Architectural Considerations for Realizing Self-Governance ... · PDF fileArchitectural...
Transcript of Architectural Considerations for Realizing Self-Governance ... · PDF fileArchitectural...
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 1
Architectural Considerations for Realizing Self-Governance in Autonomic
Systems and Networks
������������� ���������� � ���������������� ������������������������������������������ ������ ������� ��������! ��
�������"��������# $���# ���������$�����
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 2
Motivation
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 3
A Traditional OSS/BSSExternal data flow
Internal data flow
Pending data flow
System appears twiceNAME
Planned systems
Key:
JOBMOBE
TMM
NI
DFG
PVI
CID/SAM
LOC
INPLANS
ISIS
ASOS
Mech Eng
TESS
CCP
TOPS
NRSS
Billstar 3
Billstar 1PCDB
EC
RIMSPRECISEPay by
Phone
DOMSCustomizer
800
Custom800 DB
RCRMS
BOSSCOR
OSMOPLIDB
E911
NAA
LMOS
Exch Plus
APTOS
PREMIS
MIStarwriter
CMS(CCRS)
SABR
LFACS
FWS
PICS/DPCR
TNDS/TK
LEIS
WM
COSMOS
SOAC
PAWS
LOMS
FIRST
ORGIS
GIRBAIF
IRSS
SDIDSDDL-POF
SOCS
PDR
TOR
AOG
SORD
CRMS
EARSMAPS
CESAR
CABS
Data Svc
PR
JOUR
GL
RAP
3rd Pty
Bill Print
MP USAGE
RM REVEBill Format
Bill Day
Billing
Directory
Delivery
Corp Books
MI
CL CONF
EM EXCHListing Svc
C/CA
SOFE
LSD&C
Data
WarehseFIMS
PARIS
CARTS
COR
SUMMIT 4.0
SBIR
MRDB
Sales Agency
ORBITSAthena
AA PBCC
SMS
DRSDCN
CPNISales Comp
PB Awards
APTOS
PaSS
COIN
AP
PBVS
CSFT
IP
SPACE
MARCH
CSTAR
Separation
ConnectVu
CLONES
TNM NMA-F
DCOS-2000
NetPilot
SEAS
EADAS NDS-TIDE
AMOSNSDB
TIRKS
IPMS
MOPICS PMM
CMTS
FTDM
SARTS
PVS | PMI
REACT2001
TSA
NTAS
MTAS
LATIS
CRAS
CIASANS
LMOS
MLT
SORD
SOAC
PBOD
Service
Manager
Electronic
Bonding
ALRU
PDS-ERA
PDS
CustomerProfile
AIM
POS-R
POS
BRIS
REMS
ESS
EmFiSys
TAPS
AUTS
TRAINS
WTS
IFS
TWISTATR
NSDM
MTR
TCMS
Tech PDP
PMIS
PagingCNR
PBITS
MP/F
FLEXCOM
COSMOS
WFA/C
OPAS/Loopview
OPS/INE
Predictor
INATransport
SSI PBRIMS IPMSCCSN TANCCPL MP/F
ComnLang Taskmate
SCSFEPS
CUR/CAR
TAGS
FDOC
Network
AT&T
Network
DSCNOR AT&T
Network
NOR
STPSCPISCP
EDIIS
PB1
Network
AT&T
NOR
IS
ERMIS
Common Interface Layer
ATC
CIDB
Advantage
TIRKS
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 4
Name: JohnSCUSTID: 12345
Shortcomings - Infrastructural
� ����������������
% �����������&
% �&�������'��������(���
% �����������������'��������
% )��������������������*���+���,
� $�������������
% $�������������
% ��� �������-�������� ��
% $���������.����� �'����������� ���
% ������������� �����&�&��� �������� �/ ��
Name: Strassner.JohnID: “12345”
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 5
Stovepipes are Everywhere!Define BGP
Peers
[edit]routing-instances {
routing-instance-name {protocols {
bgp {group group-name; {
peer-as as-number;neighbor ip-address; }
} } } }
Router(config)# router bgp autonomous-systemRouter(config-router)# neighbor
{ ip-address | peer-group-name} remote-as numberRouter(config-router)# neighbor ip-address activate
� Different languages� Different semantics� Different programming models
Stovepipe #1 Stovepipe #2
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 6
The Problem – Managing Complexity
� ������� ���0��&����&��� ����������� ���� ����+������������
% ���-������&��� 1�(��2��2(����������������&�(�������������������� ��
% $����������������&��-��� ���� ���������� ��������
3 ������������-�����-������������������ � ����� �������������������� ����
3 ����������� ���� �����+����������������&�����4���������������+������-��
� ������� ���0��&����(������������������
% "������������ ����������-�-���������
% �&��&������(������5/ �6� / 768�������&���9����������������
% )��������������������(��� ��������2����� �'���(��-������������
� :��-�������� ���0��&��������������
% 6-��&��������������������������4������������������������������������
% ������� ���0����������������������������+������-�������������� ������;
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 7
Constituency Separation� ������������������������-���������������� ��
��� � ����������
2 :�����*��+, -������ ��+������� � ��
3 ���-����5�-��������� ����� ��������������������������&
2 �����������������������<������������! 5=
� 7��� ��+���-������������������������������&�����������(���������
2 7������������������-�����6 �����7 �������
2 5�+���������&���������������������
2 5�+����(����&���
3 $������������� �+��� �����
3 >����������� ��&�� �������������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 8
Definition
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 9
Machines will take over all management tasks, rendering humans superfluous.
