autonomic administration - hal 9000 meets gene … · autonomic administration: hal 9000 meets gene...
TRANSCRIPT
Autonomic Administration - John Strassner Page 1
Autonomic Administration:HAL 9000 Meets Gene Roddenberry
������������� ���������� � ����������� ������������� �������������������������� ������������ ��������� ��
����� ���������� ������ � ��������������
���������� �����! "#��! ��� �����"�����
Autonomic Administration - John Strassner Page 2
Strassner Presentation Styles� ����$
% � ��&�����#��������&��&
� � ���$% ���'���((��
� #���$% "����(����)��*���
� ! �����$% � ����� ����� �������#� �����
� #����$% +�'�
� ����$% ����� �� ��,���(��(-.
� �����$% �� ��������&��/�&�&��,��/.
Autonomic Administration - John Strassner Page 4
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
Autonomic Administration - John Strassner Page 5
Name: JohnSCUSTID: 12345
Shortcomings - Infrastructural
� ����������������% *����������$
% �$�������0�����(��1���
% �((��������������0��������
% �����������((��������2���'���3
� "���&���������% "������*������
% ��� �������)����&��� ��
% "���&�����4����� �0�������&��� ���
% #�������� ��� ���&�$�$��� �������� �5 ��
Name: Strassner.JohnID: “12345”
Autonomic Administration - John Strassner Page 6
Current Network Management Deficiencies
� �&&��&���� ����� ����� $��6��1���1��)��������(������1��� ��� �'��� ���&��� �����)�����1��)���
� ���������� ���$��������� �����1$��� (�������������$���������� ����$������������((�����
� 7��1����$�� �����$��� ����2&��1�$���3(����� (�����'��� ���&�����(��������
� ������������������8�����8�����2��� �9��9���9���(3 1�'9������$�
Autonomic Administration - John Strassner Page 7
More Effects – Constituency Separation� *� ��������������������)���� ���������� ��&�� � ����������
% � ����&�� �����)����/�)����&���� �����������
� ������&����� ��'���)������������������1���������������
% 7����� ����������:� �����7� �����&�
% /�'�� ��� ��� ����������&���������
% �����������(�������� �'��� ���&�
% ������������������ ��$�� �����������&�
Autonomic Administration - John Strassner Page 8
Potential Loss of Revenue to Failure
;<=>�?@A� �������
;B�BAC�?C=�����
;DD<�EA?F�'��&
;B�AE?�?@?���� �������
;CE@�CBD����� ����������
;B�>==�=<B"� ��� �����#�������&$
;B�?A?�==="������
;<>E�A>A+�������
;B�=D@�B>=��������"���������
;B�<BA�<=@� �� ������&
;?�A<<�?=@#������ � ��������
;?�EBC�E=<:���&$
��������������� ����� �
Source: Disaster Recovery: Reaction, Not Reality, Meta Group, February 2004
Autonomic Administration - John Strassner Page 10
Machines will take over all management tasks, rendering humans superfluous.
Future Vision of Autonomic Computing?
Hal 9000, 2001
������
Autonomic Administration - John Strassner Page 11
Machines will free system administrators to manage system at a higher level
Future Vision of Autonomic Computing
����
Autonomic Administration - John Strassner Page 12
Autonomic Networking
� 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!
InferencePlane
CognitiveFunctions
InferencePlane
Network Planning
and Optimization
Involuntaryfunctions
Management Plane
ConfigurationManagement
Management Plane
PolicyCont r oller
PolicyBroker
0. . n
0. . 1
0. . n
0. . 1
Br okerCoor dinat es
ScopedPolicyDet ails
DecisionRequest edDet ails
PolicyAct ionPer f orm edDet ails
PolicyDom ain
0. . n0. . 1 0. . n
HasPolicySubDom ains
0. . 1
M anagem ent Dom ain
PolicyApplicat ion
0. . n0. . n
0. . n0. . n
ScopesPolicyApplicat ion
PolicyExecut ionCom ponentPolicyDecis ionC om po
nent
1. . n1 1. . n1
Direct sExecut ionO f
M anagedEnt it y
0. . n 0. . n0. . n 0. . n
ScopedM anagedEnt it ies 0. . n
0. . n
0. . n
0. . n
PolicyAppI nvolvedWit h
0. . n
0. . n
0. . n
0. . n
PolicyAct ionPer f or m edO n
0. . n
0. . n
0. . n
0. . n
PolicyDecisionRequest edBy
PolicyVer if icat ionCom ponent
0. . n
0. . n
0. . n
0. . n
PolicyVer if icat ionPer f or m edO n
PolicyVer if icat ionPer f orm edDet ails
PolicyAdm inist rat ionCom ponentCom ponent
PolicyVer if icat ionCom ponentCom ponent
PolicyProxyCom ponentCom ponent
PolicyBrokerPolicyCont roller Com ponent PolicyCont roller
Applicat ion
PolicyEnf or cem ent Com ponentCom ponent
PolicyApplicat ion
PolicyDecisionCom ponentCom ponent
PolicyExecut ionCom ponentCom ponent
M anagedEnt it y
P olicy St or a geC om ponen tCom ponent
. . . . . .. . . . . .
B rok er Coo rdin at es
. . . . . .. . . . . .
HasPolicySer ver Com ponent s
1
. . .
1
. . .
Dir ect sExecut ionO f
. ..
. . .
. ..
. . .
PolicyAppI nvolvedWit h
. . .
. . .
. . .
. . .
PolicyDecisionRequest edBy
. . .
. . .
. . .
. . .PolicyAct ionPer f orm edO n
Policykeywords : SequenceO f St r ingpolicyNam e : St r ing
PolicyDom ain PolicyApplicat ion
PolicyCondit ionAt . . .PolicyEvent At . . . PolicyCondit ionNo. . . PolicyAct ionAt om icact ionSequenceNum ber : I nt egerhasExecut ed : I nt eger = 0
get SubAct ions( )
PolicyAct ionNonSt dact ionDat a : O ct et St r ingact ionEncoding : St r ingact ionResponse : Boolean
PolicyEvent No. . .
