https://sdq.kastel.kit.edu/api.php?action=feedcontributions&user=Cf5997&feedformat=atomSDQ-Institutsseminar - Benutzerbeiträge [de]2024-03-28T08:43:10ZBenutzerbeiträgeMediaWiki 1.39.6https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Entwurfszeitanalyse_der_Fehlerpropagation_in_komponentenbasierten_selbst-adaptiven_Software-Systemen&diff=1829Entwurfszeitanalyse der Fehlerpropagation in komponentenbasierten selbst-adaptiven Software-Systemen2021-10-18T15:29:14Z<p>Cf5997: </p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Marco Kugler<br />
|email=krach@fzi.de<br />
|vortragstyp=Bachelorarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2021-10-22<br />
|kurzfassung=Fehlerzustände in Software oder Hardware führen zu Abweichungen bezüglich der bereitgestellten Daten und der Verarbeitungszeit oder direkt zu einem kompletten Ausfall eines Service an einer Software-Komponente. Diese Abweichung von dem korrekten Service führt wiederum dazu, dass andere Komponenten, die diesen inkorrekten Service in Anspruch nehmen, ihren Service ebenfalls nicht korrekt bereitstellen können. Der entstandene Fehler propagiert durch das System, kombiniert sich mit anderen Fehlern, transformiert zu anderen Fehlerarten und hat letztendlich mehr oder weniger schwere Auswirkungen auf den System-Kontext, falls die Propagation nicht durch geeignete Maßnahmen unterbunden wird. Besonders bei sicherheitskritischen Systemen ist es deshalb notwendig die Auswirkungen der möglichen Fehler im System zu analysieren.<br />
Die in der Arbeit entwickelte Erweiterung des Palladio-Konzeptes ermöglicht es, diese Analyse schon zur Entwurfszeit anhand eines Modells durchzuführen. Mithilfe der Erweiterung kann analysiert werden, wie oft und in welchem Verhältnis ein Fehler aufgetreten ist, welche Fehlervorkommen miteinander korrelieren und wie schwerwiegend die Auswirkungen der aufgetretenen Fehler für den Systemkontext waren. Neben der Analyse der Fehlerpropagation ermöglicht die Erweiterung die Modellierung von Systemen, die auf das Vorkommen eines Fehlers im Sinne einer Rekonfiguration reagieren. Das Konzept wurde anhand eines sicherheitskritischen Systems aus der Domäne der autonomen Fahrzeuge validiert.<br />
}}</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Entwurfszeitanalyse_der_Fehlerpropagation_in_komponentenbasierten_selbst-adaptiven_Software-Systemen&diff=1756Entwurfszeitanalyse der Fehlerpropagation in komponentenbasierten selbst-adaptiven Software-Systemen2021-08-20T09:43:11Z<p>Cf5997: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Vortrag |vortragender=Marco Kugler |email=krach@fzi.de |vortragstyp=Bachelorarbeit |betreuer=Sebastian Krach |termin=Institutsseminar/2021-10-22 |kurzfassung…“</p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Marco Kugler<br />
|email=krach@fzi.de<br />
|vortragstyp=Bachelorarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2021-10-22<br />
|kurzfassung=TBD<br />
}}</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Modellierung_und_Simulation_von_verketteten_Ausfallszenarien_in_Palladio&diff=1641Modellierung und Simulation von verketteten Ausfallszenarien in Palladio2021-04-27T08:02:07Z<p>Cf5997: </p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Jonas Lehmann<br />
|email=krach@fzi.de<br />
|vortragstyp=Bachelorarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2021-04-30<br />
|kurzfassung=Heutige emergente und verteilte Softwaresysteme sollen auch bei Teilausfällen ein bestimmtes Minimum an Funktionalität bereitstellen. Die Nachweisbarkeit von Reaktionen auf Fehlerszenarien ist deshalb bereits in frühen Phasen der Entwicklung essenziell. Denn so lassen sich Aussagen über die Zuverlässigkeit und Resilienz an leichtgewichtigen Modellen statt teuren Experimenten treffen.<br />
<br />
Bisherige Performance-Analysen im Palladio-Komponenten-Modell (PCM) modellieren Ausfälle stochastisch und verhindern es so, bestimmte Fehlerauftritte gezielt zu untersuchen. Die, im Rahmen dieser Arbeit bereitgestellte Modellierung von verketteten Ausfallszenarien erlaubt eine explizite Szenariendefinition und integriert probabilistisch abhängige Fehlerauftritte in das PCM. Durch Anpassungen am Palladio-Plugin SimuLizar ist es nun außerdem möglich, die erstellten Modelle in der Simulation auszuwerten.<br />
<br />