Future Vision of Autonomic Computing?
Hal 9000, 2001
������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 10
Machines will free system administrators to manage system at a higher level
Future Vision of Autonomic Computing
����
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 11
Autonomic Computing Definition
� ��������� ���&��� �������2��-�������&���
% ��-�������� ��������0������������������
% �����������(��������(��������
� ����2��-������������� ����������������������������2+��� �����
% � �����������(��������������&��� ���������������������0�
% � �������������������������������&��� ���������������������0�
� ���������������������(�������&��� ���
% ���������������������������-����� ���
% ��&'���������������������(�����������������(������ ��
% �������������(��� ������(�������������( ����-�����
���������
% �0����������������������(��-�����������
� ���������������� ������(&����2�������������������������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 12
Autonomic Computing Overview
Managed Resource
Analyze Data and Events
Determine State
YES
NO
Define New Device Configuration(s)
DEN-ngModels and Ontologies
Match?
Policy Manager
Business Rules
Autonomic ManagerControl Control
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 13
Autonomic Computing and People
� "�������0����� ������&�� �������&��� ��������-�
% 5�-���������(��(���������$������������ � ��������
� ����&��� ����-������ ��������� ��(��-�������
����� ��&����&������� �������������������-���
(�������������
% >������1�? ��� �������� �������
% ��������� ����� ����������������� ���(������
� "������������2� ������&��� �� ����� ��+����������
������-��&���������������� ��������������
% "������� �������� ������&9���(����
% �&��� �� ����������&��� ��� ����� ���� ����(�����
3 �����&�(���� ��� ������� ��������������
3 ���������(���� ��� ������� ����(���� ����������������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 14
Autonomic Networking – What is it About
� Technical complexity: human body � technology, devices� Business complexity: macro-economics � e- and m-Commerce� Behavioral complexity: social interaction � service composition� Operational complexity: healing � anti-virus, configuration management
Biology, Sociology, and Economics can Inspire Better Networks!
Complexity abounds!
Management Plane
Management Plane
Involuntary functions Config mgmt
Management Plane
InferencePlane
Cognitive
Functions Optimization
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 15
Autonomic Computing Architecture
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 16
Behavioral Orchestration
Gather Vendor-Specific Data
Compare ActualState to
Desired State
Define New Device Configuration(s)
Match?
YES
NO
Loop 1: Maintenance
Managed Resource
Loop 2: Adjustment
DEN-ngModels and Ontologies
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 17
Developing an AAMC
Model-Based Translation Layer
Managed Resource
Vendor-Specific Data Vendor-Specific Commands
XML XML
Autonomic Manager
Not Autonomic!
Translates to Autonomic Language
Able to Control Managed Resource
DEN-ngModels and Ontologies
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 18
Gather Vendor-Specific Data
Compare ActualState to
Desired State
Define New Device Configuration(s)
Match?
YES
NO
Loop 1: Maintenance
Managed Resource
Loop 2: Adjustment
Model-BasedTranslation
Layer
Normalize
Mediation Layer
Revising the Control LoopDEN-ng
Models and Ontologies
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 19
Gather Vendor-Specific Data
Compare ActualState to
Desired State
Define New Device Configuration(s)
Match?
