Organic Ubiquitous Middleware

Die stetig wachsende Rechenleistung und Kommunikationsbandbreite ermöglichen immer komplexere Computersysteme. Ubiquitäre Systeme, die sich durch eine Vielzahl vernetzter Computer in einer heterogenen Hard- und Softwareumgebung auszeichnen, steigern die Komplexität zusätzlich. Dies führt dazu, dass moderne Computersysteme kaum noch beherrschbar sind.

Die Initiativen des Autonomic Computing und des Organic Computing haben sich zum Ziel gesetzt, diese Komplexität beherrschbar zu machen, indem Systeme entworfen werden, die ähnliche Eigenschaften aufzeigen, wie sie auch in der Natur vorgefunden werden. Zukünftige Systeme sollen die Fähigkeit zur Selbstkonfiguration, Selbstoptimierung, Selbstheilung und zum Selbstschutz besitzen. Darüber hinaus sollen sie anpassungsfähig sein und vorausschauend handeln. Diese Attribute werden auch als Selbst-X-Eigenschaften bezeichnet.

In dieser Arbeit wird eine Middleware entworfen, mit der die Grundlage für die Umsetzung der Selbst-X-Eigenschaften für ubiquitäre Systeme geschaffen wird. Aufbauend auf der grundlegenden Architektur, die sich von herkömmlichen Middlewaresystemen in zentralen Punkten der Kommunikation und der Integration von Funktionalitäten in Form von Diensten unterscheidet, wird die Umsetzung einer Selbstkonfiguration und einer Selbstheilung erläutert und sowohl in Simulationen, wie auch in der realen Middleware evaluiert.

Die Selbstkonfiguration beruht auf dem Verhalten kooperativer sozialer Gruppen, deren Aufgabe in der Lösung eines gemeinsamen Problems liegt. Mit dem dezentralen Algorithmus werden Dienste so auf die vorhandenen Knoten eines Netzwerks verteilt, dass die Ressourcen auf den einzelnen Knoten möglichst gleichmäßig ausgelastet werden.

Die Selbstoptimierung hat das menschliche Hormonsystem zum Vorbild, das seine Informationen, die Hormone, in den Blutkreislauf ausschüttet und dadurch die Funktionen von Zellen im Körper beeinflussen kann. Die Selbstoptimierung prägt den Nachrichten der Middleware Lastinformationen des lokalen Knotens auf, die von den anderen Knoten ausgewertet werden. Anhand der Lasten anderer Knoten kann jeweils lokal entschieden werden, ob ein Dienst auf einen anderen Knoten verlegt werden soll oder nicht. Für das Verhalten des dezentralen Ansatzes ist dabei besonders das dynamische Verhalten der Diensten von Interesse, da für die Verlegung von Diensten Lastspitzen toleriert werden müssen. 

URN: urn:nbn:de:bvb:384-opus-3584
URL: http://www.opus-bayern.de/uni-augsburg/volltexte/2006/358/