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Teil 3 Grundlegende Techniken und Architekturen

Aktuelle Themen bei Eingebetteten Systemen – Organic Computing SS 2010 Prof. Dr. Uwe Brinkschulte. Teil 3 Grundlegende Techniken und Architekturen. 3. Grundlegende Techniken und Architekturen. 3.1 Observer/Controller Architekturen 3.2 Der MAPE Zyklus

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Teil 3 Grundlegende Techniken und Architekturen

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  1. Aktuelle Themen bei Eingebetteten Systemen – Organic Computing SS 2010 Prof. Dr. Uwe Brinkschulte Teil 3 Grundlegende Techniken und Architekturen Organic Computing – Teil 3a, Folie 1 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  2. 3. Grundlegende Techniken und Architekturen 3.1 Observer/Controller Architekturen 3.2 Der MAPE Zyklus 3.3 Learning Classifier Systems 3.4 Evolutionäre und Genetische Algorithmen 3.5 Organic Computing und Middleware 3.6 Multi-Agenten-Systeme und Auktionen 3.7 Künstliche Hormonsysteme 3.8 Verteilung abhängiger Aufgaben Organic Computing – Teil 3a, Folie 2 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  3. 3. Grundlegende Techniken und Architekturen Angestrebte Eigenschaften • Robustheit • Flexibilität • Anpassungsfähigkeit • Meistern unbekannter Sitatutionen • Lernfähigkeit • Vorhersage künftigen Verhaltens Wie festgestellt müssen selbstorganisierende Systeme beobachtet und kontrolliert werden, um das gewünschte Verhalten zu erreichen Organic Computing – Teil 3a, Folie 3 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  4. 3.1 Observer/Controller Architekturen Entwickelt am KIT (H. Schmeck) und der Universität Hannover (C. Müller-Schloer) System unter Beobachtung und Kontrolle(System under Observation and Control - SuOC) SuOC Eingabe Zustand Ausgabe Organic Computing – Teil 3a, Folie 4 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  5. 3.1 Observer/Controller Architekturen Das System unter Beobachtung und Kontrolle • ist ein beliebig komplexes System • kann unabhängig von externer Beobachtung und Kontrolle arbeiten • kann alle Eigenschaften eines komplexen Systems haben Eingabe: alle Informationen, auf die das System reagiert, die es aber nicht kontrolliere kann Ausgabe: alle Informationen, die das System erzeugt und die von aussen sichtbar sind Zustand: alle Informationen, die das Gedächtnis des Systems bilden, Teile des Zustandes können als Ausgabe von aussen sichtbar sein Ausgabe Organic Computing – Teil 3a, Folie 5 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  6. 3.1 Observer/Controller Architekturen Beispiel: Roboterschwarm zur Erforschung eines Geländes • Komplexes System aus einer Vielzahl von Robotern • Jeder Roboter folgt lokalen Regeln • Roboter interagieren Eingabe: Sensorinformationen der Robotor (z.B. über Temperatur, Druck, Strahlung an der jeweiligen Roboter-Position) Ausgabe: geeignete Position eines Stützpunktes Zustand: Position der jeweiligen Roboter, Bewegungsmuster, bereits gesammelte Informationen, … Ausgabe Organic Computing – Teil 3a, Folie 6 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  7. 3.1 Observer/Controller Architekturen SuOC ZustandPosition, Bewegung, Informationen der Roboter Ausgabegeeignete Stützpunkt-Koordinaten EingabeDruck, Temperatur, Strahlung Lokale Regel, Interaktion: Fahre geradeaus, bis du auf ein Hindernis oder einen anderen Roboter triffst. Dann drehe um einen zufälligen Wert und fahre wieder geradeaus Organic Computing – Teil 3a, Folie 7 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  8. 3.1 Observer/Controller Architekturen • Dieses System • ist dezentral • ist selbstorganisierend • besitzt Selbst-X Eigenschaften (zumindest Selbst- Konfiguration und Selbst-Heilung, da ein begrenzter Ausfall von Robotern durch andere kompensiert werden kann) • kann emergente Effekte zeigen • Zur gleichmäßigen Erforschung ist möglichst eine Gleichverteilung der Roboter erwünscht • Eine Bündelung an einem Ort reduziert die Performanz => negative Emergenz Organic Computing – Teil 3a, Folie 8 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  9. 3.1 Observer/Controller Architekturen Günstige (erwünschte) Roboterverteilung Entropie: Organic Computing – Teil 3a, Folie 9 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  10. 