El alumno Aitor Gartziandia Alustiza obtuvo la calificación SOBRESALIENTE CUM LAUDE
El alumno Aitor Gartziandia Alustiza obtuvo la calificación SOBRESALIENTE CUM LAUDE
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- Título de tesis: Al-bassed Performance Issue Detection in CPS Software Updates
Tribunal:
- Presidencia: Diego López de Ipiña González de Artaza (Universidad de Deusto)
- Vocalía: Saioa Arrizabalaga Juaristi (Universidad de Navarra)
- Vocalía: Aintzane Armentia Diaz de Tuesta (UPV/EHU)
- Vocalía: Idoia de la Iglesia Carril (IKERLAN)
- Secretaría: Aitor Arrieta Marcos (Mondragon Unibertsitatea)
Resumen:
Los sistemas ciber-físicos (CPSs) son sistemas que integran la computación y la comunicación con el mundo físico. Los sistemas software integrados en los CPSs suelen tener un ciclo de vida largo y están en continua evolución para incorporar nuevos requisitos, corregir errores y hacer frente a la obsolescencia del hardware. A pesar de que el auge de las nuevas tecnologías brinda la oportunidad de mejorar los métodos de gestión de los CPSs, sigue habiendo muchas cuestiones complejas que deben abordarse a lo largo de todo su ciclo de vida, desde el desarrollo hasta el mantenimiento. En este sentido, la creciente expansión del IoT y los CPSs ha puesto de manifiesto la necesidad de mecanismos adicionales relacionados con el despliegue y monitorización de estos sistemas en operación, debido al reto que representa la diversidad de entornos donde se despliegan estos sistemas. La heterogeneidad de los entornos, junto con la alta configurabilidad de los CPSs, hace que probar el sitema bajo todas las condiciones posibles sea imposible, aumentando las posibilidades de que aparezcan errores una vez desplegado el software en operación. Esto afecta especialmente a los errores de rendimiento, que son particularmente difíciles de detectar en laboratorio.
En este contexto, este estudio de doctorado propone un mecanismo para detectar errores de rendimiento en sistemas ciber-físicos. El objetivo es investigar en el uso de diferentes técnicas de IA para construir un oráculo de rendimiento que prediga el rendimiento esperado del sistema en ejecución y detectar errores de rendimiento comparando el valor predicho con las métricas de rendimiento reales monitorizadas. Esta predicción se obtiene mediante un modelo de rendimiento entrenado con datos procedentes de la ejecución de versiones anteriores del software. Después, el oráculo de rendimiento se ha encapsulado como un microservicio, que puede desplegarse de forma sencilla junto con otros servicios para detectar errores de rendimiento en ejecución. Para que el oráculo de rendimiento sea útil en entornos múltiples y heterogéneos, se han investigado diferentes estrategias de entrenamiento.
El método se evaluó aplicándolo a un caso de uso industrial proporcionado por Orona, con sus algoritmos de tráfico para sistemas de ascensores como software. Los resultados muestran que las técnicas de IA probadas pueden utilizarse para predecir el rendimiento de los CPSs y detectar errores, incluso en instalaciones en los que no se dispone de datos para el entrenamiento.