スマートモビリティのための新しいソフトウェアサービスプラットフォーム
スマートモビリティソリューションのために、リアルタイムでソフトウェアサービスを適応させるプラットフォーム。
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今日の世界では、デジタル革新が産業やビジネス、日常生活を変えつつある。これらの変化によって、古い方法では設計できない複雑なソフトウェアシステムが生まれた。代わりに、特にスマートモビリティの分野では、多くの異なるグループがオープンプラットフォーム上で協力している。この記事では、こうした複雑なシステムを扱うための新しいアプローチを紹介する、エマージェントソフトウェアサービスプラットフォームについて話すよ。
複雑なシステムの課題
現代のソフトウェアシステムは多くのコンポーネントで構成されていて、異なるハードウェア上で動いてるんだ。これらのコンポーネントはネットワークを通じてさまざまなアプリケーションやサービスを提供し、一般的にIoT(モノのインターネット)と呼ばれるものを形成している。こんな接続された環境では、デバイスは輸送、ホームオートメーション、ソーシャルイベントなど、異なる分野から来ることがある。
これらの多様なコンポーネントを効果的に管理するためには、ソフトウェアプラットフォームが必要だ。このプラットフォームはサービスプロバイダーがサービスを提供し、ユーザーがそれにアクセスできるようにする。これを「プラットフォームエコシステム」と呼ぶ。これらのエコシステムの主な課題の一つは、利用可能なソフトウェアサービスを組み合わせて、単一でより有用なサービスとして機能させることだ。
さらに、IoT環境の動的な性質のおかげで、条件が急に変わってもこれらのエコシステムは適応しなきゃならない。ここで、自己適応型ソフトウェアシステムが登場する。これらのシステムは、環境の変化に応じてある程度自分のアーキテクチャや動作を調整できるけど、しばしば手動での設計が必要だ。
エマージェントソフトウェアサービスプラットフォームの紹介
これらの課題に対処するために、エマージェントソフトウェアサービスプラットフォームの概念を紹介する。このプラットフォームは、リアルタイムで既存のサービスを使って新しいソフトウェアサービスを自動的に作成できる。これが効果的に機能するためには、いくつかの重要な機能を持ってる必要がある:
- リアルタイムでユーザーの要求を自動的に収集する。
- 利用可能なサービスを使って、この要求に合った新しいソフトウェアサービスを構成する。
- 構成されたサービスを実行し、結果をユーザーに返す。
プラットフォームの動作
このプラットフォームはIoT環境内で動作し、さまざまなコンポーネントがシームレスに協力して動く。
コアコンポーネント
- ソフトウェアサービスの説明: これはソフトウェアサービスが提供する機能やインターフェースを示す。サービスインスタンスはこれらの説明を実装し、使用準備が整っている。
- プロセス: これはソフトウェアサービスの説明の集まりで、システムがどう動くべきかを示す。
- サービスレジストリ: これはユーザーやサービスプロバイダーが利用できるソフトウェアサービスのライブラリ。
エマージェントソフトウェアサービスプラットフォームは、ユーザーのニーズに応じてサービスを動的に構成することができる。この構成は事前に定義されているわけではなく、リアルタイムで変化に対応できる。
プラットフォームのアーキテクチャ
このプラットフォームのアーキテクチャは、いくつかの重要な要素を含んでいる。ユーザーとやり取りしてニーズを特定し、この情報を構成メカニズムに渡す。このメカニズムはユーザーの要求に基づいて計画を作り、サービスレジストリに登録されているサービスだけを利用する。
サービスの系列が構成されると、それが実行エンジンに送信される。このエンジンはその系列を実行し、結果をユーザーに返す。アーキテクチャの中心的な部分はドメインで、ユーザーの要求の語彙を定義し、ソフトウェアコンポーネントの説明の基礎となる。
要求ハンドラー
要求ハンドラーは、ユーザーのニーズを理解するための重要なコンポーネントだ。ユーザーは自分の要求を明示的に述べるか、環境からのセンサーデータを通じて特定されることもできる。要求ハンドラーはこれらのニーズをシステムが処理できる形式に形式化する。
自己適応型構成メカニズム
自己適応型構成メカニズムは、ユーザーのリクエストの満たし方を計画の課題として扱う。ユーザーの要求が目標になり、このニーズを満たすための計画が作られる。意味的な説明を使うことで、メカニズムは明示的な互換性の説明なしに、ユーザーの要求と適切なソフトウェアコンポーネントを照合できる。
実行エンジン
実行エンジンは、外部サービスをプラットフォームに統合するためのビジュアルフローエディタを提供する。これは定義されたフローを実行するランタイム環境として動作する。各フローは、いくつかの接続されたノードで構成され、実行の順序やデータの流れを決定する。
フローはより複雑なサービスに組み合わせることができるため、柔軟性が高まる。構成結果は実行可能なフローにマッピングされ、プラットフォームがユーザーのニーズに効果的に応えることを可能にする。
サービスレジストリ