YES
NO
Loop 1: Maintenance
Managed Resource
Loop 2: Adjustment
Model-BasedTranslation
Layer
Normalize
Mediation Layer
Control ControlAutonomic Manager
Policy Manager
���������������� �������������������
Business Rules
Add in Policy ManagementDEN-ng
Models and Ontologies
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 20
Architectural Principles inMore Detail:
� �������� ������� ������� �������� ������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 21
Unique Design Points of DEN-ng
� �67 2�� -��� ������ ������������ ���% ����������� � ���������� �����������
% �������� � ���������������� ������ ����� �
% ���� � ��������������� ������������������������
� �67 2�� ��(������������������������% "�������������������������� � �����������������
����������������&��������������������������
% "������� +������� ��������������&��0����(��
� �67 2������������������� �����% / ������ ������������������������������������( ���
% �67 2���(���������������� ��������������������������(�������� �
��������������������������� �����
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 22
G r o u p i n g C o d e : T E M P G r o u p i n g C o d e : T E M P R e p o r t D a t e : 2 / 1 5 / 9 7R e p o r t D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 S t u d y I D : D E M O 1 S t u d y I D : D E M O 1 R e p o r t I D : N E L O A DR e p o r t I D : N E L O A D
S t u d y D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 S t u d y D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 E n t i t y T y p e : A T M L I N KE n t i t y T y p e : A T M L I N K
A _ E N D : T E S T N J A T M 0 1 A _ E N D : T E S T N J A T M 0 1 Z _ E N D : T E S T N J A T M 0 3 Z _ E N D : T E S T N J A T M 0 3 C o n n T y p e : T 1 C o n n T y p e : T 1 T K _ S P E E D : 1 5 4 4 0 0 0 b i t s / s e cT K _ S P E E D : 1 5 4 4 0 0 0 b i t s / s e c
# T r u n k s # T r u n k s # T r u n k s# T r u n k s
S P D a t e H u r s t S P D a t e H u r s t P e a k e d n e s s % U t i lP e a k e d n e s s % U t i l I n - S e r v i c e I n - S e r v i c e R e q u i r e dR e q u i r e d = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 2 4 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 8 . 4 1 1 1 / 2 4 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 8 . 4 1 1
2 / 0 1 / 9 7 0 . 6 0 1 . 1 3 2 . 4 1 1 2 / 0 1 / 9 7 0 . 6 0 1 . 1 3 2 . 4 1 1 2 / 0 8 / 9 7 0 . 5 6 1 . 3 3 5 . 4 1 1 2 / 0 8 / 9 7 0 . 5 6 1 . 3 3 5 . 4 1 1
2 / 1 5 / 9 7 0 . 6 0 1 . 0 2 8 . 4 1 1 2 / 1 5 / 9 7 0 . 6 0 1 . 0 2 8 . 4 1 1T ( S P A ) 2 / 2 2 / 9 7 0 . 6 5 1 . 5 7 4 . 8 1 2T ( S P A ) 2 / 2 2 / 9 7 0 . 6 5 1 . 5 7 4 . 8 1 2
T ( S P A ) 2 / 1 9 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 9 . 4 2 2T ( S P A ) 2 / 1 9 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 9 . 4 2 2
G r o u p i n g C o d e : T E M P G r o u p i n g C o d e : T E M P R e p o r t D a t e : 2 / 1 5 / 9 7R e p o r t D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 S t u d y I D : D E M O 1 S t u d y I D : D E M O 1 R e p o r t I D : N E L O A DR e p o r t I D : N E L O A D
S t u d y D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 S t u d y D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 E n t i t y T y p e : A T M L I N KE n t i t y T y p e : A T M L I N K
A _ E N D : T E S T N J A T M 0 1 A _ E N D : T E S T N J A T M 0 1 Z _ E N D : T E S T N J A T M 0 3 Z _ E N D : T E S T N J A T M 0 3 C o n n T y p e : T 1 C o n n T y p e : T 1 T K _ S P E E D : 1 5 4 4 0 0 0 b i t s / s e cT K _ S P E E D : 1 5 4 4 0 0 0 b i t s / s e c
# T r u n k s # T r u n k s # T r u n k s# T r u n k s
S P D a t e H u r s t S P D a t e H u r s t P e a k e d n e s s % U t i lP e a k e d n e s s % U t i l I n - S e r v i c e I n - S e r v i c e R e q u i r e dR e q u i r e d = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 2 4 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 8 . 4 1 1 1 / 2 4 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 8 . 4 1 1
