A SOA Repository with Advanced Analysis Capabilities - Improving the Maintenance and Flexibility of Service-Oriented Applications

a service-oriented architecture (SOA), a change or shutdown of a particular service might have a significant impact on its consumers (e.g., IT systems). To effectively cope with such situations, the IT systems affected by a service change should be identified before actually applying the latter. For this purpose, a SOA repository with advanced analysis capabilities is needed. However, due to the numerous complex inter-dependencies between service providers and consumers, it is a challenging task to figure out which IT systems might be directly or indirectly affected by a service change and for which period of time this applies. The paper tackles this challenge and presents the design of an advanced SOA repository enriched with analysis capabilities. In particular, this repository enables automatic analyses to detect already existing problems (as-is analyses) as well as problems that might occur due to future service changes (what-if analyses). Respective analyses will foster the development of robust service-oriented applications

Service repository for cloud service consumer life cycle management

© IFIP International Federation for Information Processing 2015. With rapid uptake of various types of cloud services many organizations are facing issues arising from their dependence on externally provided cloud services. In order to enable operation in this rapidly evolving environment, end user organizations need new methods and tools that support entire life-cycle of cloud services from the perspective of service consumers. Service repositories play a key role in supporting service consumer SDLC (Systems Development Life-Cycle) maintaining information that is used during the various life-cycle phases. In this paper we briefly describe service consumer SDLC and propose a design of service repository that supports information requirements throughout the service life-cycle

Integration heterogener Produktdaten in verteilten, komplexen Entwicklungsprozessen

Moderne Produkte, wie etwa Automobile oder Maschinen, werden infolge der zunehmenden Digitalisierung komplexer. Neben mechanischen Bauteilen umfassen sie zahlreiche mechatronische,elektronische und elektrische Bauteile. Um unterschiedliche Kundenbedürfnisse, länderspezifische Charakteristika oder gesetzliche Anforderungen bedienen zu können, muss für diese Produkte eine hohe Variabilität ermöglicht werden. Die Produktentwicklung erfolgt üblicherweise system- und komponentenorientiert und wird mit Methoden des Concurrent Engineering realisiert. Unterschiedliche Anforderungen und Aufgaben der Produktentwickler führen zu einer autonomen, heterogenen IT-Systemlandschaft, die sowohl aus etablierten Informationssystemen, etwa Produktdatenmanagement-Systemen, aber auch aus fachbereichsspezifischen Lösungen besteht. Während zwischen den etablierten Informationssystemen häufig Austauschschnittstellen existieren, erfolgt der Abgleich von Produktdaten aus diesen Systemen mit fachbereichsspezifischen Lösungen häufig manuell oder gar nicht. Zusätzlich ist die IT-Systemlandschaft der Produktentwicklung einem ständigem Wandel unterworfen, so dass Austauschschnittstellen kontinuierlich angepasst und erweitert werden müssen. Während die unabhängige Entwicklung von Systemen und Komponenten die Entwicklungszeit reduziert, wird es zu verschiedenen Zeitpunkten während der Produktentwicklung notwendig,die autonomen, heterogenen Produktdaten zu synchronisieren. Fehlerhafte und inkonsistente Produktdaten in späten Entwicklungsphasen führen zu erheblichen Kosten, so dass die Kontrolle der Vollständigkeit und Konsistenz von Produktdaten möglichst früh sichergestellt werden sollte, um eine hohe Produktqualität zu gewährleisten. Gegenstand dieser Arbeit ist das PROactive Consistency for E/E product Data management(PROCEED)-Framework, das die Integration autonomer, heterogener Produktdaten ermöglicht. PROCEED unterstützt den gesamten Lebenszyklus der Integration von Produktdaten, beginnend mit der initialen Integration, über die Steuerung und Überwachung des Integrationsprozesses sowie die Unterstützung von Schema- und Datenänderungen. Um die strukturelle Heterogenität von Produktdaten zu überwinden, werden Informationssysteme in sog. Produktontologien abstrahiert. Die Produktontologien werden anschließend mit Hilfe von Abbildungsregeln und -aktionen in eine gemeinsame Sicht überführt. Auf Basis dieses Modells werden Qualitätsmetriken der Integration, wie z.B. die Konsistenz und Vollständigkeit definiert. Zusätzlich wird das dynamische Verhalten bei Änderungen von Schema und Daten der Produktontologien erläutert. Schließlich wir das PROCEED-Rahmenwerk prototypisch realisiert und in einer Fallstudie angewandt