ECAPolicyRuleAt om ichasSubRules : Boolean = FALSEisCNF : Boolean = TRUE
get SubRules( )
PolicyAct ionCom posit eact ionExecut ionSt rat egy : I nt eger = 2act ionSequence : I nt eger = 1act ionsCNF : Boolean = TruehasSubPolicyAct ions : Boolean = FALSE
get Act ions( )
PolicyCondit ionCom po. . .PolicyEvent Com posit eCom posit e
PolicyAct ionact ionO rder : I nt eger
PolicyCondit ioncondit ionI sNegat ed : Boolean = FALSE
PolicyEventevent SequenceNum ber : I nt egerhasEvent Evaluat ed : I nt eger = 0
get Event s( )
ECAPolicyRuleenabled : I nt eger = 1isM andat oryEvaluat ion : Boolean = TRUEpolicyValidFor : Tim ePer iodpr ior it y : I nt eger = 0usage : St r ing
I sECAPolicyRuleWellFor m ed( )
ECAPolicyRuleCom po. . .
PolicySubject
M anagem ent Policy
PolicyTar get
. . .. . . . . .. . .
P olic yCo nt a ine dIn
. . .. . . . . .
HasPolicySubDom ains
. . .. . .. . . . . .. . .
PolicyAppUsesPolicy
. . . . . .. . . . . .
ScopesPolicyApplicat ion
. . .
. . .
. . .{ or der ed ; m us t be >= 1
PolicyAct ionAt om ic}
. . .
HasPolicyA ctio ns
. . .
. . .
. . .
{ or dered; m ust be >= 1PolicyCondit ionAt om ic}
. . .
HasPolicyCondit ions
. . .
. . .
. . .
{or dered; m ust be >= 1PolicyEvent At om ic}
. . .
HasPolicyEvent s
. . . . . .. . . . . .
{ ord er ed;>=1 PolicyAct ionAt om ic | |>=1 PolicyAct ionNonSt d}
ECAPolicyUsesPolicyAct ion
. . .
. . .
. . .
. . .
{or der ed ;>= 1 Polic yCo ndit ion Ato mic | |>= 1 PolicyCondit ionNonSt d}
ECAPolicyRuleUsesPolicyCondit ion
. . .
. . .
. . .
. . .
{ or der ed;>= 1 Polic yEv ent At om ic | |>= 1 PolicyEvent NonSt d}
ECAPolicyRuleUsesPolicyEvent
. . .
. . .
. . .
. . .
{or dered; m ust be >= 1ECAPolicyRuleAt om ic}
HasECAPolicyRules
. . .
. . .
. . .
. . .
Subject I nt er act sWit h
. ..
. . .
. ..
. . .
Target I nt er act sWit h
Ent it y
Resour ceSt at e. . .
ResourceSt at ist ical. . .
Fault I nf o
Conf igur at ion. . .
Account ing. . .
Per f or m ance. . .
Secur it yI nf o
CLI Me th od
RM O NM et hod
SNM PM et hod
TL1M et hod
Propr iet aryM et hod
ServiceSt at e. . .
Ser viceSt at ist ical. . .
Descr ibedM gm t I nf oDet ails
M anagem ent I nf om gm t I nf oValidFor : Tim ePer iodr et r ievalM et hodCurr ent : I nt egerr et r ievalM et hodsSuppor t ed : SequenceO f I nt eger
M anagem ent M et hodEnt it y M anagedEnt it y
Suppor t edM gm t M et hodDet ail
. . .
1
. . .
1M gm t I nf oO bt ainedBy
. . .
1
. . .
1
Descr ibedByM gm t I nf o
. . . 1. . . 1
Suppor t edM gm t M et hods
Ent it y
ResourceSt at e. . .
ResourceSt at ist ical. . .
Fault I nf o
Conf igurat ion. . .
Account ing. . .
Per f orm ance. . .
Secur it yI nf o
C LI M e tho d
RM O NM et hod
SNM PM et hod
TL1M et hod
Pr opr iet ar yM et hod
Ser viceSt at e. . .
ServiceSt at ist ical. . .
Descr ibedM gm t I nf oDet ails
M anagem ent I nf om gm t I nf oValidFor : Tim ePer iodr et r ievalM et hodCur r ent : I nt egerr et r ievalM et hodsSuppor t ed : SequenceO f I nt eger
M anagem ent M et hodEnt it y M anagedEnt it y
Suppor t edM gm t M et hodDet ail
. . .
1
. . .
1M gm t I nf oO bt ainedBy
. . .
1
. . .
1
Descr ibedByM gm t I nf o
. . . 1. . . 1
Suppor t edM gm t M et hods
ATM I nt er f acebit Rat eType : I nt eger
Et her net I nt er f aceduplexSet t ing : I nt egeret hernet Cur rent Speed : I nt egeret hernet Speed : I nt eger
DeviceSubI nt er f ace LoopbackI nt er f aceSer ialI nt er f acebandwidt h : St r ingclockRat e : St r ingisDCE : Boolean
TokenRingI nt er f acer ingO penSt at us : I nt egerr ingSpeed : I nt egerr ingSt at e : I nt egerr ingSt at us : I nt eger
NullI nt er f ace
DeviceI nt er f acecust om er I nt er f aceNum ber : St r ingdeviceConf igM et hod : I nt egerisI nt er f aceEnabled : Booleanvendor I nt er f aceNum ber : St r ing
M ediaI nt er f ace LogicalI nt er f ace0. . n 0. . n0. . n 0. . nCont ainsLogicalI nt er f aces
ResourceElem ent
LayerNet wor k
SubNet wor k
ResourcePor t
ResourceCollect ion
Com poundResour ce
Net workAt om icNet workCom posit e
Net wor knet wor kAdm inist r at iveSt at e : I nt egernet wor kAlar m St at us : I nt egerisNet workO per at ional : Booleanlayer Rat es : SequenceO f St r ing
LAN
. . .
