Behavior management and self-adaptation in mixed systems : adaptation models, strategies, and management

Abstract

Die vielen offenen, online verfügbaren und teilnahmefördernden Webgmeinschaften, laden jedermann ein sich anzuschließen und Beiträge zu leisten. Diese Ansammlung von Teilnehmern, auch "crowds" genannt, ist heutzutage motiviert an verschiedensten Tätigkeiten der Massenzusammenarbeit teilzuhaben. Diese beinhalten z.B. das Erstellen von Content, das Verarbeiten von Aufgaben, die Diskussion von Ideen, oder das Bewerten von Kommentaren und Produkten. Diese Situation inspirierte neue Pläne für das Bereitstellen von crowd-geeingeten mächtigen Plattformen und förderte eigene Geschäftsmodelle zur Vermittlung dieser Ansammlung von verschieden Fähigkeiten. Die Nachforschungen in dieser Dissertation stellen Plattformen, welche abgegebene Aktivitäten von Kunden an fähige Arbeiter in "collaborative networks" weitervermitteln, in den Vordergrund. Diese aktuelle Entwicklung führte zur Einführung des "Mixed Systems" Modell in die service-orientierten Architekturen. Dieses Modell vereint vom Mensch zur Verfügung gestellte Services (Human-Provided Services) mit dem traditionellen Bild von Services (Software-Based Services). Dadurch, dass die Prozesse nun auch von menschlicher Zusammenarbeit abhängen, wird deren Koordination weniger verlässlich und die Verwaltung des Systems an sich wird schwieriger.<br />Von den verschiedenen Variationen dieser "online communities" sind für diese Disseration jene interessant, die als collaborative networks bezeichnet werden. Im Detail liegt die Einschränkung auf "Open Enterprise Systems" und "crowdsourcing" Plattformen und den Aufgaben, welche bei deren Integration mit Mixed Systems anfallen. Zudem werden Methoden vorgestellt die Interaktionen erfassen und Anregungen erbracht Modelle von falschem Verhalten aus den Logs von Mixed Systems zu exportieren. Ein Framework mit auto-adaptiven Fähigkeiten für Mixed Systems wird modelliert. Im Falle einer Verschlechterung der Abarbeitung von Aufgaben gibt es online Ansätze, welche ein Umleiten von Aufgaben zu ähnlichen Arbeitern initiieren. Bei den offline Ansätzen wird versucht oft unregelmäßig frequentierten Netzwerke für Zusammenarbeit mit etwas Selbstorganisation zu stabilisieren. Dabei werden Persönlichkeitsprofile der Arbeiter erstellt, die Bildung von Arbeitsgruppen mit einem verantwortlichen "broker" gefördert, die Arbeitspläne den Fähigkeiten anpasst und die Arbeitskraft weitergebildet. In einer Zukunftsperspektive wird das Konfigurationsmanagement für Mixed System angesprochen. Die präsentierten Resultate entstammen Simulationen der betrachteten Plattformen und berücksichtigen deren Charakteristika. Die durchgeführten Experimente unterstreichen die Anwendbarkeit der dargestellten Ansätze.<br />

The many open, online, and participative communities on theWeb invite everyone to join and to contribute. Today's crowds like to get involved in the activities of mass collaboration including creation of content, processing tasks, discussion of ideas, or rating of opinions and products. This inspired new designs in hosting large crowds on a platform and encouraged particular business models for mediating this multi-talented work-force. The investigations in this thesis focus on such platforms that negotiate outsourced activities from customers to capable workers in collaborative networks. In service-oriented architectures this recent business trend introduced the Mixed Systems model, a model combining Human-Provided Services with the traditional image of services, the Software-Based Services. However, this distinct combination comprises new degrees of unpredictability for traditional workflows. With the flows now depending also on human collaboration, their coordination becomes less reliable. The system's management is more challenging.<br />From the many variations of these online communities the focus in this thesis is on collaborative networks, and in detail, Open Enterprise System and crowdsourcing platforms and studies the challenges of their integration with the Mixed System model. Furthermore, this thesis presents methodologies to track interaction data, and suggestions how to extract models of misbehavior from the logs in Mixed Systems. A framework with self-adaptation capabilities for Mixed Systems is designed. In the case of task processing degradation, the online approaches initiate instant redirection of tasks to similar workers. The offline approaches consider worker profiling, work group formation with brokers, scheduling strategies meeting skill profiles, and worker formation as a method to self-organize and stabilize these mostly ad-hoc visited largescale collaboration networks. In an outlook configuration management for Mixed Systems is discussed. The results presented comprise simulations of the considered platforms and their particular features. The conducted experiments demonstrate the applicability of the taken approaches.