SaSML : a UML based domain specific modeling language for self adaptive systems conceptual modeling

Abstract

Self-adaptive Systems (SaSs) can autonomously decide how to adapt their behavior at runtime in response to contextual changes. They operate under uncertainty conditions and have intrinsic properties that have posed some challenges for software engineering. In this work, we approach issues related to SaS conceptual modeling, which is challenging because it is needed to deal with requirements uncertainty, contextual changes, and behavioral possibilities. Conceptual modeling is the act of creating models that describe problems independently of the solutions for purposes of understanding and communication. Unified Modeling Language (UML) is a graphical General-Purpose Modeling Language (GPML) that supports conceptual modeling through class diagrams. Once UML is a GPML, it does not have primitives customized to model SaSs, therefore, the modeling quality becomes dependent on the software engineers skills and abilities, which is not a good software engineering practice. This complexity can be minimized by using Domain- Specific Modeling Languages (DSMLs), which may be created by extending UML. Our literature investigation revealed that UML has been extended to SaSs domain, however, the SaSs higher-level abstractions have not been fully covered. We propose a UML-based DSML for SaSs conceptual modeling called SaSML that introduces a new modeling element called Adaptive Behavior. Adaptive Behavior is a wrapper that encapsulates a SaSs modeling schema, exposing only what needs to be defined at modeling time. SaSs modeling schema applies a set of design patterns to capture the higher-level abstractions related to SaSs domain. We carried out this work by establishing a conceptual and technological background, investigating the state-of-the-art of UML-based DSML for SaSs, defining a SaSs modeling schema, specifying the Adaptive Behavior syntax, semantics, and pragmatics, and evaluating SaSML through empirical techniques. The experiment results provide statistical evidence that the Adaptive Behavior modeling element provides an effective support for SaSs conceptual modeling, and it is able to synthesize the SaSs modeling schema without losing expressiveness. Thus, we can conclude that SaSML contributes to the SaSs conceptual modeling quality.

Sistemas Autoadaptativos (SAs) podem decidir autonomamente como adaptar seu comportamento em tempo de execução em resposta às mudanças contextuais. Eles operam em condições de incerteza e possuem propriedades intrínsecas que impõem alguns desafios para a engenharia de software. Neste trabalho, abordamos questões relacionadas à modelagem conceitual de SAs, a qual é desafiadora porque é preciso lidar com incerteza de requisitos, mudanças contextuais e possibilidades comportamentais. Modelagem conceitual é o ato de criar modelos que descrevem problemas independentemente da solução para fins de entendimento e comunicação. Unified Modeling Language (UML) é uma Linguagem de Modelagem de Propósito Geral (LMPG) gráfica que suporta a modelagem conceitual através dos diagramas de classe. Uma vez que a UML é uma LMPG, ela não tem primitivas customizadas para modelar SAs, logo, a qualidade do modelo se torna dependente das competências e habilidades dos engenheiros de software, o que não é uma boa prática de engenharia de software. Essa complexidade pode ser minimizada com Linguagens de Modelagem de Domínio Específico (LMDEs), as quais podem ser criadas estendendo a UML. Nossa investigação da literatura revelou que a UML tem sido estendida para SAs, no entanto, as abstrações de alto nível relacionadas aos SAs não tem sido plenamente cobertas. Nós propomos neste trabalho uma LMDE baseada em UML chamada SaSML que introduz um novo elemento de modelagem chamado Adaptive Bahavior. O Adaptive Behavior é um empacotador que encapsula um esquema de modelagem, expondo somente o que precisa ser definido em tempo de modelagem. O esquema de modelagem aplica um conjunto de padrões de projeto para captura as abstrações de alto nível relacionadas ao domínio de SAs. Este trabalho foi realizado estabelecendo a fundamentação teórica e tecnológica, investigando o estado da arte de LMDE baseadas em UML para SAs, definindo o esquema de modelagem para SAs, especificando a sintaxe, semântica e pragmática do Adaptive Behavior e avaliando a SaSML através de técnicas empíricas. Os resultados evidenciaram que o Adaptive Behavior suporta a modelagem conceitual de SAs e sintetiza o esquema de modelagem de SAs sem perder expressividade. Portanto, concluímos que a SaSML contribui para a qualidade de modelos conceituais de SAs.