. . .
. . .
. . .
HasCom poundResources
. . .
. . .
. . .
. . .
HasNet wor ks
ResourceElem ent
Net wor kAt om ic
{O nly one of LogicalDeviceG overnsTPsand LogicalDeviceG over nsPipes}
Net wor kCom posit e
Net work
ResourceCollect ion
Com poundResource
PhysicalPor t
Resour cePor tisEdgeResourcePor t : Boolean
DeviceI nt er f ace
Pipe
Ter m inat ionPoint
LogicalDevice
0. . 1
1. . n
0. . 1
1. . n
HasNet wor ks
. . .
. . .
. . .
. . .
HasCom poundResources
1. . n
1
1. . n
1
PhysicalPor t sI nResourcePor t
. . .
. . .
. . .
. . .
PPor t BindsToDeviceI nt er f aces
. . .
1
. . .
1
T Ps I nR eso urc eP or t
. . .
. . .
. . .
. . .
TPBindsToDeviceI nt er f aces
1
. . .
1
. . .
TPsI nPipe
. . .
. . .
. . .
. . .
LogicalDeviceG overnsDeviceI nt er f aces
. . .
. . .
. . .
. . .
LogicalDeviceG overnsPipes
. . .
. . .
. . .
. . .
LogicalDeviceG over nsTPs
Resour ceElem ent
Net wor kAt om ic
{ O nly one of LogicalDeviceG over nsTPsand LogicalDeviceG over nsPipes}
Net workCom posit e
Net work
Resour ceCollect ion
Com poundResource
PhysicalPor t
Resour cePor tisEd geR es our ceP or t : Bo olea n
DeviceI nt er f ace
Pipe
Ter m inat ionPoint
LogicalDevice
0. . 1
1.. n
0. . 1
1.. n
HasNet wor ks
. . .
. . .
. . .
. . .
HasCom poundResour ces
1. . n
1
1. . n
1
PhysicalPor t sI nResour cePor t
. . .
. . .
. . .
. . .
PPor t BindsToDeviceI nt er f aces
. . .
1
. . .
1
TPsI nResour cePor t
. ..
. . .
. ..
. . .
TPBindsToDeviceI nt er f aces
1
. . .
1
. . .
TPsI nPipe
. . .
. . .
. . .
. . .
Log icalD evic eG ov ern sD evic eIn ter fa ces. . .
. . .
. . .
. . .
LogicalDeviceG overnsPipes
. . .
. . .
. . .
. . .
LogicalDeviceG overnsTPs
Resour ceElem ent
Layer Net workSubNet wor k
connect ionRat es : SequenceO f St r ingsubNet workType : I nt eger
Resour cePor t
Net wor kAt om ic
L AN
ResourceCollect ion
Com poundResource
Net wor kCom posit e
Net wor knet workAdm inist rat iveSt at e : I nt egernet workAlar m St at us : I nt egerisNet wor kO perat ional : BooleanlayerRat es : SequenceO f St r ing
. ..
. . .
. ..
. . .
HasCom poundResour ces
. . .
. . .
. . .
. . .
HasNet works
Phy sica lRes ou rce LogicalResour cePhysicalRe sou r ceSp ecLogicalResourceSpecCom po und Re sou rce Sp ec
ResourceSpecif icat ion
Com poundResour ce
Resour ceCharact er ist ic
Resour ceusageSt at e : I nt eger
Resour ceCharact er ist icValue
LogicalRes our ceCha ract er ist icCharact er ist ic
. . . . . .. . . . . .
PResour ceSuppor t sLResource
. . .. . . . . .. . .
LResSpecBindsToPResSpec
. . . . . .. . .
I nvolvedResour ceSpecs
. . .
. . .
. . .
. . .
. . .
HasResour ceSpecif icat ions. . . . . .. . . . . .
Specif iesResource
. . .
. ..
. . .
. ..
Com poundResour ceAspect s
1
. . .
1
. . .
Resour ceCharact er izedBy
1. . . 1. . .
ResourceTakesO n
1
. . .
1
. . .
Resour ceDescr ibedBy
Com poundResour ceSpec
ResourceFacingService
Resour ceSpecif icat ion
Cust om er FacingServiceResourceFacingSer viceSpec
LogicalResour ceSpecPhysicalResourceSpec
Product Specif icat ion
. . .
. . .
. . .
I nvolvedResour ceSpecs
. . .
. ..
. . .
. ..
. . .
HasResourceSpecif icat ions
. ... . . . ... . .
CFSer viceRequiresR FServices
1 . . .1 . . .
Specif iesResour ceFacingSer vice
1
. . .
1
. . .
RFSer viceSpecHasResour ceSpecs
. . . . . .. . . . . .
LResSpecBindsToPResSpec
. . . . . .. . .
Pr odSpecRef erences
. . .
. . .
. . .
. . .
. . .
Pr oduct SpecDef inePRSpecs
Resour ceSpecVersionDet ailsr esour ceSpecVer ValidFor : Tim ePer iodpref er redVer sionToUse : St r ingm inVer sionFor Use : St r ing
Logic alResour c eSpecVersionSpecVer sion
Ent it ySpecif icat ion
PhysicalResourceSpec LogicalResourceSpec
Resour ceSpecVersionresSpecRevisionNam e : St r ingresSpecRevisionFor m at : St r ingresSpecRevisionNum ber : St r ingresSpecRevisionReason : St r ingresSpecRevisionSem ant ics : St r ingresSpecRevisionTim est am p : Tim eSt am presSpecRevisionValidit yPer iod : Tim ePer iod
Com poundResour ceSpec
Resour ceSpecif icat ion
. . . . . .. . . . . .
LResSpecBindsToPResSpec
0. . n1
0. . n1
M odif iesResour ceSpec
. . .
