[論文レビュー] Towards An Architecture-Centric Approach to Manage Variability of Cloud Robotics

Zhang, Lei, Huaxi Zhang+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 13, 2017

Robotics and Automated Systems被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、クラウドロボティクスを対象とするドメイン固有のアーキテクチャ記述言語であるCRALAを提案する。CRALAは、仕様、設定、構成の各レベルにおいて、アーキテクチャ中心の設計と変異管理を可能にする。クラウドデプロイメント制約（例：スケジューリング、ネットワーキング）を構造的なモデリング枠組みに統合することで、EcoreおよびSiriusベースのツールを用いて、再利用性および設定可能性が向上したデプロイ可能なロボットシステムアーキテクチャの自動生成を支援する。

ABSTRACT

Cloud robotics is a field of robotics that attempts to invoke Cloud technologies such as Cloud computing, Cloud storage, and other Internet technologies centered around the benefits of converged infrastructure and shared services for robotics. In a few short years, Cloud robotics as a newly emerged field has already received much research and industrial attention. The use of the Cloud for robotics and automation brings some potential benefits largely ameliorating the performance of robotic systems. However, there are also some challenges. First of all, from the viewpoint of architecture, how to model and describe the architectures of Cloud robotic systems? How to manage the variability of Cloud robotic systems? How to maximize the reuse of their architectures? In this paper, we present an architecture approach to easily design and understand Cloud robotic systems and manage their variability.

研究の動機と目的

• 高い変異性を示すクラウドロボティクスシステムにおける体系的なアーキテクチャモデリングの欠如に対処すること。
• 異なるクラウドデプロイメント環境間でロボットシステムアーキテクチャの再利用と設定を可能にすること。
• クラウド固有の非機能的要件（例：スケジューリング、ネットワーキング）をアーキテクチャ記述に正式に統合すること。
• 高レベルのモデルからデプロイ可能なアーキテクチャを自動生成することを支援すること。
• クラウドロボティクスにおけるアーキテクチャ変異を管理するための構造的かつ拡張可能なフレームワークを提供すること。

提案手法

• 変異管理を可能にする3段階のアーキテクチャモデルの設計：仕様（コンポonentロール）、設定（コンポーネント／サービス）、構成（インスタンス）。
• Ecoreを用いてアーキテクチャ要素およびその関係性を表現するCRALAのメタモデルの定義。
• クラウドデプロイメント関心事（例：スケジューリング、ネットワーキング（例：OpenStack Neutron）、物理マシン配置）をアーキテクチャモデルに統合。
• Siriusを用いて、視覚的編集およびモデルから図への自動レンダリングを可能にするグラフィカルモデリングワークベンチの生成。
• EclipseベースのEMFおよびSiriusプラットフォーム上にCRALAツールスイートを実装し、モデル作成および可視化を支援。
• 定義された関係およびデプロイメント制約に基づいて、例としてのアーキテクチャ（例：Arch1）を自動生成。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なるデプロイメント構成にわたる変異を管理するため、クラウドロボティクスシステムを体系的にアーキテクチャ設計することは可能か？
• RQ2 クラウド固有の非機能的特性（例：スケジューリング、ネットワークトポロジー）をアーキテクチャ記述に正式に統合することは可能か？
• RQ3 複数の抽象化レベル（仕様、設定、構成）にわたるアーキテクチャ変異をどのように管理できるか？
• RQ4 ドメイン固有言語（CRALA）が、クラウドロボットシステムアーキテクチャの自動生成およびデプロイメントを可能にするか？
• RQ5 構造的なモデリングアプローチによって、コンポーネントの再利用と設定をどのように支援できるか？

主な発見

• CRALAは、仕様、設定、構成の3つの抽象化レベルにおいて、クラウドロボティクスアーキテクチャを効果的にモデル化し、構造的な変異管理を可能にした。
• VM配置やネットワークトポロジーなどのクラウドデプロイメント制約をアーキテクチャモデルに統合することで、システムの制御性と明確性が向上した。
• EMFおよびSiriusに基づくCRALAツールスイートは、メタモデルからグラフィカルモデルを自動生成でき、視覚的設計および検証を支援した。
• 定義された関係およびデプロイメントルールに基づいて、例としてのアーキテクチャ（例：Arch1）が自動生成され、実現可能性と再利用性が実証された。
• 本アプローチは、アーキテクチャレベル間での水平的変異と、コンポーネント実装による垂直的変異をサポートし、設定可能性を向上させた。
• 実装により、アーキテクチャ記述を直接クラウドデプロイメント要因に関連付けることができ、ロボットシステムデプロイメントの制御性および自動化が向上した。