DSOA: uma plataforma para composição dinâmica de serviços cientes de qualidade

No mundo atual, há uma demanda crescente por uma nova geração de aplicações capazes de se adaptar em função de variações na qualidade dos serviços, sem a necessária intervenção humana. Aplicações com essa capacidade, denominadas aplicações autoadaptativas, são normalmente implementadas através da introdução de um gerente de adaptação externo, que realiza um laço fechado de controle baseado em modelos mantidos em tempo de execução. A despeito de toda a evolução nessa área, questões importantes continuam em aberto. Em particular, observa-se que as soluções atuais projetam aplicações auto-adaptativas com base em modelos, representando conceitos dos domínios de serviço e qualidade. Em geral, esses modelos são reflexivos, sendo utilizados tanto para descrever os serviços consumidos e providos pela aplicação (e o nível de qualidade correspondente), quanto para viabilizar a sua reconfiguração dinâmica. Embora os modelos citados representem elementos essenciais, eles não possuem informações suficientes para configurar os processos internos de um gerente de adaptação. Em especial, deve-se destacar que os modelos descritos não incorporam nenhuma informação acerca de como o nível de qualidade dos serviços pode ser aferido em tempo de execução. A ausência desse tipo de informação limita a utilidade desses modelos do ponto de vista dos processos de monitoração e análise. Visando preencher essa lacuna, a presente tese propõe a introdução dos conceitos de eventos no espaço de modelagem, e implementa essa visão em uma nova plataforma de apoio ao desenvolvimento e execução de aplicações auto-adaptativas baseadas em serviço e cientes de qualidade, referenciada como Dynamic Service Oriented Architecture (DSOA). Na plataforma DSOA, a exposição dos eventos em nível de modelo permite que novas métricas de qualidade sejam definidas em função dos eventos que ocorrem em execução. Mais ainda, uma vez que a plataforma permite definir modelos que determinam como os eventos são processados, o próprio algoritmo de computação das métricas pode ser especificado pelos desenvolvedores. Por fim, como esses modelos são mantidos durante a execução, as métricas podem ser redefinidas e os seus algoritmos de computação dinamicamente modificados. Em suma, a representação integrada dos domínios de serviço, qualidade, e evento viabiliza a construção de uma plataforma orientada a serviços mais flexível, sendo capaz de suportar não somente a adaptação das aplicações em execução, mas também a reconfiguração dinâmica dos próprios gerentes responsáveis pela condução do processo de adaptação.Nowadays, there is a growing demand for applications able to adapt themselves at runtime as a result of variations in the expected quality of services. In this context, several research projects propose the utilization of an external manager, which carries out the adaptation process implementing a closed control loop based on a collection of models kept at runtime. In spite of the progress in this area, important issues remain open. In particular, current solutions conceive self-adaptive applications through models representing the concepts of the service and quality domains. Although these models are fundamental, they can not be used to configure the internal processes of an adaptation manager, since they do not contain information concerning how the quality level can be measured at runtime. The absence of the type of information limits the usefulness of these models from the monitoring and analysis points of view. To address this gap, this thesis proposes Dynamic Service Oriented Architecture (DSOA) platform, which incorporates the event domain concepts in the applications’ modeling space. In this context, new quality metrics can be defined by mapping those metrics to models representing the events that can happen at runtime. Moreover, since the platform allows defining models that determine how the events are processed, the metrics computation algorithms can be specified by the developers. Finally, since these models are maintained during execution, the metrics can be redefined and their computation algorithms dynamically modified. In short, the joint representation of the service, quality and event domains makes it possible to build a truly flexible service-oriented platform capable of supporting not only the adaptation of running applications but also the dynamic reconfiguration of the adaptation managers themselves