. . .
. . .
. . .
HasResourceSpecif icat ions
M an agedTransm issionEnt it y
Tr ailTerm inat ionPoint
TrailConnect ion
Connect ionTer m inat ionPoint
PipeisUniDirect ional : Booleanoper at ingLayer Rat e : St r ing
Ter m inat ionPointdirect ion : I nt egervendor TPNam e : St r ing
DeviceI nt er f ace
Resour cePor t
PhysicalPor t
. . .. . . . . .. . .
Connect ionsI nTr ail . . .. . . . . .CTPsI nCTP
. . .
1 . . .1 . . .
TPsI nPipe
. . .
. . .
. . .
. . .TPBindsToDeviceI nt er f aces
1
. . .
1
. . .
TPsI nResourcePor t
. . .. . . . . .. . .
PPor t BindsToDeviceI nt er f aces
1
. . .
1
. . .
PhysicalPor t sI nResourcePor t
TrailTer m inat ionPointConnect ionTer m inat ionPoint
Term inat ionPointdirect ion : I nt egervendor TPNam e : St r ing
DeviceI nt er f ace
ResourcePor t
PhysicalPor t
. . .. . . . . .CTPs InCTP
. . .
1
. . .
1
. . .
TPsI nResour cePor t
. . .. . . . . .. . .PPor t BindsToDeviceI nt er f aces
1
. . .
1
. . .
PhysicalPor t sI nResour cePor t
Net wor kAt om ic
LAN
Resour ceCollect ion
Net wor k
Net workCom posit e
. . .
. ..
. . .
. ..
Has Net wo rks
LayerNet wor k SubNet work
1 . . .1 . . .
SubNet worksI nLayer edNet work
. . .
. . .
. . .
HasSubNet wor ks. . .
Autonomic Administration - John Strassner Page 13
What is Important About Autonomics
� #��� ����,��. � �� �� 9 ��������,�� 9��� �&�����9(��������9����������(��� �0�������������
� +�� ����� ��&�������� ������ 9 �������G
% H��� ���&�
% ����������&������6�
% �1����$����������������
% /��'����1���������
% ������ �������)��������������
Autonomic Administration - John Strassner Page 14
����(������������ ���$��� �� ����� ��'���&���������������������������������
% ���(���� ������������� ������$I���1����
% ������� ���$��� �� ��������� � �� ��� ����� �&�� ����1�����
J ������ ���� ��� ������� ��������������
J �������� ���� ��� ������� ����� ���� �������
Autonomics and PeopleA Partnership
Autonomic Administration - John Strassner Page 15
Automated Productivity: Self-Configuration
������������� �� �������
• Provide effective call-center support for 138 offices• Establish effective and efficient software distribution mechanism
����
�������
�����
“We rely heavily on information technology to drive business expansion and new levels of productivity and efficiencies. The self-configuring systems management delivered by Tivoli software is not only indispensable, it has so far been a key enabling force that has helped us bring such business and IT imperatives to success.”
—Peng Jin Song, MIS Director, China Netcom Corporation Ltd
• IBM Tivoli Configuration Manager• IBM Tivoli Remote Control
• Support 4,000+ staff across 138 offices with only 38 IT staff• Self configuring function re-initiates software distributions that are not
complete and removes undesirable applications• Maintained IT staff-level even after an increase of 200 applications • Efficient control of entire IT infrastructure from one location
Autonomic Administration - John Strassner Page 17
Autonomic Networking Definition
� ��������� ���$��� ����������������� $���
� �����������������( ��1�������$��� ���
% ���� ���&��������� ���������)����� ���
% ���$0� ���&�����(�������1�����&��
% ��� ����� �&�������� �1�����&���������������
% :6����� ��������&�������1��)�����������
� �����������(������� �����1$�������& ���������& (�����
Autonomic Administration - John Strassner Page 18
Autonomic Networking Scenario
Cellular 2.5G
Service Delivery Platform
Application &Content Servers
Cellular 3G Mobile Broadband Wireless Access
Cable/DSL/Fiber
Core IP Network
Communication Gateway
Communication Gateway Communication
Gateway
Softswitch
Wireless Services Manager
��������������
��������������� ��������������������������������
Autonomic Administration - John Strassner Page 20
Autonomic Computing Element
Managed Resource
Model-Based Translation Layer
Autonomic Manager
Observe
rEasonLearn
Policy and Context Server
Compare
Foundation(Finite State Machines)
Act
How to Make Something Autonomic
�������������
������������
Autonomic Administration - John Strassner Page 21
MBTL Using SNMP and CLI
Vendor Converters
Sensors for GatheringVendor-Specific Data
Effectors for Issuing Vendor-Specific
Commands
Semantic Model Converter
NormalizedXML Data
NormalizedXML Commands
Autonomic System
DEN-ng Information
Model
DEN-ng Derived
DataModels
Information Bus
1.1.1.1.1.1.1=34000
1.2.1.5.1.1.10=true
1.3.3.1.1.2=230000
SNMP Parser
interface FastEthernet0/1shutdown
CLI Command Factory
Semantic Objects in XML
Autonomic Administration - John Strassner Page 22
So What Are We Doing About It?Here’s Some Work in My Lab
Autonomic Administration - John Strassner Page 23
FOCALE Architectural Roadmap
Current State =Desired State?
Managed ResourceManaged Resource
Analyze Data and Events
Analyze Data and Events
Determine Actual State
YESYES
NONO
Define New Device Configuration(s)
Model-BasedTranslation
Model-BasedTranslation
Autonomic Manager
ControlControl ControlControl
ControlControl
ControlControl
Policy Manager
������� �����������������������������������
Policy Manager
������� �����������������������������������
Context ManagerContext Manager
Ontological Comparison
Reasoning and Learning
ControlControl
Determine Actual State
Current State =Desired State?
