[論文レビュー] AIOCJ: A Choreographic Framework for Safe Adaptive Distributed Applications

Mila Dalla Preda, Saverio Giallorenzo+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 3, 2014

Advanced Software Engineering Methodologies参考文献 16被引用数 17

ひとこと要約

AIOCJ は、ドメイン固有言語（AIOC）と動的適応ルールを備えたミドルウェアを用いて、分散アプリケーションの安全でデッドロックのないランタイム適応を可能にする choreographic フレームワークである。形式的意味論により正しさを構築段階で保証し、予期しない状態に対してもランタイムでの適応ルール挿入を可能にし、実験的評価により一般的なパターンにおいて実用的な性能を示している。

ABSTRACT

We present AIOCJ, a framework for programming distributed adaptive applications. Applications are programmed using AIOC, a choreographic language suited for expressing patterns of interaction from a global point of view. AIOC allows the programmer to specify which parts of the application can be adapted. Adaptation takes place at runtime by means of rules, which can change during the execution to tackle possibly unforeseen adaptation needs. AIOCJ relies on a solid theory that ensures applications to be deadlock-free by construction also after adaptation. We describe the architecture of AIOCJ, the design of the AIOC language, and an empirical validation of the framework.

研究の動機と目的

• ランタイムで適応が必要となるが、事前に予測できない状況が生じる分散アプリケーションにおいて、デッドロックのない適応を保証する課題に対処すること。
• ランタイムでの変更後も適応動作の正しさを保証する形式的フレームワークを提供すること。
• 事前にすべての可能な適応シナリオを把握していない状況でも、動的かつルールベースの分散システムの適応を可能にすること。
• システム全体の視点から相互作用パターンを表現する choreographic プログラミングモデルに適応を統合すること。
• Jolie にコンパイル可能なプロトタイプフレームワークを実装し、実時間での適応をサポートする性能オーバーヘッド分析を実施すること。

提案手法

• フレームワークは、AIOC と呼ばれる、分散アプリケーションをグローバルな視点から定義する choreographic 言語を用い、適応可能なコード領域を示すスコープを備える。
• 適応は、環境の性質とスコープ識別子に基づいて条件付きで適用されるルールによって駆動され、ランタイムでのコード置換を可能にする。
• 適応ミドルウェアには、適応ルールの保存と適用を仲介する適応マネージャーと分散適応サーバーが含まれ、マネージャーは登録順に最初に適用可能なルールを選択する。
• AIOC プログラムは Jolie コードにコンパイルされ、Jolie のサービス指向および同期通信プリミティブを活用して分散実行が行われる。
• 形式的意味論により、構築段階でデッドロックのないことを保証し、動的適応後もその保証が維持される。
• 性能評価では、コアプリミティブ（例：スコープ、条件分岐、ループ）のコストを複数回の実行で測定し、通信オーバーヘッドが主なボトルネックであることが特定された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 設計時には未知のルールを含むランタイム適応が行われる場合でも、choreographic フレームワークは分散アプリケーションにおけるデッドロックのない動作を保証できるか？
• RQ2 予期しない環境的変化に応じて、実行中に適応ルールを動的にインジェクションし適用する方法は何か？
• RQ3 choreographic モデルにおいて、動的適応をサポートする際の性能オーバーヘッドは何か、特にスコープや条件分岐といった一般的な制御構造においては？
• RQ4 choreography の形式的意味論を、分散システムの適応的かつルールベースのランタイム進化をサポートするようにどの程度拡張できるか？
• RQ5 Chor や JoRBA のような既存の適応可能または非適応可能な choreographic システムと比較して、本フレームワークの表現力と正しさの保証はどの程度優れているか？

主な発見

• AIOCJ フレームワークは、アプリケーション設計時に未知であった適応ルールをランタイムに挿入しても、構築段階でデッドロックのない動作を保証している。
• 実験的評価により、スコープ、条件分岐、ループの性能コストは測定可能ではあるが、許容範囲内であることが示された。サンプルコードの5回実行における平均実行時間を報告した。
• フレームワークは、スコープ実行における冗長な通信を性能ボトルネックとして特定し、静的解析による最適化の機会を示唆している。
• パイプパターンのような特定のシナリオでは Chor よりも優れた性能を示したが、協調制御に起因する通信オーバーヘッドのため、フォーク・ジョインパターンではやや非効率であった。
• AOP や COP のクロスカuttingな関心事項を、ポイントカットを空のスコープとしてモデル化し、環境条件に基づいてトリガーされるアドバイスを適応ルールとして表現することで、フレームワークがサポートしている。
• プロトタイプ実装により、AIOC を Jolie にコンパイルし、動的ルールインジェクションを伴う分散的で適応可能なアプリケーションを実行可能であることが示された。