[論文レビュー] ActivFORMS: A Model-Based Approach to Engineer Self-Adaptive Systems

Danny Weyns, M. Usman Iftikhar|arXiv (Cornell University)|Aug 29, 2019

Advanced Software Engineering Methodologies参考文献 70被引用数 17

ひとこと要約

ActivFORMS は、形式的検証されたモデルを通じて自己適応システムにおけるフィードバックループの正しい実行時動作を保証するモデルベースのアプローチであり、効率的な適応オプション選択に統計的モデル検証を用い、実行時における適応目標およびモデルの更新をサポートする。不確実な環境において信頼性があり、効率的で動的な自己適応を可能にし、ルーヴェンでの IoT ベースの建物セキュリティ監視システムで検証された。

ABSTRACT

Handling change is an increasingly important challenge for software engineers. Our focus is on changes caused by uncertainties in the operating conditions of a system, such as changes in the availability of resources in a highly dynamic environment. To deal with such uncertainties, an external feedback loop system can be added to the system that collects additional data during operation to resolve the uncertainties and adapt the system to achieve particular quality requirements (i.e., adaptation goals); this approach is commonly referred to as self-adaptation. To ensure that the system complies with the adaptation goals, recent research suggests the use of formal techniques at runtime. Existing approaches have three shortcomings that limit their practical applicability: (i) they ignore correctness of the behavior of the feedback loop, (ii) they apply exhaustive verification at runtime to select adaptation options to realize the adaptation goals, which is very resource demanding, and (iii) they provide limited or no support for changing adaptation goals at runtime. To tackle these shortcomings, we present ActivFORMS (Active FORmal Models for Self-adaptation). ActivFORMS: (i) provides guarantees for the correct behavior of the feedback loop with respect to a set of correctness properties at design time and preserves the guarantees at runtime by directly executing the verified models of the feedback loop, (ii) guides the adaptation of the system by selecting adaptation options that realize the adaptation goals in an efficient manner using statistical model checking at runtime, and (iii) offers basic support for changing adaptation goals and updating verified models of the feedback loop on-the-fly to meet the new goals. To validate ActivFORMS, we present a tool-supported instance of the approach that we apply to an IoT application for building security monitoring deployed in Leuven.

研究の動機と目的

• 既存の自己適応アプローチがフィードバックループの正しさに関する保証がなく、実行時検証コストが高く、実行時における目標変更のサポートが最小限であるという限界を解決すること。
• 設計時における形式的検証と、検証済みモデルの実行時実行を通じて、フィードバックループ動作の正しさを保証すること。
• 適応オプションの選択にための包括的検証の代わりに統計的モデル検証を用いることで、適応の計算コストを低減すること。
• 変更する必要があるシステム要件に応じて、実行時における適応目標および検証済みフィードバックループモデルの動的更新を可能にすること。
• ルーヴェンでの実世界の IoT デプロイメントにおいて、建物セキュリティ監視を対象として、このアプローチを検証すること。

提案手法

• フィードバックループの形式的モデルを設計時に形式的手法を用いて指定および検証し、正しさの性質を保証する。
• 検証済みモデルを直接実行時において実行することで、フィードバックループの動作の正しさを保証する。
• 実行時において統計的モデル検証を適用し、適応目標を満たす適応オプションを効率的に評価および選択する。
• 新しい目的を反映するために、実行時における適応目標の変更および検証済みフィードバックループモデルの段階的更新をサポートする。
• ツール支援の ActivFORMS のインスタンスを実装し、ルーヴェンの IoT ベースの建物セキュリティ監視システム上で評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己適応システムにおけるフィードバックループ動作を、設計時および実行時においてどのように正しく保証できるか？
• RQ2 包括的検証の代わりに統計的モデル検証を用いることで、実行時適応コストを低減しつつ、適応目標の適合性を保証できるか？
• RQ3 正しさを損なわずに、実行時における適応目標およびフィードバックループモデルの動的更新は、どの程度可能か？
• RQ4 ActivFORMS は、実世界の IoT デプロイメントにおいて、効率的で正確な自己適応を実現するためにどの程度有効か？

主な発見

• ActivFORMS は、設計時の形式的検証と検証済みモデルの実行時実行を通じて、フィードバックループ動作の正しさを保証する。
• 統計的モデル検証により、包括的検証に比べて計算オーバーヘッドを顕著に低減した効率的な適応オプション選択が可能になる。
• このアプローチは、実行時における適応目標および検証済みフィードバックループモデルの更新をサポートし、変化する要件に応じた動的適応を可能にする。
• ツール支援の ActivFORMS 実装は、ルーヴェンの IoT ベースの建物セキュリティ監視システムに成功裏に適用され、実用的応用性が示された。