Managed ResourceManaged Resource
Analyze Data and Events
Analyze Data and Events
Determine Actual State
YESYES
NONO
Define New Device Configuration(s)
Model-BasedTranslation
Model-BasedTranslation
Autonomic Manager
ControlControl ControlControl
ControlControl
ControlControl
Policy Manager
������� �����������������������������������
Policy Manager
������� �����������������������������������
Context ManagerContext Manager
Ontological Comparison
Reasoning and Learning
ControlControl
Determine Actual State
Autonomic Administration - John Strassner Page 24
Genesis Autonomics Architecture
� *$�� ������������H��� ���&��F�
� � �����#�� ��� �����:�&���
� ��(��)����������/��(
� :7�F/:�������� ����((��������������)���
Autonomic Administration - John Strassner Page 25
Genesis Architecture
KnowledgeRepository
Autonomic Management Platform
Dashboard
Autonomic Management Platform Console
HTTP
KnowledgeManager
AutonomicAgents
Sensor(s)
Effector(s)
AutonomicApplications
(e.g. RF Optimization)
Core Services(e.g., FM, PM, CM)
ConsoleSession
Management
PolicyRepository
PolicyServer
L&R AlgorithmRepository
Learning &Reasoning
Engine
OntologyRepository
SemanticReasoning
Engine
Autonomic Administration - John Strassner Page 26
Implementation of Genesis
CDL AgentOMCR 1
TCP/IP
KPI / KQICalculation
Vendor converters
ThresholdMonitor
DrilldownAnalysis
JMSQueue
JMSQueue
JMSQueue
PolicyManager
Orinoco DB
Dashboard
PlatformAJAX
(TIBCO GI 3.3 ®)
GUI Backend
XML/HTTP
EJBORDBMS(Intersystems Caché ®)
EJB
Cachénative
(JBoss 4.0.4GA)
J2EE Application Server
JBoss Rules
JiBX
Linux(Gentoo distribution Kernel 2.6.x)
HTML, JavaScript, XML
J2SE JDK 6, XML
EJB EJB
EJB
CDL AgentOMCR 2
CDL AgentOMCR n…
JMS
Agent Framework
Entities
Orinoco Console
Autonomic Administration - John Strassner Page 27
Genesis Model
GenesisModel File
Tooling: Strategy and Importance
Rational RoseModel File
Source Code
Genesis Compiler
Genesis Syntax Checker
Form Editor
Source Code Editor
CodeHighlighter
Rational RoseConverter
Genesis Model Builder
Genesis Syntax Checker
Genesis Model Builder
Genesis Model Builder
Genesis Syntax Checker
JavaCode Generator
Java SyntaxChecker
ModelNavigator
Model-Model Object Map
Genesis Compiler
Model-Model Object Map
Import Rose andTransform to Genesis
View/Edit Genesis Model
Export Model andTransform to Source Code
Open/SaveGenesis Model
Autonomic Administration - John Strassner Page 29
Legacy � Autonomics
Overall Innovation: To provide increased flexibility without having to retool legacy devices and systems
Autonomic Administration - John Strassner Page 30
1. Metamodel-Driven Reverse Engineering Legacy Artifacts
� � �����% ��� ����� � �� ����
��� ����� �� �� �������� ��� ��������� ������ ������� �� ������ � ������ ��
� � �����% ��������� ������� �� ��
������������� ��� ����� �!�!"�����"��� �� ��� ������� �� �"�� �!#
� � ���$�% %� �� �� �����& ���� �
��� �� ���������� ������� �� �
Extract
Extractor
Autonomic Administration - John Strassner Page 31
2. Design Self-* Models
An Example of a Self-Healing Model
ValueFailureplausability : Integer
Tim ingFailure
isLate : BooleanProvisionFailure
Report Rejuvenate Recover
CommissionOm ission
Risk
degree : Integer
Detector
Analyzer
1..n
1
1..n
1
Computes
MediationStrategy
Different detector types modeled as subclasses
SoftwareAtomic
Mitigator
1..n
1..n
1..n
1..n
StrategyAppliedTo
Failure
1..n 1..n1..n 1..n
FailureDetectedBy
1..n 1..n1..n 1..n
FailureAnalyzedBy
1..n1..n 1..n1..n FailureSemanticsSuppliedTo
Software
1..n 1..n1..n 1..n
AppliesMitigationTo
0..n
0..n
0..n
0..n
HasFailure
SoftwareComposite
0..n
0..1
0..n
0..1
HasSoftware
Autonomic Administration - John Strassner Page 32
3. Base Model and Self-* Model Integration Using Aspect-Oriented Modeling (AOM)
� %��������'(�� ����������� ����������������
� )�����'(�� ������������ �� ������* ������� ��������� �����* � �� �������'(�� ����
� )+ & ������� ��% )���� ����� ������,� ������� ������������ ������
���������������"��������������)��� ���� ���������� ������ �� �����* ������� �� ��������� ����#�� �������� ����(���� ���� �������� ��������� ����#
% ! �)������� �������� ���������� ��� ���������� �������������� �� ����
� -��������� ��.'�)/ "�& � �����/ %)0�"�)& / "�1�� ����"�2
Autonomic Administration - John Strassner Page 33
4. Base Code and Self-* Code Integration Using Aspect-Oriented Programming (AOP)
Autonomic Administration - John Strassner Page 35
Traditional Finite State Machine Theory
� 3��� ��)� �� � ��
� & �����& ����& �������
� ����4� � � ���� �
� ��5
� 6 & 5�� � ��& ������
� 2
None of these relates a state to the information that it represents!
Traditional FSMs don’t consider semantics of behavior!
Autonomic Administration - John Strassner Page 36
State Machine Models
Policy-driven Behaviour Orchestration Using Motonomics State Machine
S
A
B
C
D
T
2
44
33
f1(x)
Policy1
f2(x)
Policy2
Structural Models
attr1=2, attr2=3
verification ofactual state
Policy3
f3(x)
attr1=3, attr2=4policy determinesdesired state
attr1 : int
Foo
attr2 : int
optimal path
Autonomic Administration - John Strassner Page 37
Adaptive Control Functions
Current State =Desired State?
