An architecture to support control theoretical-based verification of goal-oriented adaptation engines
| Autor: | Caldas, Ricardo Diniz |
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| Přispěvatelé: | Rodrigues, Genaína Nunes |
| Rok vydání: | 2019 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da UnB Universidade de Brasília (UnB) instacron:UNB |
| Popis: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. Sistemas de software de longa vida devem evoluir e ser mantidos para lidar com as necessidades flexíveis das partes interessadas, mudanças no ambiente e o comportamento incerto dos componentes internos. Diversas abordagens na Engenharia de Software propõem aplicações de uso intensivo de software com recursos de autogerenciamento para superar as barreiras ao sucesso de sistemas intrinsecamente dinâmicos e complexos, com nen- huma ou pequena intervenção humana. No entanto, a natureza da adaptação autonômica não é trivial, pois a combinação de todas as condições operacionais possíveis levaria a incalculáveis soluções baseadas em pesquisa para atingir o objetivo do sistema. O pro- cesso de projeto de software orientado a objetivos defende que colocar os objetivos do sistema como prioridade restringe as possibilidades de adaptação e fornece uma estru- tura direta que garante o comportamento confiável do sistema, orientando atividades de desenvolvimento, manutenção e evolução propensas a erros. O presente trabalho propõe uma contribuição para o processo de projeto orientado a objetivos de para sistemas auto- adaptativos, por meio do fornecimento de uma arquitetura para verificação de sistemas auto-adaptativos, que mapeia modelos de objetivos para o código executável do Robot Op- erating System (ROS) executável sob a influência das incertezas. A etapa de verificação é baseada na coleta de dados em tempo de execução e na análise de séries temporais, seguindo métricas da Teoria de Controle. Assim, os engenheiros de sistemas de software auto-adaptativos podem contar com evidências quantitativas para avaliar os mecanismos de adaptação com garantias de confiabilidade. A abordagem foi avaliada pela aplicação do processo de verificação em um mecanismo de adaptação orientado a objetivos, que adapta o comportamento de um sistema médico para melhorar a confiabilidade do sistema. Como resultado, a verificação forneceu informações sobre como melhorar o mecanismo em re- lação às suas configurações para combater o ruído sensores, levando a uma solução mais robusta. Long-lived software systems should evolve and be maintained to cope with flexible stakeholders’ necessities, changing environments and internal component’s uncertain be- havior. A large body-of-knowledge has been proposed for software-intensive applications with self-managing capabilities to overcome the barriers to the success of inherently dy- namic and complex systems with none or tiny human intervention. Nonetheless, auto- nomic adaptation nature is not trivial since the combination of all possible operational conditions would hinder infinite search-based solutions towards reaching the system’s goal. The goal-oriented software design process advocates that embracing the system’s goals as first-class citizens constrains the adaptation possibilities and provides a straightforward framework that guarantees the system’s trustworthy behavior by guiding error-prone de- velopment, maintenance and evolution activities. The present work proposes a contri- bution to goal-oriented design process of self-adaptive systems approaches by means of providing an architecture for verification of self-adaptive systems, which maps contextual goal-models to executable Robot Operating System (ROS) code that runs upon the influ- ence of uncertainties. The verification step is based on runtime data collection and time- series analysis w.r.t control theoretical based properties. Thus, engineers of self-adaptive software systems can rely on quantitative evidences to evaluate adaptation engines with guarantees of trustworthiness. The approach was evaluated by the use of the verification process upon a goal-oriented adaptation engine, which adapts the behavior of a medical system in order to improve the system reliability. As a result, our solution provided in- sights on how to improve the engine configurations for tackling the noise in sensing source of uncertainty, leading into a more robust engine. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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