Affidabilità di sistemi critici complessi: modelli, metodi e strumenti
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Finanziato da |
Università del Piemonte Orientale |
Fondo: | RScodettaraiteriRL15_SISTEMICRITICI_16-18 |
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Durata: | da Aprile 2016 ad Aprile 2018 | |
Sede: |
Istituto di Informatica, DiSIT, Alessandria |
Partecipanti
Andrea Bobbio
Alessio Bottrighi
Daniele Codetta Raiteri (responsabile)
Giuliana Franceschinis
Pubblicazioni
A.
Bobbio, A. Puliafito, M.
Scarpa, M. Telek
"Stochastic
Modeling Techniques in Software
Aging and Rejuvenation Phenomena"
In "Handbook
of Software
Aging and Rejuvenation:
Fundamentals, Methods,
Applications, and Future
Directions", pages 363-401,
World Scientific, May 2020
D. Cerotti, A. Miele, M. Gribaudo, A. Bobbio, C.
Bolchini
"Scalable
analytical model for reliability measures in aging VLSI
by interacting Markovian agents"
Performance Evaluation, vol. 132,
pages 21-37, Elsevier, August 2019
M. Beccuti, L. Capra, M. De Pierro, G. Franceschinis,
S. Pernice
"Deriving
Symbolic Ordinary Differential Equations from Stochastic
Symmetric Nets without unfolding"
European Performance Evaluation Workshop (EPEW), Lecture Notes
in Computer Science, vol. 11178,
Springer, Paris, France, October 2018
D.
Cerotti, D. Codetta-Raiteri
"Mean
field analysis for Continuous
Time Bayesian Networks"
Communications in Computer and
Information Science, vol. 825,
pages 156-169, Springer, May 2018
D.
Codetta-Raiteri, L.
Portinale
"Decision
Networks for Security Risk
Assessment of Critical
Infrastructures"
ACM
Transactions on Internet
Technology, vol. 18(3),
ACM, March 2018
D. Cerotti, D. Codetta-Raiteri
"Mean
field analysis for Continuous Time Bayesian
Networks"
New
Frontiers in Quantitative Methods in
Informatics (InfQ), Venice,
Italy, December 2017
D. Codetta-Raiteri, L. Portinale
"Generalized
Continuous Time Bayesian Networks as a
modelling and analysis formalism for
dependable systems"
Reliability Engineering and System Safety,
vol. 167,
pages 639-651, Elsevier, November 2017
A.
Bottrighi, L. Canensi, G. Leonardi, S. Montani, P.
Terenziani
"Trace
retrieval for business process operational support"
Expert Systems with Applications, vol. 55,
pages 212-221, Elsevier, August 2016
Descrizione
Il gruppo di lavoro
Il gruppo ha esperienza nei formalismi
di modellazione e nelle tecniche di analisi per la
valutazione delle prestazioni e dell’affidabilità di
sistemi. I formalismi particolarmente sviluppati dal
gruppo sono: Fault Trees, Petri Nets, Bayesian
Networks, e le rispettive estensioni. Inoltre il
gruppo ha maturato esperienza nell'informatica medica e
nella bioinformatica.
Introduzione
L’applicazione di sistemi informatici a
contesti critici sta diventando sempre più oggetto di
investigazione scientifica ed industriale. Esempi
esplicativi provengono dai campi quali la medicina, la
distribuzione energetica, i trasporti. E' tanto evidente
la necessità di disporre di software affidabile in simili
scenari, quanto complesso è garantirne e valutarne il
livello di affidabilità (dependability) per via
delle grandi dimensioni e dell'estrema dinamicità.
Gli sforzi della comunità di ingegneria
del software sono stati principalmente orientati alle
tecniche di progettazione e collaudo applicate durante le
fasi di pre-rilascio del sistema. Contemporaneamente la
comunità di depedability ha affrontato la fase
operazionale trattando le tecniche di fault-tolerance,
fault-diagnosis, fault-prevention, fault-forecasting. La
comunità dei metodi formali ha mostrato come questi si
possano applicare alla previsione dei fallimenti in vari
ambiti.
Competenze
La valutazione delle prestazioni e
dell'affidabilità può essere basata su modelli oppure
basata su misure. Il primo approccio richiede la
costruzione di un modello che rappresenti il comportamento
del sistema in una opportuna astrazione del sistema reale.
I modelli combinatori (Reliability Block Diagrams,
Fault Trees) rappresentano il sistema in termini di
connessioni logiche di componenti. Hanno una notazione
intuitiva e sono semplici da realizzare e analizzare.
Tuttavia soffrono di una capacità di modellazione molto
limitata, per via dell'assunzione di indipendenza
probabilistica degli eventi.
I modelli basati su stati (Catene di
Markov, Reti di Petri) hanno maggiore
capacità di modellazione: si basano sui concetti di stato
e transizione, e sono più adatti ad esprimere la dinamica
di un sistema. Infatti permettono di descrivere il sistema
in termini del comportamento di singoli componenti e delle
loro interazioni. Questi modelli possono essere simulati
oppure, entro certi vincoli, risolti numericamente o
analiticamente.
Le Reti Bayesiane sono un
formalismo ampiamente diffuso per rappresentare conoscenza
incerta in sistemi probabilistici e recentemente sono
state applicate in ambito affidabilistico. Possono evitare
la descrizione completa dello spazio degli stati e possono
essere analizzate a scopo predittivo (come i modelli
precedenti) o diagnostico. Inoltre, l'analisi può essere
condizionata dall'osservazione di particolari cause o
effetti.
Attività
Oltre ad applicare le proprie attuali
competenze il gruppo mira anche a estendere i formalismi
di modellazione. Lo scopo è ampliare l'insieme di sistemi
analizzabili. Questo comporterà il raffinamento delle
attuali tecniche di analisi dei modelli.
Tra i formalismi di interesse si
vogliono considerare quelli basati su Reti di Petri
e su Reti Bayesiane. In particolare, per quanto
riguarda le Reti Bayesiane, si intende migliorare
gli approcci di analisi sviluppati finora per una
categoria particolare chiamata Generalized Continuous
Time Bayesian Network dove le variabili cambiano il
proprio valore con un ritardo temporale casuale o in modo
immediato. Questo tipo di Rete Bayesiana consente
di effettuare l'analisi rispetto al tempo considerato in
modo continuo.
Un’altra attività riguarderà la
soluzione di Reti di Petri stocastiche colorate (Stochastic
symmetric nets) il cui spazio degli stati è
molto grande. Ciò avverrà tramite tecniche di analisi
fluide basate su Ordinary Differential Equations
(ODE). La novità sta nel fatto che si può generare un
sottoinsieme di ODE grazie alla presenza di simmetrie nel
modello di partenza.
Nel progetto saranno anche sviluppati
alcuni casi di studio mirati a mostrare l'applicabilità
delle tecniche proposte in diversi ambiti.