TY - THES A1 - Becker, Basil T1 - Architectural modelling and verification of open service-oriented systems of systems T1 - Architekturmodellierung und Verifikation von offenen und service-orientierten Systems of Systems N2 - Systems of Systems (SoS) have received a lot of attention recently. In this thesis we will focus on SoS that are built atop the techniques of Service-Oriented Architectures and thus combine the benefits and challenges of both paradigms. For this thesis we will understand SoS as ensembles of single autonomous systems that are integrated to a larger system, the SoS. The interesting fact about these systems is that the previously isolated systems are still maintained, improved and developed on their own. Structural dynamics is an issue in SoS, as at every point in time systems can join and leave the ensemble. This and the fact that the cooperation among the constituent systems is not necessarily observable means that we will consider these systems as open systems. Of course, the system has a clear boundary at each point in time, but this can only be identified by halting the complete SoS. However, halting a system of that size is practically impossible. Often SoS are combinations of software systems and physical systems. Hence a failure in the software system can have a serious physical impact what makes an SoS of this kind easily a safety-critical system. The contribution of this thesis is a modelling approach that extends OMG's SoaML and basically relies on collaborations and roles as an abstraction layer above the components. This will allow us to describe SoS at an architectural level. We will also give a formal semantics for our modelling approach which employs hybrid graph-transformation systems. The modelling approach is accompanied by a modular verification scheme that will be able to cope with the complexity constraints implied by the SoS' structural dynamics and size. Building such autonomous systems as SoS without evolution at the architectural level --- i. e. adding and removing of components and services --- is inadequate. Therefore our approach directly supports the modelling and verification of evolution. N2 - Systems of Systems (SoS) sind ein seit längerem bekanntes Konzept, das jedoch in letzter Zeit vermehrt Aufmerksamkeit erhielt. Das Hauptaugenmerk dieser Arbeit wird auf SoS liegen, die mit Hilfe von Techniken aus Service-Orientierten Architekturen erstellt werden. Somit vereinen die hier betrachteten SoS die Vorteile und Herausforderungen beider Paradigmen. SoS können definiert werden als Zusammenschlüsse einzelner, autonomer Systeme, die zu einem größeren System integriert werden. In diesem Zusammenhang interessant ist, dass die ehemals isolierten Systeme nach wie vor isoliert voneinander weiterentwickelt und gewartet werden. Desweiteren kommt der Strukturdynamik innerhalb des SoS eine beachtliche Bedeutung zu, da jederzeit Systeme dem SoS beitreten und es verlassen können. Zusammen mit der Tatsache, dass die Kooperationen zwischen den konstituierenden Systemen nicht immer beobachtbar sind, führt dies dazu, dass wir diese Systeme als offene Systeme bezeichnen. Wobei das System natürlich jederzeit eine klar definierte Grenze besitzt, diese aber nur durch ein Anhalten des Systems zu bestimmen ist. Dies jedoch ist, von einer praktischen Perspektive aus betrachtet, unmöglich. Häufig stellen SoS eine Kombination aus Softwaresystemen und pyhsikalischen Systemen dar mit der Folge, dass ein Fehler in der Software eine SoS schnell eine immense physikalische Wirkung entwickeln kann. Von daher fallen SoS leicht in die Klasse der sicherheitskritischen Systeme. In dieser Arbeit werden wir einen Modellierungsansatz vorstellen, der die Sprache SoaML der OMG erweitert. Die grundlegenden Konzepte dieses Ansatzes sind die Modellierung mit Kollaborationen und Rollen als Abstraktionsebene über Komponenten. Der vorgestellte Ansatz erlaubt es uns SoS auf einer architekturellen Ebene zu betrachten. Die formale Semantik unseres Modellierungsansatzes ist durch hybride Graphtransformationssysteme gegeben. Abgestimmt auf die Modellierung werden wir ebenfalls ein Verfahren zu Verifikation von SoS vorstellen, welches trotz der inhärenten Komplexität von SoS, diese zu verifizieren. Die Modellierung und Verifikation von Evolution wird von unserem Ansatz direkt unterstützt. KW - Modellierung KW - Verifikation KW - Evolution KW - Systems of Systems KW - Service-orientierte Systeme KW - modelling KW - verification KW - evolution KW - systems of systems KW - service-oriented systems Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-70158 ER - TY - THES A1 - Wätzoldt, Sebastian T1 - Modeling collaborations in adaptive systems of systems T1 - Modellierung von Kollaborationen für adaptive Systeme von Systemen N2 - Recently, due to an increasing demand on functionality and flexibility, beforehand isolated systems have become interconnected to gain powerful adaptive Systems of Systems (SoS) solutions with an overall robust, flexible and emergent behavior. The adaptive SoS comprises a variety of different system types ranging from small embedded to adaptive cyber-physical systems. On the one hand, each system is independent, follows a local strategy and optimizes its behavior to reach its goals. On the other hand, systems must cooperate with each other to enrich the overall functionality to jointly perform on the SoS level reaching global goals, which cannot be satisfied