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67
CS Smart Grid 2.5-FDG/CS Smart Grid 2.5-FDG-section3333.txt
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@ -6,43 +6,72 @@ di modellazione Möbius [DCC02] implementato dall'omonimo tool [CGK09]
(i cui componenti principali sono mostrati in Figura xx1), (i cui componenti principali sono mostrati in Figura xx1),
che supporta una molteplicità di formalismi di modellazione e di che supporta una molteplicità di formalismi di modellazione e di
risolutori, con capacità di interagire tra loro. risolutori, con capacità di interagire tra loro.
Il modello complessivo è ottenuto mediante uno o più sottomodelli Il modello complessivo dell'ambiente Möbius è ottenuto mediante uno o
atomici che vengono convertiti (in maniera trasparente all'utente) al più sottomodelli, atomici o a loro volta composti,
livello di Abstract Functional Interface (AFI) [DCCDDDSW02,DKSC02], composti gerarchicamente (come mostrato in Figure
dove possono essere composti gerarchicamente (come mostrato in Figure xx1) al livello di Abstract Functional Interface (AFI) [DCCDDDSW02,DKSC02]
xx1) utilizzando operatori, come Join e Rep [SM91], basati utilizzando operatori, come Join e Rep [SM91], basati
sulla condivisione di variabili di stato o azioni. sulla condivisione di variabili di stato o azioni.
Sul modello risultante vengono definite prima le variabili di Sul modello risultante vengono definite prima le variabili di
performance (che rappresentano le misure di interesse) ed infine gli performance (che rappresentano le misure di interesse), basate su
strutture di guadagno, ed infine gli
studi da valutare in base alla variabilità dei parametri del modello. studi da valutare in base alla variabilità dei parametri del modello.
Numerosi risolutori, basati su simulazione o tecniche analitiche,
sono disponibili per valutare il modello.
Tutti i formalismi e i risolutori supportati da Möbius sono basati sul Tutti i formalismi e i risolutori supportati da Möbius sono basati sul
linguaggio di programmazione orientato ad oggetti C++, consentendo linguaggio di programmazione orientato ad oggetti C++, consentendo
l'utilizzo di codice C++ nei modelli. l'utilizzo di codice C++ nei modelli.
Pertanto, lo strumento supporta strutture dati C++ esterne ed in Pertanto, lo strumento supporta strutture dati C++ esterne
generale codice C++, staticamente definite al momento della compilazione e il collegamento
staticamente definiti al momento della compilazione e il collegamento
di librerie C++ esterne. di librerie C++ esterne.
Tra i formalismi per la definizione dei modelli atomici, è stato Tra i formalismi per la definizione dei modelli atomici, è stato
scelto quello delle Stochastic Activity Network (SAN) [SM01], una scelto quello delle Stochastic Activity Network (SAN) [SM01], una
estensione stocastica delle reti di Petri basata sulle primitive: estensione stocastica delle reti di Petri basata sulle seguenti
places, activities, input and output gates. In particolare, .... primitive grafiche: posti semplici o estesi (rappresentati da cerchi
blu e arancioni), attività temporizzate o istantanee
(barre verticali vuote o sottili, rispettivamente), porte di input
e di output (triangoli con la punta a sinistra o a destra). In
particolare, un posto semplice rappresenta il tipo "short" del
linguaggio C++, mentre un posto esteso representa tipi di dati di base
primitivi (come "short", "float", "double") e tipi "struct" o "array"
di tipi primitivi o di posti estesi.
Il tempo al completamento di
una attività può avere una qualunque delle numerose distribuzioni
supportate dal tool. Ad ogni attività può essere associato uno o più
case (piccoli cerchietti alla destra dell'attività) che rappresentano
l'incertezza probabilistica al completamento dell'attività. Infine i
gate permettono di specificare condizioni di abilitazione e regole di
completamento.
Il modello composto è ottenuto seguendo l'approccio modulare e
composizionale DARep [CDM17,CDM21] che estende Möbius con un nuovo
operatore D, basato su script Perl, per la replicazione indicizzata di
uno o più modelli atomici "template".
The system under analysis is modeled and evalu- ated following the
DARep compositional and mod- ular approach, as proposed in [25] and
also detailed in [5], by means of the tool M ̈obius [19].
formalization of the concept of named replication of template models,
An extensible tool for dependability, security, and perfor- mance evaluation of large and complex system models The DARep approach is based on: i) template stochastic models, each
for dependability and performance analysis one representing a different generic component; ii) dependency-aware
State Variables (SVs), representing part of the state of a template
model; iii) a topology, associated to each dependency-aware SV; iv)
two functions Index() and Deps() that extend the template model; v)
the compositional operator D.
Tra i formalismi disponibili in Mobius, è stato scelto quello delle Stochastic Activity , o DARep
Network (SAN) [SM01], una estensione stocastica delle reti di Petri basata sulle [CDM17,CDM21]
primitive places, activities, input and output gates. In particolare, ....
DARep is based on a new operator that explicitly sup- ports 2) and 4)
Mobius fornisce un'infrastruttura per supportare una molteplicità di formalismi and on the Join operator that supports 5).
di modellazione e risolutori,
Very briefly, SANs are a variant of Stochastic Petri Nets (SPN) with a graphical Very briefly, SANs are a variant of Stochastic Petri Nets (SPN) with a graphical