[論文レビュー] Model-Based Monitoring for IoTs Smart Cities Applications

Matteo Orrù, Marco Mobilio+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 19, 2018

Software System Performance and Reliability被引用数 1

ひとこと要約

本論文は、ISO 25011に整合した品質モデルを活用して、高レベルの監視目標を低レベルのKPIにマッピングし、プローブのデプロイを自動化する、モデル駆動型の監視フレームワークを提案する。このアプローチにより、階層的な監視目的の構造化とPaaSベースのCloudHealthインfra構造への統合によって、異種システム間で柔軟かつステークホルダー主導の監視が可能となり、動的ダッシュボード可視化とリアルタイムのシステム健全性評価が実現される。

ABSTRACT

Smart Cities are future urban aggregations, where a multitude of heterogeneous systems and IoT devices interact to provide a safer, more efficient, and greener environment. The vision of smart cities is adapting accordingly to the evolution of software and IoT based services. The current trend is not to have a big comprehensive system, but a plethora of small, well integrated systems that interact one with each other. Monitoring these kinds of systems is challenging for a number of reasons.

研究の動機と目的

• スマートシティにおける複雑で異種のIoTシステムを、多様なステークホルダーの要件に応じて監視する課題に対処すること。
• 高レベルの品質目標を測定可能なソフトウェアメトリクスにマッピングすることで、柔軟で自動化された監視を可能にすること。
• モデル駆動の自動化により、プローブの設定とデプロイの手作業を削減すること。
• 抽象化された階層的品質モデルを通じて、管理者と技術者などの異なるステークホルダーに適した多粒度監視を可能にすること。
• PaaSクラウドインfraに監視を統合し、動的でスケーラブルかつ適応可能なシステム可視性を実現すること。

提案手法

• ISO/IEC TS 25011:2017に基づく階層的品質モデルを用いて、システムの健全性と品質属性を表現する。
• 高レベルの監視目標（例：信頼性、パフォーマンス）を、具体的なKPIおよび低レベルのメトリクス（例：可用性、データレート）にマッピングする。
• CloudHealthインfraが、定義されたモデルとシステムアーキテクチャに基づいて監視プローブのデプロイを自動化する。
• 本システムは、3段階のプロセスをサポートする：設定（目標とメトリクスの選択）、デプロイ（プローブをターゲットに割り当て）、運用（適応的ダッシュボードによるデータ可視化）。
• モデルが抽象化レベルを提供することで、管理者はビジネスレベルの目標、技術者には低レベルの技術的メトリクスにアクセス可能となる。
• PaaS環境と統合することで、IoTおよびマイクロサービスベースのアプリケーションに対するクラウドネイティブでスケーラブルかつプログラマブルな監視を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モデル駆動のアプローチは、異種のIoTベースのスマートシティシステムにおける監視の柔軟性と管理可能性をどのように向上させるか？
• RQ2 高レベルの品質目標を、自動化を支援する形で測定可能な低レベルのKPIに体系的にマッピングする方法は何か？
• RQ3 階層的品質モデルは、抽象化レベルを異なるステークホルダーに応じて提供する多ステークホルダー監視をどのように可能にするか？
• RQ4 PaaS環境内において、監視プローブのデプロイとダッシュボード構成をどのように自動化できるか？
• RQ5 このようなフレームワークは、運用およびビジネス目標の変化に応じて、動的かつ適応的な監視をどの程度サポートできるか？

主な発見

• モデル駆動のアプローチにより、高レベルの目標を品質モデルに定義された具体的なKPIおよびメトリクスにマッピングすることで、監視プローブの自動デプロイが可能となった。
• モデルの階層的構造により、管理者や技術者といった異なるステークホルダーが適切な抽象化レベルで監視データにアクセスできるようになった。
• CloudHealthインfraとの統合により、動的ダッシュボード生成と選択されたKPIおよび監視目標のリアルタイム可視化が実現された。
• 監視ロジックとデプロイルールを品質モデルにエンコードすることで、監視の設定にかかる手作業のオーバーヘッドが削減された。
• モデルをいつでも更新できるため、ステークホルダー要件やシステム動作の変化に応じた監視の適応性が確保された。
• 技術的メトリクスとビジネス目標をスマートシティIoTアプリケーションで整合させる、一貫性がありスケーラブルでモジュラーな監視インfraが実現された。