2 / 0 1 / 9 7 0 . 6 0 1 . 1 3 2 . 4 1 1 2 / 0 1 / 9 7 0 . 6 0 1 . 1 3 2 . 4 1 1 2 / 0 8 / 9 7 0 . 5 6 1 . 3 3 5 . 4 1 1 2 / 0 8 / 9 7 0 . 5 6 1 . 3 3 5 . 4 1 1
2 / 1 5 / 9 7 0 . 6 0 1 . 0 2 8 . 4 1 1 2 / 1 5 / 9 7 0 . 6 0 1 . 0 2 8 . 4 1 1T ( S P A ) 2 / 2 2 / 9 7 0 . 6 5 1 . 5 7 4 . 8 1 2T ( S P A ) 2 / 2 2 / 9 7 0 . 6 5 1 . 5 7 4 . 8 1 2
T ( S P A ) 2 / 1 9 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 9 . 4 2 2T ( S P A ) 2 / 1 9 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 9 . 4 2 2
Grouping Code: TEMP Grouping Code: TEMP Report Date: 2/15/97Report Date: 2/15/97 Study ID: DEMO1 Study ID: DEMO1 Report ID: NELOADReport ID: NELOAD Study Date: 2/15/97 Study Date: 2/15/97 Entity Type: ATM LINKEntity Type: ATM LINK
A_END : TESTNJATM01 A_END : TESTNJATM01 Z_END : TESTNJATM03 Z_END : TESTNJATM03
Conn Type: T1 Conn Type: T1 TK_SPEED : 1544000 bits/secTK_SPEED : 1544000 bits/sec
# Trunks # Trunks # Trunks# Trunks SP Date Hurst SP Date Hurst Peakedness %UtilPeakedness %Util In-Service In-Service RequiredRequired ======= ===== ========== ===== ========= ======== ======= ===== ========== ===== ========= ======== 1/24/97 0.55 1.0 28.4 1 1 1/24/97 0.55 1.0 28.4 1 1 2/01/97 0.60 1.1 32.4 1 1 2/01/97 0.60 1.1 32.4 1 1 2/08/97 0.56 1.3 35.4 1 1 2/08/97 0.56 1.3 35.4 1 1 2/15/97 0.60 1.0 28.4 1 1 2/15/97 0.60 1.0 28.4 1 1T(SPA) 2/22/97 0.65 1.5 74.8 1 2T(SPA) 2/22/97 0.65 1.5 74.8 1 2T(SPA) 2/19/97 0.55 1.0 29.4 2 2T(SPA) 2/19/97 0.55 1.0 29.4 2 2
Data Model A Data Model B
CognitiveDissonance!
But There’s a Problem…
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 23
Knowledge ManagementAdding Semantics
� @��� ��+��� �����% $������� � �����0������������
% �������(���-�������������� � ������������
� ����-�����+��� �����% 7�� ������� ���������������� ��������������&���
% 7��������������&��������-������������������������&���
� ������� ���&��� ������(���;% ��������+��� ��+��� ��������(���&��� �(��-���������������
% $����������������-�����+��� ��+��� �����
3 +������� ������ ��������-���������������������������
3 )�������������������&���������������������������������
3 ����� �������� ������-��(��-���
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 24
Purpose of Ontologies
� ������������� �������
� $����(���������(������������������������������������(������������������������-��������������
�������������������� �����������������������
� $����(������������������������������ �����
� / �������������������� ��� ������ ���������������
(������������������������
� ��������������������������������������� �������
���������������� � �������(�������������������
�������� �������&������������ &
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 25
Semantic Equivalence
� ?�� ����64����)�����2�����������
� ���� ��'���������&�������������
� ���������� ������� �����&�(��� ����� ��������������(&�������-��&���&'���������������������������% ���������� �����&�����������
% �����������������A ����������&�/ A���������� �������������B ����������&�/ B ���������<�A���B=���� 0�� �'��
% ��������� ������������� �����������(��������������������� ������������ ������� �����&������
% >����1�60�������������(�����-����
� �������������� �����&�� ����(��� ���������������������� ��������&�� ������������������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 26
G r o u p i n g C o d e : T E M P G r o u p i n g C o d e : T E M P R e p o r t D a t e : 2 / 1 5 / 9 7R e p o r t D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 S t u d y I D : D E M O 1 S t u d y I D : D E M O 1 R e p o r t I D : N E L O A DR e p o r t I D : N E L O A D
S t u d y D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 S t u d y D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 E n t i t y T y p e : A T M L I N KE n t i t y T y p e : A T M L I N K
