自動化，通常指機器自己會動，平常不太需要人力去管，直到機器出了毛病、可能造成大錯的時候，機器才會停下來。大家用的機器越來越多，依賴度越來越大，像賴以運作的醫療或商業資訊，任何時間都可能需要，負責儲存資料的電腦系統，則更沒有停機維修的空間。電腦硬軟體的製造固然越來越可靠，卻仍趕不上越來越嚴格的要求，電腦系統當機導致損失的事常有所聞，大家最怕的就是資料的毀損。資料管理系統當然知道嚴重性，所以把大部分的力氣都花在資料的偵錯、與錯誤的復原上，使成本大幅度提升，資料真的發生錯誤，復原也複雜而緩慢。但麻省理工學院 MIT 的科學家們，就認為不必如此費事，因為可以讓軟體自行修理彌補資料的錯誤。

   MIT 電腦實驗室的 Martin Rinard 教授與 Brain Demsky 研究員，發展出一種方式，用少量的資源與極快的速度，把錯誤找到、修復，而且不必重新開機。傳統的作法，多是藉掃瞄電腦程式來尋找彌補錯誤，這兩位則是使用一個資料模型，來關連資料內部一致性。目前的系統處理資料上的錯誤，用的方式簡單但笨拙，好像錄音錄影先把資料的異動一一記錄，遇到了狀況，再把錄過的「帶子」倒回去，「重演」一次來修正，所以費時費事。這兩位用的方法，是先把資料實體結構製成一個「抽象模型」 (Abstract Model)，模型是實體的簡化版本，維持資料的精髓、但刪除計算上複雜。資料一旦發生錯誤，模型就立即顯示出來，這與利用核子共振掃瞄顯示出身體上異常的部位，在理念上相同。

   資料發生錯誤的原因很多，從人工輸入的錯誤、到程式計算的錯誤、到設備故障引發的錯誤、到系統運轉異常所導致的錯誤，不一而足。預防錯誤的措施也很多，一些證件的號碼最後一碼是「檢查碼」，就是預防錯誤用的，這個碼是前面號碼經固定公式計算出來的，系統重算一遍的結果與檢查碼不符，不是前面的碼錯了、就是檢查碼錯了。資訊的底層 0 與 1，也有一整套自動偵錯與自動改錯的技術，也是電子通訊的專門領域，資訊在網路傳輸，怎麼知道 0 不會變成 1、1 不會變成 0，系統都會自己偵測、修正，我們不必擔心。我們要擔心的，反而是上層資料的一致性 (Consistency)。

   單項資料的意義不大，僅僅是記錄而已；幾項資料連起來，可能是一個人的履歷，也可能是一筆生意，意義就大了。一個八十歲的老翁接到幼兒入學通知，顧客買東西付過帳過幾天又收到催繳帳單，都是多項資料集在一起產生不合常理、不一致的現象。靜態資料不一致也許僅是輸入錯誤，容易解決；但在動態環境，尤其是多樣裝備靠網路「薄弱連接」 (Weak Connection)，大家既不永遠連在一起、資料的儲存也分散各處，資料的存取更動，難免因時間的不同步無法維持一致。雖然各資料管理系統都有讓資料一致的功能，但各種不同型態的系統，需要不同型態的資料檢驗，資料一致仍是一大問題。

   Rinard 與 Demsky 兩位教授的新方法是制訂兩項規則，規則一是把資料結構轉換成一個簡化的抽象模型，規則二是用這個模型來描述資料一致的屬性，一旦模型顯示出資料的不一致，就啟動一連串的動作，包括把漏掉的資料補回、把缺少的資料製作填入、把出錯的刪除、然後移動整體資料結構、使之一致。這個作法有一個很大的好處：修補資料的同時，系統還可以繼續運轉，不若現在的資料管理系統必須停機才能復原。Rinard 教授解釋說，傳統的資料管理系統都假設資料的一致，遇到不一致的情況，即使再小、再次要，程式也不知道怎麼辦，只好停機讓人處理。新的方法，僅僅把不一致的地方變成一致，就可繼續運轉，無須停機。

   傳統的方式、也就是現在大家用的方式，是靠系統「錄製」資料的動態、遇到狀況「倒帶重播」來復原，所以佔據大部分的系統資源。Rinard 教授的模型方式，不但所用的系統資源遠遠低於傳統，而且更可靠，他說：如果因為軟體的 Bug 導致停機，資料倒回重播幾次都沒有用，仍停在同一地方；新方式避開程式，從資料的完整著手，就可避免這個狀況。MIT 這項研究計畫，不僅是針對資料，目標是擴展到所有的軟體，不論出了什麼狀況，都能自行察覺自行修正，繼續運轉而不必停機。

   不停機軟體的需要，自然是一天比一天迫切，軟體既然是人寫的，難免出錯，如果有系統能偵測、匡正人的錯誤，讓軟體本身自動化運作，是大家多年夢寐以求的夢想。現在，這個夢快實現了，MIT 說 2 到 4 年這個「無錯軟體」就能上市了。

   對這個題目有興趣的讀者，請參閱兩位教授的文章：
Automatic Data Structure Repair for Self-Healing Systems(PDF)