TY - THES A1 - Ghahremani, Sona T1 - Incremental self-adaptation of dynamic architectures attaining optimality and scalability T1 - Inkrementelle Selbstanpassung dynamischer Architekturen zum Erreichen von Optimalität und Skalierbarkeit N2 - The landscape of software self-adaptation is shaped in accordance with the need to cost-effectively achieve and maintain (software) quality at runtime and in the face of dynamic operation conditions. Optimization-based solutions perform an exhaustive search in the adaptation space, thus they may provide quality guarantees. However, these solutions render the attainment of optimal adaptation plans time-intensive, thereby hindering scalability. Conversely, deterministic rule-based solutions yield only sub-optimal adaptation decisions, as they are typically bound by design-time assumptions, yet they offer efficient processing and implementation, readability, expressivity of individual rules supporting early verification. Addressing the quality-cost trade-of requires solutions that simultaneously exhibit the scalability and cost-efficiency of rulebased policy formalism and the optimality of optimization-based policy formalism as explicit artifacts for adaptation. Utility functions, i.e., high-level specifications that capture system objectives, support the explicit treatment of quality-cost trade-off. Nevertheless, non-linearities, complex dynamic architectures, black-box models, and runtime uncertainty that makes the prior knowledge obsolete are a few of the sources of uncertainty and subjectivity that render the elicitation of utility non-trivial. This thesis proposes a twofold solution for incremental self-adaptation of dynamic architectures. First, we introduce Venus, a solution that combines in its design a ruleand an optimization-based formalism enabling optimal and scalable adaptation of dynamic architectures. Venus incorporates rule-like constructs and relies on utility theory for decision-making. Using a graph-based representation of the architecture, Venus captures rules as graph patterns that represent architectural fragments, thus enabling runtime extensibility and, in turn, support for dynamic architectures; the architecture is evaluated by assigning utility values to fragments; pattern-based definition of rules and utility enables incremental computation of changes on the utility that result from rule executions, rather than evaluating the complete architecture, which supports scalability. Second, we introduce HypeZon, a hybrid solution for runtime coordination of multiple off-the-shelf adaptation policies, which typically offer only partial satisfaction of the quality and cost requirements. Realized based on meta-self-aware architectures, HypeZon complements Venus by re-using existing policies at runtime for balancing the quality-cost trade-off. The twofold solution of this thesis is integrated in an adaptation engine that leverages state- and event-based principles for incremental execution, therefore, is scalable for large and dynamic software architectures with growing size and complexity. The utility elicitation challenge is resolved by defining a methodology to train utility-change prediction models. The thesis addresses the quality-cost trade-off in adaptation of dynamic software architectures via design-time combination (Venus) and runtime coordination (HypeZon) of rule- and optimization-based policy formalisms, while offering supporting mechanisms for optimal, cost-effective, scalable, and robust adaptation. The solutions are evaluated according to a methodology that is obtained based on our systematic literature review of evaluation in self-healing systems; the applicability and effectiveness of the contributions are demonstrated to go beyond the state-of-the-art in coverage of a wide spectrum of the problem space for software self-adaptation. N2 - Die Landschaft der Software-Selbstanpassungen ist von der Notwendigkeit geprägt, zur Laufzeit und angesichts dynamischer Betriebsbedingungen kosteneffizient (Software-)Qualität zu erreichen und aufrechtzuerhalten. Optimierungsbasierte Lösungen führen eine umfassende Suche im Anpassungsraum durch und können daher Qualitätsgarantien bieten. Allerdings machen diese Lösungen das Erreichen optimaler Anpassungspläne zeitintensiv und behindern dadurch die Skalierbarkeit. Umgekehrt führen deterministische regelbasierte Lösungen nur zu suboptimalen Anpassungsentscheidungen, da