Detail výsledku
Efficient Synthesis of Robust Models for Stochastic Systems
Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D., UITS (FIT)
Gerasimou Simos, FIT (FIT)
Kwiatkowska Marta, FIT (FIT)
Paoletti Nicola, FIT (FIT)
We describe a tool-supported method for the efficient synthesis of parametric continuous-time Markov chains (pCTMC) that correspond to robust designs of a system under development. The pCTMCs generated by our RObust DEsign Synthesis (RODES) method are resilient to changes in the systems operational profile, satisfy strict reliability, performance and other quality constraints, and are Pareto-optimal or nearly Pareto-optimal with respect to a set of quality optimisation criteria. By integrating sensitivity analysis at designer-specified tolerance levels and Pareto optimality, RODES produces designs that are potentially slightly suboptimal in return for less sensitivity-an acceptable trade-off in engineering practice. We demonstrate the effectiveness of our method and the efficiency of its GPU-accelerated tool support across multiple application domains by using RODES to design a producer-consumer system, a replicated file system and a workstation cluster system.
Software performance and reliability engineering,
Probabilistic model synthesis,
Multi-objective optimisation,
Robust design
Robustnost je klíčová vlastnost systémů, která dovoluje tolerovat změny v jeho parametrech, operačním profilu či vnějším prostředí. Systémy, které nejsou schopny efektivně tolerovat tyto změny, jsou náchylné na časté selhání a vyžadují pravidelnou údržbu. Publikovaný článek představuje unikátní metodu pro automatický návrh systémů, které jsou robustní (tj. odolné vůči těmto změnám), splňují omezení na korektnost a výkonnost a jsou (téměř) Pareto optimální vzhledem k daným kvalitativním kritériím. Za tímto účelem byla definována relace dominance, která reflektuje robustnost kandidátních řešení a dovoluje tak efektivně hledat řešení poskytující nejlepší kompromis mezi optimalitou a robustností. Tato relace byla integrována do algoritmu pro syntézu parametrických stochastických modelů, které reprezentují robustní návrh vyvíjeného systému. Navržená metoda byla implementovaná v nástroji, který je schopný využít paralelismus moderních grafických karet a tak zásadně vylepšit škálovatelnost. Aplikovatelnost a efektivita nástroje je demonstrována na několika případových studií z různých inženýrských domén.
Citace (včetně self-citací) Google Scholar 12, Scopus 6.
@article{BUT155049,
author="Radu {Calinescu} and Milan {Češka} and Simos {Gerasimou} and Marta {Kwiatkowska} and Nicola {Paoletti}",
title="Efficient Synthesis of Robust Models for Stochastic Systems",
journal="JOURNAL OF SYSTEMS AND SOFTWARE",
year="2018",
volume="2018",
number="143",
pages="140--158",
doi="10.1016/j.jss.2018.05.013",
issn="0164-1212",
url="https://doi.org/10.1016/j.jss.2018.05.013"
}