3.1 Observer/Controller Architekturen Ungünstige (unerwünschte) Roboterverteilung Entropie: Organic Computing – Teil 3a, Folie 10 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  11. 3.1 Observer/Controller Architekturen Wie bereits in Kapitel 2 gesehen kann die Zunahme der (hier unerwünschten) Emergenz durch Abnahme der Entropie erkannt werden: Hmax = log2(n) = log2(16) = 4 Mgünstig = Hmax - Hgünstig = 4 – 3.17 = 0.83 Mungünstig = Hmax – Hungünstig = 4 – 1.53 = 2.47 => Einführung eines Beobachters Organic Computing – Teil 3a, Folie 11 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  12. 3.1 Observer/Controller Architekturen Observer Ergebnis Beobachtung SuOC Eingabe Zustand Ausgabe • Der Beobachter (Observer) • erhält alle Informationen über das SuOC (Eingabe, Ausgabe, Zustand) • identifiziert und charakterisiert das gegenwärtige Verhalten • schätzt künftiges Verhalten ab Organic Computing – Teil 3a, Folie 12 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  13. 3.1 Observer/Controller Architekturen Observer Ergebnis M = 0.83 Beobachtung Roboterposition SuOC Ausgabegeeignete Stützpunkt-Koordinaten EingabeDruck, Temperatur, Strahlung ZustandPosition, Bewegung, … Im Beispiel Organic Computing – Teil 3a, Folie 13 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  14. 3.1 Observer/Controller Architekturen Observer Ergebnis M = 2.47 Beobachtung Roboterposition SuOC Ausgabegeeignete Stützpunkt-Koordinaten EingabeDruck, Temperatur, Strahlung ZustandPosition, Bewegung, … Im Beispiel Organic Computing – Teil 3a, Folie 14 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  15. 3.1 Observer/Controller Architekturen Auf Basis der vom Beobachter gelieferten Ergebnisse kann in das SuOC eingegriffen werden In unserem Beispiel: steigt die Emergenz M über einen Schwellwert, werden die Regeln im SuOC geändert, etwa: triffst du auf einen anderen Roboter, drehe um 180° Auch eine zentrale Instanz, welche bestimmten Robotern Fahranweisungen gibt, um einer drohenden Bündelung entgegenzuwirken, ist möglich => Einführung eines Controllers M Schwellwert t Organic Computing – Teil 3a, Folie 15 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  16. 3.1 Observer/Controller Architekturen Ergebnis Controller Ziele Observer Beobachtung Kontrolle SuOC Eingabe Zustand Ausgabe • Der Controller • beeinflusst und konfiguriert das SuOC gemäß der gewünschten Ziele • unterdrückt unerwünschtes Verhalten so schnell und effizient wie möglich Organic Computing – Teil 3a, Folie 16 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  17. 3.1 Observer/Controller Architekturen Ergebnis M = 0.83 ZieleschnelleErforschung Observer Controller Beobachtung Roboterposition Kontrollealles ok SuOC Ausgabegeeignete Stützpunkt-Koordinaten EingabeDruck, Temperatur, Strahlung ZustandPosition, Bewegung, … Im Beispiel Organic Computing – Teil 3a, Folie 17 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  18. 3.1 Observer/Controller Architekturen Ergebnis M = 2.47 ZieleschnelleErforschung Observer Controller Beobachtung Roboterposition KontrolleRegeländerung SuOC Ausgabegeeignete Stützpunkt-Koordinaten EingabeDruck, Temperatur, Strahlung ZustandPosition, Bewegung, … Im Beispiel Organic Computing – Teil 3a, Folie 18 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  19. 3.1 Observer/Controller Architekturen Ergebnis M = 0.83 ZieleschnelleErforschung Observer Controller Beobachtung Roboterposition Kontrollealles wieder ok SuOC Ausgabegeeignete Stützpunkt-Koordinaten EingabeDruck, Temperatur, Strahlung ZustandPosition, Bewegung, … Im Beispiel Organic Computing – Teil 3a, Folie 19 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  20. 3.1 Observer/Controller Architekturen M eigenständiges Verhalten des SuOC Schwellwert t M Controller greift ein Schwellwert Verhalten des SuOC mit Observer/Controller t Observer beobachtet Organic Computing – Teil 3a, Folie 20 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  21. 3.1 Observer/Controller Architekturen Selbstorganisierendes System mit Observer/Controller Architektur Ziele Ergebnis Observer Controller Beobachtung Kontrolle SuOC Eingabe Ausgabe Zustand Organic Computing – Teil 3a, Folie 21 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  22. 