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자율 컴퓨팅을 적용한 SOA 서비스 결함 관리 기법

A Method to Manage Faults in SOA using Autonomic Computing
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제12호, 2008.12, 716-730 (15 pages)
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초록
서비스 지향 아키텍처에서 서비스 제공자는 재사용 가능한 서비스를 개발하고 저장소에 배포하며, 서비스 사용자는 인터페이스를 통하여 블랙박스 컴포넌트 형태의 서비스를 사용한다. 저장소에 배포된 서비스는 시간이 지남에 따라 변경/진화될 가능성이 높고, 다양한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 구현되는 이질성(Heterogeneity)을 가진다. 이런 이유로, 서비스 사용자는 서비스 내부 구조를 알기 힘들기 때문에, 서비스가 기능을 수행하는 도중 문제점이 발생하면 문제점을 식별하여 해결하는 등의 서비스 결함을 효과적으로 관리하는 것이 어렵다. 자율 컴퓨팅(Autonomic Computing, AC)은 사람의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로의 결함을 관리하도록 설계하는 방식이다. AC는 시스템을 자율적으로 결함을 관리할 수 있는 주요 원칙들을 제안하고 있으므로, 서비스 결함 관리에 관한 기술적 이슈들은 AC의 기법들을 사용하여 해결될 수 있다. 본 논문에서는 SOA 환경에서 자율적으로 서비스의 결함을 관리하기 위한 이론적 모델인 Symptom-Cause-Actuator(SCA) 모델을 제시한다. SCA 모델은 의사가 환자를 치료하는 과정으로부터 유도된다. 먼저, 다섯 단계로 구성된 SCA 컴퓨팅 모델을 정의하고 SCA의 메타모델을 제안한다. 또한, SCA 모델의 저장소 역할을 하는 SCA 프로파일을 정의하고, SCA 프로파일에 저장되는 symptom, cause, actuator의 인스턴스와 이들 간의 의존 관계를 기계가 인식할 수 있는 형식으로 표현한다. 그리고, 서비스의 결함을 자율적으로 관리하는 컴퓨팅 모델의 다섯 단계를 수행하는데 필요한 알고리즘을 상세하게 기술한다. 마지막으로, SCA 모델의 실행 가능성을 보여주기 위하여, SCA 프로파일과 알고리즘을 구현한 프로토타입을 ‘비행기 예약 시스템’에 적용하는 사례 연구를 수행한다.

In Service-Oriented Architecture (SOA), service providers develop and deploy reusable services on the repositories, and service consumers utilize blackbox form of services through their interfaces. Services are also highly evolvable and often heterogeneous. Due to these characteristics of the service, it is hard to manage the faults if faults occur on the services. Autonomic Computing (AC) is a way of designing systems which can manage themselves without direct human intervention. Applying the key disciplines of AC to service management is appealing since key technical issues for service management can be effectively resolved by AC. In this paper, we present a theoretical model, Symptom-Cause-Actuator (SCA), to enable autonomous service fault management in SOA. We derive SCA model from our rigorous observation on how physicians treat patients. In this paper, we first define a five-phase computing model and meta-model of SCA. And, we define a schema of SCA profile, which contains instances of symptoms, causes, actuators and their dependency values in a machine readable form. Then, we present detailed algorithms for the five phases that are used to manage faults the services. To show the applicability of our approach, we demonstrate the result of our case study for the domain of ‘Flight Ticket Management Services’.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Symptom-Cause-Actuator 모델
3. Symptom-Cause-Actuator 프로파일
4. SCA 컴퓨팅을 위한 알고리즘
5. 관련 연구 및 평가
6. 사례 연구
7. 결론
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  1. Erl, T , 2007 , SOA Principles of Service Design , Prentice Hall

  2. Manes,A , , The Elephant Has Left the Building

  3. Pulier, E , 2005 , Understanding Enterprise SOA , Manning Publications

  4. Kephart, O , 2003 , The Vision of Autonomic Computing , IEEE Computer 36 (1) : 41 ~ 50

  5. Brittenham, P. , 2007 , IT service management architecture and autonomic computing , IBM Systems Journal 46 (3)

  6. Cutlip, R. , 2006 , Autonomic Computing: Strengthening Manageability for SOA Implementations

  7. Fugini, M , 2006 , Recovery of Faulty Web Applications through Service Discovery , proceedings of the 1st International Workshop on Semantic Matchmaking and Resource Retrieval: Retrieval: Issues and Perspectives (SMR 2006) : 67 ~ 80

  8. Brüning, S. , 2007 , A Fault Taxonomy for Service-Oriented Architecture , 10th IEEE High Assurance Systems Engineering Symposium (HASE’07)

  9. IBM Research Center , 2006 , Symptoms Reference Specification, Version 2.0 , IBM Autonomic Computing Symptom Specification

  10. Martín, S. , 2007 , Services Management Using Context Information, Ontologies and the Policy- Based Management Paradigm: Towards Integrated Management in Autonomic Communications , IEEE Workshop on Autonomic Communications and Network Management (ACNM’ 07)

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