Estabelecimento de uma arquitetura de referência para Sistemas Ciber-físicos autoadaptativos - Camargo, Marcos Paulo de Oliveira [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
Nos últimos anos, sistemas de computação têm emergido em diversos setores da sociedade. Do ponto de vista tecnológico, diversos sistemas têm sido beneficiados com o apoio de tecnologias como IoT (do inglês, Internet of Things), Cloud Computing, entre outras. Dentre as classes de sistemas existentes na literatura, os Sistemas Ciber-Físicos (do inglês, Cyber Physical Systems -- CPS) possui uma posição de destaque na comunidade científica e iniciativa privada por caracterizar a interação de entidades computacionais com processos físicos, dispondo de serviços de processamento e armazenamento localizados na Internet. Contudo, por lidarem com problemas de incertezas de requisitos na fase de design e mudanças em tempo de execução, um novo conjunto de dificuldades é emergido. Diante desse contexto, origina-se uma nova classe de sistemas denominada Sistemas Ciber-Físicos Autoadaptativos (do inglês, Self-adaptive Cyber Physical Systems -- Self-CPS). Em linhas gerais, um Self-CPS combina as características dos CPSs com mecanismos autoadaptativos capazes de reconhecer as mudanças do sistema e de contexto e propor soluções de natureza estrutural, comportamental e/ou relacionado ao ambiente de execução com a finalidade de manter seu estado de execução sem (ou com o mínimo de) intervenção humana. Nesse sentido, tem-se observado que os Self-CPS têm sido desenvolvidos sem a sistematização de conhecimento e boas práticas de engenharia. Visando obter uma visão geral acerca dos Self-CPS, foi conduzida uma investigação da literatura adotando a técnica de mapeamento sistemático (do inglês, Systematic Mapping Study -- SMS) em relação aos estudos secundários, expondo as principais contribuições e os objetos de investigação de cada estudo. Em um segundo momento, foi realizada uma investigação acerca dos estudos primários que propuseram modelos/arquiteturas de referência para Self-CPS. A partir dos resultados oriundos do mapeamento sistemático realizado, ficou perceptível a inexistência de uma abordagem sistemática que apoie o desenvolvimento de tais modelos/arquiteturas de referência, além de não lidar com os interesses de autoproteção e observabilidade. Diante do exposto, o principal objetivo desta dissertação é sistematizar o conhecimento obtido em uma arquitetura de referência que integre abordagens de autoadaptação, autoproteção, observabilidade e as melhores práticas de Engenharia de Software. Além disso, pode-se destacar também que apresentar um panorama detalhado a respeito do estágio atual sobre modelos e arquiteturas de referência também é um objetivo deste trabalho. Por fim, como forma de avaliar a arquitetura de referência proposta, um estudo de caso voltado ao domínio da saúde foi conduzido, uma vez que foi evidenciado uma carência na literatura sobre trabalhos que apresentam soluções baseadas em (Self-)CPS aplicadas a este domínio. Para averiguar a qualidade da arquitetura proposta, uma inspeção baseada em checklist foi conduzida, analisando se os requisitos arquiteturais propostos foram alcançados.

In recent years, computing systems have emerged in many segments of our society. From a technological perspective, several systems have benefited from the support of technologies such as IoT (Internet of Things), Cloud Computing, among others. Among the system classes found in the literature, Cyber-Physical Systems (CPS) have played a prominent position in the scientific community and private enterprise. In short, CPS can be characterized by the interaction of computational entities with physical processes, with processing and storage services on the Internet. However, because of dealing with problems of uncertain requirements in the design phase and changes at runtime, a new set of difficulties emerged. Thus, a new class of systems, referred to as Self-adaptive Cyber-Physical Systems (Self-CPS), has been created. In summary, a Self-CPS combines features of CPS with self-adaptive mechanisms so that it can recognize changes in context and propose solutions to a structural, behavioral, and/or execution environment in order to maintain their state of execution without (or with minimal) human intervention. In this sense, it has been observed that these systems have been developed without the systematization of knowledge and good engineering practices. In order to get an overview of Self-CPS, an investigation of the literature was conducted using the systematic mapping technique in relation to secondary studies, exposing the main contributions and the main objects of investigation of each study. Next, an investigation was conducted regarding the primary studies that proposed reference models/architectures for Self-CPS. Based on the results of our investigation, it became clear that there is no systematic approach to support the development of these models/architectures for Self-CPS, besides not addressing the interests of self-protecting and observability. Thus, the main purpose of this dissertation is to systematize the knowledge obtained, condensing it into a reference architecture that integrates approaches to self-adaptation, self-protecting, observability, and the best practices of Software Engineering. Moreover, it can be also highlighted that presenting a detailed overview of the current state of reference models and architectures is an objective of this dissertation. In order to evaluate the proposed architecture, a case study applied to the healthcare domain was conducted, since there is a lack of studies in the literature presenting solutions based on (Self-)CPS applied to this domain. To check the quality of our architecture, a checklist-based inspection was conducted, analyzing whether the proposed architectural requirements were met.
Establishment of a reference architecture for self-adaptive Cyber-physical Systems
Keywords: Arquitetura de referência; Sistemas ciber-físicos; Sistemas autoadaptativos; Self-cps; E-health; Reference architecture; Cyber-physical systems; Self-adaptive systems