A Case Study for Networks of Bidirectional Transformations
| Vortragende(r) | Timur Sağlam | |
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| Vortragstyp | Masterarbeit | |
| Betreuer(in) | Heiko Klare | |
| Termin | Fr 3. April 2020 | |
| Vortragssprache | ||
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | Die Entwicklung moderner Softwaresysteme basiert oft auf mehreren Artefakten. Diese Artefakte teilen sich oft redundante oder abhängige Informationen, welche während der Entwicklung des Softwaresystems konsistent gehalten werden müssen. Die manuelle Durchführung dieses Prozesses ist arbeitsaufwendig und fehleranfällig. Konsistenzerhaltungsmechanismen ermöglichen diese Artefakte automatisch konsistent zu halten. Konsistenzerhaltung basiert oftmals auf bidirektionalen Transformationen, welche ein Zielmodell aktualisieren, wenn ein Quellmodell modifiziert wird. Während das Gebiet der bidirektionale Transformationen stark erforscht ist, hat Konsistenzerhaltung von mehr als zwei Modellen bisher weniger Aufmerksamkeit erhalten.Allerdings umfasst die Entwicklung von Softwaresystemen jedoch oft mehr als zwei Modelle. Folglich benötigt man Konsistenzerhaltung zwischen mehr als zwei Modellen, welche durch Netzwerke bidirektionaler Transformationen erreicht werden kann.
Solche Transformationsnetzwerke kombinieren mehrere Transformationen, wobei jede einzelne für die Konsistenzerhaltung zweier Modelle verantwortlich ist. Da die Entwicklung jeder Transformation individuelles Domänenwissen erfordert, werden sie in der Regel von mehreren Domänenexperten unabhängig voneinander entwickelt. Zusätzlich können einzelne Transformationen in anderen Netzwerken wiederverwendet werden. Dies wird jedoch in bisherigen Arbeiten nicht berücksichtigt, macht aber die Konsistenzerhaltung durch Netzwerke bidirektionaler Transformationen anfällig für Probleme. In einem Netzwerk von Transformationen kann es beispielsweise zwei oder mehr Verkettungen von Transformationen geben, die dieselben Metamodelle mit verschiedenen anderen Metamodellen in Beziehung setzen. Jedoch können sie die Elemente unterschiedlich miteinander in Beziehung setzen. Dies kann zum Beispiel zu einer doppelten Erstellung derselben Elemente über die verschiedenen Transformationsketten führen. Es gibt jedoch kein systematisches Wissen über die Problemarten, die in solchen Netzwerken auftreten können oder ob und wie derartige Probleme systematisch verhindert werden können. Diese Thesis führt eine Fallstudie durch, die ermitteln soll, welche Arten von Problemen bei der Konsistenzerhaltung durch Netzwerke bidirektionaler Transformationen auftreten können. Für diese Probleme leiten wir eine Klassifizierung hinsichtlich des erforderlichen Wissens für ihre Vermeidung ab. Wir unterscheiden zwischen dem Wissen, dass die Transformation in einem Netzwerk genutzt werden kann und dem Wissen über die Inhalte der anderen Transformationen. Für Probleme, die Transformationsentwickler verhindern können, schlagen wir Strategien zur systematischen Vermeidung während ihrer Konstruktion vor. In unserer Fallstudie sind 90 % der gefundenen Probleme verhinderbar. Die übrigen Probleme lassen sich während der Entwicklung einer einzelnen Transformation nicht ohne das Wissen über weitere Transformationen im Netzwerk vermeiden. Folglich hilft diese Thesis Transformationsentwicklern Fehler bei der Erstellung von Transformationen systematisch zu vermeiden und ermöglicht es Netzwerkentwicklern Fehler zu erkennen, die bei der Konstruktion der Transformation nicht verhindert werden können. | |