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Model-Based Runtime Adaptation of Resource Constrained Devices

Saller, Karsten (2015)
Model-Based Runtime Adaptation of Resource Constrained Devices.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

Dynamic Software Product Line (DSPL) engineering represents a promising approach for planning and applying runtime reconfiguration scenarios to self-adaptive software systems. Reconfigurations at runtime allow those systems to continuously adapt themselves to ever changing contextual requirements. With a systematic engineering approach such as DSPLs, a self-adaptive software system becomes more reliable and predictable. However, applying DSPLs in the vital domain of highly context-aware systems, e.g., mobile devices such as smartphones or tablets, is obstructed by the inherently limited resources. Therefore, mobile devices are not capable to handle large, constrained (re-)configuration spaces of complex self-adaptive software systems.

The reconfiguration behavior of a DSPL is specified via so called feature models. However, the derivation of a reconfiguration based on a feature model (i) induces computational costs and (ii) utilizes the available memory. To tackle these drawbacks, I propose a model-based approach for designing DSPLs in a way that allows for a trade-off between pre-computation of reconfiguration scenarios at development time and on-demand evolution at runtime. In this regard, I intend to shift computational complexity from runtime to development time. Therefore, I propose the following three techniques for (1) enriching feature models with context information to reason about potential contextual changes, (2) reducing a DSPL specification w.r.t. the individual characteristics of a mobile device, and (3) specifying a context-aware reconfiguration process on the basis of a scalable transition system incorporating state space abstractions and incremental refinements at runtime.

In addition to these optimization steps executed prior to runtime, I introduce a concept for (4) reducing the operational costs utilized by a reconfiguration at runtime on a long-term basis w.r.t. the DSPL transition system deployed on the device.

To realize this concept, the DSPL transition system is enriched with non-functional properties, e.g., costs of a reconfiguration, and behavioral properties, e.g., the probability of a change within the contextual situation of a device. This provides the possibility to determine reconfigurations with minimum costs w.r.t. estimated long-term changes in the context of a device.

The concepts and techniques contributed in this thesis are illustrated by means of a mobile device case study. Further, implementation strategies are presented and evaluated considering different trade-off metrics to provide detailed insights into benefits and drawbacks.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2015
Autor(en): Saller, Karsten
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Model-Based Runtime Adaptation of Resource Constrained Devices
Sprache: Englisch
Referenten: Schürr, Prof. Dr. Andy ; Schaefer, Prof. Dr. Ina
Publikationsjahr: 13 Januar 2015
Ort: Darmstadt
Verlag: Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt
Datum der mündlichen Prüfung: 12 Dezember 2014
URL / URN: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/4322
Kurzbeschreibung (Abstract):

Dynamic Software Product Line (DSPL) engineering represents a promising approach for planning and applying runtime reconfiguration scenarios to self-adaptive software systems. Reconfigurations at runtime allow those systems to continuously adapt themselves to ever changing contextual requirements. With a systematic engineering approach such as DSPLs, a self-adaptive software system becomes more reliable and predictable. However, applying DSPLs in the vital domain of highly context-aware systems, e.g., mobile devices such as smartphones or tablets, is obstructed by the inherently limited resources. Therefore, mobile devices are not capable to handle large, constrained (re-)configuration spaces of complex self-adaptive software systems.

The reconfiguration behavior of a DSPL is specified via so called feature models. However, the derivation of a reconfiguration based on a feature model (i) induces computational costs and (ii) utilizes the available memory. To tackle these drawbacks, I propose a model-based approach for designing DSPLs in a way that allows for a trade-off between pre-computation of reconfiguration scenarios at development time and on-demand evolution at runtime. In this regard, I intend to shift computational complexity from runtime to development time. Therefore, I propose the following three techniques for (1) enriching feature models with context information to reason about potential contextual changes, (2) reducing a DSPL specification w.r.t. the individual characteristics of a mobile device, and (3) specifying a context-aware reconfiguration process on the basis of a scalable transition system incorporating state space abstractions and incremental refinements at runtime.

In addition to these optimization steps executed prior to runtime, I introduce a concept for (4) reducing the operational costs utilized by a reconfiguration at runtime on a long-term basis w.r.t. the DSPL transition system deployed on the device.

