Modeling and Simulation of Message-Driven Self-Adaptive Systems

Dynamische, sich selbst rekonfigurierende Systeme nutzen Nachrichtenwarteschlangen als gängige Methode zum Erreichen von Entkopplung zwischen Sendern und Empfängern. Das Vorhersagen der Qualität von Systemen zur Entwurfszeit ist wesentlich, da Änderungen in späteren Phasen der Entwicklung sehr viel aufwändiger und teurer sind. Momentan gibt es keine Methode, Nachrichtenwarteschlangen auf architekturellem Level darzustellen und deren Qualitätseinfluss auf Systeme vorherzusagen. Existierende Ansätze modellieren Warteschlangen nicht explizit sondern abstrahieren sie. Warteschlangeneffekte sowie Details der Nachrichten-Infrastruktur wie zum Beispiel Flusskontrolle werden nicht beachtet. Diese Arbeit schlägt ein Meta-Modell vor, das eine solche Repräsentation ermöglicht, und eine Simulations-Schnittstelle zwischen einer Simulation einer komponentenbasierten Architekturbeschreibungssprache und einer Nachrichtenaustausch-Simulation. Das Meta-Modell wurde als Erweiterung des Palladio Komponentenmodells realisiert. Die Schnittstelle wurde implementiert für den Palladio-Simulator SimuLizar und eine von RabbitMQ inspirierte Simulation, die dem AMQP 0.9.1 Protokoll folgt. Dies ermöglicht architekturelle Repräsentation von Nachrichtenaustausch und das Vorhersagen von Qualitätsattributen von nachrichtengetriebenen, selbst-adaptiven Systemen. Die Evaluation anhand einer Fallstudie zeigt die Anwendbarkeit des Ansatzes und seine Vorhersagegenauigkeit für Punkt-zu-Punkt-Kommunikation. Außerdem konnten andere qualitätsbezogene Metriken, wie etwa Nachrichtenwarteschlangenlänge, Ein- und Ausgangsraten von Nachrichtenwarteschlangen, sowie Speicherverbrauch korrekt vorhergesagt werden. Das ermöglicht tiefere Einsichten in die Qualität eines Systems. Wir argumentieren weiterhin, dass der Ansatz in dieser Arbeit selbst-adaptive nachrichtengetriebene Systeme, die sich basierend auf verschiedenen Metriken rekonfigurieren, simulieren kann.