options
search icon
email icon
EU
rrss gif icons
twitter icon
linkedin icon youtube icon
shape

AI-based Performance Issue Detection for Cyber-Physical System Software Updates

Aitor Garciandia Alustiza


19/12/2023

  • ZUZENDARIAK: Aitor Agirre eta Goiuria Sagardui
  • UNIBERTSITATEA: Mondragon Unibertsitatea

LABURPENA

Sistema ziberfisikoak (CPSak) konputazioa eta komunikazioa mundu fisikoarekin integratzen dituzten sistemak dira. CPSetan integratutako software sistemek bizi-ziklo luzea izaten dute eta etengabe eboluzionatzen ari dira baldintza berriak inplementatzeko, akatsak zuzentzeko edota hardwarearen zaharkitzeari aurre egiteko. Teknologia berrien gorakadak CPSen bizi-zikloaren kudeaketa metodoak hobetzeko aukera ematen duen arren, oraindik ere gai konplexu asko daude aztertzeko bizi-ziklo osoan zehar, garapenetik hasi eta mantenketa lanetararte. Ildo horretan, IoT eta CPSen hedapen gero eta handiagoak agerian utzi du martxan dauden sistemen kudeaketarekin lotutako mekanismo gehigarrien beharra, sistema horiek ezarrita dauden inguruneen aniztasunak dakarren erronka dela eta. Ingurune hauen heterogeneotasuna eta CPSen konfiguragarritasun handia direla eta, ezinezkoa da sistemak jasango dituen baldintza guztiak probatzea, softwarea martxan dagoenean akatsak agertzeko arriskua areagotuz. Horrek bereziki eragiten die errendimendu akatsei, laborategian detektatzeko bereziki zailak baitira.

Testuinguru horretan, doktorego tesi honek sistema ziberfisikoetan errendimendu akatsak detektatzeko mekanismo bat proposatzen du. Helburua Adimen Artifizialeko teknikak ikertuz errendimendu orakulu bat eraikitzea da, funtzionamenduan dagoen sistemen errendimendua iragartzeko eta errendimendu akatsak detektatzeko, aurreikusitako balioa monitorizatutako benetako errendimendu metrikekin alderatuz. Iragarpen hori errendimendu eredu baten bidez lortzen da, softwarearen aurreko bertsioen exekuziotik datozen datuekin entrenatu dena. Ondoren, errendimendu orakulua mikroszerbitzu gisa kapsulatu da, eta beste zerbitzu batzuekin batera zabaldu daiteke, gauzatzen ari diren errendimendu akatsak detektatzeko. Errendimendu orakulua ingurune anitz eta heterogeneoetan erabilgarria izan dadin, hainbat entrenamendu estrategia ikertu dira.

Metodoa Oronak eskainitako erabilera industrialeko kasu batean aplikatuz ebaluatu da, igogailu sistemetarako duen trafiko algoritmoa erabilita. Emaitzek erakusten dutenez frogatutako Adimen Artifizialeko teknikak CPSen errendimendua aurreikusteko eta akatsak detektatzeko erabil daitezke, baita entrenamendurako daturik erabilgarri ez dagoen instalazioetan ere.

close overlay