Aszinkron rendszerek konfigurálható sztochasztikus analízisét támogató keretrendszer
A kritikus rendszerek – biztonságkritikus, elosztott és felhőalkalmazások – helyességének biztosításához szükséges a funkcionális és nemfunkcionális követelmények matematikai igényességű ellenőrzése. Számos, szolgáltatásbiztonsággal és teljesítményvizsgálattal kapcsolatos tipikus kérdés általában sztochasztikus analízis segítségével válaszolható meg.
A kritikus rendszerek elosztott és aszinkron tulajdonságai az állapottér robbanás jelenségéhez vezetnek. Emiatt méretük és komplexitásuk gyakran megakadályozza a sikeres sztochasztikus analízist, melynek számításigénye nagyban függ a lehetséges viselkedések számától. A modellek komponenseinek jellegzetes időbeli viselkedése a számításigény további jelentős növekedését okozhatja.
A szolgáltatásbiztonsági és teljesítményjellemzők kiszámítása markovi modellek állandósult állapotbeli és tranziens megoldását igényli. Számos eljárás ismert ezen problémák kezelésére, melyek eltérő reprezentációkat és numerikus algoritmusokat alkalmaznak; ám a modellek változatos tulajdonságai miatt nem választható ki olyan eljárás, mely minden esetben hatékony lenne.
A markovi analízishez szükséges a modell lehetséges viselkedéseinek, azaz állapotterének felderítése, illetve tárolása, mely szimbolikus módszerekkel hatékonyan végezhető el. Ezzel szemben a sztochasztikus algoritmusokban használt vektor- és indexműveletek szimbolikus megvalósítása nehézkes. Munkánk célja egy olyan, integrált keretrendszer fejlesztése, mely lehetővé teszi a komplex sztochasztikus rendszerek kezelését a szimbolikus módszerek, hatékony mátrix reprezentációk és numerikus algoritmusok előnyeinek ötvözésével.
Egy teljesen szimbolikus algoritmust javasolunk a sztochasztikus viselkedéseket leíró mátrix-dekompozíciók előállítására a szimbolikus formában adott állapottérből kiindulva. Ez az eljárás lehetővé teszi a temporális logikai kifejezéseken alapuló szimbolikus technikák használatát.
A keretrendszerben megvalósítottuk a konfigurálható sztochasztikus analízist: megközelítésünk lehetővé teszi a különböző mátrix reprezentációk és numerikus algoritmusok kombinált használatát. Az implementált algoritmusokkal állandósult állapotbeli költség- és érzékenység analízis, tranziens költséganalízis és első hiba várható bekövetkezési idő analízis végezhető el sztochasztikus Petri-háló (SPN) markovi költségmodelleken. Az elkészített eszközt integráltuk a PetriDotNet modellező szoftverrel. Módszerünk gyakorlati alkalmazhatóságát szintetikus és ipari modelleken végzett mérésekkel igazoljuk.
szerzők
konzulensek
-
Dr. Telek Miklós
egyetemi tanár, Híradástechnikai Tanszék -
Dr. Molnár Vince
Adjunktus, Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék -
Dr. Vörös András
egyetemi docens, Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék
helyezés
Rubin Informatikai Zrt. I. helyezett