Managed ResourceManaged Resource
Analyze Data and Events
Analyze Data and Events
Determine Actual State
YESYES
NONO
Define New Device Configuration(s)
Model-BasedTranslation
Model-BasedTranslation
Autonomic Manager
ControlControl ControlControl
ControlControl
ControlControl
Policy Manager
������� �����������������������������������
Policy Manager
������� �����������������������������������
Context ManagerContext Manager
Ontological Comparison
Reasoning and Learning
ControlControl
Determine Actual State
Current State =Desired State?
Managed ResourceManaged Resource
Analyze Data and Events
Analyze Data and Events
Determine Actual State
YESYES
NONO
Define New Device Configuration(s)
Model-BasedTranslation
Model-BasedTranslation
Autonomic Manager
ControlControl ControlControl
ControlControl
ControlControl
Policy Manager
������� �����������������������������������
Policy Manager
������� �����������������������������������
Context ManagerContext Manager
Ontological Comparison
Reasoning and Learning
ControlControl
Determine Actual State
Autonomic Administration - John Strassner Page 39
Business View: SLAs, Processes, Guidelines, and GoalsBusiness View: SLAs, Processes, Guidelines, and Goals
System View: Device- and Technology-Independent OperationSystem View: Device- and Technology-Independent Operation
Administrator View: Device- Independent, Technology-Specific OperationAdministrator View: Device- Independent, Technology-Specific Operation
Device View: Device- and Technology-Specific OperationDevice View: Device- and Technology-Specific Operation
Instance View: Device-Specific MIBs, PIBs, CLI, etc. ImplementationInstance View: Device-Specific MIBs, PIBs, CLI, etc. Implementation
The Policy Continuum
Autonomic Administration - John Strassner Page 40
*� �����1 ���������(�������/"����� "F������� ����� ((��&�1��� ��������
� ������������������������������� �������
���������������������� ��
"�����
*� ����(��� ����$(��� �8�����&��1 ��������(�����)��������� (�1��� ���������� ����������� ������
��!������������������������ �����������
����������������������� �����������������
� ������"����� ���
*�)���
*� ����� ((��&�1��� ������)�����������*� ���)9� ����������*� ���)9� ��
#��$���%�����������������������������������
����& �����%��������������'�(����)%* ����
������� ���� ������ ������"�����
��� �������)�
����� ������ ��9 ���&���)����KL ��������)����F���0�M
$�������������������%�������$���
����� ��N�L ������)���N�L ����((�������
+��������& ����%������F����
�� (���5 1 ����� (���5 1 ����)�����
Mapping Examples
Autonomic Administration - John Strassner Page 41
How Does Policy Fit In?
ContextRelevant
Policy
Autonomic ManagerContext Manager
��������
Autonomic Administration - John Strassner Page 42
Context-Aware Policy Management
Current State =Desired State?
Managed ResourceManaged Resource
Analyze Data and Events
Analyze Data and Events
Determine Actual State
YESYES
NONO
Define New Device Configuration(s)
Model-BasedTranslation
Model-BasedTranslation
Autonomic Manager
ControlControl ControlControl
ControlControl
ControlControl
Policy Manager
������� �����������������������������������
Policy Manager
������� �����������������������������������
Context ManagerContext Manager
Ontological Comparison
Reasoning and Learning
ControlControl
Determine Actual State
Current State =Desired State?
Managed ResourceManaged Resource
Analyze Data and Events
Analyze Data and Events
Determine Actual State
YESYES
NONO
Define New Device Configuration(s)
Model-BasedTranslation
Model-BasedTranslation
Autonomic Manager
ControlControl ControlControl
ControlControl
ControlControl
Policy Manager
������� �����������������������������������
Policy Manager
������� �����������������������������������
Context ManagerContext Manager
Ontological Comparison
Reasoning and Learning
ControlControl
Determine Actual State
Autonomic Administration - John Strassner Page 44
Diverse Knowledge Representations ������ ������ �'�����77
��������8����# ���� ���8��������98#
����8�����8�8�����##:; ���� � ��������8�������###
������ ����'�� ����� 77 ������� ���������$<##8��=' ��������8����# ��������8�����8�����# ���* ��8�8 �� �8����#:; � �� �8�# ��� � � �7> �> �> �7�8 �� �8�����##PolicyMetaData
priority : Integer = 0
PolicyRuleComponentStructure
PolicyRuleComponentMetaDatapolicyComponentRuleConstraints : StringpolicyComponentValidFor : TimePeriod
0..1
1..n
0..1
1..n
PolicyRuleComponentHasMetaData
PolicyRuleStructure
PolicyRuleMetaDataisMandatoryEvaluation : Boolean = TRUEpolicyRuleActionConstraints : StringpolicyRuleEvalConstraints : StringpolicyRuleValidFor : TimePeriod
0..n
1..n
0..n
1..n
PolicyRuleHasMetaData
PolicyEventPolicyCondition
PolicyEventStructurePolicyConditionStructure
ECAPolicyRulehasSubRules : Boolean = FALSEisCNF : Boolean = TRUE
0..n1..n
0..n1..n
ECAPolicyRuleUsesPolicyEvent
0..n1..n
0..n1..n
ECAPolicyRuleUsesPolicyCondition
PolicyActionStructure
0..n1..n
0..n1..n
ECAPolicyRuleUsesPolicyAction
PolicyAction
Autonomic Administration - John Strassner Page 45
Model-based Knowledge Engineering & Transformation
GenesisGenesis
DEN-ng models: Info, data, policy, behavior
DEN-ng models: Info, data, policy, behavior Ontology ModelOntology Model
Knowledge modelKnowledge model
KBsKBs
OntologiesOntologies
Generated codeGenerated code
Model transformationModel transformationMLML
Autonomic Administration - John Strassner Page 46
Purpose of Machine Learning
� #����1�������$��� ������ (��)��1�������6(�������
� #��&������� ��� ���������6������&�(���������(�� ��� ��������&������������&�9��)�����$�
� #���� ��������$��� I�'��� ���&��1�
Autonomic Administration - John Strassner Page 47
Reinforcement Learning� ��������&�&��� ��������� ����
������)����� ���% 5 1��)����)����� ���I���������,(����.���� �
% #'�����������
% �����)����,�� � �����.�������� ����
� �&��������� ���&9��&��)���� ��������0 �"�#
���� ���& ��� ����)�� ��������� ��O
% ���������/��&������ ���������9������)���� �������
� �/�����2����9��9�����3 ������&�� ��������� ������ �������)����� ���
� 7�����$����������&9��&���$�� �������8������� �������,��&������������� ������&����$.
