基于非功能性特征的软件动态自演化方法研究

论文摘要

随着Web Service、移动计算、无线传感网络等新兴技术的不断发展和成熟,现如今软件系统的运行环境已变得日趋复杂和多变;同时人们对于软件系统高可靠性、高适应性的需求也在日益增加。为了使其能够在这种复杂多变的外界环境中正常运作,软件系统应具有能根据外界运行环境的变化而自动改变自身运作行为的能力,这种软件系统动态自适应演化的需求已成为目前很多研究的重点。软件系统的动态自演化行为往往与系统的性能、安全等运行时状况紧密相关,而且必须符合用户对系统的质量目标以及在多种质量目标之间的权衡。因此,软件系统的非功能性需求模型以及相应的动态自演化决策和实现机制是其中的关键性问题。针对这一问题,本文首先在传统特征建模方法的基础上扩展了对非功能需求的表示方法,并进一步提出了一个基于非功能性特征的软件动态自演化方法。该方法将系统的非功能性特征与实现不同目标的方面代码实现相关联,并刻画它们之间的相互影响及权衡关系,通过对各个方面代码实现的动态编织来实现软件系统的动态自演化行为。在系统运行阶段,该方法根据对系统运行时状况监控和采样,通过对非功能性目标的权衡分析来制定相应的自演化决策,并依照演化决策中特征模型的定制调整来执行具体的方面编织方案,从而实现相应的系统自演化目标。

论文目录

• 目录
• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 相关工作
• 1.3 本文的研究工作
• 1.4 论文组织结构
• 第二章 背景知识和相关技术
• 2.1 非功能性属性
• 2.1.1 非功能性属性定义
• 2.1.2 非功能性属性分类
• 2.2 特征建模
• 2.2.1 特征建模简介
• 2.2.2 特征模型的优缺点
• 2.3 AOP
• 2.3.1 AOP介绍
• 2.3.2 静态AOP
• 2.3.3 动态AOP
• 2.4 模糊理论
• 2.4.1 模糊数学
• 2.4.2 隶属函数
• 2.4.3 常用的模糊分布函数
• 第三章 支持非功能性特征的特征模型
• 3.1 扩展的特征模型
• 3.2 特征Features
• 3.3 特征模型中的AOP元素
• 3.3.1 特征模型中的横切关系
• 3.3.2 特征模型中的切入描述
• 3.4 特征影响Feature-Influences
• 3.4.1 非功能性特征之间的影响
• 3.4.2 特征影响的表示
• 3.5 特征目标Feature-Goals
• 3.5.1 刻画质量期望
• 3.5.2 基于模糊理论的特征目标
• 3.5.3 目标阈值
• 第四章 基于非功能性特征的动态自演化方法
• 4.1 演化方法原理
• 4.2 演化方法步骤
• 4.3 特征模型的定制
• 4.3.1 特征影响的制定
• 4.3.2 特征目标的制定
• 4.4 特征目标评定
• 4.5 演化决策的制定
• 4.5.1 演化决策评估
• 4.5.2 演化决策生成算法
• 4.6 演化实施
• 4.7 反馈调整
• 4.7.1 特征影响的调整
• 4.7.2 演化恢复
• 第五章 动态自演化框架与实例研究
• 5.1 FMDDSF框架
• 5.1.1 FMDDSF介绍
• 5.1.2 特征模型描述
• 5.1.3 FMDDSF配置规约
• 5.1.4 配置管理器CM
• 5.1.5 目标观测器GM
• 5.1.6 方面管理器AM
• 5.2 实例研究
• 5.2.1 特征关系
• 5.2.2 制定特征目标
• 5.2.3 制定演化决策
• 5.2.4 FMDDSF Runtime Tools
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结与讨论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 发表论文
• 从事科研项目