sie typischerweise an Annahmen zur Entwurfszeit gebunden sind. Sie bieten jedoch eine effiziente Verarbeitung und Implementierung, Lesbarkeit und Ausdruckskraft einzelner Regeln und unterstützen so eine frühzeitige Überprüfung der Korrektheit. Um den Kompromiss zwischen Qualität und Kosten anzugehen, sind Lösungen erforderlich, die gleichzeitig die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz des regelbasierten Strategieformalismus und die Optimalität des optimierungsbasierten Strategieformalismus als explizite Artefakte für die Anpassung berücksichtigen. Utility-Funktionen, d.h. Spezifikationen auf abstrakter Ebene, die Systemziele erfassen, unterstützen die explizite Behandlung des Qualität-Kosten-Kompromisses. Dennoch sind Nichtlinearitäten, komplexe dynamische Architekturen, Black-Box-Modelle und Laufzeitunsicherheit, die das Vorwissen überflüssig macht, einige der Quellen von Unsicherheit und Subjektivität, die die Utility-Erhöhung nicht trivial machen. Diese Arbeit schlägt eine zweifältige Lösung für die inkrementelle Selbstanpassung dynamischer Architekturen vor. Zunächst stellen wir Venus vor, eine Lösung, die in ihrem Design einen regel- und optimierungsbasierten Formalismus kombiniert und so eine optimale und skalierbare Anpassung dynamischer Architekturen ermöglicht. Venus enthält regelartige Konstrukte und nutzt die Utility-Theorie für die Entscheidungsfindung. Mithilfe einer graphbasierten Darstellung der Architektur erfasst Venus Regeln als Graphmuster, die Architekturfragmente darstellen, und ermöglicht so die Erweiterbarkeit zur Laufzeit und damit die Unterstützung dynamischer Architekturen. Die Architektur wird bewertet, indem den Fragmenten Utility-Werte zugewiesen werden. Die graphbasierte Definition von Regeln und Utility ermöglicht die inkrementelle Berechnung von Änderungen der Utility, die sich aus Regelausführungen ergeben, anstatt die gesamte Architektur zu bewerten, was die Skalierbarkeit verbessert. Des weiteren stellen wir HypeZon vor, eine Hybridlösung zur Laufzeitkoordination mehrerer Standardanpassungsstrategien, die typischerweise nur eine partielle Erfüllung der Qualitäts- und Kostenanforderungen bieten. HypeZon wurde auf der Grundlage der meta-selbstwahrnehmenden Architekturen umgesetzt und ergänzt Venus durch die Wiederverwendung bestehender Strategien zur Laufzeit, um den Kompromiss zwischen Qualität und Kosten auszubalancieren. Die zweifältige Lösung aus dieser Dissertation ist in eine Anpassungs-Engine integriert, die zustands- und ereignisbasierte Prinzipien für die inkrementelle Ausführung nutzt und daher für große und dynamische Softwarearchitekturen mit wachsender Größe und Komplexität skalierbar ist. Die Herausforderung der Erhöhung der Utility wird durch die Definition einer Methodik gelöst, die zum Trainieren von Modellen zur Vorhersage von Utility-Änderungen verwendet wird. Die Dissertation befasst sich mit dem Qualität-Kosten-Kompromiss bei der Anpassung dynamischer Softwarearchitekturen durch Entwurfszeitkombination (Venus) und Laufzeitkoordination (HypeZon) von regel- und optimierungsbasierten Strategieformalismen und bietet gleichzeitig unterstützende Mechanismen für optimale, kosteneffektive, skalierbare und robuste Anpassung. Die Lösungen werden nach einer Methodik bewertet, die auf unserer systematischen Literaturrecherche zur Bewertung von selbstheilenden Systemen basiert. Die Anwendbarkeit und Wirksamkeit der Lösungen geht nachweislich über den Stand der Technik hinaus und deckt ein breites Spektrum des Problembereichs der Software-Selbstanpassung ab. KW - self-healing KW - self-adaptive systems KW - architecture-based software adaptation KW - utility functions KW - prediction models KW - meta self-adaptation KW - model-driven engineering KW - scalable KW - architekturbasierte Softwareanpassung KW - Meta-Selbstanpassung KW - modellgesteuerte Entwicklung KW - Vorhersagemodelle KW - skalierbar KW - selbstanpassende Systeme KW - selbstheilende Systeme KW - Utility-Funktionen Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-624232 ER - TY - JOUR A1 - Sprenger, Heike A1 - Erban, Alexander A1 - Seddig, Sylvia A1 - Rudack, Katharina A1 - Thalhammer, Anja A1 - Le, Mai Q. A1 - Walther, Dirk A1 - Zuther, Ellen A1 - Koehl, Karin I. A1 - Kopka, Joachim A1 - Hincha, Dirk K. T1 - Metabolite and transcript markers for the prediction of potato drought tolerance JF - Plant Biotechnology Journal N2 - Potato (Solanum tuberosum L.) is one of the most important food crops worldwide. Current potato varieties are highly susceptible to drought stress. In view of global climate change, selection of cultivars with improved drought tolerance and high yield potential is of paramount importance. Drought tolerance breeding of potato is currently based on direct selection according to yield and phenotypic traits and requires multiple trials under drought conditions. Marker-assisted selection (MAS) is cheaper, faster and reduces classification errors caused by noncontrolled environmental effects. We analysed 31 potato cultivars grown under optimal and reduced water supply in six independent field trials. Drought tolerance was determined as tuber starch yield. Leaf samples from young plants were screened for preselected transcript and nontargeted metabolite abundance using qRT-PCR and GC-MS profiling, respectively. Transcript marker candidates were selected from a published RNA-Seq data set. A Random Forest machine learning approach extracted metabolite and transcript markers for drought tolerance prediction with low error rates of 6% and 9%, respectively. Moreover, by combining transcript and metabolite markers, the prediction error was reduced to 4.3%. Feature selection from Random Forest models allowed model minimization, yielding a minimal combination of only 20 metabolite and transcript markers that were successfully tested for their reproducibility in 16 independent agronomic field trials. We demonstrate that a minimum combination of transcript and metabolite markers sampled at early cultivation stages predicts potato yield stability under drought largely independent of seasonal and regional agronomic conditions. KW - drought tolerance KW - machine learning KW - metabolite markers KW - potato (Solanum tuberosum) KW - prediction models KW - transcript markers Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.1111/pbi.12840 SN - 1467-7644 SN - 1467-7652 VL - 16 IS - 4 SP - 939 EP - 950 PB - Wiley CY - Hoboken ER - TY - GEN A1 - Sprenger, Heike A1 - Erban, Alexander A1 - Seddig, Sylvia A1 - Rudack, Katharina A1 - Thalhammer, Anja A1 - Le, Mai Q. A1 - Walther, Dirk A1 - Zuther, Ellen A1 - Köhl, Karin I. A1 - Kopka, Joachim A1 - Hincha, Dirk K. T1 - Metabolite and transcript markers for the prediction of potato drought tolerance T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Potato (Solanum tuberosum L.) is one of the most important food crops worldwide. Current potato varieties are highly susceptible to drought stress. In view of global climate change, selection of cultivars with improved drought tolerance and high yield potential is of paramount importance. Drought tolerance breeding of potato is currently based on direct selection according to yield and phenotypic traits and requires multiple trials under drought conditions. Marker‐assisted selection (MAS) is cheaper, faster and reduces classification errors caused by noncontrolled environmental effects. We analysed 31 potato cultivars grown under optimal and reduced water supply in six independent field trials. Drought tolerance was determined as tuber starch yield. Leaf samples from young plants were screened for preselected transcript and nontargeted metabolite abundance using qRT‐PCR and GC‐MS profiling, respectively. Transcript marker candidates were selected from a published RNA‐Seq data set. A Random Forest machine learning approach extracted metabolite and transcript markers for drought tolerance prediction with low error rates of 6% and 9%, respectively. Moreover, by combining transcript and metabolite markers, the prediction error was reduced to 4.3%. Feature selection from Random Forest models allowed model minimization, yielding a minimal combination of only 20 metabolite and transcript markers that were successfully tested for their reproducibility in 16 independent agronomic field trials. We demonstrate that a minimum combination of transcript and metabolite markers sampled at early cultivation stages predicts potato yield stability under drought largely independent of seasonal and regional agronomic conditions. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 673 KW - drought tolerance KW - machine learning KW - metabolite markers KW - potato (Solanum tuberosum) KW - prediction models KW - transcript markers Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-424630 SN - 1866-8372 IS - 673 ER -