[論文レビュー] Using Models at Runtime to Address Assurance for Self-Adaptive Systems

Betty H. C. Cheng, Kerstin Eder+11 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2015

Advanced Software Engineering Methodologies被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、実行時における自己適応的ソフトウェアシステムにおける継続的保証を可能にするために、実行時モデル（M@RT）の使用を提案する。実行時における適応が従来の事前デプロイ検証を複雑にする背景を踏まえ、実行中に維持・分析される実行可能モデルを通じて、要件に対するシステム動作の動的検証を可能にし、実行時変更下での正しさを保証するとともに、事前の適応意思決定を可能にする。

ABSTRACT

A self-adaptive software system modifies its behavior at runtime in response to changes within the system or in its execution environment. The fulfillment of the system requirements needs to be guaranteed even in the presence of adverse conditions and adaptations. Thus, a key challenge for self-adaptive software systems is assurance. Traditionally, confidence in the correctness of a system is gained through a variety of activities and processes performed at development time, such as design analysis and testing. In the presence of selfadaptation, however, some of the assurance tasks may need to be performed at runtime. This need calls for the development of techniques that enable continuous assurance throughout the software life cycle. Fundamental to the development of runtime assurance techniques is research into the use of models at runtime (M@RT). This chapter explores the state of the art for usingM@RT to address the assurance of self-adaptive software systems. It defines what information can be captured by M@RT, specifically for the purpose of assurance, and puts this definition into the context of existing work. We then outline key research challenges for assurance at runtime and characterize assurance methods. The chapter concludes with an exploration of selected application areas where M@RT could provide significant benefits beyond existing assurance techniques for adaptive systems.

研究の動機と目的

• 実行時における適応が不確実性を引き起こす自己適応的システムにおいて、システムの正しさと要件の達成を保証する課題に対処すること。
• 実行時動作の変化を考慮できない従来の開発時保証技術の限界を克服すること。
• 実行時におけるモデルベース技術の統合を通じて、ソフトウェアライフサイクル全体にわたる継続的保証を可能にすること。
• 実行時保証におけるモデルの使用に関する主要な研究的課題を特定および特徴付けること。
• 動的条件下での高い信頼性が求められる応用分野において、M@RTの潜在的利点を示すこと。

提案手法

• 実行中にシステムの状態と適応意思決定を反映するように維持・更新される実行可能モデル（M@RT）を活用すること。
• 実行時におけるシステム動作の形式的仕様に対する検証を可能にするために、モデル検査と実行時検証技術を統合すること。
• モデル変換と実行時監視を用いて、システム状態とモデルの意味論を関連付け、乖離を検出すること。
• 要件から導出されるモデルベースの予測と制約を分析することで、適応意思決定を支援すること。
• 形式的意味論とモデル実行環境を用いて、モデルと実際のシステム動作との一貫性を保証すること。
• モデル管理をアプリケーション論理から分離するアーキテクチャパターンを採用することで、モジュラーでスケーラブルな保証を可能にすること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして実行時にモデルを効果的に使用して自己適応的システムにおける保証を支援できるか？
• RQ2 実行時モデルが保証を支援するために捉えることができる情報の種別は何か？ これは開発時モデリングとどのように異なるか？
• RQ3 M@RTを用いた継続的保証を実現するにあたり、どのような主要な研究的課題が存在するか？
• RQ4 既存の保証技術は自己適応的システムの文脈においてどのように不足しているのか？ また、M@RTはこれらの限界をどのように克服できるか？
• RQ5 M@RTは、従来の保証手法に比べて測定可能な利点を示せる応用分野は何か？

主な発見

• 実行時モデルは、動的システム状態、適応意思決定、行動制約を捉えることができ、システム動作のリアルタイム検証を可能にする。
• M@RTは、実行中に形式的分析と実行時検証を可能にすることで、継続的保証を実現する。
• 実行時におけるモデルの統合により、システム障害に至る前に要件違反を事前に検出できる。
• 変化する条件下での正しさの追跡可能で形式的な証拠を提供することにより、システムの信頼性が向上する。
• サイバー物理システムやクラウド環境などの分野への応用において、M@RTが従来の保証手法を上回る適応性と精度を示す可能性がある。
• 本章では、モデルの一貫性、パフォーマンスのオーバーヘッド、ツール支援といった課題が特定され、さらなる研究が求められている。