サービスレジストリは、プラットフォーム上の利用可能なサービスの説明を保持している。このレジストリは、これらのサービスとどのように、どこでインタラクションするかを管理する。構成プロセス中に、自己適応型構成メカニズムはこのレジストリにアクセスして、関連するサービスの説明を特定できる。
スマートモビリティへの応用
エマージェントソフトウェアサービスプラットフォームのアーキテクチャは、スマートモビリティのユースケースを通じて示すことができる。この文脈では、駐車場を管理するために、スペースの予約、電気自動車の充電、ナビゲーション支援など、さまざまなサービスが提供されている。
各サービスは明確な仕様を使って定義されていて、プラットフォームへの統合が簡単だ。ユーザーは、各駐車スペースの利用可能なサービスを表示するユーザーインターフェースとやり取りできる。このインターフェースを使って具体的なリクエストができ、そのリクエストをプラットフォームが処理する。
プラットフォームとのユーザーインタラクション
ユーザーインターフェースには、各駐車スポットに利用可能なサービスを表すアイコンがある。ユーザーはアクセスしたいサービスを選択でき、そのリクエストはプラットフォームが理解できる形式に変換される。
ユーザーがリクエストを送信すると、自己適応型構成メカニズムがユーザーのニーズに基づいたサービス説明の系列を形成する。この系列が処理され、プラットフォームはユーザーのリクエストを満たすための必要なアクションを実行する。
結論と今後の方向性
要するに、エマージェントソフトウェアサービスプラットフォームは、スマートモビリティのような環境で複雑なソフトウェアシステムを管理する新たな方法を提供する。プラットフォームの初期テストは、ユーザーの要求を自動的に収集し、それに応じたソフトウェアサービスを構成するという点で期待できる結果を示している。
でも、まだ解決すべき課題はある。現在のユースケースは範囲が限られていて、今後の研究では自然言語からのニーズ認識のような、より複雑なユーザーインタラクションを探ることができる。
さらに、プラットフォームは現在、構成されたサービスが実行中に失敗した場合のアクションを元に戻すことができない。プラットフォームとユーザー間のより洗練されたフィードバックループを作ることで、受け入れを高め、今後のサービス構成を向上させることができる。
この研究は、さまざまなドイツの連邦省からの資金提供を受けていて、スマート技術の開発に貢献することの重要性と潜在能力を強調している。
タイトル: Emergent Software Service Platform and its Application in a Smart Mobility Setting
概要: The development dynamics of digital innovations for industry, business, and society are producing complex system conglomerates that can no longer be designed centrally and hierarchically in classic development processes. Instead, systems are evolving in DevOps processes in which heterogeneous actors act together on an open platform. Influencing and controlling such dynamically and autonomously changing system landscapes is currently a major challenge and a fundamental interest of service users and providers, as well as operators of the platform infrastructures. In this paper, we propose an architecture for such an emergent software service platform. A software platform that implements this architecture with the underlying engineering methodology is demonstrated by a smart parking lot scenario.
著者: Nils Wilken, Christoph Knieke, Eric Nyakam, Andreas Rausch, Christian Schindler, Christian Bartelt, Nikolaus Ziebura
最終更新: 2024-02-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.08168
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.08168
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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