Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-9983
Authors: Großmann, Steven
Title: Dynamic consistency checking of cloud computing patterns
Issue Date: 2018
metadata.ubs.publikation.typ: Abschlussarbeit (Master)
metadata.ubs.publikation.seiten: 96
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10000
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-100005
http://dx.doi.org/10.18419/opus-9983
Abstract: Cloud computing patterns can be used to build cloud applications based on proven and tested solutions. However, the correct implementation of these patterns is not always warranted during the whole life cycle of an application. Inconsistencies between implementation and cloud computing patterns can result in architectural drift and negatively impact the quality attributes of an application. Therefore, this thesis presents a method to check the consistency of cloud computing patterns at runtime. Nine cloud computing patterns are selected and analyzed in detail for structural and semantic constraints. A formal notation is developed to express the constraints and enable automatic consistency checking of the patterns. Furthermore, a framework is designed which enables monitoring of cloud applications and checking of constraints for cloud computing patterns at runtime. To show the feasibility of this method, the framework is implemented and successfully tested in a cloud computing environment, with a simulated workload on virtual machines, for the patterns Static Workload, Continuously Changing Workload, Elasticity Manager, and Watchdog.
Cloud-Computing Muster können verwendet werden um Cloud-Anwendungen, basierend auf bewährten und getesteten Lösungen, zu erstellen. Allerdings ist die korrekte Umsetzung dieser Muster nicht über die gesamte Laufzeit der Anwendung garantiert. Inkonsistenzen zwischen der Implementierung und den Cloud-Computing Mustern können zu Abweichungen von Design und Umsetzung führen und letztendlich einen negativen Einfluss auf Qualitätsattribute einer Anwendung haben. Aus diesem Grund beschreibt diese Arbeit eine Methode zur Konsistenzüberprüfung von Cloud-Computing Mustern zur Laufzeit. Neun Cloud-Computing Muster sind ausgewählt und im Detail, auf strukturelle und semantische Bedingungen und Beschränkungen, analysiert. Eine formale Notation wurde entwickelt, welche die Bedingungen und Beschränkungen formal beschreibt und eine automatische Konsistenzüberprüfung dieser Muster ermöglicht. Des Weiteren ist das Design für ein Framework präsentiert, welches Cloud-Anwendungen überwacht und Bedingungen und Beschränkungen von Cloud-Computing Mustern zur Laufzeit prüft. Um die Umsetzbarkeit dieser Methode zu zeigen wurde das Framework implementiert und erfolgreich in einer Cloud-Computing Umgebung, mit simulierter Arbeitsbelastung auf virtuellen Maschinen, für die Muster Static Workload, Continuously Changing Workload, Elasticity Manager, und Watchdog getestet.
Appears in Collections:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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