A _ E N D : T E S T N J A T M 0 1 A _ E N D : T E S T N J A T M 0 1 Z _ E N D : T E S T N J A T M 0 3 Z _ E N D : T E S T N J A T M 0 3 C o n n T y p e : T 1 C o n n T y p e : T 1 T K _ S P E E D : 1 5 4 4 0 0 0 b i t s / s e cT K _ S P E E D : 1 5 4 4 0 0 0 b i t s / s e c
# T r u n k s # T r u n k s # T r u n k s# T r u n k s
S P D a t e H u r s t S P D a t e H u r s t P e a k e d n e s s % U t i lP e a k e d n e s s % U t i l I n - S e r v i c e I n - S e r v i c e R e q u i r e dR e q u i r e d = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 2 4 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 8 . 4 1 1 1 / 2 4 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 8 . 4 1 1
2 / 0 1 / 9 7 0 . 6 0 1 . 1 3 2 . 4 1 1 2 / 0 1 / 9 7 0 . 6 0 1 . 1 3 2 . 4 1 1 2 / 0 8 / 9 7 0 . 5 6 1 . 3 3 5 . 4 1 1 2 / 0 8 / 9 7 0 . 5 6 1 . 3 3 5 . 4 1 1
2 / 1 5 / 9 7 0 . 6 0 1 . 0 2 8 . 4 1 1 2 / 1 5 / 9 7 0 . 6 0 1 . 0 2 8 . 4 1 1T ( S P A ) 2 / 2 2 / 9 7 0 . 6 5 1 . 5 7 4 . 8 1 2T ( S P A ) 2 / 2 2 / 9 7 0 . 6 5 1 . 5 7 4 . 8 1 2
T ( S P A ) 2 / 1 9 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 9 . 4 2 2T ( S P A ) 2 / 1 9 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 9 . 4 2 2
G r o u p i n g C o d e : T E M P G r o u p i n g C o d e : T E M P R e p o r t D a t e : 2 / 1 5 / 9 7R e p o r t D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 S t u d y I D : D E M O 1 S t u d y I D : D E M O 1 R e p o r t I D : N E L O A DR e p o r t I D : N E L O A D
S t u d y D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 S t u d y D a t e : 2 / 1 5 / 9 7 E n t i t y T y p e : A T M L I N KE n t i t y T y p e : A T M L I N K
A _ E N D : T E S T N J A T M 0 1 A _ E N D : T E S T N J A T M 0 1 Z _ E N D : T E S T N J A T M 0 3 Z _ E N D : T E S T N J A T M 0 3 C o n n T y p e : T 1 C o n n T y p e : T 1 T K _ S P E E D : 1 5 4 4 0 0 0 b i t s / s e cT K _ S P E E D : 1 5 4 4 0 0 0 b i t s / s e c
# T r u n k s # T r u n k s # T r u n k s# T r u n k s
S P D a t e H u r s t S P D a t e H u r s t P e a k e d n e s s % U t i lP e a k e d n e s s % U t i l I n - S e r v i c e I n - S e r v i c e R e q u i r e dR e q u i r e d = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1 / 2 4 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 8 . 4 1 1 1 / 2 4 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 8 . 4 1 1
2 / 0 1 / 9 7 0 . 6 0 1 . 1 3 2 . 4 1 1 2 / 0 1 / 9 7 0 . 6 0 1 . 1 3 2 . 4 1 1 2 / 0 8 / 9 7 0 . 5 6 1 . 3 3 5 . 4 1 1 2 / 0 8 / 9 7 0 . 5 6 1 . 3 3 5 . 4 1 1
2 / 1 5 / 9 7 0 . 6 0 1 . 0 2 8 . 4 1 1 2 / 1 5 / 9 7 0 . 6 0 1 . 0 2 8 . 4 1 1T ( S P A ) 2 / 2 2 / 9 7 0 . 6 5 1 . 5 7 4 . 8 1 2T ( S P A ) 2 / 2 2 / 9 7 0 . 6 5 1 . 5 7 4 . 8 1 2
T ( S P A ) 2 / 1 9 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 9 . 4 2 2T ( S P A ) 2 / 1 9 / 9 7 0 . 5 5 1 . 0 2 9 . 4 2 2
Grouping Code: TEMP Grouping Code: TEMP Report Date: 2/15/97Report Date: 2/15/97 Study ID: DEMO1 Study ID: DEMO1 Report ID: NELOADReport ID: NELOAD Study Date: 2/15/97 Study Date: 2/15/97 Entity Type: ATM LINKEntity Type: ATM LINK
A_END : TESTNJATM01 A_END : TESTNJATM01 Z_END : TESTNJATM03 Z_END : TESTNJATM03
Conn Type: T1 Conn Type: T1 TK_SPEED : 1544000 bits/secTK_SPEED : 1544000 bits/sec
# Trunks # Trunks # Trunks# Trunks SP Date Hurst SP Date Hurst Peakedness %UtilPeakedness %Util In-Service In-Service RequiredRequired ======= ===== ========== ===== ========= ======== ======= ===== ========== ===== ========= ======== 1/24/97 0.55 1.0 28.4 1 1 1/24/97 0.55 1.0 28.4 1 1 2/01/97 0.60 1.1 32.4 1 1 2/01/97 0.60 1.1 32.4 1 1 2/08/97 0.56 1.3 35.4 1 1 2/08/97 0.56 1.3 35.4 1 1 2/15/97 0.60 1.0 28.4 1 1 2/15/97 0.60 1.0 28.4 1 1T(SPA) 2/22/97 0.65 1.5 74.8 1 2T(SPA) 2/22/97 0.65 1.5 74.8 1 2T(SPA) 2/19/97 0.55 1.0 29.4 2 2T(SPA) 2/19/97 0.55 1.0 29.4 2 2
Data Model A Data Model B
CognitiveDissonance!
