The Internet of Things supports various industrial applications. The cooperation and coordination of smart things are a promising strategy for satisfying requirements that are beyond the capacity of a single smart thing. One of the major challenges for today's software engineering is the management of large and complex computing systems characterized by a high degree of physical distribution. Examples of such systems arise in many application domains. The number of connected devices grows from billions to hundreds of billions, so a maximum of automatisms must be integrated in IoT architectures in order to control and manage them. Software architects migrate to service oriented architecture and applications are now being constructed as service compositions. Since each IoT device includes one or more microservices, the increasing number of devices around the user makes them difficult to assemble in order to achieve a common goal. In this paper, we propose a self-assembling solution based on self-controlled service components taking into account non-functional requirements concerning the offered quality of services and the structuration of the resulting assembly. Its aim is to build and maintain an assembly of services (taking into account arrival of new peers or failure of existing ones) that, besides functional requirements, also fulfils global quality-of-service and structural requirements.


翻译:智能事物的合作与协调是满足超出单一智能事物能力范围的要求的有希望的战略。当今软件工程的主要挑战之一是管理具有高度物理分布特征的大型和复杂计算机系统。这种系统的例子出现在许多应用领域。连接装置的数量从数十亿个增加到数千亿个,因此,必须把最大程度的自动化结合到IoT结构中,以便控制和管理这些装置。软件设计师迁移到面向服务的建筑和应用,现在正在作为服务构成来建造。由于每个IoT设备包括一个或一个以上的微观服务,用户周围越来越多的设备使得它们难以组装,以达到一个共同目标。在这份文件中,我们提出了一个基于自控服务组成部分的自我组合解决方案,同时考虑到对服务质量和由此产生的装配结构的不运作要求。其目的是建立和维持服务组合(考虑到新同侪的到来或现有设备失效),除功能要求外,还满足全球质量和结构要求。

0
下载
关闭预览

相关内容

Mac 平台下的最佳 GTD 软件之一.有 iOS 版本. culturedcode.com/things
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
AliCoCo: Alibaba E-commerce Cognitive Concept Net
Arxiv
13+阅读 · 2020年3月30日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员