3.1 Observer/Controller Architekturen • Einige Anmerkungen zum Zusammenspiel von Observer und Controller: • Je nach Implementierung kann mehr Funktionalität in den Observer oder Controller gelegt werden • Der Observer kann die beobachteten Informationen mehr oder weniger bearbeitet an den Controller geben (Aggregation) • Der Controller kann hierbei auch Art und Grad der Aggregation steuern • Er ändert somit das Beobachtungsmodell des Observers • Er kann dadurch je nach gerade aktuellen Zielen die relevanten Daten auswählen Organic Computing – Teil 3a, Folie 22 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  23. 3.1 Observer/Controller Architekturen Selbstorganisierendes System mit Observer/Controller Architektur Ziele Ergebnis Ergebnis Observer Observer Controller Controller Beobachtungsmodell Beobachtungsmodell Beobachtung Beobachtung Kontrolle Kontrolle SuOC SuOC Eingabe Eingabe Ausgabe Ausgabe Zustand Zustand Organic Computing – Teil 3a, Folie 23 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  24. 3.1 Observer/Controller Architekturen • Das Beobachtungsmodell ist hierbei verantwortlich für: • die Auswahl der Daten-Attribute, welche beobachtet werden (z.B. eine kleine Auswahl oder die vollständige Menge) • die Auswahl geeigneter Analyse-Techniken und Methoden je nach den gegebenen Zielen (in unserem Beispiel: Minimierung der Emergenz bei schneller Erforschung, Maximierung der Emergenz bei genauer Untersuchung einzelner Punkte im Gelände) • die Auswahl geeigneter Vorhersagemodelle (z.B. lineare Vorhersage) Organic Computing – Teil 3a, Folie 24 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  25. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Observers1): • Monitor: • Beobachtet die gegenwärtige Situation • Sammelt Rohdaten gemäß dem aktuellen Beobachtungsmodell (Attribute, Abtastperiode, …) • Log: • Speichert die beobachteten Daten (z.B. für spätere Analyse, Vorhersage, …) Monitor Log Rohdaten Zeit Abtastperiode Rohdaten 1)nach Müller-Schloer/Schmeck Organic Computing – Teil 3a, Folie 25 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  26. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Observers: • Präprozessor: • Führt einige Vorbearbeitungen durch (z.B. Filter) • Berechnet neue Attribute Rohdaten Zeit Präprozessor Abtastperiode Filter Monitor Log Geglättete Daten Rohdaten Abtastperiode Zeit Organic Computing – Teil 3a, Folie 26 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  27. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Observers: • Analysator: • Wendet eine Reihe von Detektoren auf die vorverarbeiteten Daten an • Erkennt Muster in Zeit und Raum wie z.B. Cluster, statistische Werte, emergente Effekte (was immer gerade relevant ist) Analysator (Erkennung von Mustern in Zeit und Raum, verschiedene Emergenz-Detektoren, …) Präprozessor Monitor Log Rohdaten Organic Computing – Teil 3a, Folie 27 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  28. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Observers: • Vorhersage: • Betrachtet Daten des Prä- prozessors und Analysators über ein Zeitfenster • Macht Mustervorhersagen • Dies reduziert die Reaktionszeit des Observers und erlaubt proaktive Kontrolle Analysator (Erkennung von Mustern in Zeit und Raum, verschiedene Emergenz-Detektoren, …) Vorhersage (Vorhersage von Mustern in Zeit und Raum) Präprozessor Vorhersage Monitor Log Daten Zeit Rohdaten Zeitfenster jetzt Organic Computing – Teil 3a, Folie 28 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  29. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Observers: Aggregator Aggregierte Daten für den Controller Analysator (Erkennung von Mustern in Zeit und Raum, verschiedene Emergenz-Detektoren, …) Vorhersage (Vorhersage von Mustern in Zeit und Raum) • Aggregator: • aggregiert die Daten des Präprozessors, Analysators und der Vorhersage • filtert und bewertet die Ergebnisse und sendet sie an den Controller Präprozessor Monitor Log Rohdaten Organic Computing – Teil 3a, Folie 29 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  30. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Observers: Aggregator Aggregierte Daten für den Controller Analysator (Erkennung von Mustern in Zeit und Raum, verschiedene Emergenz-Detektoren, …) Vorhersage (Vorhersage von Mustern in Zeit und Raum) Das vom Controller gewählte Be-obachtungsmodell beeinflusst die ein-zelnen Komponenten (z.B. Wahl von Attributen, Emergenzdetektoren, …) Präprozessor Beobachtungsmodell Monitor Log Rohdaten Organic Computing – Teil 3a, Folie 30 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  31. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Controllers: Ziele Aktionsauswahl (Abbildung Bedingung –> Regel -> Aktion) Ziele, Systemstatus Aggr.Daten • Aktionsauswahl: • wählt aufgrund der empfang- enen Daten und Ziele eine Aktion aus • schnelle Reaktion in Echtzeit Beob.-modell Regeln Aktion Bedingungen Aktionen Organic Computing – Teil 3a, Folie 31 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  32. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Controllers: Ziele Aktionsauswahl (Abbildung Bedingung –> Regel -> Aktion) Ziele, Systemstatus Aggr.Daten • Online-Lernen: • Die Aktionen und daraus resultierenden Situationen werden evaluiert • Damit werden die Abbildungsregeln angepasst • Durch die Evaluation vergangener Aktionen wird die „Fitness“ der einzelnen Regeln dynamisch geändert, um bessere zukünftige Aktionen zu erhalten Online-Lernen Anpassung Beob.-modell Aktion Organic Computing – Teil 3a, Folie 32 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  33. 3.1 Observer/Controller Architekturen Exemplarischer Aufbau eines Controllers: Ziele Aktionsauswahl (Abbildung Bedingung –> Regel -> Aktion) Ziele, Systemstatus Aggr.Daten • Offline-Lernen: • erzeugt neue Regeln und simuliert deren Auswirkungen • Hierbei werden entweder bestehende Regeln verändert oder gänzlich neue generiert • Regeln, die sich in der Simulation als nützlich erweisen, werden in die Aktionsauswahl übernommen Online-Lernen Anpassung Simulation Offline-Lernen Beob.-modell Aktion Organic Computing – Teil 3a, Folie 33 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  34. 3.1 Observer/Controller Architekturen Varianten von Observer/Controller Architekturen Zentral: ein Observer/Controller für das gesamte System. Das gesamte System ist selbstgemanaged, Teile davon (das SuOC) können auch selbstorganisierend sein Organic Computing – Teil 3a, Folie 34 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  35. 3.1 Observer/Controller Architekturen Varianten von Observer/Controller Architekturen Verteilt: ein Observer/Controller für jede Systemkomponente. Das gesamte System ist organisierend, unkontrollierte emergente Effekte im Gesamtsystem sind möglich Organic Computing – Teil 3a, Folie 35 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  36. 3.1 Observer/Controller Architekturen Varianten von Observer/Controller Architekturen Hierarchisch: ein Observer/Controller für jede Systemkompo- nente sowie für das Gesamtsystem. Kontrollierte Selbstorganisation Organic Computing – Teil 3a, Folie 36 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  37. 3.1 Observer/Controller Architekturen • Mögliche Aktionen des Controllers: • Beeinflussung der Struktur des Systems (Hardware-Rekonfiguration, Task-Verteilung, …) • Beeinflussung des Verhaltens von Komponenten (Software-Update, Prioritäten, Ziele, Fähigkeiten, …) • Beeinflussung der Kommunikation zwischen Komponenten und Umgebung (Botschaften, Nachbarschaftsbeziehungen, Bandbreiten, …) Organic Computing – Teil 3a, Folie 37 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  38. 3.2 Der MAPE Zyklus MAPE Zyklus (Monitor Analyze Plan Execute) Grundbestandteil von Autonomic Computing, vorgeschlagen von IBM Grundidee: Eigenschaften des autonomen Nervensystems auf die Wartung und den Betrieb von Serversystemen übertragen(z.B autonome Kontrolle des Herzschlags <=> autonome Kontrolle von Serverressourcen wie z.B. Warteschlangen, Kommunikation, …) Organic Computing – Teil 3a, Folie 38 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  39. 3.2 Der MAPE Zyklus Übertragung der Eigenschaften Organic Computing – Teil 3a, Folie 39 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  40. 3.2 Der MAPE Zyklus • Autonome Systeme (Autonomic Systems) bestehen aus einer interaktiven Ansammlung von autonomen Elementen (Autonomic Elements) • Autonome Elemente sind individuelle Systeme und • enthalten Ressourcen • stellen Dienste für den Menschen oder andere autonome Elemente bereit • enthalten anpassbare bzw. veränderbare Parameter • Ziel: Entlastung des Systemadministrators von der Aufgabe des Einstellens dieser Parameter, Erreichen der höchst möglichen Systemleistung Organic Computing – Teil 3a, Folie 40 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  41. 