Ontology A Ontology B
Cognitive
Similarity!
Semantics to the Rescue!
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 27
Reinforcement Learning� �������������� ��������� ����������-����� ���
% / (��-����������<�����=���� ���������-����� ����
% �+�����������
% >����-����<�� � �����=�������� �����
� ����������� ����2�����-������������������
���� ���� ��� ����-������������ ��1�
% ��������>5��������� �������1���������2������-������������
� :&�������>5�����*����2��2�����, ��������� �������� ����������-����� ���
� 7�����&�����������2������&�� �������4���������������<���������������� �����������&=
� ������������������������������� �"C���������������������������
������
����
����������
���
�∞
=++=
01
kkt
kt rR γ
{ }( )),()','(),( asVasVrasV −+=∆ γα
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 28
Reasoning Definitions
� �������-�
% >����������� ��������������������������
� �(�����-�
% ������������������������� ��������� ���
% ��������������������������������������������
�����������
p → q( )∧ p� q
p → q( )∧q� p
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 29
Purpose of Reasoning
� ���� ���&�����������&������������ �&�
�� ���������������������������
% D ���(����������������������������(��� ����� ����������
% ? �������&���-���������(��� ;��
� �������������+��� ���&��������������&���% :�������������������&������������������&����-���������
���-���������������&
3 "������ ��������������+��� ������������� ���
3 ���.��� �-����������+��� ��������.���� �����+��� ������(�
% ������������������������ ������ ���������������&����-��
<������� �������������+��� ������(�
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 30
Adding in Semantics and AI
Gather Vendor-Specific Data
Compare ActualState to
Desired State
Define New Device Configuration(s)
Match?
YES
NO
Loop 1: Maintenance
Managed Resource
Loop 2: Adjustment
Model-BasedTranslation
Layer
Normalize
Control ControlAutonomic Manager
Policy Manager
���������������� �������������������
Business Rules
Ontological Comparison
Reasoning and Learning
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 31
Types of Policy
� �����������
% ��������������������������(���+�������������������
3 / 7 �<6-���=�$�<���������=��? 67 �<������=
3 �������(���������������
% >�������&������������������������
� � ��������
% ������������������ ����������ρ ������������������������
3 �&��� �� ������ �������������1����ρ3 ��&�� �� (����������������������(��
% >������(��-����������� (&������ �'��.������
� � ��������������������
% ������������������������-������������� ������������<ρ=�� �
3 ���������������&�������������������������
3 �&��� �� ������ ���������� �������
% >������(��-����������� (&������ �'��.������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 32
Policy Tradeoffs� �������"������
% D ���������������������� ������4����������-���
% ��� ������������� �&��� ������������ �<������=����
% &�����(��(��������� ������&������&���������4����������������� ����
� D ���"������% # ���� ��� ���������������� ��������
% ������� ���(��(�������������� ��������
% >�4����������������� ������������������������
� ! �����&�"������% ����*���, ���D ���"������
% ���������(�������������-������<����������(���&����=
% �&��� ������������������� �'�����������4������������ ����� ���-��(����������� �����������-������
% ! �����&���������������(�����;
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 33
Action Policy Set for Decision Making
Gold-Silver Action Policies
Gold: IF (RTG > 100 msec) THEN (Increase CPUG by 5%)
Silver: IF (RTS > 200 msec)THEN (Increase CPUS by 5%)
Overlapping Action Policies (conflict depends on CPU utilization)
������������ �!���"��#$%����������&�'� (��)*"�+�� �� ������ ��������� ��, �!���"��#$%����������&�'� (��)*"�+�� �� �����)
��������������������������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 34
Goal Policies
G: RTG < 100 msec
S: RTS < 200 msec
Gives feasible response time curves
Performance model:(e.g., M/M/1 Queue) ),( CT
���λ
1
Gold-Silver Tradeoff
It’s all good!What is best?
