392202 Autonomic Computing (Concepts and Applications) (S) (WiSe 2009/2010)

Durch die um sich greifende Vernetzung des Alltags, den steigenden Grad an Automatisierung, z.B. im
Bereich der Robotik und industrieller Fertigung sowie im Bereich von Unternehmenssoftware steigt in
gleichem Maße die Autonomie der eingesetzten Softwaresysteme. Mit dieser Autonomie und der darin
verankerten Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, die kritisch für technische Systeme und menschliche
Benutzer sind, stellen sich auch neue Anforderungen an die Robustheit dieser Softwaresysteme.
Autonomic Computing ist ein neues Paradigma, welches sich insbesondere der Erhöhung der
Robustheit, Wartbarkeit und Sicherheit sowie automatischer Optimierung von Softwaresystemen
widmet. Insbesondere für intelligente Systeme wie z.B. Assistenzsysteme oder kognitive
Robotikanwendungen scheinen die mit Autonomic Computing verbundenen Architekurprinzipien echte
Verbesserungen in Bezug auf die genannten Eigenschaften zu versprechen.
Die fundamentale Motivation für die Metapher des Autonomic Computing, in anderen Kontexten aber
auch als selbst-adaptive Softwarearchitektur bezeichnet wird, ist die über alle Maßen gewachsene
Komplexität heutiger Softwaresysteme. Die sich daraus ergebenden Probleme, wie erschwerte
Wartbarkeit, höherer Ressourcenverbrauch, höhere Wartungskosten oder reduzierte Zuverlässigkeit,
führten im Jahre 2001 zur Einführung des Autonomic Computing (AC) Konzepts durch IBM Research.
Ziel von AC ist es, komplexe Softwaresysteme mit Eigenschaften zur Selbst-Konfiguration, Selbst-
Reparatur, Selbst-Optimierung und Selbst-Schutz auszustatten. Einerseits wir dadurch die
Notwendigkeit einer menschlichen Intervention minimiert. Andererseits steigert es die Zuverlässigkeit
des Systems.
Die Konzepte, die hinter AC stehen, sind in vielen Domänen anwendbar. Im Bereich komplexer
Unternehmenssoftware können Techniken zur automatischen Konfiguration oder
Ressourcenoptimierung enorme finanzielle Einsparungen bedeuten, da die Administratoren nicht mehr
jede Einstellung selbst vornehmen müssen. Sie können sich ganz auf die Definition von
(höherwertigen) Zielen konzentrieren, die dann vom System erreicht werden müssen. In der Raumfahrt
beispielweise spielen Aspekte der Zuverlässigkeit und Autonomie eine bedeutende Rolle. Systeme, die
tausende Kilometer von der Erde entfernt operieren, müssen möglichst viele Aufgaben zuverlässig und
selbstständig erledigen. Die Verzögerung aufgrund der großen Entfernung macht einen menschlichen
Eingriff nahe zu unmöglich. Auch im Bereich der Robotik sind AC-Konzepte sinnvoll. Hier
interagieren technische Systeme mit Menschen meist auf engem Raum. Autonomes Verhalten erhöht
die Akzeptanz von künstlichen Systemen in solchen Szenarien. Eine hohe Zuverlässigkeit ist
unerlässlich, um die Sicherheit des menschlichen Interaktionspartners zu gewährleisten.
Die Zusammensetzung der Themen im Seminar umfasst unter mitunter grundlegende Konzepte wie die
o.g. Eigenschaften einer AC-Architektur, das Autonomic Element, das Managed Element, sowie die
MAPE-K Schleife (Monitor, Analyze, Plan, Execute, Knowledge). Der Schwerpunkt der Themen wird
jedoch auf der methodischen (algorithmischen) Umsetzung der Eigenschaften eines Autonomic
Computing Systems liegen. Als Beispiel sei hier der NASA Beacon Monitor erwähnt. Dieser wird in
Sonden eingesetzt, die in die Tiefen des Alls geschickt werden. Der Beacon Monitor dient einerseits
zur Übermittlung des aktuellen Systemzustands an die Bodenstation und andererseits zur Reduktion der
(teuren) Kommunikation zwischen Bodenstation und Sonde auf das Nötigste. Ein weiteres Beispiel ist
ein Algorithmus zur effizienten Fehlerdetektion in mobilen Robotern. Dieser Algorithmus basiert auf
einem Partikelfilter mit Hilfe dessen das Modell des Systems ausgewählt wird, welches den aktuellen
Systemzustand am besten beschreibt. Dies führt zur erhöhter Robustheit des Ansatzes, bei
gleichzeitiger Reduktion des Ressourcenverbrauchs.
Der Ablauf des Seminars ist in zwei Phasen unterteilt. Als erstes wird eine Einarbeitung in die
Grundlagen von AC erfolgen. Dabei ist von allen Teilnehmern des Seminars die gleiche
Grundlagenliteratur zu erarbeiten. In diesem Teil des Seminars wird es, von den Teilnehmern
moderierte, Disskussionsrunden geben. Die Vorbereitung, Durchführung und Nachbearbeitung einer
moderierten Sitzung ist eine Möglichkeit des Scheinerwerbs. Im zweiten Teil des Seminars sollen die
Teilnehmer ein wissenschaftliches Thema ausarbeiten und in einem 20-30 Minuten langem Vortrag
vorstellen, sowie die anschließende Diskussion moderieren.