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.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/34130 |
Date | 31 August 2018 |
Creators | Melo, Caio Batista de |
Contributors | Rodrigues, Genaína Nunes |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Inglês |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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