Conflict:Gold/Silver TradeoffWhat to do?
It’s all bad!What to do?
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 35
Gold & Silver Utility Functions
Response Time (ms)
Util
ity
Utility Function Policies
� ������-������-���������������(���&�����.(������������
� �����������������������������������4���-���
� ���������������&��������
� �������������� ������������������������
UG(RTG)
US(RTS)
GoldResponse Time (ms)
SilverResponse Time (ms)
Utility
U(RTG, RTS) = UG(RTG) + US(RTS)
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 36
Concluding Example
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 37
Service Maintenance Scenario
-.�/��'��0
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 38
Is Harder Than It Looks…
123455,�
-.�������2��60
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 39
Business to System Interactions
EnvironmentalConstraints
+
IntelligentDevices
OtherRules
BusinessRules
Code Generation
���������������� ��
���� ���������������� ����������������������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 40
Model-Driven Code GenerationDEN-ng
UML Model
Schema PreparationProcess
ModelMapping
Rules
Schema GeneratorProcess
Java Mappingfor Session
Computation
DirectoryMapping forPersistence
DirectoryMapping forPersistence
Directory and JavaSpace
Mappings forPersistence
ParsedOutput
Documentationand Help Files
Errors andWarnings
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 41
Code Generation On Steroids
� ���-���������! 52�� �����-
� ����������(������ ��������������-���(&���������(����������&�����
� 60��������������� ����������� �! 5�����������
� ����2�������������� ��������� ���������������������������
� ���������� ��������
� "�����������������!������� ��% �����������-������9���������������������������� ����
% ���������� ���0��������������������&����������������6�����
3 �������� ���������������������������-������� ������
3 ���-����E ������+��������� ����
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 42
Process Flow
Instrument Switch to Generate
SysLog Events
Detect New SysLog Event
Match Event?
Map Event Data to DEN-ng Model
Analyze Event
Determine Capabilities of New Hardware
Match Capabilities to Work Order
Configure New Hardware
Test
Notify Other OSS & BSS Components
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 43
Summary
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 44
Conclusions� ������� ������ ���������(����� ��������� ���0��&
% ����������������������������������������
% 6�������������&������� ���������
% �������������(����������(���(�����������-������ ��+���-���
� ������� ������ ���������������������������4��������-��������-��������������������������������&
% ���������������&��� ������� ���6����������
% ���������/ ���� �'����
% ����������$�����������1�������������������+��� ��������������������� ����2�����&��� ���������������� �������(��-���
% ? �� �2&��� �������������"����&
� $����������������������������������������2� ���� ���������� ���0������������-����� �������������������������������
% # ����������(������������������������������F
% :��������&��� �������&�����+�&������-�����������-��������������������&����������������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 45
Questions?Questions?
“Create like a god. Command like a king. Work like a slave”- Constantin Brancusi
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 46
References
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 47
Conferences and Web Sites
� $�������������������������������� ������ �������<$����BGGH=% �����AI2AH��BGGH������(���
% � � � ������� ��2��������������
3 �������������� ������������������� �$����9GJ����KGL
% ��-�������� ��+��������������� ��������� ����$����BGGH
3 ?������������������� ������ ������
3 ����2 �������&��� ��7��� ��+�������-���
3 6�����������6� ������������������� ����&���
3 �� ���D ���������������
� # �(����% D �����1�� � � ������� ����� ����������
% D �����1�� � � ���������(� ���� .������ ��
% ! �����&���������1�� � � ���������(� ���� .����
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 48
Autonomic Computing ReferencesMAN�������� ������ �������)���������
$: 9�������� ��� ������1�� � � ���������(� ���� .������ ��.� ������
@���������/ ������������ ���*����)��������������� ������ ������,��$666���� �����������&�BGGI�� � � ���������(� ���� .������ ��.������.����.��O)����O��� �����O��OBGGI����
@���������/ ���*>������������������������� ������ ������,��"�����������������BP��
$������������������������������ ���6�����������<BGGL=�2 ��������������������-���LG�������� ������ ������������������
MBN�$: 9�/ ����� ������ ��������������-���
����1..� � � P(����� ����(� ���� .�� ��.��(��&.����������.GIGB�� (.GIGB�� (���� �
����1..� � � 2AGH��(� ���� .��-������� ��+.(����� .������J���� �
����1..� � � ����������� .� ���.� ��������.�(������F� �6��$/ 7Q7/
MIN ���� ����&��� 9 7A��������-�������1..� � � ������� .���� ��.�������.�A.
