Outils logiciels pour la combinaison de vérification fonctionnelle et d évaluation de performances au sein de CADP

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1 Outils logiciels pour la combinaison de vérification fonctionnelle et d évaluation de performances au sein de CADP Christophe Joubert Séminaire VASY Octobre 2002 Aix les Bains

2 Contexte du projet Groupe FMT (Formal( Methods and Tools) Spécification, conception et analyse formelle de systèmes distribués complexes Collaborations avec le projet INRIA/VASY Expertise dans le domaine des modèles stochastiques (chaînes de Markov) Motivations Union des travaux pour confectionner une plateforme d outils efficace en vérification fonctionnelle et en évaluation de performances Determinator - VASY'02 2

3 Évaluation de performance programme spécification Algèbre de processus stochastique Réseaux de Pétri stochastiques propriétés temporelles modèle compilateur Méthode algébrique espace d états mesure de performance Analyse numérique Simulation Chaînes de Markov Matrice de transition creuse vecteur-solution probabiliste Determinator - VASY'02 3

4 Objectifs et plan 1. Modèles stochastiques 2. Réducteur de modèles mixtes 3. Expérimentations et résultats 4. Bilan et perspectives Determinator - VASY'02 4

5 Modèles stochastiques Processus stochastique Famille de variables aléatoires {X t, t є T} X t est caractérisée par une fonction de distribution Processus Markovien Processus stochastique + propriété Markovienne (comportement futur entièrement défini par l instant présent, donc totalement indépendant de son histoire) Chaîne de Markov Processus Markovien + homogénéité + espace d états discret CTMC (Continuous Time Markov Chain) Chaîne de Markov + temps continu Determinator - VASY'02 5

6 Modèles STE stochastiques Généralisation des STE d algèbre de processus: M = (S, A, T, R, s 0 ) Chaînes de Markov Interactives (IMC) [Hermanns98] : TOUT; prob 0,8 SEND; rate 5,7 ACK τ DELIV; rate 3,0 RECV; prob 0,2 STE probabilistes : transitions "prob p" et "label ; prob p " STE stochastiques : transitions "rate λ" et "label ; rate λ" STE mixtes : (STE probabiliste STE stochastique) + transitions étiquetées par des actions "label" Determinator - VASY'02 6

7 Réducteur de modèles mixtes Motivations Générer un CTMC à partir d un STE mixte sous forme d IMC Réduire par factorisation le non-déterminisme présent dans les modèles mixtes Simplifier à la volée selon la condition de «bonne spécification» Determinator - VASY'02 7

8 Définitions Bien spécifié : se dit d une IMC dont la CTMC résultante est unique, quelque soit les décisions non-déterministes choisies. Types d états dans modèles mixtes Stable : que des transitions stochastiques sortantes Case : au moins une transition probabiliste sortante, et de possibles transitions stochastiques sortantes ignorées Décision : au moins une transition d action sortante, et de possibles transitions stochastiques sortantes ignorées Determinator - VASY'02 8

9 Algorithme Principal s, stable(s) : s succ(s) : E = wsc(s ) (n,v) E P(s,n) = P(s,s ). v Determinator - VASY'02 9

10 Algorithme WSC récursif wsc(s) : Stable(s) : {(s,1)} Case(s) : E = s succ(s) : E E = wsc(s ) (n,v) E if (n,v ) E E = E \ (n,v ) E = E (n, v + P(s,s ).v) else E = E (n, P(s,s ).v) Décision(s) : E 1 = E 2 = s succ(s) : if E 1 = else E 1 E 1 = wsc(s ) E 2 = wsc(s ) if E 1 E 2 ERREUR pas «bien spécifié» Determinator - VASY'02 10

11 Modèle bien spécifié Exemple λ * 0,666 action2 0 L; λ 1 3 action1 0,4 2 A; 0,333 Z; 0,4 0,666 5 γ État stable État décision État case C; 0,2 4 µ 1 0,666 0,333 et et λ * 0,333 µ 2 O,4 O,2 + 0,4*0,666 0,4*0,333 = 12/30 6/ /30 4/30 = 0,666 0,333 Determinator - VASY'02 11

12 Modèle bien spécifié Exemple λ * 0,666 0 État stable État décision 5 γ État case 4 µ 1 λ * 0,333 µ 2 Determinator - VASY'02 12

13 OPEN/CAESAR LOTOS STE automates communicants SDL UML/RT CAESAR BCG.OPEN EXP.OPEN IF.OPEN UMLAUT API Open/Caesar STE implicite bibliothèques Open/Caesar génération de STE simulation interactive exécution aléatoire vérification à la volée vérification partielle génération de tests Determinator - VASY'02 13

14 Intégration du nouveau composant Minimisation à la volée de modèles stochastiques bien spécifiés, contenant du non-déterminisme. programme source entrées/sorties compilateur API Open/Caesar DETERMINATOR Modèles minimisés, sans nondéterminisme si bien spécifiés Determinator - VASY'02 14

15 Évaluation de performance REDUCTION GENERATION Determinator BCG_MIN ANALYSE LOTOS CAESAR(.ADT) BCG BCG_TRANSIENT Λ i BCG_LABELS BCG_STEADY Λ i rate λ i ETMCC VERIFICATION Determinator - VASY'02 15

16 Évaluation de performance Determinator PDAC (Performance and Dependability Analysis Components) BCG_MIN LOTOS CAESAR(.ADT) BCG BCG_TRANSIENT Λ i BCG_LABELS BCG_STEADY Λ i rate λ i ETMCC Determinator - VASY'02 16

17 Bilan Un outil complètement implémenté, utilisant la technologie de CADP : Determinator : réducteur de modèles mixtes PDAC : une extension de CADP aux aspects temporels des systèmes Bcg_Transient Bcg_Steady Bcg_Min Determinator Bibliothèque de fonctions d analyse de STE mixtes Determinator - VASY'02 17

18 Perspectives Intégration de PDAC dans la prochaine version de CADP (2003) Bibliothèque générique utilisée par les composants de PDAC Travaux futurs Au niveau de la spécification Génération automatique de contraintes stochastiques dans un STE classique Au niveau de la vérification Connections à des simulateurs existants Conception de simulateurs Markoviens parallèles Determinator - VASY'02 18

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