by one system alone. Due to difficulties of local and global behavior optimizations conflicts may arise between systems that have to be solved by the adaptive SoS. This thesis proposes a modeling language that facilitates the description of an adaptive SoS by considering the adaptation capabilities in form of feedback loops as first class entities. Moreover, this thesis adopts the Models@runtime approach to integrate the available knowledge in the systems as runtime models into the modeled adaptation logic. Furthermore, the modeling language focuses on the description of system interactions within the adaptive SoS to reason about individual system functionality and how it emerges via collaborations to an overall joint SoS behavior. Therefore, the modeling language approach enables the specification of local adaptive system behavior, the integration of knowledge in form of runtime models and the joint interactions via collaboration to place the available adaptive behavior in an overall layered, adaptive SoS architecture. Beside the modeling language, this thesis proposes analysis rules to investigate the modeled adaptive SoS, which enables the detection of architectural patterns as well as design flaws and pinpoints to possible system threats. Moreover, a simulation framework is presented, which allows the direct execution of the modeled SoS architecture. Therefore, the analysis rules and the simulation framework can be used to verify the interplay between systems as well as the modeled adaptation effects within the SoS. This thesis realizes the proposed concepts of the modeling language by mapping them to a state of the art standard from the automotive domain and thus, showing their applicability to actual systems. Finally, the modeling language approach is evaluated by remodeling up to date research scenarios from different domains, which demonstrates that the modeling language concepts are powerful enough to cope with a broad range of existing research problems. N2 - Seit einiger Zeit führen ein ansteigender Bedarf nach erweiterter Systemfunktionalität und deren flexible Verwendung zu vernetzten Systemen, die sich zu einem übergeordneten adaptiven System von Systemen (SoS) zusammenschließen. Dieser SoS Zusammenschluss zeigt ein gewünschtes, robustes und flexibles Gesamtverhalten, welches sich aus der Funktionalität der einzelnen Systeme zusammensetzt. Das SoS beinhaltet eine Vielzahl von verschiedenen Systemarten, die sich von eingebetteten bis hin zu Cyber-Physical Systems erstrecken. Einerseits optimiert jedes einzelne System sein Verhalten bezüglich lokaler Ziele. Anderseits müssen die Systeme miteinander interagieren, um neue, zusammengesetzte Funktionalitäten bereitzustellen und damit vorgegebene SoS Ziele zu erreichen, welche durch ein einzelnes System nicht erfüllt werden können. Die Schwierigkeit besteht nun darin, Konflikte zwischen lokalen und globalen Verhaltensstrategien zwischen Systemen innerhalb des SoS zu beseitigen. Diese Doktorarbeit stellt eine Modellierungssprache vor, welche für die Beschreibung von adaptiven SoS geeignet ist. Dabei berücksichtigt die Modellierungssprache die Adaptionslogik des SoS in Form von periodischen Adaptationsschleifen als primäres Sprachkonstrukt. Außerdem übernimmt diese Arbeit den Models@runtime Ansatz, um verfügbares Systemwissen als Laufzeitmodelle in die Adaptationslogik des Systems zu integrieren. Weiterhin liegt der Fokus der Modellierungssprache auf der Beschreibung von Systeminteraktionen innerhalb des SoS. Dies ermöglicht Schlussfolgerungen von individuellem Systemverhalten sowie deren Aggregation zu kollaborativem Verhalten im Kontext von Systeminteraktionen im SoS. Damit unterstützt die entwickelte Modellierungssprache die Beschreibung von lokalem adaptivem Verhalten, die Integration von Wissen über die Modellierung von Laufzeitmodellen und Systeminteraktionen in Form von kollaborativem Verhalten. Alle drei Aspekte werden in die adaptive SoS Architektur integriert. Neben der entwickelten Modellierungssprache führt diese Doktorarbeit Analyseregeln zur Untersuchung des modellierten SoS ein. Diese Regeln ermöglichen die Erkennung von Architekturmustern und möglichen Schwächen im Systementwurf. Zusätzlich wird eine Simulationsumgebung für die Modellierungssprache präsentiert, welche die direkte Ausführung von einer modellierten SoS Architektur erlaubt. Die Analyseregeln und die Simulationsumgebung dienen demnach sowohl der Verifizierung von Systeminteraktionen als auch der spezifizierten Adaptationslogik innerhalb des SoS. Die vorliegende Arbeit implementiert die vorgestellten Konzepte der Modellierungssprache durch deren Abbildung auf einen aktuellen Standard im Automobilbereich und zeigt damit die Anwendbarkeit der Sprache auf gegenwärtige Systeme. Zum Schluss findet eine Evaluierung der Modellierungssprache statt, wobei aktuelle Forschungsszenarien aus unterschiedlichen Bereichen erneut mit der vorgestellten Sprache modelliert werden. Dies zeigt, dass die Modellierungskonzepte geeignet sind, um weite Bereiche existierender Forschungsprobleme zu bewältigen. KW - deurema modeling language KW - adaptive systems KW - systems of systems KW - runtime models KW - feedback loop modeling KW - collaborations KW - Deurema Modellierungssprache KW - Kollaborationen KW - adaptive Systeme KW - Systeme von Systemen KW - Laufzeitmodelle KW - Feedback Loop Modellierung Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-97494 ER -