Тип отказа / нарушения

Источники описания

Примеры проявлений

Механизмы обработки и смягчения

Искажения входных данных

Облачные CV-сервисы

Шум, низкое разрешение, пропуски фрагментов

Инъекция ошибок для оценки устойчивости, корректировка пайплайнов обработки данных

Некорректное поведение моделей

Архитектурные паттерны ML-систем

Сдвиг распределения, аномальные выходы

Ограничения на входы и выходы, бизнес-правила, дублирование моделей разной сложности

Инфраструктурные сбои узлов и сети

Cloud-Native и бессерверные-системы

Отказ узлов, сетевые задержки, перегрузка GPU

Репликация сервисов, балансировка, многоуровневые чекпоинты, перестановка моделей, устойчивые коллективные операции

Локальные аппаратные сбои на периферии

Периферийный сервинг FailLite

Перегрев устройств, нестабильное питание, ограничение памяти

Гетерогенная репликация, тёплые и холодные реплики, прогрессивное восстановление

Комплексные сбои в рабочих процессах

Hoplite / ExoFlow

Чередование ложных и реальных отказов в цепочке задач

Точное разделение путей выполнения и восстановления, семантика ровно-одного выполнения

Аномалии в распределённых системах

AI-управляемые механизмы отказоустойчивости

Отклонения в телеметрии, комбинированные сбои

Применение моделей глубокого обучения, включая архитектуру VGG16, для раннего обнаружения отказов и классификации аномалий.