論文の概要: Reducing Large Adaptation Spaces in Self-Adaptive Systems Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01404v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 09:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 04:44:13.443922
• Title: Reducing Large Adaptation Spaces in Self-Adaptive Systems Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた自己適応システムにおける大規模適応空間の削減
• Authors: Federico Quin, Danny Weyns, Omid Gheibi
• Abstract要約: ML2ASR+は、適応空間削減のための機械学習の略である。 インターネット・オブ・シングス・アプリケーションとサービス・ベース・システムという,適応空間のサイズが異なる2つのアプリケーションに対してML2ASR+を評価する。 その結果,ML2ASR+は異なる種類の目標に対応するために適用可能であり,適応空間を減少させることができ,適応目標の実現に無視できない影響で90%以上の適応決定を行うことができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.444983001376874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern software systems often have to cope with uncertain operation conditions, such as changing workloads or fluctuating interference in a wireless network. To ensure that these systems meet their goals these uncertainties have to be mitigated. One approach to realize this is self-adaptation that equips a system with a feedback loop. The feedback loop implements four core functions -- monitor, analyze, plan, and execute -- that share knowledge in the form of runtime models. For systems with a large number of adaptation options, i.e., large adaptation spaces, deciding which option to select for adaptation may be time consuming or even infeasible within the available time window to make an adaptation decision. This is particularly the case when rigorous analysis techniques are used to select adaptation options, such as formal verification at runtime, which is widely adopted. One technique to deal with the analysis of a large number of adaptation options is reducing the adaptation space using machine learning. State of the art has showed the effectiveness of this technique, yet, a systematic solution that is able to handle different types of goals is lacking. In this paper, we present ML2ASR+, short for Machine Learning to Adaptation Space Reduction Plus. Central to ML2ASR+ is a configurable machine learning pipeline that supports effective analysis of large adaptation spaces for threshold, optimization, and setpoint goals. We evaluate ML2ASR+ for two applications with different sizes of adaptation spaces: an Internet-of-Things application and a service-based system. The results demonstrate that ML2ASR+ can be applied to deal with different types of goals and is able to reduce the adaptation space and hence the time to make adaptation decisions with over 90%, with negligible effect on the realization of the adaptation goals.
• Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェアシステムは、ワークロードの変更や無線ネットワークの干渉の変動など、不確定な運用条件に対処しなければならないことが多い。 これらのシステムが目標を達成するためには、不確実性を軽減する必要がある。 これを実現する1つのアプローチは、フィードバックループをシステムに提供する自己適応である。 フィードバックループは、監視、分析、計画、実行の4つのコア機能を実装し、ランタイムモデルの形式で知識を共有する。 多数の適応オプションを持つシステム、すなわち大きな適応空間では、どの適応を選択するかを決めることは、利用可能な時間ウィンドウ内で時間を要するか、あるいは不可能である可能性がある。 これは特に、厳密な分析技術を用いて、実行時の形式検証など、広く採用されている適応オプションを選択する場合である。 多数の適応オプションの分析に対処する1つの手法は、機械学習を用いて適応スペースを減らすことである。 最先端技術は、この手法の有効性を示しているが、異なるタイプの目標を処理できる体系的な解決策が欠如している。 本稿では,ML2ASR+について述べる。 Central to ML2ASR+は、設定可能な機械学習パイプラインで、しきい値、最適化、セットポイント目標のための大きな適応スペースの効率的な分析をサポートする。 我々は、適応空間のサイズが異なる2つのアプリケーションについて、ml2asr+を評価する。 その結果,ML2ASR+は異なる種類の目標に対応するために適用可能であり,適応空間を減少させることができ,適応目標の実現に無視できない影響で90%以上の適応決定を行うことができることがわかった。

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