네트워크 설정은 오류가 발생하기 쉬우며, 이는 치명적인 서비스 중단으로 이어질 수 있습니다. 운영자들은 자동 설정 복구 (Automatic Configuration Repair, ACR)를 달성할 수 있는 도구를 강력히 원하고 있습니다. 기존의 ACR 도구들은 의미론 중심 (semantic-driven) 접근 방식을 따릅니다. 즉, 네트워크 의미론을 일련의 SMT 제약 조건 (SMT constraints)으로 모델링하고, 오류의 위치나 수정 사항을 찾기 위해 이를 해결합니다. 네트워크의 복잡한 의미론 때문에 이러한 제약 조건을 구축하고 해결하는 것은 비용이 지나치게 많이 들 수 있으며, 이로 인해 이러한 도구들은 범용성이나 확장성을 갖추기 어렵습니다. 자동 프로그램 복구 (Automatic Program Repair, APR)에서 영감을 얻어, 우리는 또 다른 방향인 구문 중심 (syntax-driven) 접근 방식을 탐구합니다. 이는 프로그램의 의미론을 모델링하지 않고, 동일한 저장소 내의 기존 코드를 "이식 (grafting)"함으로써 프로그램 버그를 복구하려고 시도하는 방식입니다. 이 방향을 따라, 우리는 ACR을 위한 구문 중심 방법론인 Astragalus를 제안합니다. Astragalus는 복구를 검색하기 위해 "위치 파악-수정-검증 (localize-fix-validate)" 파이프라인을 여러 번 반복하여 사용하며, 우리의 프로덕션 네트워크 설정에서 매우 효과적임을 입증했습니다. 구체적으로, 15가지 유형의 오류가 주입된 합성 네트워크의 다양한 규모에서 모든 사고를 복구할 수 있었으며, 실제 네트워크에서는 97.5%의 사고를 평균 7.36초 이내에 복구할 수 있음을 보여주었습니다. 또한 $O(1,000) ext{--} O(10,000)$ 대의 장치를 보유한 실제 프로덕션 네트워크에서 발생한 최근 4건의 네트워크 사고 또는 원치 않는 변경 사항에 대해 6분 이내에 유효한 복구 옵션을 제공했습니다.