нового не происходило: написанные тесты продолжали работать, новых тестов мы писали не так уж много, новых проектов, где конфигурацию было бы важно тестировать – не подворачивалось. Но перед уходом в творческий отпуск я почищал хвосты – и рефлексировал над тем, что мы получили в нашем проекте от внедрения тестов конфигурации, через 3-5 лет после их внедрения.

Ironies of automation

В 1983 году когнитивный психолог Лизанна Бэйнбридж опубликовала статью "Ironies of automation"¹, о человеческом факторе в автоматизации. Статья – одна из наиболее цитируемых в области human-machine systems, о ней даже есть отдельная страница на википедии ².

Основная идея статьи: автоматизация какой-либо системы – перевод ее с ручного управления на автопилот – часто не улучшает, а ухудшает надежность системы. Это происходит потому, что автопилот не заменяет человека полностью – нестандартные и аварийные ситуации все равно требуют вмешательства живого оператора. Но в штатном режиме автопилот отбирает у людей-операторов возможность набрать опыт управления системой. В нештатной ситуации автопилот передает ответственность человеку, а человек не готов управлять системой в нештатной ситуации, потому что не наработал "чуйку", опыт управления системой в более штатном режиме. В результате – инцидент, авария, катастрофа.

Потеря опыта распадается на краткосрочный и долгосрочный эффекты: в краткосрочной перспективе при работающем автопилоте операторы хуже ориентируются в текущем состоянии системы, а в долгосрочной перспективе "благодаря" автоматизации деградируют навыки операторов.

Примеры зачастую полезнее объяснений

Я тут осознал, что сильно недооценивал роль примеров (examples) для технической документации. Документация очень сильно выигрывает от хороших примеров. Продуманные примеры могут быстро сориентировать читателя – ввести в курс дела, и облегчить понимание более детального описания. Более того, хорошо подобранные примеры способны сходу предоставить читателю (= пользователю) решение конкретной проблемы, без необходимости вообще вникать в детали. Вообще, кажется, есть много сценариев, где наиболее практичная документация == правильно подобранный набор примеров с краткой аннотацией.

Конечно, не новость, что примеры нужны, важны, и полезны. Но эти полезные примеры нередко оказываются рассеяны среди большого количества текста. При том, что примеры часто гораздо полезнее этого текста, и могли бы заменить бОльшую его часть.

Никто не читает документацию

В комментариях к передыдущему посту я спорил с этим утверждением, но потом порефлексировал над своим собственным опытом, и передумал: нет, и правда, почти никто.

Если аккуратнее: никто не любит читать документацию, никто не любит искать ответы на свои вопросы в документации.

Сколь бы понятную и логичную документацию я не написал – скорее всего, люди сами ее не отыщут и не прочитают. Скорее всего, люди все равно будут стараться задать вопросы мне лично, если я доступен, или сделают по своему разумению, если нет.

Умение понятно писать – один из самых недооцененных инженерных навыков

Мне кажется, что умение понятно писать – ясно излагать мысли, создавать понятные описания и ясные инструкции, формулировать четкие вопросы и давать полезные ответы – один из самых недоразвитых сейчас навыков среди инженеров. Недоразвитых, и недооцененных.

Я сейчас не говорю о техническом писательстве как профессиональном навыке. Я говорю о более поверхностном – но и более универсальном – умении излагать свои мысли письменно, связно и понятно для читателя.

Конечно, есть миллион других навыков, которые не помешали бы инженеру, но я выделяю этот, потому что это low hanging fruit: большинство инженеров уже умеют думать, и уже хорошо разбираются в предмете. Не хватает, по-моему, малого – немного научиться думать о читателе.

What makes a rule complex (for brain): mechanical sympathy applied to humans

Интересная статья 2020 года: "What makes a rule complex?". Что делает правило (алгоритм) сложным для выполнения человеческим мозгом?¹

Мы часто оцениваем стоимость выполнения алгоритма: на какой-то абстрактной машине, или на реальном железе (конечном автомате, машине Тьюринга, Intel Core i7…). А что насчет человеческого мозга? Если смотреть на мозг как вычислительную машину, и скармливать ему разные "программы" – описания алгоритмов на человеческом языке – то насколько "дорого" для мозга будет выполнить действия соответственно описанию? Как цена выполнения алгоритма мозгом будет зависеть от устройства алгоритма?

Это важно для многих задач: огромное количество вещей на планете все еще делается живыми людьми, а не роботами, и эти люди часто должны действовать по некоторым правилам, процедурам – т.е. алгоритмам. Если знать, насколько сложно для человеческого мозга реализовывать разные алгоритмы, то можно подбирать такие протоколы, которые людям будет выполнять проще.

Cores that don't count: "тихие" производственные дефекты процессоров

TL;DR: Инженеры гугла утверждают, что примерно 0.1% современных процессоров содержат дефекты, ускользнувшие от техконтроля производителя, из-за чего некоторые инструкции на таких процессорах втихую дают неправильный результат. Вероятно, доля таких производственных дефектов будет расти. Вероятно, пора отвыкать думать о процессоре как об идеальном вычислителе, и искать способы создавать такие программные системы, которые обнаруживают и компенсируют ошибки CPU.

В твиттере проскочил очень интересный доклад Питера Хошчилда (Peter H. Hochschild) из гугл на конференции HotOS 2021¹

Питер со своей командой обнаружили, что в современных процессорах существует заметное количество скрытых дефектов ("mercurial errors"), которые более-менее регулярно приводят к неверным результатам вычислений. Вероятно, это дефекты производства, которые просочились сквозь техконтроль производителя.

Когда имеет смысл передавать IO в отдельный поток?

Допустим, у нас есть простая система, которая принимает запросы из сети, как-то их обрабатывает ("бизнес-логика"), и отправляет результат назад, в сеть. Мы заинтересованы в быстром отклике (=latency), а отправка – это IO, так что возникает идея ее снести в отдельный поток.

Но тогда придется передавать данные из основного потока в поток отправки – а межпоточная коммуникация это какие-то накладные расходы (копирование, инструкции синхронизации, т.п.)

Стоит ли вообще игра свеч, и если стоит – то когда?

Рабочие заметки в помощь мозгу

Давно уже хотел написать об этом, но только сейчас дошли руки:

Комрады! Пишите рабочие заметки – о чем вы думаете, над чем работаете – особенно если думаете о чем-то достаточно сложном. Это очень, очень, очень помогает думать! (И не только думать)

Вот уже несколько лет я практически все рабочие и личные задачи обсуждаю с большим файлом notes.txt (notes.org). Этот файл решает сразу несколько задач:

• помогает упорядочить мысли, и убедиться, что обдумал все важное (очень полезно, когда взвешиваешь ветвящиеся-переплетающиеся варианты решений – то есть каждый второй рабочий день)
• помогает удерживать фокус, и быстро восстанавливать контекст после переключения (если вам это не важно, то вы счастливчик)
• результаты обдумывания сохраняются, и к ним можно вернуться позже (в том числе, сильно позже)
• хорошее подспорье для подготовки публикаций