Am Fallbeispiel eines Lastverteilungssystems konnte die Evaluation einerseits die technische Funktionalität der Implementierung validieren. Zusätzlich wird gezeigt, dass der Ansatz eine Einordnung verschiedener Entwurfsalternativen von LoadBalancern ermöglicht, wodurch die Entscheidungsfindung in der System-Entwicklung unterstützt werden kann.<br />
}}</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Modellierung_und_Simulation_von_verketteten_Ausfallszenarien_in_Palladio&diff=1640Modellierung und Simulation von verketteten Ausfallszenarien in Palladio2021-04-26T05:54:27Z<p>Cf5997: </p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Jonas Lehmann<br />
|email=krach@fzi.de<br />
|vortragstyp=Bachelorarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2021-04-30<br />
|kurzfassung=Heutige emergente und verteilten Softwaresystemen sollen auch bei Teilausfällen ein bestimmtes Minimum an Funktionalität bereitstellen. Die Nachweisbarkeit von Reaktionen auf Fehlerszenarien ist deshalb bereits in frühen Phasen der Entwicklung essenziell. Denn so lassen sich Aussagen über die Zuverlässigkeit und Resilienz an leichtgewichtigen Modellen statt teuren Experimenten treffen.<br />
<br />
Bisherige Performance-Analysen im Palladio-Komponenten-Modell (PCM) modellieren Ausfälle stochastisch und verhindern es so, bestimmte Fehlerauftritte gezielt zu untersuchen. Die, im Rahmen dieser Arbeit bereitgestellte Modellierung von verketteten Ausfallszenarien erlaubt eine explizite Szenariendefinition und integriert probabilistisch abhängige Fehlerauftritte in das PCM. Durch Anpassungen am Palladio-Plugin SimuLizar ist es nun außerdem möglich, die erstellten Modelle in der Simulation auszuwerten.<br />
<br />
Am Fallbeispiel eines Lastverteilungssystems konnte die Evaluation einerseits die technische Funktionalität der Implementierung validieren. Zusätzlich wird gezeigt, dass der Ansatz eine Einordnung verschiedener Entwurfsalternativen von LoadBalancern ermöglicht, wodurch die Entscheidungsfindung in der System-Entwicklung unterstützt werden kann.<br />
}}</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Institutsseminar/2021-04-30&diff=1624Institutsseminar/2021-04-302021-04-16T11:25:18Z<p>Cf5997: </p>
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<div>{{Termin<br />
|datum=2021/04/30 14:00:00<br />
|raum=https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/Institutsseminar/Microsoft_Teams<br />
}}<br />
Teilnahme von Prof. Reussner am 19.10.2020 durch Sekretariat bestätigt. <br />
<br />
Aufgrund des Ausfalls am 07.05. wurde mit dem Sekretariat die "Überziehung" des Termins um 15min abgestimmt. (Sebastian)</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Modellierung_und_Simulation_von_verketteten_Ausfallszenarien_in_Palladio&diff=1623Modellierung und Simulation von verketteten Ausfallszenarien in Palladio2021-04-16T10:35:57Z<p>Cf5997: </p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Jonas Lehmann<br />
|email=krach@fzi.de<br />
|vortragstyp=Bachelorarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2021-04-30<br />
|kurzfassung=TBD<br />
}}</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Modellierung_und_Simulation_von_verketteten_Ausfallszenarien_in_Palladio&diff=1609Modellierung und Simulation von verketteten Ausfallszenarien in Palladio2021-04-06T11:14:16Z<p>Cf5997: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Vortrag |vortragender=Jonas Lehmann |email=krach@fzi.de |vortragstyp=Bachelorarbeit |betreuer=Sebastian Krach |termin=Institutsseminar/2021-05-07 |kurzfassun…“</p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Jonas Lehmann<br />
|email=krach@fzi.de<br />
|vortragstyp=Bachelorarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2021-05-07<br />
|kurzfassung=TBD<br />
}}</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Evaluation_architekturbasierter_Performance-Vorhersage_im_Kontext_automatisierter_Fahrzeuge&diff=1401Evaluation architekturbasierter Performance-Vorhersage im Kontext automatisierter Fahrzeuge2020-06-30T05:49:39Z<p>Cf5997: </p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Frederick Persch<br />
|email=persch@fzi.de<br />
|vortragstyp=Masterarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2020-07-03<br />
