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DissertationSchmittJulia.pdf - OPUS - Universität Augsburg

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Erstgutachter: Prof. Dr.

Erstgutachter: Prof. Dr. Theo Ungerer Zweitgutachter: Prof. Dr. Bernhard Bauer Tag der mündlichen Prüfung: 11.03.2013

Zusammenfassung Mit fortschreitender Entwicklung neuer Software- und Hardware-Komponenten steigt die Komplexität von Computersystemen. Die Installation und Wartung moderner Systeme ist schwierig und aufwändig. Die Autonomic Computing und Organic Computing Initiativen haben Methoden entwickelt, um diese Komplexität zu beherrschen. Sie bedienen sich dazu Konzepten aus der Natur und identifizierten vier Eigenschaften, die zukünftige Systeme haben sollen. Diese Eigenschaften sind Selbst-Konfiguration, Selbst-Optimierung, Selbst-Heilung und Selbst-Schutz und wurden in der Middleware OCµ umgesetzt. Jede der Selbst-X Eigenschaften wurde ursprünglich isoliert entwickelt. Allerdings bestehen zwischen den Eigenschaften Abhängigkeiten. Wenn beispielsweise die Selbst-Heilung nach einem Fehler das System repariert, die Selbst-Optimierung jedoch eine bessere Konfiguration findet, erhöht sich die Anzahl notwendiger Eingriffe in das System. Zudem sammelte jede Selbst-X Eigenschaft die für sie notwendigen Daten selbst. Um Synergien zwischen den verschiedenen Selbst-X Eigenschaften nutzen zu können und Wechselwirkungen auszuschließen, wurden in dieser Arbeit neue Konzepte der Selbst-Organisation entwickelt und in OCµ implementiert und evaluiert. Dazu wurde die OCµ Architektur weiterentwickelt sowie ein neuer Organic Manager als zentrales Steuerelement entworfen und implementiert. Um alle Selbst-X Eigenschaften gemeinsam umsetzen zu können, wurde ein automatischer Planer in OCµ integriert. Für ihn wurden in dieser Arbeit mehrere Planungsmodelle entwickelt und implementiert. Als Ergänzung dient ein Reflex Manager, der Pläne speichert und dadurch die Reaktionszeit des Systems verringern kann. Er ist fähig Pläne wieder zu verwenden, die ursprünglich für einen anderen, ähnlichen Systemzustand erstellt wurden. Für die Ausführung der Pläne wurde ein Actuator entwickelt und implementiert. Er kann konkurrierende Pläne, die aus der Konkurrenz von Reflex Manager und Planer entstehen, auflösen. Mit Hilfe von Cloud-Computing-Szenarien wurden verschiedene Planungsmodelle evaluiert. Der Planer kann auch bei häufigen Störungen die Selbst-Konfiguration, Selbst-Optimierung und Selbst-Heilung sowie weitere Ziele der Anwender umsetzen. Zudem wird gezeigt, wie verschiedene Parameter sich auf das Verhalten des Reflex Managers auswirken. 3

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