�����
�����
!�������"��
����
�∞
= ++=0 1k ktr
ktR γ
{ }( )),()','(),( asVasVrasV −+=∆ γα
Autonomic Administration - John Strassner Page 48
Purpose of Reasoning
� ���� ���$(����������$(������ ���� �$��� �����&���������������������
� � ��������������� �'��� ���$(�������������$���
% F�������,����������� ���$(�����������������$�(��)������������)���������������$
� ���������&�������������� ������ ���������������$�(��)��,�,��� - �������������'��� ���&��1�
Autonomic Administration - John Strassner Page 49
Semantic Equivalence
Device M…Command 82Command 83…Command 93Command 94Command 95…Command j
1.0
Device A…Command 64Command 65Command 66Command 67…Command i
BGP Peering
0.95
OntologyDifferences Effects from Device A
Effects from Device B
To Policy Server
� "� ��� ��� �*:7 9�&"� �4���� ����
� ��������������(����������������5 /� ���������&����������&
Autonomic Administration - John Strassner Page 50
Machine Learning Model Selection
? ���3��@��? ���? �����������)��(�� ��
@��? ���3��@��@��"����(���1����$
3��@��@��? ���? �����������6��������
@��? ���? ���@��@���1����$����������������)�����(��
@��? ���? ���3��@����� (�����������1����$
? ���@��? ���@��@����1���������������
? ���? ���? ���@��@��� ���&�)������
@��? ���? ���@��@��7�����������&�� ����� �2� �6��3 �$(�
H77� ���#�������77�����������
There exist various learning models, each of which has strength and weakness.The model selection always relies on some guidelines, expertise and empirical studies.
In an autonomic computing framework, the selection needs to be automated!
Autonomic Administration - John Strassner Page 51
RL based learning selectionProblem: Impact Prediction for a BTS controller Failure
Solution: Neural Network predictive models that are proven to beuniversal function approximators
Decision Making Criteria:• A relatively stable environment prefers a global approximator• A relatively dynamic environment prefers a local � ���������
Multi-Layer Perceptron (global) Radial Basis Function (local)
Autonomic Administration - John Strassner Page 52
Global vs. Local – No Universal Answer� Offline use provides very similar performance with proper
training and validation� Online use reveals significant differences under time constraints
• MLP is less sensitive to change in its learning data• RBF is much more sensitive to change because of its use of
unsupervised learning in the input space
MLP (global) RBF (local)
Autonomic Administration - John Strassner Page 55
Networking Scenario – Service Maintenance
�#��$ �%&�'
Autonomic Administration - John Strassner Page 57
It’s a True Paradigm Shift
� 2:)��$����&�������1����� (����(��1���� ��������� ����.
� ! ������������ 1�������� �� $�� ��� ������������ ������ �� ���������(����� ��'����$��� ��� �� 1��1��������)��&��
��������������� �������� ����������������� �����������
������������������� �� �!����
Autonomic Administration - John Strassner Page 58
Questions?Questions?
“Create like a god. Command like a king. Work like a slave”- Constantin Brancusi
Autonomic Administration - John Strassner Page 59
Autonomic Networking References
� ���(O44������&4������ ��9���� ��'��&4
� ���(O44� � � ��9(�� ������&4
� ���(O44� � � ����9(�� ������&4
� ���(O44� � � ��&&��(�� ������&4����6�(�(4� ��P�&�
� ���(O44� � � �1�$���9���9����0������4�������(6G"�Q?D"EE"?A=">?>"BBE>>E
� ���(O44� � � �����1�������4��� AC4
� ���(O44� � � �����1��''� �4"! ��?AAC4
� ���(O44(�� �������������4�� ���� �
� ���(O44��(��1�� 6��4R��AC4
� ���(O446�&��� 9���������&��'4�5 *�?AAC4
� ���(O44� � � ����� �����4R���?AAC4
Autonomic Administration - John Strassner Page 60
Conferences and Web Sites
� "�������������� ����������������� ������ (����&�,"����?AAC.% �����BB9B@��?AAC������'��)������������% ���(O44� � � ����� �����4R���?AAC4% ��� ����(��&�� ����(���������� ��� �"����IA=�� IA<% ��)�������� ��'��(������������ ��������� ����"����?AAC
J +���#�(������������� ������ (����&J ��(��)��� ���������������� ����$��� J :�&�������&�:� ��&��������*��������0���������� ����$��� J S ������������� ������ � ���������7��� ��'J �����$9F���������� ������ (����&
� ! �1����% L �����O�� � � ������� ����� (����&���&% L �����O�� � � ���������1� ���� 4������ ��% ������O������� ������ � ��������� ����
Autonomic Administration - John Strassner Page 61
Autonomic Computing References
� TBU�������� ������ (����&�������((��
"F� I�������� ���� �� ���O�� � � ���������1� ���� 4������ ��4� �� ���
H�(�������5 ����������*�� ���2#���������� �������� ������ (����&3��":::���� (����������$�?AA>�� � � ���������1� ���� 4������ ��4������4((��4��P�����P��� (����P��P?AA>�(�
H�(�������5 ���2�������������&��� �������� ������ (����&3�����������&�� �����?C���"�������������� ������������ �� ���:�&�������&�,?AA@.% ��������������� ����)���@A�������� ������ (����&��������((��
� T?U�"F� I�5 ��*�� ������ (����&��������)�
���(O44� � � C1�� �� ����1� ���� 4�� ��4��1��$4����������4A>A?�� 14A>A?�� 1���� �
���(O44� � � 9BA<��1� ���� 4��)���(��� ��'41����� 4������=���� �
���(O44� � � ����������� 4� ���4� ����((��4�1���(� G�� �:��"5 7Q75
� T>U������ ����$��� I 7B��������)������(O44� � � ������� 4� �� ��4�������4�B4
� T=U�+ �I ��(��)��"� �����������������)������(O44� � � ��(���� 4��&�4&��1��������4����� �
Autonomic Administration - John Strassner Page 62
Foundational References (1)TBU �����������2��7�� �����&� � ���7��� ��'�� �&�� ����� F�����*��)���*�)����
� �&�� ���3�����%%& )) /00/��� � �������
T?U �����������$���������1�� ����2��� ��!� � �� �����#����������1�����&��BDDD��"�F7 �B9@CECA9B=A9<
T>U �����������2�����$9F���7��� ��'�� �&�� ���3��� ��&��H� � ����1���������(�?AA>��"�F7 �B9@@E<A9E@D9B
T=U ���'��+ ��+ ��#���������������� 1���&�����)����$������BDD<T@U ���������������#� �����H���2� '��&�7L 5 ���������� ���� ����)��&���� (��6��$3��������
#:�+ ?��#� ! ��7������ $�?AA=�T<U ������������2F������&�F������#������ �� �����#����&������� ��� �� ������������������/� ��
�$���3��:��� 7 �?AA=��5 ���?AA=�TCU �����������F��� �������2������� ������$�"� ��� ������"�������� ��������������$����
������� ������ (����&��$��� 3��� *�"�?AA<TEU �����������2������������������������� �������0��&���� 9L �)����������������� ����$��� �
���7��� ��'�2���:�� ��?AA<�H�$����TDU �����������2� ��&�������� ������)�������� �&������)��&������)�������7�6��L ���������
7��� ��'3��'�$�����&�)�����"�����*�1����������A<TBAU �����������7���&���� �����:��/���������2�5 ��/:�� ��7�)���������� ������ (����&�
������������3��/�����?AA<�, ����/������ ������������� ������ (����&���� ������.�����$�?AA<�,�6�������)���������"#���� �������?AAC.
TBBU �����������7���&���� �����:��/���������25 �����&$9F���H��� ���&����(���������� ������ 9L �)�����&��$��� 3��*�5 � �?AA<
TB?U �������������������������������������������2�������$9F���������6�9�� �������)����� �&�� ������� �� ��'� ���������� ������ (����&3��"7#://�5 � �?AA<
TB>U 7���&���� ��������F��1�� ��� ��*��F��)����������������:��/���������! �*������$��2������&�� ���������� ���7��� ��'�� �&�� ���3��� ��:�?AA<
Autonomic Administration - John Strassner Page 63
Foundational References (2)
� ���(O44� � � 9'���� �������4'�4� ��9�9�9������&$���� �
� ���(O44� � � ���9������4&��������� �
� � ���������#�� ���� ������/�����&��7�� �V��'��7VO�� �L �� 9+ ����"�����������:��������BDDC��((��?A9=@�
� ���(��������W ����(����������1�����)��"� ������O���� (��������������(�$��#�������&$���� 1���&���� HO��� 1���&�����)����$�����BDD<������C�
Autonomic Administration - John Strassner Page 64
MDA, Patterns, and RolesTBU�F��� �$����25 1 ���95 ���������� �� ���
�����������3����������9+ ���"�F7 �A9B>9<?DB@@9=��BDDC
T?U������ ����6� (����� ����� �����2���$������������1���5 1 ����� ����3��"�F7 �A9?AB9ED@=?9A
T>U�"��(���������)�������� �����������1 ����(�������������� (���������(O44� � � ����������&4��� (����9������9������4BDDC4(��(9BDDC9����9�1 ����(�
Autonomic Administration - John Strassner Page 65
Framework References
TBU�������O�� � � ��� &���&4� �
T?U5 � L ��2��� ����� ������&�/�&�&���(��� ������3��)������B�@��� ����?AA>
T>UX��� �� ��� �� ��'O��������O��� � � �0� ����
T=U5 (���*����1������������&��� �������� �����������������"�5 4":��BAC=<9?��BDD<
T@U��*���#������ ������ �� ���*�)���(� ����������"�����1����L ��F������������ 1�&���������9! ���$�BDDD
Autonomic Administration - John Strassner Page 66
Applications
� *F?�� ��������#��������&�,*F?�)E�B.
% ���(O44� � � ���1� ��������� 4 �����4�1?4�������(�(4>>>DA=B
% Y#��������&�� ���������������"F� �*F?�� ��)����*�1�����)���Y �� $���'���H�)��������V�6�� *��������������&�����(��/��+ ������������� �/�&��������� ����� �+ ������ ����������������� ��������?AA=��
� ��� 9�����&�� �� ��$�� �&�� ���
% Y� ��&�� "� 5 �/������������� ���/���F�����& ������ (����&��$��� �Y V�6�� *�������(��/��+ �������������� ������ � � ��� ������������� �/�&���������� $ ���'��������������L ���9����������� ����������������� ��������?AA=��
% 2"����(�����&������ ���������"��������*��&��� ��/���F�����&������������3 V�6�� *�������(��/��+ �������������� ������ � � ��� �� ����������� �/�&���������� $ ���'��������������L ���9������������9#�� �����:� 1������#�������&$�����((���������$��� ��$� (���� ��?AA=��