|kurzfassung=In the past decades, there has been an increased interest in the development of automated vehicles. Automated vehicles are vehicles that are able to drive without the need for constant interaction by a human driver. Instead they use multiple sensors to observe their environment and act accordingly to observed stimuli. In order to avoid accidents, the reaction to these stimuli needs to happen in a sufficiently short amount of time. To keep implementation overhead and cost low, it is highly beneficial to know the reaction time of a system as soon as possible. Thus, being able to assess their performance already at design time allows system architects to make informed decisions when comparing software components for the use in automated vehicles. In the presented thesis, I analysed the applicability of architecture-based performance prediction in the context of automated vehicles using the Palladio Approach. In particular, I focused on the prediction of design-time worst-case reaction time as the reaction ability of automated vehicles, which is a crucial metric when assessing their performance.<br />
}}</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Evaluation_architekturbasierter_Performance-Vorhersage_im_Kontext_automatisierter_Fahrzeuge&diff=1400Evaluation architekturbasierter Performance-Vorhersage im Kontext automatisierter Fahrzeuge2020-06-30T05:49:13Z<p>Cf5997: </p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Frederick Persch<br />
|email=persch@fzi.de<br />
|vortragstyp=Masterarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2020-07-03<br />
|kurzfassung=In the past decades, there has been an increased interest in the development of automated vehicles. Automated vehicles are vehicles that are able to drive without the need for constant interaction by a human driver.<br />
Instead they use multiple sensors to observe their environment and act accordingly to observed stimuli.<br />
In order to avoid accidents, the reaction to these stimuli needs to happen in a sufficiently short amount of time.<br />
To keep implementation overhead and cost low, it is highly beneficial to know the reaction time of a system as soon as possible.<br />
Thus, being able to assess their performance already at design time allows system architects to make informed decisions when comparing software components for the use in automated vehicles.<br />
In the presented thesis, I analysed the applicability of architecture-based performance prediction in the context of automated vehicles using the Palladio Approach.<br />
In particular, I focused on the prediction of design-time worst-case reaction time as the reaction ability of automated vehicles, which is a crucial metric when assessing their performance.<br />
}}</div>Cf5997https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Evaluation_architekturbasierter_Performance-Vorhersage_im_Kontext_automatisierter_Fahrzeuge&diff=1399Evaluation architekturbasierter Performance-Vorhersage im Kontext automatisierter Fahrzeuge2020-06-30T05:48:46Z<p>Cf5997: </p>
<hr />
<div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Frederick Persch<br />
|email=persch@fzi.de<br />
|vortragstyp=Masterarbeit<br />
|betreuer=Sebastian Krach<br />
|termin=Institutsseminar/2020-07-03<br />
|kurzfassung=In the past decades, there has been an increased interest in the development of automated vehicles.<br />
Automated vehicles are vehicles that are able to drive without the need for constant interaction by a human driver.<br />
Instead they use multiple sensors to observe their environment and act accordingly to observed stimuli.<br />
In order to avoid accidents, the reaction to these stimuli needs to happen in a sufficiently short amount of time.<br />
To keep implementation overhead and cost low, it is highly beneficial to know the reaction time of a system as soon as possible.<br />
Thus, being able to assess their performance already at design time allows system architects to make informed decisions when comparing software components for the use in automated vehicles.<br />
In the presented thesis, I analysed the applicability of architecture-based performance prediction in the context of automated vehicles using the Palladio Approach.<br />
In particular, I focused on the prediction of design-time worst-case reaction time as the reaction ability of automated vehicles, which is a crucial metric when assessing their performance.<br />
}}</div>Cf5997