基于自配置的軟件可信性增長模型及方法.pdf

1、隨著計算機的不斷發(fā)展和應用范圍的不斷擴大，應用在其上的軟件系統(tǒng)也由于運行環(huán)境和自身特點變的越來越不可信，而人們對軟件系統(tǒng)的依賴程度卻越來越高，因此形成了用戶對軟件高可信需求與軟件可信性得不到保障之間的矛盾。受到傳統(tǒng)軟件體系結構的限制，當前軟件不能主動感知運行環(huán)境及自身行為狀態(tài)，更多地依賴于人工配置，對環(huán)境的適應能力明顯不足，難以滿足人們對軟件高可信性的要求。人們希望所使用的軟件是一種靈活的，具有自我配置能力的軟件，同時能明確了解自己所使

2、用軟件是否可信，可信程度是多少等問題。目前，利用自律計算(Autonomic Computing，AC)來解決“以技術管理技術”已經(jīng)成為未來的發(fā)展趨勢。在此背景下，本文借鑒自律計算中自配置(Self-configuration)思想，通過在軟件系統(tǒng)中添加部分自律屬性使軟件具有感知自身和周圍的環(huán)境的能力，實時動態(tài)地調整軟件配置，智能地適應環(huán)境變化并能指導未來的自主決策，從而提高軟件可信性。
　　 本文首先從軟件架構這一宏觀角度出發(fā)

3、，結合自律計算中自配置思想，提出基于自配置的軟件可信性增長模型，為后續(xù)工作奠定基礎；為了對平衡信息處理能力和系統(tǒng)性能之間的矛盾，提出面向軟件可信性分析的信息感知方法，為可信性度量和演化分析提供數(shù)據(jù)支持；從軟件動作擬合的觀點出發(fā)對軟件可信性進行度量，為軟件可信性是否增長或增長程度提供有力的支撐；最后以軟件可信性的保持和增長為最終目標，進行軟件可信演化和分析的研究。本文從體系架構、信息感知、可信性度量到可信性演化分析，構建了一條保障軟件可信

4、增長的有效途徑，以滿足用戶對軟件高可信性的需求。主要研究內容如下：
　　 首先，針對現(xiàn)有軟件可信性較低與用戶對軟件可信性期望較高之間的矛盾，提出基于自配置的軟件可信性增長模型?？紤]到軟件運行環(huán)境和自身結構的復雜性，結合自配置思想，將軟件進行自律化處理，使軟件具有部分自我管理能力。在此基礎上設計軟件自配置策略，以軟件可信性為導向，對軟件進行自配置動作。通過仿真實驗證明了本方法理論上的合理性，通過實測實驗說明將模型運用到實際環(huán)境中，

5、軟件可信性將有較高的提升。
　　 其次，對于具有自配置能力的軟件來說，需要獲取運行期的大量數(shù)據(jù)才能保證對外界環(huán)境和自身狀態(tài)的感知，從而確保自配置行為的正確性。在數(shù)據(jù)收集后，哪些可以用來為可信性度量和演化分析提供高效且低代價的數(shù)據(jù)基礎成為信息感知的研究重點。針對后續(xù)章節(jié)的研究內容，通過建立軟件系統(tǒng)信息感知框架約束軟件中信息采集過程，提出一種面向軟件可信性分析的信息感知方法，對軟件系統(tǒng)中自律單元（Autonomic Element，

6、AE）收集信息過程進行建模，然后在不降低AE收集信息質量的情況下盡量減少收集信息所帶來的代價，保證軟件系統(tǒng)的高效運行。實驗結果表明，在軟件運行過程中添加面向軟件可信性分析的信息感知方法，在保持一定運行代價基礎上，能有效提高AE信息收集的性能。
　　 再次，傳統(tǒng)軟件可信性度量方法偏重于可信屬性研究，因此帶來的軟件可信性屬性多維、定義不統(tǒng)一等缺點，針對此問題，提出基于Pi演算的軟件可信性度量方法。從軟件行為學角度出發(fā)，將軟件行為分解

7、成為串聯(lián)或并聯(lián)的動作集合。根據(jù)軟件設計之初對軟件的要求定義軟件可信行為，并將其組合成為軟件可信行為路徑，構建軟件可信行為路徑圖。通過度量軟件可信行為與軟件實際運行行為的擬合度來度量軟件的可信性。通過單個動作實驗證明本方法的有效性；通過實測實驗證明，在同等情況下與通過屬性反映軟件可信程度的傳統(tǒng)度量方法相比，本方法更加實時、有效。
　　 最后，由于軟件發(fā)生自配置后，軟件自身必然會發(fā)生演化，如果對演化不進行控制，輕則不能保證用戶對軟件