MJN ? "9 �����-��$�������������������-�������1..� � � ������� .����.���(��������.����� �
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 49
Foundational References (1)
MAN������������*��7�� �"����� �����7��� ��+� ���� ����� :��������-�����-���� ���� ���,��"����# ��� $%%$�� �����������
MBN������������&��������'�����(�� ����) �� ��������������"�(��������ARRR�$�:7 �A2LPSPG2AJG2H
MIN������������*"����&2:���7��� ��+� ���� ���,�� �����@��� ��"�(�����������BGGI��$�:7 �A2LLSHG2SLR2A
MJN����+��? ��? ��������*��� ������ (������!��-����&�"����ARRH
MLN������������������ �����@���* +����7D / ���������� ����>���-������� ���0��&,���������6�? B��� # ��7����� &�BGGJ�
MHN�������������*:��������:������������� � �����������������! ����� ������������������5�����&���,��6�! 7 �BGGJ��/ ���BGGJ�
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 50
Foundational References (2)
� ����1..� � � 2+������������.+�.� ��2�2�2
�������&���� �
� ����1..� � � ���2������.���������� �
� ����������� ��� ������5��������7�� �8��+��781�
�D �� 2? ����$�����������6��������ARRP������BG2JL�
� ������������T ���������������(�����-��$��������1�
��� ���������"�������&�����������&���� (�������
! @1��� (������!��-����&�"���ARRH������P�
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 51
TMF References
MAN���������������>����&�����BGGI��*5������������$�,��&���+ ���������� +, - �$%%.�/����0������
MBN� ������� ��*������$����� �����������<�$�=�� ����,��# 12$$�3��� �������# 12$4�3��� ���)��.�%� ����BGGI
MIN� ���*6�������������� �/ �������� ��<��/ =�� ����:�����"�������� �� ��+,��# 12$5)��6�7)�8 ��$%%6
MJN� ���*����7D / ������������&�7������������������,��+, /%76�3��� ���) ����BGGI
MLN� ���*����7D / ���5����&������� ���������&,��D :RBP��-A�G����BGGJ
MHN� ���*7D / �������������������������&�7��������������������������������������1�:���������&��� �)��� ,��� �GLI:�����BGGJ
MPN� ���*����7D / ���5����&���� ���������&,��D :RBP��-A�G������BGGI
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 52
MDA, Patterns, and RolesMAN�:�� �&����*/ ( ���2/ ������������� ���
�����������,��"�������2? ���
$�:7 �G2AI2HBRALL2J��ARRP
MBN�����������0� ����� ����� �����*���&��"������
>��(���/ ( ���� ����,��$�:7 �G2BGA2SRLJB2G
MIN�$������������-��������������������( �����������
�������� �������
����1..� � � �����������.��� �����2������2
������.ARRP.����2ARRP2����2�( �������
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 53
Framework References
MAN�"������1�� � � ��� �����.� �
MBN�/ D ��*!������� ��������5������������������,��-������A�L�� ����BGGI
MIN�U��� �� ��� �� ��+1�"������1� � � �'������
MJN�/ ���������(�����"��������>��������� �����������������$�/ .$6��AGPJH2B��ARRH
MLN�*! ��"������!������������ �����-����� ����"�����, $�����(����D ��:���������>�� (������������2# ���&�ARRR
© Motorola 2006SEAMS 2006 Keynote Page 54
Applications
� �:B�! �������������������<�:B�-S�A=
% ����1..� � � ���(� ��������� .������.�(B.����������.IIIRGJA
% V�����������! ���������������$: ��:B�!��-������(�����-���V �� &
"��+���@�-���>����8�0�� �����)������������������5��? �����������
�� �5���������� ����� �? ������ ��������������������������BGGJ��
� ����2�������� �� ��&�� ���� ���
% V! ���� $ / �5�����������������5���:������ ������ �������
�&��� �V 8�0�� �����������5��? �������������� ������ � ��� ��
����������� �5������������ & "��+��������������D ���2
����������� ��������������������������BGGJ��
% *$���������������������������$������������������5���:�������
�����������, 8�0�� �����������5��? �������������� �
����� � ��� �� ����������� �5������������ & "��+������
��������D ���2���������>��2��� �����6� (���������������&����
������������&��� ��&� ����� ��BGGJ��