Optimierung von Inkrementellen Modellanalysen

Aus SDQ-Institutsseminar
Vortragende(r) Marc Ueberschaer
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Georg Hinkel
Termin Fr 27. April 2018
Vortragssprache
Vortragsmodus
Kurzfassung In der Modellgetriebenen Softwareentwicklung sind Analysen der entstehenden Modelle notwendig, um Validierungen schon auf der Modellebene durchführen zu können, um so kostenintensiveren Fehlern vorzubeugen und Kosten zu sparen. Allerdings sind die Modelle stetigen Änderungen unterworfen, die sich auch auf die Analyseergebnisse auswirken können, die man gerne stets aktuell hätte. Da die Modelle sehr groß werden können, sich aber immer nur kleine Teile dieser Modelle ändern, ist es sinnvoll diese Analysen inkrementell zu gestalten, also Zwischenergebnisse des letzten Analysedurchlaufs wiederzuverwenden. Ein Ansatz für solche inkrementellen Modellanalysen ist NMF Expressions, das im Hintergrund einen Abhängigkeitsgraphen der Analyse aufbaut und bei jeder atomaren Änderung des Modells aktualisiert. Die Effizienz der Analysen hängt dabei aber oft von der genauen Formulierung der Anfragen ab. Eine ungeschickte Formulierung kann somit zu einer ineffizienten Analyse führen. In der Datenbankwelt hingegen spielt die genaue Formulierung der Anfragen keine so große Rolle, da automatische Optimierungen der Anfragen

üblich sind. In dieser Masterarbeit wird untersucht, inwieweit sich die Konzepte der Optimierungen von Anfragen aus der Datenbankwelt auf die Konzepte von inkrementelle Modellanalysen übertragen lassen. Am Beispiel von NMF Expression wird gezeigt, wie solche Optimierungen für inkrementelle Modellanalysen umgesetzt werden können. Die implementierten Optimierungen werden anhand von definierten Modellanalysen getestet und evaluiert.