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Quantitative Evaluation of UML State Machines Using Stochastic Petri Nets
Trowitzsch, Jan
Heutige Systeme sind tendenziell sehr komplexer Natur und typischer Weise eingebettet in eine asynchrone, nebenläufige und verteilte Umgebung. Neben der funktionellen Korrektheit eines Systems ist die Überwachung und Betrachtung von Aspekten wie Verlässlichkeit, Zuverlässigkeit und Rechtzeitigkeit zwingend erforderlich. Da die Kosten für ein System eine nicht unwesentliche Rolle spielen, ist es wünschenswert, unkorrektes und ineffizientes Verhalten bereits in den frühen Entwurfsphasen festzustellen. Dadurch können Entwurfsentscheidungen leichter und billiger überarbeitet werden. Methoden und Werkzeuge werden benötigt, die sowohl die Modellierung als auch die Leistungsbewertung unterstützen. Diese Arbeit hat ihren Fokus auf der Anwendung der Unified Modeling Language (UML) für das Modellieren von Aspekten von Echtzeitsystemen. UML hat über die letzten Jahre eine weitreichende Akzeptanz als Standardwerkzeug für die Modellierung von diskreten Ereignis- und Softwaresystemen erfahren. Innerhalb von UML konzentriert sich diese Arbeit auf die Zustandsdiagramme. Diese sind in Kombination mit dem erweiternden Profile for Schedulability, Performance, and Time sehr gut geeignet, Lebenszyklen von Objekten mit den dazugehörigen quantitativen System Aspekten zu modellieren. Die direkte quantitative Bewertung der resultierenden Zustandsdiagramme ist aufwendig. Deshalb wird eine indirekte Methode vorgeschlagen, bei der die Zustandsdiagramme in Stochastische Petri Netze überführt werden. Somit wird die Wiederverwendung etablierter Methoden ermöglicht. Basierend auf Stochastischen Petri Netzen wird die quantitative Bewertung der Zustandsdiagramme mittels existierender Petri-Netz-Werkzeuge wie z.B. TimeNET durchgeführt. Des Weiteren geben die Stochastischen Petri Netze eine formale Semantik für die Zustandsdiagramme vor. TimeNET wurde als ein Resultat der Arbeit um eine neue Netzklasse für Zustandsdiagramme erweitert. Das erlaubt innerhalb eines Werkzeugs die Modellierung und die Bewertung, da Stochastische Petri Netze bereits unterstützt werden. Die Anwendung des vorgestellten Ansatzes auf das zukünftige europäische Zugsicherungssystem (ETCS) mit seinen hohen Anforderungen an Sicherheit, Rechtzeitigkeit und Zuverlässigkeit zeigt die Leistungsfähigkeit des Ansatzes.
Todays technical systems tend to be very complex and usually are embedded in an synchronous, concurrent, and distributed world. Besides the functional correctness of a system the observation of aspects like dependability, reliability, and timeliness becomes mandatory. Cost-awareness plays also an important role. It is desirable to detect incorrect and inefficient behavior in the very early stages of the system development process in order to revise design decisions easier and cheaper. Thus, methods and tools are needed that support designing and modeling as well as performance evaluation. This work focuses on the use of the Unified Modeling Language (UML) for modeling aspects of real-time systems. UML gained increasing acceptance over the last years and is well established as a standard for modeling discrete event and software systems. Within UML, this work concentrates on State Machines. In combination with the Profile for Schedulability, Performance, and Time UML State Machines are well suited for modeling object life cycles including quantitative system aspects. The direct quantitative evaluation of the resulting UML State Machine models is extensive. Therefore, an indirect approach transforming UML State Machines into Stochastic Petri Nets is proposed. Thus, a re-use of well established methods is enabled. Existing Petri Net tools like TimeNET can be used for analysis and simulation. In this context, a formal semantics for UML State Machines by means of Stochastic Petri Nets is given. Based on the resulting Stochastic Petri Nets the quantitative evaluation of the UML State Machines is performed. As a result of this work TimeNET has been extended by a new State Machine net class. This allows modeling and evaluation within the same tool, since Stochastic Petri Nets are already supported. The application of the presented approach to the upcoming European Train Control System with its high demands for safety, timeliness, and reliability shows the applicability of the approach.