3.2 Der MAPE Zyklus • Autonome Elemente und damit autonome Systeme sollen selbstmanagend sein. Avisierte Selbst-X Eigenschaften: • Selbstkonfiguration • Selbstoptimierung • Selbstheilung • Selbstschutz Organic Computing – Teil 3a, Folie 41 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  42. 3.2 Der MAPE Zyklus Autonome Elemente bestehen üblicherweise aus einem gemanagten Element sowie einem Autonomic Manager Autonomic Manager Aktoren Sensoren Gemanagtes Element Das gemanagte Element kann sein: • eine einzelne Hardware-Ressource • eine einzelne Software-Ressource • eine Kombination aus beiden bis hin zu einer vollständigen Anwendung Organic Computing – Teil 3a, Folie 42 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  43. 3.2 Der MAPE Zyklus Das gemanagte Element • enthält einstellbare Parameter (ist managbar) • erlaubt eine Änderung dieser Parameter von außen mittels Aktoren (Hardware oder Software) • ermöglicht eine Beobachtung seines inneren Zustandes mittels Sensoren (Hardware oder Software) • Beispiel: Kommunikationskanal • Einstellbare Parameter: Bandbreite, Prioritäten der Botschaften, … • Änderung dieser Parameter durch Steuerbefehle • Beobachtung von Zustandsinformation: Kanalauslastung, Transportzeit der Botschaften, … Organic Computing – Teil 3a, Folie 43 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  44. 3.2 Der MAPE Zyklus Beispiel: Kommunikationskanal • Sensoren messen: • Kanalauslastung • Transportzeit • Fehlerrate • … • Aktoren beeinflussen: • Bandbreite • Übertragungsrate • Prioritäten • … Gemanagtes Element:Kommunikationskanal Botschaften Botschaften Organic Computing – Teil 3a, Folie 44 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  45. 3.2 Der MAPE Zyklus Autonomic Manager: automatisiert die Einstellungen der Parameter des gemanagten Systems Wesentliche Funktionen: Monitor: beobachten des gemanagtes Systems Analyze: Analyse der beobachteten Daten Plan: Planung geeigneter Maßnahmen Execute: Ausführung der geplanten Maßnahmen Knowledge: Wissen über gegenwärtige und vergangene Daten, Strategien, etc., um das System erfolgreich zu managen Autonomic Manager Analyze Plan Knowledge Monitor Execute Sensoren Aktoren Gemanagtes Element Organic Computing – Teil 3a, Folie 45 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  46. Beispiel: Kommunikationskanal 3.2 Der MAPE Zyklus Aktuelle Parameter des Kanals: Sender 1: Priorität hoch Sender 2: Priorität niedrig Autonomic Manager Analyze Plan Knowledge Monitor Execute Sensoren Aktoren Kommunikationskanal Organic Computing – Teil 3a, Folie 46 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  47. Monitor: 3.2 Der MAPE Zyklus Sender 1: Botschaft 1, 4 Pakete1), tSende= 3, tEmpf = 3 Botschaft 2, 4 Pakete, tSende= 9, tEmpf = 9 Autonomic Manager Sender 2: Botschaft 1, 1 Paket1), tSende= 1, tEmpf = 4 Botschaft 2, 1 Paket, tSende= 6, tEmpf = 10 Analyze Plan Knowledge Monitor Execute Sensoren Aktoren Kommunikationskanal 1) tSende, tEmpf bezieht sich auf das jeweils letzte Paket der Botschaft Organic Computing – Teil 3a, Folie 47 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  48. Analyze: 3.2 Der MAPE Zyklus Sender 1: Botschaft 1, 4 Pakete, tTransport = 0 Botschaft 2, 4 Pakete, tTransport = 0 Kanalauslastung: 8/11 Autonomic Manager Sender 2: Botschaft 1, 1 Paket, tTransport= 3 Botschaft 2, 1 Paket, tTransport= 4 Kanalauslastung: 2/11 Analyze Plan Knowledge Monitor Execute Sensoren Aktoren Kommunikationskanal Kanalauslastung: 10/11 Organic Computing – Teil 3a, Folie 48 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  49. Plan: 3.2 Der MAPE Zyklus Autonomic Manager Analyze Plan Knowledge Monitor Execute Sensoren Aktoren Kommunikationskanal Knowledge: Kurze Botschaften mit niedriger Auslastung profitieren von höherer Priorität, ohne andere wesentlich zu stören => Plan: Tausch der Prioritäten Organic Computing – Teil 3a, Folie 49 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

  50. Execute: 3.2 Der MAPE Zyklus Geänderte Parameter des Kanals: Sender 1: Priorität niedrig Sender 2: Priorität hoch Autonomic Manager Analyze Plan Knowledge Monitor Execute Sensoren Aktoren Kommunikationskanal Organic Computing – Teil 3a, Folie 50 - Prof. Dr. Uwe Brinkschulte

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