Characterization of implied scenarios as families of Common Behavior

• Main Author: Melo, Caio Batista de
• Other Authors: Rodrigues, Genaína Nunes
• Language: Inglês
• Published: 2019
• Subjects: Dependabilidade; Sistemas concorrentes; Cenários implícitos; Clusterização hierárquica
• Online Access: http://repositorio.unb.br/handle/10482/34130

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018. === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). === Sistemas concorrentes enfrentam uma ameaça à sua confiabilidade em comportamentos emergentes, os quais não são incluídos na especificação, mas podem acontecer durante o tempo de execução. Quando sistemas concorrentes são modelados a base de cenários, é possível detectar estes comportamentos emergentes como cenários implícitos que, analogamente, são cenários inesperados que podem acontecer devido à natureza concorrente do sistema. Até agora, o processo de lidar com cenários implícitos pode exigir tempo e esforço significativos do usuário, pois eles são detectados e tratados um a um. Nesta dissertação, uma nova metodologia é proposta para lidar com vários cenários implícitos de cada vez, encontrando comportamentos comuns entre eles. Além disso, propomos uma nova maneira de agrupar estes comportamentos em famílias utilizando uma técnica de agrupamento usando o algoritmo de Smith-Waterman como uma medida de similaridade. Desta forma, permitimos a remoção de vários cenários implícitos com uma única correção, diminuindo o tempo e o esforço necessários para alcançar maior confiabilidade do sistema. Um total de 1798 cenários implícitos foram coletados em sete estudos de caso, dos quais 14 famílias de comportamentos comuns foram definidas. Consequentemente, apenas 14 restrições foram necessárias para resolver todos os cenários implícitos coletados coletados, aplicando nossa abordagem. Estes resultados suportam a validade e eficácia da nossa metodologia. === Concurrent systems face a threat to their reliability in emergent behaviors, which are not included in the specification but can happen during runtime. When concurrent systems are modeled in a scenario-based manner, it is possible to detect emergent behaviors as implied scenarios (ISs) which, analogously, are unexpected scenarios that can happen due to the concurrent nature of the system. Until now, the process of dealing with ISs can demand significant time and effort from the user, as they are detected and dealt with in a one by one basis. In this paper, a new methodology is proposed to deal with various ISs at a time, by finding Common Behaviors (CBs) among them. Additionally, we propose a novel way to group CBs into families utilizing a clustering technique using the Smith- Waterman algorithm as a similarity measure. Thus allowing the removal of multiple ISs with a single fix, decreasing the time and effort required to achieve higher system reliability. A total of 1798 ISs were collected across seven case studies, from which 14 families of CBs were defined. Consequently, only 14 constraints were needed to resolve all collected ISs, applying our approach. These results support the validity and effectiveness of our methodology.