[論文レビュー] The Handbook of Engineering Self-Aware and Self-Expressive Systems

Tao Chen, Funmilade Faniyi+5 more|arXiv (Cornell University)|Sep 5, 2014

Advanced Software Engineering Methodologies参考文献 15被引用数 34

ひとこと要約

このハンドブックは、自己認識および自己表現型システムを設計するためのパターン駆動型の手法とアーキテクチャプリミティブを提示しており、目的共有や時間的知識認識といった再利用可能なパターンを通じて、分散型で適応的な行動を実現することに焦点を当てている。スマートカメラネットワークのような動的環境において、能動的で社会的・経済的政策がカメラの故障や再構成時にも高い効用を維持する。静的アプローチに比べて優れた性能を示している。

ABSTRACT

When faced with the task of designing and implementing a new self-aware and self-expressive computing system, researchers and practitioners need a set of guidelines on how to use the concepts and foundations developed in the Engineering Proprioception in Computing Systems (EPiCS) project. This report provides such guidelines on how to design self-aware and self-expressive computing systems in a principled way. We have documented different categories of self-awareness and self-expression level using architectural patterns. We have also documented common architectural primitives, their possible candidate techniques and attributes for architecting self-aware and self-expressive systems. Drawing on the knowledge obtained from the previous investigations, we proposed a pattern driven methodology for engineering self-aware and self-expressive systems to assist in utilising the patterns and primitives during design. The methodology contains detailed guidance to make decisions with respect to the possible design alternatives, providing a systematic way to build self-aware and self-expressive systems. Then, we qualitatively and quantitatively evaluated the methodology using two case studies. The results reveal that our pattern driven methodology covers the main aspects of engineering self-aware and self-expressive systems, and that the resulted systems perform significantly better than the non-self-aware systems.

研究の動機と目的

• 再利用可能なアーキテクチャパターンを用いて、自己認識および自己表現型システムを体系的に設計するための手法を開発すること。
• 特定のアプリケーション分野に限定されない汎用的で再利用可能なパターンの欠如に取り組むこと。
• 分散型で能力ベースのアーキテクチャ設計を通じて、環境変化に自律的に適応できるシステムを実現すること。
• 解析的およびシミュレーションモデルを用いた非機能的要件の評価フレームワークを提供すること。

提案手法

• コンポONENTではなく能力（例：刺激認識、行動、インタラクション）に基づくパターン表記を提案し、柔軟な実装を可能にしている。
• 8つのコアアーキテクチャパターンを導入：基本、情報共有、協調的意思決定、時間的知識共有、時間的知識認識、目的共有、時間的目的認識、メタ自己認識。
• 6段階の手法を採用：要件収集、候補アーキテクチャの提示、パターン選定、パターン適合、プリミティブ選定、シナリオ作成、多基準スコアリング。
• 非機能的属性（効用、適応性、応答時間など）に対する代替案の評価に、シミュレーションモデルを用いている。
• 動的カメラネットワークにおける能動的適応に、社会的・経済的政策（STEPおよびSMOOTH）を適用している。
• クラウドの自動スケーリングおよびランタイム変更を伴うスマートカメラネットワークの2つの事例研究を通じて、手法の妥当性を検証している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己認識および自己表現型システムを、再利用可能なアーキテクチャパターンを用いて体系的かつ効果的に設計する方法は何か？
• RQ2 自己認識および自己表現を支えるのに最適なアーキテクチャプリミティブ（能力、行動、インタラクション、トポロジー）は何か？
• RQ3 目的共有や時間的知識認識といった異なるパターンが、分散型で適応的な行動をどのように実現するか？
• RQ4 カメラの故障や再配置といったランタイム変更時、能動的で社会的・経済的政策がシステムの効用をどの程度維持できるか？
• RQ5 解析的およびシミュレーションモデルを用いて、非機能的要件をどのように評価・最適化できるか？

主な発見

• 実験3では、SMOOTHおよびSTEP政策がカメラ再配置後も高いネットワーク効用を維持したが、静的アプローチは著しい性能低下を示した。
• 実験4では、ランタイム中に新たなカメラを追加したところ、能動的アプローチでは効用が向上したが、被覆領域の重複のため、その向上は限定的だった。
• カメラ障害時（実験5）には、受動的で静的アプローチは効用を失ったが、SMOOTHやSTEPといった社会的・経済的政策は、ビジョングラフを再学習し、追跡を継続するのに成功した。
• 提示された手法により、シナリオベースのシミュレーションとスコアリングを通じて、アーキテクチャプリミティブおよび代替案の有効な選定が可能になった。
• パターン駆動型アプローチにより、動的環境変化下でもスマートカメラネットワークにおける分散型で適応的な行動が成功裏に実現された。
• 時間的および目的認識パターンの活用により、不確実で変化し続ける環境下でも、システムのレジリエンスと応答性が向上した。