Time-sensitive Deployment and Management for Cyber-Physical Systems using TOSCA

Abstract

When managing systems, it is often difficult to find a suitable point in time to update without disrupting the availability. As Cyber-Physical Systems influence the physical environment, the importance of safely managing such systems, in order to avoid dangers, increases. Context-aware systems have previously been configured to only execute management processes when a set of situations is valid. Here, a situation can be understood as any event capable of changing, often connected with some form of sensor. This enables improved timing, but could still lead to an undesirable situation change during an update, resulting in a decrease of availability or forcing a rollback. To avoid situation changes, this thesis proposes executing processes in a time-frame during which all situations stay in their correct state. Scheduling the execution of a management operation during a time-frame is only possible when the duration of the process is known. Using TOSCA and the OpenTOSCA Runtime a prototypical implementation allowing the measurement of management processes in order to generate a worst-case execution time is introduced. Generating timing information enables context-aware systems to estimate if an operation can be performed during a time-frame, therefore decreasing the likelihood of executing management processes at undesired times. The timing information from plans can then be used to create profiles for often occurring actions, enabling the possibility of providing users with timing information while modeling the topology of a system.

Bei der Verwaltung von Systemen ist es oft schwierig, einen geeigneten Zeitpunkt für ein Update zu finden, ohne die Verfügbarkeit zu minimieren. Da Cyber-Physikalische Systeme die physikalische Umgebung beeinflussen, steigt die Bedeutung der sicheren Verwaltung solcher Systeme, um Gefahren zu vermeiden. Kontextsensitive Systeme wurden bereits so konfiguriert, dass Managementprozesse nur dann ausgeführt werden, wenn eine bestimmte Anzahl von Situationen gültig ist. Eine Situation kann hier als jedes veränderbare Ereignis verstanden werden, welches meistens mit einer art von Sensor verbunden ist. Dies ermöglicht ein besseres Timing, kann aber dennoch zu einer unerwünschten Situationsänderung während eines Updates führen, was zu einer Verringerung der Verfügbarkeit oder zu einem Rollback führen kann. Um Situationsänderungen zu vermeiden, schlägt diese Arbeit vor, Prozesse in einem Zeitrahmen auszuführen, in dem alle Situationen in ihrem korrekten Zustand bleiben. Eine zeitliche Planung der Ausführung eines Managementvorgangs ist nur möglich, wenn die Dauer des Prozesses bekannt ist. Mit Hilfe von TOSCA und der OpenTOSCA Runtime wird eine prototypische Implementierung vorgestellt, die die Messung von Managementprozessen zur Generierung einer Worst-Case-Ausführungszeit ermöglicht. Die Generierung von Timing-Informationen ermöglicht es kontextabhängigen Systemen abzuschätzen, ob eine Operation während eines Zeitfensters durchgeführt werden kann, wodurch die Wahrscheinlichkeit der Ausführung von Managementprozessen zu unerwünschten Zeiten verringert wird. Die Timing-Informationen aus Plänen können dann zur Erstellung von Profilen für häufig auftretende Aktionen verwendet werden, wodurch die Möglichkeit geschaffen wird, den Benutzern Timing-Informationen während der Modellierung der Topologie eines Systems zur Verfügung zu stellen.