To realize this concept, the DSPL transition system is enriched with non-functional properties, e.g., costs of a reconfiguration, and behavioral properties, e.g., the probability of a change within the contextual situation of a device. This provides the possibility to determine reconfigurations with minimum costs w.r.t. estimated long-term changes in the context of a device.

The concepts and techniques contributed in this thesis are illustrated by means of a mobile device case study. Further, implementation strategies are presented and evaluated considering different trade-off metrics to provide detailed insights into benefits and drawbacks.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Dynamische Software Produktlinien (DSPLs) stellen einen vielversprechenden Ansatz für die Planung und Ausführung von Rekonfigurationen selbst-adaptiver Softwaresystemen dar. Laufzeitrekonfigurationen erlauben es einem System sich kontinuierlich den sich ständig ändernden kontextuellen Anforderungen anzupassen. Jedoch wird die Anwendbarkeit von DSPLs auf eine kontextsensible Domäne, wie die der mobilen Endgeräte (Smartphones, Tablets, etc.), durch eine inhärente Limitierung von Ressourcen eingeschränkt. Daher sind solche mobile Endgeräte nicht in der Lage, mit den (Re-)Konfigurationsräumen komplexer adaptiver Systeme umzugehen.

Das Rekonfigurationsverhalten einer DSPL wird mittels so genannter Feature-Modelle spezifiziert. Die Ableitung einer Rekonfiguration auf der Basis eines Feature-Modells verbraucht jedoch (i) Berechnungsressourcen und (ii) Speicher. Um diese Nachteile in den Griff zu bekommen stelle ich einen modellbasierten Ansatz für die Spezifikation einer DSPL vor, der darauf ausgelegt ist, einen Ausgleich zwischen zur Entwicklungszeit vorberechneten Rekonfigurationsszenarien und bedarfsgetriebenen Rekonfigurationen zur Laufzeit zu bieten. Daher verschiebe ich den Berechnungsaufwand während der Laufzeit eines Endgerätes und zur Entwicklungszeit einer DSPL. Hierfür schlage ich die folgenden Techniken vor: (1) Anreichern von Feature-Modellen mit kontextuellen Informationen, um mögliche Änderungen im Gerätekontext zu erkennen, (2) Reduktion der DSPL-Spezifikation in Bezug auf die individuellen Charakteristiken eines mobilen Endgerätes sowie (3) Erstellung eines kontextsensiblen Rekonfigurationsprozesses auf Basis eines Zustandsraumes, der zur Laufzeit inkrementell verfeinert wird.

Zusätzlich, zu diesen Optimierungsschritten, die zur Entwicklungszeit ausgeführt werden, stelle ich ein Konzept vor, welches angedacht ist, um zur Laufzeit ausgeführt zu werden: (4) Lang-Zeit Reduktion der Ausführungskosten einer Rekonfiguration zur Laufzeit auf Basis eines DSPL-Transitionssystems.

Um dies umzusetzen, wird ein DSPL-Transitionssystem mit nicht-funktionalen Eigenschaften angereichert, wie z.B. Kosten einer Rekonfiguration. Darüber hinaus wird das Kontextverhalten mittels Wahrscheinlichkeiten erfasst, um zu beschreiben, wann ein Kontext betreten bzw. verlassen wird. Hiermit können Rekonfigurationen ausgewählt werden, die, in Bezug auf die zu erwartenden Kontextänderungen, auf eine lange Sicht hin minimale Kosten verursachen. Die in dieser Arbeit erarbeiteten Techniken und Konzepte werden anhand eines Fallbeispiels über mobile Endgeräte vorgestellt. Zusätzlich werden Implementierungsstrategien diskutiert und evaluiert in Bezug auf mögliche Vor- und Nachteile der Ansätze.

Deutsch
Freie Schlagworte: Model Based Development, Adaptive Systems, Software Product Lines, Software Engineering, PhD Thesis, Resource Optimization
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-43224
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik > Echtzeitsysteme
20 Fachbereich Informatik
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet > B: Adaptionsmechanismen > Teilprojekt B1: Monitoring und Analyse
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet > B: Adaptionsmechanismen
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet
Zentrale Einrichtungen
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio)
Hinterlegungsdatum: 18 Jan 2015 20:55
Letzte Änderung: 21 Sep 2016 11:17
PPN:
Referenten: Schürr, Prof. Dr. Andy ; Schaefer, Prof. Dr. Ina
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 12 Dezember 2014
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