Engineering self-adaptive software

Engineering self-adaptive software in unpredictable environments such as pervasive systems, where network's ability, remaining battery power and environmental conditions may vary over the lifetime of the system is a very challenging task. Many current software engineering approaches leverage run-time architectural models to ease the design of the autonomic control loop of these self-adaptive systems. While these approaches perform well in reacting to various evolutions of the runtime environment, implementations based on reactive paradigms have a limited ability to anticipate problems, leading to transient unavailability of the system, useless costly adaptations, or resources waste. In this paper, we follow a proactive self-adaptation approach that aims at overcoming the limitation of reactive approaches. Based on predictive analysis of internal and external context information, our approach regulates new architecture recongurations and deploys them using models at runtime. We have evaluated our approach on a case study where we combined hourly temperature readings provided by National Climatic Data Center (NCDC) with re reports from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and simulated the behavior of multiple systems. The results conrm that our proactive approach outperforms a typical reactive system in scenarios with seasonal behavior.

결과 (한국어) 1:

보급 시스템 같은 예측할 수 없는 환경에서 self-adaptive 소프트웨어 공학, 하는 것은 매우 어려운 작업은 네트워크의 능력, 남아 있는 배터리 전원 및 환경 조건에서 시스템의 수명 주기 동안 달라질 수 있습니다. 많은 현재 소프트웨어 엔지니어링 접근이 self-adaptive 시스템의 자율 제어 루프의 디자인을 쉽게 하기 위해 런타임에 건축 모델을 활용 합니다. 이러한 접근의 다양 한 발전의 런타임 환경에 반응에서 잘 수행, 구현 반응 패러다임에 따라 시스템, 쓸모 없는 비용이 많이 드는 adaptations, 또는 자원 낭비의 임시 비 가동률으로 이어지는 문제를 예측 하는 제한 된 능력이 있다. 이 문서에서 우리는 사후 접근의 한계를 극복을 목표로 하는 능동적인 자기 적응 방식을 따릅니다. 내부 및 외부 컨텍스트 정보의 예측 분석을 바탕으로, 우리의 새로운 아키텍처 정찰 gurations 조절 방법과 그들을 배포 모델을 사용 하 여 런타임 시. 우리는 우리가 결합 시간별 온도 읽기에서 중간 해상도 영상 Spectroradiometer (MODIS) 보고서 다시 여 국가 기후 상 데이터 센터 (NCDC)와 함께 제공 하 고 여러 시스템의 동작을 시뮬레이션 사례 연구에 우리의 접근을 평가 했습니다. 결과 우리의 사전 접근 계절 행동 시나리오에 전형적인 반응 시스템을 능가 하는 rm 사기꾼.

결과 (한국어) 2:

이러한 시스템의 수명 동안 변할 수 배터리 전력 및 환경 조건을 나머지 네트워크의 능력은 매우 어려운 작업이다 퍼베이시브 시스템과 같은 예상치 못한 환경에서 설계 자체 적응 소프트웨어. 현재의 많은 소프트웨어 공학이 자기 ​​적응 시스템의 자율 제어 루프의 디자인을 용이하게하기 위해 활용 런타임 건축 모델에 접근한다. 이러한 방법은 런타임 환경의 다양한 진화에 반응을 잘 수행하는 동안, 반응 패러다임을 기반으로 구현은 시스템의 과도 불가능, 쓸모없는 비용이 많이 드는 적응, 또는 자원의 낭비로 이어지는 문제를 예상 할 수있는 제한된 능력을 가지고있다. 본 논문에서는 반응 접근 방식의 한계를 극복을 목표로 적극적인 자기 적응 방식을 따릅니다. 내부 및 외부 상황 정보의 예측 분석을 바탕으로, 우리의 접근 방식은 새로운 아키텍처 정찰 gurations을 조절하고 런타임에 모델을 사용하여 배포합니다. 우리는 우리가 보통 해상도 이미징 분광 (MODIS)에서 다시 보고서로 국립 기후 자료 센터 (NCDC)에 의해 제공 시간별 온도 측정을 결합 사례 연구에 대한 우리의 접근 방식을 평가하고 여러 시스템의 동작을 시뮬레이션했다. 우리의 능동적 인 접근 방식은 계절 행동 시나리오에서 전형적인 반응 시스템의 성능을 능가 결과 콘 RM.