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Improving reliability and performance of telecommunications systems by using autonomic, self-learning and self-adaptive systems

Michael Nussbaumer

Art der Arbeit

Dissertation

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Informatik

Betreuer*in

Helmut Hlavacs

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DOI

10.25365/thesis.18240

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-29821.14082.332866-5

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Meine Dissertation beschaeftigt sich mit autonomen, selbst-lernenden und selbst-adaptiven Systemen. Prinzipiell muss ein autonomes und selbst-lernendes System seinen eigenen Status, sowie die externen Operationen kennen, muss Systemveraenderungen erkennen koennen und muss in der Lage sein sich selbst zu adaptieren. Verbesserung der Zuverlaessigkeit von Multimedia Kommunikation: Im Zuge des Testens eines kommerziellen VoIP Servers wurde deutlich, dass das SIP Protokoll, welches fuer die Initiierung von VoIP Telefonaten verwendet wird, in einem sehr offenen Standard definiert ist. Fuer eine korrekte SIP Nachricht sind nur einige wenige Informationen notwendig. Es gibt allerdings eine enorme Anzahl an optionalen Informationen, die ebenfalls innerhalb einer SIP Nachricht verwendet werden koennen. Diese Tatsache fuehrt dazu, dass VoIP Geraete eine enorme Anzahl an unterschiedlichen SIP-Dialekten verwenden, die aus der riesigen Anzahl an unterschiedlichen Parameterkombinationen entstehen. Dies kann zu dem Problem fuehren, dass Telefone die dasselbe Protokoll verwenden, trotzdem nicht in der Lage sind miteinander zu kommunizieren. Deshalb wird ein autonomes, selbst-lernendes SIP-Uebersetzungstool praesentiert, welches die Rate der faelschlich vom Server abgewiesenen SIP Nachrichten drastisch reduziert, indem ankommende Nachrichten analysiert und eventuell veraendert werden. Autonome Adaption von Systemparametern, um die Systemperformance zu verbessern: Die Performance eines kommerziellen Systems, welches Daten von unterschiedlichen mobilen Geraeten sammelt und verarbeitet, ist aufgrund des hohen ankommenden Datenaufkommens extrem wichtig. Ankommende Datentickets wandern durch ein Warteschlangensystem, wo in jedem durchlaufenen Knoten unterschiedliche atomare Aktionen durchgefuehrt werden. Dieser Aufbau ermoeglicht es, die einzelnen Knoten zu parallelisieren, in dem mehrere Auspraegungen der Knoten auf unterschiedlichen CPU-Kernen gestartet werden. Mit Hilfe eines Systems, welches analytische Ansaetze, Messungen und Simulationen verwendet, wird die optimale Softwarekonfiguration fuer eine bestimmte Hardware automatisiert gefunden. Dadurch passt sich die Software immer exakt an die aktuelle Hardware und an das aktuelle Datenaufkommen an. Die Performance des Gesamtsystems kann so drastisch verbessert werden.

Abstract

(Englisch)

My dissertation will be about autonomic, self-learning and self-adaptive sys- tems. Usually an autonomic and self-learning system must be able to know its own status and the external operations, must be able to monitor system changes and must be able to self-adapt to them. Within this area my disser- tation will present two case studies of autonomic and self-learning systems. Improving reliability of multimedia communication: While testing a commercial VoIP server it became obvious that the SIP proto- col, used to initiate VoIP calls, is defined in a very open standard. That fact results in a great number of different SIP dialects, leading to the problem that some VoIP devices (hard and soft phones) may not be able to communicate with each other, even though they use the same protocol. Therefore an au- tonomic, self-learning SIP translator will be presented, that will decrease the rate of rejected SIP messages. Automatic adaptation of system parameters to improve system performance: The performance of a commercial system that collects data from various mo- bile devices is critical, because of the high amount of incoming data. There- fore performance tests will be initiated and automatically evaluated. Through self-learning techniques the system will self-adapt to the environment and the hardware on which the system is currently running, with the goal to improve the systems performance.

Autor*innen

Michael Nussbaumer

Haupttitel (Englisch)

Improving reliability and performance of telecommunications systems by using autonomic, self-learning and self-adaptive systems

Paralleltitel (Deutsch)

Verbesserung der Zuverlässigkeit und der Performance von Telekommunikationssystemen durch die Verwendung von automatisierten, selbst-lernenden und selbst-adaptiven Systemen

Publikationsjahr

2011

Umfangsangabe

I, 203 S. : Ill., graph. Darst.

Sprache

Englisch

Beurteiler*innen

Helmut Hlavacs ,

Carlos García Juiz

Klassifikation

54 Informatik > 54.99 Informatik: Sonstiges

AC Nummer

AC09029295

Utheses ID

16338

Studienkennzahl

UA | 786 | 175 | |

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