PRISMA: Effiziente Algorithmen und Methoden zur automatischen Extraktion von Performance-Modellen virtualisierter Softwaresysteme zur Laufzeit

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Samuel Kounev
• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 251959028

Moderne Softwaresysteme werden zunehmend komplexer und dynamischer. Im Allgemeinen weisen solche Systeme eine Schichtenarchitektur auf bestehend aus Anwendungskomponenten, einer oder mehreren Middleware-Plattform(en), einer oder mehreren virtuellen Maschinen, einem Hypervisor und der physikalischen Hardware. Jede dieser Schichten hat ihren speziellen Einfluss auf die Performance des Systems. In den letzten Jahren sind geschichtete Performancemodelle auf Architekturebene zunehmend populärer geworden, sind sie doch ein mächtiges Werkzeug für das Performancemanagement zur Laufzeit. Gewöhnlich ist die manuelle Erstellung dieser Modelle jedoch teuer und erfordert umfangreiche experimentelle Analysen in einer kontrollierten Umgebung. Es ist jedoch eine große Herausforderung, diesen Einfluss auf die Performance für jede Schicht zu differenzieren, zu isolieren und zu quantifizieren und dabei Konfigurations- und Deploymentparameter, die sich im Betrieb dynamisch ändern können, explizit zu berücksichtigen. Das Ziel des PRISMA Projekts ist es, neue Methoden zur automatischen Extraktion von Performancemodellen während des Systembetriebs zu entwickeln. Diese extrahierten Performancemodelle beschreiben das Performanceverhalten der Virtualisierungsplattform und der darauf laufenden Anwendungen auf Architekturebene. Um dieses Ziel zu erreichen, wird das Projekt eine neue Referenzarchitektur für Virtualisierungsplattformen mit integrierten Möglichkeiten zur Modellextraktion anbieten. Die Extraktion wird ausschließlich auf generischen komponierbaren Modell-Bausteinen und Monitoringdaten basieren. Die Modell-Bausteine werden in der Virtualisierungsplattform integriert sein, während die Monitoringdaten im Produktivbetrieb gesammelt werden. Dabei wird die Verfügbarkeit von Quellcode oder die Möglichkeit von statischen Codeanalysen nicht vorausgesetzt. Die extrahierten Performancemodelle werden die Aspekte der laufenden Anwendungen und ihrer Laufzeitumgebung, inklusive der Virtualisierungsplattform, erfassen, die für die Performance von Relevanz sind. Dadurch werden umfangreiche und teure experimentelle Analysen bei der Erstellung von Performancemodellen für das Performancemanagement überflüssig. Des Weiteren werden die entwickelten Methoden die Erstellung von Performancemodellen vereinfachen um somit die Grundlage für proaktives Performance- und Ressourcenmanagement auf Basis von Modellen zu bilden. Durch die Automatisierung und Integration von Modellextraktion, -verfeinerung und -wartung zur Laufzeit als Bestandteil der Virtualisierungsplattform wird PRISMA die Grundlage für einen Durchbruch bei der Benutzung von Vorhersagemodelle in realen Systemen sein. Der Einsatz von modellbasierten Techniken zum Laufzeitmanagement verspricht signifikante Verbesserungen bei der Effizienz von modernen virtualisierten Dienstinfrastrukturen, indem die Überdimensionierung von Systemressourcen vermieden werden kann, ohne auf Garantien an die Performance verzichten zu müssen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen