A component-based approach is a promising technology to support dynamism in adaptive software. In this approach, many developers independently produce various components in their domains. During runtime, the components are dynamically integrated to handle dynamic situations and unexpected user requirements. Therefore, there are potential problems when heterogeneous components are integrated to support a user task. The adaptive software may face software failures caused by the nature of the adaptive software. The causes of the failure (called faults) are: limited resources (computational limitations, memory shortage), component interoperation mismatch, and internal errors of components. The message-sniffing-based monitoring fault detection is a popular method used to monitor black-box components and handle these types of faults during runtime in adaptive software. However, these methods have some performance problems of the target system because the fault detection process is continuously processing with the target system and consuming resources of the target system. There are three types of causes of the performance degradation: frequent monitoring, monitoring data transmission, and fault analysis overhead. This performance degradation has a serious effect on the timing of the target system, and may result in a software behavior that a correct service may deviate. In this paper, an interaction-pattern-based approach is proposed to prevent performance degradation of fault detection in adaptive software. The interaction-pattern-based approach can alleviate the performance degradation problem in detecting faults by monitoring/inspecting not all messages but the most important messages among message exchanges. To formalize message exchanges in fault detecting aspects, commonly observed message exchanges are analyzed and identified as interaction patterns. In addition, important messages to monitor/inspect are identified in the interaction patterns for the selective monitoring/inspecting. Furthermore, automatic interaction pattern identification is provided to reduce developer's burden in identifying interaction patterns during design time. This approach is applied to a scenario in a silver-care robot to prove the effectiveness of the approach by conducting performance simulations in detecting faults. This approach is applicable to performance critical systems such as aircraft software and spaceship software where performance degradation may result in a serious problem.
적응형 소프트웨어는 실행시간에 소프트웨어의 기능을 재조합 하여 예측하지 못한 환경이나 예측하지 못한 사용자의 요구사항 변화에 대응할 수 있는 시스템을 말한다. 적응형 소프트웨어에서 기능 재구성의 단위는 컴포넌트이며, 컴포넌트는 다양한 도메인의 전문가들에 의해 독립적으로 만들어진다. 이러한 적응형 소프트웨어는 실행시간에 기능을 재구성하는 과정에서 컴포넌트 내부 문제, 컴포넌트 동작자원 부족, 컴포넌트 상호 작용 문제 등의 소프트웨어 결함이 발생될 수 있다.
메시지 스니핑 기반의 결함 검출 방법은 컴포넌트의 내부를 검사하지 않고, 외부에서 메시지 교환을 모니터링 하는 방법으로써, 블랙박스(black-box) 컴포넌트의 결함을 실행시간에 검출하는데 가장 적합한 방법이다. 하지만 메시지 스니핑 기반의 결함 검출 방법은 지속적으로 시스템의 자원을 소모하기 때문에 시스템 전체의 성능저하문제를 야기시킨다. 성능저하문제의 원인으로는 빈번한 모니터링, 모니터링 데이터 전송시간, 모니터링 데이터 분석시간 등이 있다. 이러한 성능저하 문제는 대상시스템의 동작 시점을 늦출 뿐 아니라, 대상시스템이 사용자에게 전달하는 서비스의 실패를 야기시킬 수 있다.
본 연구에서는 실행시간 결함검출 시 시스템의 성능저하 문제를 해결하기 위해, 상호작용 패턴기반의 결함검출 방법을 제안한다. 상호작용 패턴기반의 결함검출 방법은 결함검출 시 모든 메시지를 모니터링 하는 것이 아니라, 중요한 메시지만 선택적으로 모니터링 하도록 함으로써 모니터링 횟수를 줄임으로써 시스템의 성능저하를 최소화 한다. 이를 위해 본 연구에서는 컴포넌트들 사이의 메시지 교환을 형식화 하고, 형식화된 메시지의 반복적인 패턴을 메시지 상호작용 패턴이라고 정의하였다. 각 정의된 패턴에는 결함검출에 필요한 메시지를 선택해 놓음으로써 컴포넌트의 상호작용을 통해 검출 가능한 결함을 검출 할 수 있도록 하였다. 이러한 상호작용 패턴 기반의 결함검출 방법을 지능형로봇소프트웨어 적용함으로써 성능저하 방지 효과를 증명하였다. 상호작용 패턴 기반의 결함검출 방법은 성능문제가 중요하게 다루어 지는 항공시스템 소프트웨어 나 의료장비 소프트웨어 등의 분야에 적용될 수 있다.
