有没有高手能帮我翻下啊。要手工翻译不要机器翻

Tracing real requests through the system enables us to
support problem determination in dynamic systems where
using dependency models is not possible. This tracing
also allows us to distinguish between multiple instances of
what would be a single logical component in a dependency
model.
By performing data clustering to analyze the successes
and failures of requests, we attempt to find the combinations
of components that are most highly correlated with the
failures of requests, under the belief that these components
are causing the failures. By analyzing the components that
are used in the failed requests, but are not used in successful
requests, we provide high accuracy with relatively low
number of false positives. This analysis detects individual
faulty components, as well as faults occurring due to interactions
among multiple components. This approach is well
suited for large and dynamic Internet service

追踪真正的请求通过系统使能我们
support在的动力系统的问题确定
using附庸模型不是可能的。 这辨别目标
also允许我们区别在多个事例之间
what是在附庸的一个唯一逻辑组分
model. 执行数据的By成群分析成功 请求的and失败，我们试图发现组合 高度关联与的of组分 请求failures，在信仰之下这些组分 导致失败的are。 通过分析组分那 用于不合格的请求的are，但是没有用于成功的
requests，我们提供高精确度以相对地低 假阳性number。 这分析查出个体
faulty组分，并且缺点发生由于互作用
among倍数组分。 这种方法很好是 大和动态网际网路服务的suited，由于： 客户端请求􀀀活辨别目标允许我们分析两系统的the逻辑和物理行为。 由于
tracing不要求人的干预适应
system变动，对恒定演变的针尖标度
Internet服务。
􀀀数据使成群的技术允许我们迅速总结
the很多收集的踪影和相互关系 与被相信的失败的them。 由于针尖
analysis被自动化，它不要求格外努力 在跑的服务开发商和操作员部分的
on大服务。
The针尖方法做二个关键假定
about被测量的系统。 首先， system’s法线
workload必须行使可利用的组分
different组合。 例如，如果二个组分 在一个将一起使用的，缺点总是were会
not从在其他的一个缺点是可区分的。 其次，
our数据使成群的方法假设，请求 由于活动， fail independently—they不会无法of其他请求。 这些假定通常是合法的
in today’s大和动态网际网路服务。 为请求服务是的tend独立互相，由于 HTTP nature和互联网的高度被复制的本质
service群允许组分被再结合
many方式避免唯一点失败。

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