| dc.date.accessioned | 2022-01-12T10:14:53Z | |
| dc.date.available | 2022-01-12T10:14:53Z | |
| dc.date.issued | 2021-12 | |
| dc.identifier | doi:10.17170/kobra-202201115405 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/13506 | |
| dc.language.iso | eng | eng |
| dc.rights | Urheberrechtlich geschützt | |
| dc.rights.uri | https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/ | |
| dc.subject.ddc | 004 | |
| dc.title | Towards Service Co-evolution in the Internet of Things | eng |
| dc.type | Dissertation | |
| dcterms.abstract | Nowadays, in the world of technology, where the new technologies are devolved and replace the old ones every single day, any software product in order to maintain its competitiveness, must be updated continually. Updating a software product results from an evolution process, including adding new features, replacing outdated features, repairing bugs, closing security gaps, and improving performance, which requires a lot of effort and knowledge. Therefore, the Internet of Things (IoT) services are no exception.
An interesting research question is how to handle service changes for service consumers and how to enable and facilitate end-user application updates in case the dependent clients provide services to other clients, especially in IoT environments. These manifold interdependencies make on-the-fly service evolution a particularly difficult and challenging problem because the evolution of one service may incur changes in other dependent services and clients. In analogy to biology, we call this service coevolution. Thus, the thesis aims to develop a comprehensive solution for the coordinated evolution of heterogeneous services in IoT.
The main contribution of this dissertation is a set of theoretical models and approaches that facilitate service coevolution. In particular, we developed a solution for coordinated service coevolution through a design technique that equips every service with an intelligent agent, called EVA (Evolution Agent), that performs the service evolution in collaboration with other EVAs. The EVA can control service versions, update local service instances. Furthermore, we proposed a notification management architecture for IoT services. Additionally, an approach to describe and detect changes in IoT services with support for a shared knowledge base is introduced. Last but not least, a method to find out changes in service behaviour is presented by analyzing the data stream between the service client and service provider. | eng |
| dcterms.abstract | In der Welt der heutigen Technologie, in der neue Technologien täglich weiterentwickelt und die alten Technologien ersetzt werden, muss jegliche Software ständig aktualisiert werden, damit ihre Wettbewerbsfähigkeit aufrechterhalten wird. Die Aktualisierung eines Softwareproduktes ist das Ergebnis eines Evolutionsprozesses. Dieser Prozess erfordert einen größeren Aufwand und viel Wissen, es beinhaltet das Hinzufügen neuer Funktionen, das Entfernen veralteter Funktionen, das Beheben von Softwarefehlern, das Schließen von Sicherheitslücken und die Leistungssteigerung. Die Dienste des Internets der Dinge (IoT) stellen dabei keine Ausnahme dar.
Eine interessante Forschungsfrage besteht darin, wie Änderungen von Diensten für deren Nutzer gehandhabt, wie sie aktiviert und wie Aktualisierungen von Endnutzer Anwendungen ermöglicht werden. Das gilt insbesondere in IoT Umgebungen und im Falle von abhängigen Clients, die anderen Clients Dienste anbieten. Diese vielfältigen und gegenseitigen Abhängigkeiten machen die on-the-fly Evolution eines Dienstes zu einem besonders schwierigen und herausfordernden Problem, weil die Evolution eines Dienstes Änderungen in anderen abhängigen Diensten und Clients notwendig macht. In Analogie zur Biologie nennen wir diesen Dienst-Koevolution. Somit zielt diese Dissertation darauf ab, eine umfassende Lösung für die koordinierte Evolution von heterogenen Diensten in IoT zu entwickeln.
Der Hauptbeitrag dieser Dissertation besteht aus einer Reihe von theoretischen Modellen und Ansätzen, die die Dienst-Koevolution ermöglichen. Insbesondere entwickelten wir eine Lösung für die koordinierte Dienst-Koevolution durch eine Designtechnik, die jeden Dienst mit einem intelligenten Agenten, genannt EVA (Evolutions-Agent) ausstattet. Diese Designtechnik führt die Dienst-Koevolution in Zusammenarbeit mit anderen EVAs durch. Der EVA kann die Dienstversionen kontrollieren und die lokalen Dienstinstanzen aktualisieren. Außerdem schlugen wir eine Benachrichtigungsmanagementarchitektur für IoT Dienste vor. Zusätzlich wird ein Ansatz zur Beschreibung und Änderungserfassung in IoT Diensten mit Unterstützung für eine verteilte Wissensdatenbank dargestellt. Zu guter Letzt wird eine Methode zur Erkennung von Änderungen im Verhalten von Diensten durch die Analyse des Datenstroms zwischen dem Client des Dienstes und dem Dienstanbieter präsentiert. | ger |
| dcterms.accessRights | open access | |
| dcterms.creator | Tran, Huu Tam | |
| dcterms.dateAccepted | 2021-12-03 | |
| dcterms.extent | 14 ungezählte Seiten, 105 Seiten | |
| dc.contributor.corporatename | Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik / Informatik | |
| dc.contributor.referee | Geihs, Kurt (Prof. Dr.) | |
| dc.subject.swd | Software | ger |
| dc.subject.swd | Update | ger |
| dc.subject.swd | Internet der Dinge | ger |
| dc.subject.swd | Internetdienst | ger |
| dc.subject.swd | Coevolution | ger |
| dc.subject.swd | Benutzer | ger |
| dc.subject.swd | Agent <Informatik> | ger |
| dc.type.version | publishedVersion | |
| kup.iskup | false | |
| ubks.epflicht | true | |
