Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / Sistemas concorrentes enfrentam uma ameaça à sua confiabilidade em comportamentos emergentes, os quais não são incluídos na especificação, mas podem acontecer durante o tempo de execução. Quando sistemas concorrentes são modelados a base de cenários, é possível detectar estes comportamentos emergentes como cenários implícitos que, analogamente, são cenários inesperados que podem acontecer devido à natureza concorrente do sistema. Até agora, o processo de lidar com cenários implícitos pode exigir tempo e esforço significativos do usuário, pois eles são detectados e tratados um a um. Nesta dissertação, uma nova metodologia é proposta para lidar com vários cenários implícitos de cada vez, encontrando comportamentos comuns entre eles. Além disso, propomos uma nova maneira de agrupar estes comportamentos em famílias utilizando uma técnica de agrupamento usando o algoritmo de Smith-Waterman como uma medida de similaridade. Desta forma, permitimos a remoção de vários cenários implícitos com uma única correção, diminuindo o tempo e o esforço necessários para alcançar maior confiabilidade do sistema. Um total de 1798 cenários implícitos foram coletados em sete estudos de caso, dos quais 14 famílias de comportamentos comuns foram definidas. Consequentemente, apenas 14 restrições foram necessárias para resolver todos os cenários implícitos coletados coletados, aplicando nossa abordagem. Estes resultados suportam a validade e eficácia da nossa metodologia. / Concurrent systems face a threat to their reliability in emergent behaviors, which are not included in the specification but can happen during runtime. When concurrent systems are modeled in a scenario-based manner, it is possible to detect emergent behaviors as implied scenarios (ISs) which, analogously, are unexpected scenarios that can happen due to the concurrent nature of the system. Until now, the process of dealing with ISs can demand significant time and effort from the user, as they are detected and dealt with in a one by one basis. In this paper, a new methodology is proposed to deal with various ISs at a time, by finding Common Behaviors (CBs) among them. Additionally, we propose a novel way to group CBs into families utilizing a clustering technique using the Smith- Waterman algorithm as a similarity measure. Thus allowing the removal of multiple ISs with a single fix, decreasing the time and effort required to achieve higher system reliability. A total of 1798 ISs were collected across seven case studies, from which 14 families of CBs were defined. Consequently, only 14 constraints were needed to resolve all collected ISs, applying our approach. These results support the validity and effectiveness of our methodology.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2015-12-04T12:07:33Z No. of bitstreams: 1 2015_AlexandreVazRoriz.pdf: 1671166 bytes, checksum: c58f23212854280f05a5a7aba50ad0f9 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-05-19T21:55:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_AlexandreVazRoriz.pdf: 1671166 bytes, checksum: c58f23212854280f05a5a7aba50ad0f9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-19T21:55:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_AlexandreVazRoriz.pdf: 1671166 bytes, checksum: c58f23212854280f05a5a7aba50ad0f9 (MD5) / O aumento da complexidade dos sistemas computacionais é uma tendência que precisa ser acompanhada pela busca por técnicas de desenvolvimento orientadas em garantir o nível de confiabilidade exigido, desde os estágios iniciais do ciclo de desenvolvimento de software. Nesse contexto, passa a ser requisito essencial que a modelagem seja feita de forma confiável, refletindo da melhor maneira possível o comportamento esperado para o sistema. A modelagem em cenários possibilita, ainda nas fases iniciais do desenvolvimento, a realização de análises de dependabilidade para verificar o atendimento a requisitos não funcionais do sistema. Configurando então uma técnica interessante para a construção de sistemas confiáveis. Entretanto, a modelagem em cenários traz a possibilidade da ocorrência de cenários implícitos, que são cenários que não estavam previstos inicialmente mas surgem da integração entre os diversos cenários especificados. Esses novos cenários podem ser desejados, quando não comprometem o sistema, ou indesejados, quando levam o sistema a um estado de erro. Nesse último caso, é exigida a tomada de ações corretivas para o modelo visando a eliminação ou atenuação desses efeitos negativos. Sendo assim, para a construção de um modelo confiável, faz-se necessário não somente identificar os eventuais cenários implícitos, mas avaliar o impacto desses sobre o sistema a ser modelado, de modo a fundamentar e direcionar as ações para se alcançar o nível de dependabilidade adequado. Esse trabalho apresenta uma metodologia para a avaliação quantitativa e qualitativa do impacto dos cenários implícitos sobre a confiabilidade de um sistema que está sendo modelado. Um estudo de caso é apresentado mostrando o emprego da metodologia para a definição de uma configuração mais confiável em um sistema de rede de câmeras inteligentes. Os resultados mostram que a metodologia é útil para a compreensão de como os cenários implícitos impactam a confiabilidade do modelo, fornecendo subsídios para a tomada de decisões que resultem em um sistema mais confiável. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The increasing of the complexity in computing systems is a trend that needs be accompanied by the search for development techniques oriented to ensure the required reliability level, since the early stages of the software development cycle. In this context, it becomes a essential requirement that the modeling be done in a reliable way, reflecting the expected behavior for system. The scenario-based specification allows, even at early stages of the development, the realization of dependability analysis to verify the compliance with no-functional requirements of the system. Being considered an interesting technique for constructing reliable systems. However, the scenarios modeled brings the possibility of the occurrence of implied scenarios, which are scenarios that were not initially foreseen but arise from interaction between the others specified scenarios. These new scenarios can be allowed, when they do not compromise the system, or unwanted, when they take the system to an error state. In the latter case, it is required to take corrective action in order to eliminate or reduce these negative effects. Therefore, to construct a reliable model, it is necessary not only identify any implied scenarios, but also to assess the impact of these on the system to be modeled in order to ground and direct the actions in order to achieve the appropriate dependability level. This work presents a methodology for quantitative and qualitative analysis of the impact of implied scenarios on the reliability of a system being modeled. A case study is presented showing the use of the methodology for defining a more reliable configuration in a network system of smart cameras. The results show that the method is useful for understanding how the implied scenarios impact the reliability of the model, providing support for decisions that result in a more reliable system.