Självanpassade system måste bestämma vilka anpassningar som ska tillämpas och när. I reaktiva metoder väljs och genomförs anpassningar efter det att något problem i systemet har upptäckts (t.ex. oförutsedda attacker eller fel). I proaktiva tillvägagångssätt används förutsägelser för att förbereda systemet för vissa framtida händelser (t.ex. trafiktoppar under semestern). I båda fallen baseras valet av anpassning på den uppskattade inverkan det kommer att få på systemet. Den nuvarande beslutsprocessen förutsätter att effekterna kommer att bli omedelbara, medan det är vanligt att anpassningar tar tid att få effekt. Att ignorera denna latens är problematiskt eftersom anpassningar kanske inte uppnår sin effekt i tid för en förutsedd händelse. Dessutom kan man helt bortse från lägre effekter men snabbare anpassningar, även om de ökade effekterna med tiden faktiskt är högre. I den här artikeln introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt för att välja anpassningar som tar hänsyn till dessa latenser. För att visa hur detta förbättrar anpassningsbeslut, använder vi en tvådelad strategi: (i) modellkontroll av Stochastic Multiplayer Games (SMGs) gör det möjligt för oss att förstå bästa-och värsta fall scenarier av optimal latency-medveten och icke-latency-medveten anpassning utan behov av att utveckla specifika anpassningsalgoritmer. Eftersom små och medelstora företag inte tillhandahåller någon algoritm för att göra val på runtime föreslår vi en (ii) latency-medveten anpassningsalgoritm för att fatta beslut på runtime. Simuleringar används för att utforska mer detaljerade anpassningsbeteenden och för att kontrollera om algoritmens prestanda ligger inom de gränser som förutses av SMG. Våra resultat visar att latensmedvetenhet förbättrar anpassningsresultaten och även gör det möjligt att utnyttja en större uppsättning anpassningar. Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av delar eller allt detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift under förutsättning att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopior visar detta meddelande på första sidan eller första skärmen av en skärm tillsammans med den fullständiga citering. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar, för att omfördela till listor, eller för att använda någon komponent i detta verk i andra verk krävs förhandsgodkännande och/eller avgift. Tillstånd kan begäras från publikationsavdelningen., ACM, Inc., 2 Penn Plaza, Suite 701, New York, NY 10121-0701 USA, fax +1 ( Javier Cámara, Gabriel A. Moreno, David Garlan, och Bradley Schmerl. Vad är det som händer? Analysera latens-medveten självanpassning med hjälp av stokastiska spel och simuleringar.
Camara m.fl. föreslå en latensmedveten anpassningsstrategi med fokus på intervallet mellan den tidpunkt då en anpassning tillämpas och den tidpunkt då effekterna av anpassningen observeras REF.
Analyzing Latency-Aware Self-Adaptation Using Stochastic Games and Simulations
{'venue': 'TAAS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}