Projektträger: Deutsche Forschungsgemeinschaft
Dauer: 1. September 2012 - 30. August 2015
Projektleitung: Prof. Dr. Ina Schaefer
in Zusammenarbeit mit Mirco Tribastone (LMU München) und Christian Prehofer (Fraunhofer ESK)
Zusammenfassung:
Langlebige Softwaresysteme existieren typischerweise in einer Vielzahl von Varianten, um unterschiedliche Kundenanforderungen und Anwendungsbereiche zu behandeln. Außerdem ist den Nutzern oft die Möglichkeit gegeben, im laufenden Betrieb auf eine andere Systemkonfiguration umzuschalten, um das System für unterschiedliche Umgebungsbedingungen anzupassen. Zusätzlich zu funktionalen Anforderungen müssen diese Veränderungen auch die Service-Level Agreements weiterhin einhalten. Der Fokus dieses Projekts ist die Definition einer Methodik für die Beschreibung von Systemvariabilität und ihres Einflusses auf die Systemperformance. Motiviert durch den weitgehenden Einsatz in vielen Bereichen betrachten wir dafür einen model-getriebenen Ansatz. Dieser basiert auf Modellen des Systemverhaltens und verwendet zur Variabilitätsbeschreibung die Konzepte der Delta-Modellierung und der Featurekomposition, die um Informationen zur automatischen Ableitung von Performance-Modellen angereichert sind. Da wir die normalerweise sehr große Anzahl von Variationen eines realistischen Systems betrachten, schließen sich für die Vorhersage von Performancewerten Ansätze aus, die auf der vollständigen Analyse aller Varianten basieren. Dies gilt besonders für Analysen zur Laufzeit mit harten Anforderungen an die Analysedauer. Wir entwickeln daher einen symbiotischen Ansatz, der die Variabilitätsstruktur der Delta-Modellierung ausnutzt, um eine effiziente Analyse des Konfigurationsraumes zu ermöglichen, z.B. indem ein gewisser Unterraum mit beweisbar schlechterer Performance ausgelassen wird. Der entwickelte Ansatz wird in diesem Projekt anhand der Optimierung des Durchsatzes bei software-gesteuerte Automatisierungssysteme evaluiert, die als repräsentative Fallstudie für variantenreiche langlebige Softwaresysteme mit Online-Reconfiguration ausgewählt wurden.
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