Invertible Program Restructurings for Continuing Modular Maintenance

When one chooses a main axis of structural decompostion for a software, such as function- or data-oriented decompositions, the other axes become secondary, which can be harmful when one of these secondary axes becomes of main importance. This is called the tyranny of the dominant decomposition. In the context of modular extension, this problem is known as the Expression Problem and has found many solutions, but few solutions have been proposed in a larger context of modular maintenance. We solve the tyranny of the dominant decomposition in maintenance with invertible program transformations. We illustrate this on the typical Expression Problem example. We also report our experiments with Java and Haskell programs and discuss the open problems with our approach.Comment: 6 pages, Early Research Achievements Track; 16th European Conference on Software Maintenance and Reengineering (CSMR 2012), Szeged : Hungary (2012

Maintainability and evolvability of control software in machine and plant manufacturing -- An industrial survey

Automated Production Systems (aPS) have lifetimes of up to 30-50 years, throughout which the desired products change ever more frequently. This requires flexible, reusable control software that can be easily maintained and evolved. To evaluate selected criteria that are especially relevant for maturity in software maintainability and evolvability of aPS, the approach SWMAT4aPS+ builds on a questionnaire with 52 questions. The three main research questions cover updates of software modules and success factors for both cross-disciplinary development as well as reusable models. This paper presents the evaluation results of 68 companies from machine and plant manufacturing (MPM). Companies providing automation devices and/or engineering tools will be able to identify challenges their customers in MPM face. Validity is ensured through feedback of the participating companies and an analysis of the statistical unambiguousness of the results. From a software or systems engineering point of view, almost all criteria are fulfilled below expectations

A Reference Structure for Modular Model-based Analyses

Kontext: In dieser Arbeit haben wir die Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit von modellbasierten Analysen untersucht. Darum untersuchten wir die Wechselbeziehungen zwischen Modellen und Analysen, insbesondere die Struktur und Abhängigkeiten von Artefakten und die Dekomposition und Komposition von modellbasierten Analysen. Herausforderungen: Softwareentwickler verwenden Modelle von Softwaresystemen, um die Evolvierbarkeit und Wiederverwendbarkeit eines Architekturentwurfs zu bestimmen. Diese Modelle ermöglichen die Softwarearchitektur zu analysieren, bevor die erste Zeile Code geschreiben wird. Aufgrund evolutionärer Veränderungen sind modellbasierte Analysen jedoch auch anfällig für eine Verschlechterung der Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit. Diese Probleme lassen sich auf die Ko-Evolution von Modellierungssprache und Analyse zurückführen. Der Zweck einer Analyse ist die systematische Untersuchung bestimmter Eigenschaften eines zu untersuchenden Systems. Nehmen wir zum Beispiel an, dass Softwareentwickler neue Eigenschaften eines Softwaresystems analysieren wollen. In diesem Fall müssen sie Merkmale der Modellierungssprache und die entsprechenden modellbasierten Analysen anpassen, bevor sie neue Eigenschaften analysieren können. Merkmale in einer modellbasierten Analyse sind z.\,B. eine Analysetechnik, die eine solche Qualitätseigenschaft analysiert. Solche Änderungen führen zu einer erhöhten Komplexität der modellbasierten Analysen und damit zu schwer zu pflegenden modellbasierten Analysen. Diese steigende Komplexität verringert die Verständlichkeit der modellbasierten Analysen. Infolgedessen verlängern sich die Entwicklungszyklen, und die Softwareentwickler benötigen mehr Zeit, um das Softwaresystem an veränderte Anforderungen anzupassen. Stand der Technik: Derzeitige Ansätze ermöglichen die Kopplung von Analysen auf einem System oder über verteilte Systeme hinweg. Diese Ansätze bieten die technische Struktur für die Kopplung von Simulationen, nicht aber eine Struktur wie Komponenten (de)komponiert werden können. Eine weitere Herausforderung beim Komponieren von Analysen ist der Verhaltensaspekt, der sich darin äußert, wie sich die Analysekomponenten gegenseitig beeinflussen. Durch die Synchronisierung jeder beteiligten Simulation erhöht die Modularisierung von Simulationen den Kommunikationsbedarf. Derzeitige Ansätze erlauben es, den Kommunikationsaufwand zu reduzieren; allerdings werden bei diesen Ansätzen die Dekomposition und Komposition dem Benutzer überlassen. Beiträge: Ziel dieser Arbeit ist es, die Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit von modellbasierten Analysen zu verbessern. Zu diesem Zweck wird die Referenzarchitektur für domänenspezifische Modellierungssprachen als Grundlage genommen und die Übertragbarkeit der Struktur der Referenzarchitektur auf modellbasierte Analysen untersucht. Die geschichtete Referenzarchitektur bildet die Abhängigkeiten der Analysefunktionen und Analysekomponenten ab, indem sie diese bestimmten Schichten zuordnet. Wir haben drei Prozesse für die Anwendung der Referenzarchitektur entwickelt: (i) Refactoring einer bestehenden modellbasierten Analyse, (ii) Entwurf einer neuen modellbasierten Analyse und (iii) Erweiterung einer bestehenden modellbasierten Analyse. Zusätzlich zur Referenzarchitektur für modellbasierte Analysen haben wir wiederkehrende Strukturen identifiziert, die zu Problemen bei der Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit führen; in der Literatur werden diese wiederkehrenden Strukturen auch als Bad Smells bezeichnet. Wir haben etablierte modellbasierte Analysen untersucht und dreizehn Bad Smells identifiziert und spezifiziert. Neben der Spezifizierung der Bad Smells bieten wir einen Prozess zur automatischen Identifizierung dieser Bad Smells und Strategien für deren Refactoring, damit Entwickler diese Bad Smells vermeiden oder beheben können. In dieser Arbeit haben wir auch eine Modellierungssprache zur Spezifikation der Struktur und des Verhaltens von Simulationskomponenten entwickelt. Simulationen sind Analysen, um ein System zu untersuchen, wenn das Experimentieren mit dem bestehenden System zu zeitaufwändig, zu teuer, zu gefährlich oder einfach unmöglich ist, weil das System (noch) nicht existiert. Entwickler können die Spezifikation nutzen, um Simulationskomponenten zu vergleichen und so identische Komponenten zu identifizieren. Validierung: Die Referenzarchitektur für modellbasierte Analysen, haben wir evaluiert, indem wir vier modellbasierte Analysen in die Referenzarchitektur überführt haben. Wir haben eine szenariobasierte Evaluierung gewählt, die historische Änderungsszenarien aus den Repositories der modellbasierten Analysen ableitet. In der Auswertung können wir zeigen, dass sich die Evolvierbarkeit und Verständlichkeit durch die Bestimmung der Komplexität, der Kopplung und der Kohäsion verbessert. Die von uns verwendeten Metriken stammen aus der Informationstheorie, wurden aber bereits zur Bewertung der Referenzarchitektur für DSMLs verwendet. Die Bad Smells, die durch die Co-Abhängigkeit von modellbasierten Analysen und ihren entsprechenden DSMLs entstehen, haben wir evaluiert, indem wir vier modellbasierte Analysen nach dem Auftreten unserer schlechten Gerüche durchsucht und dann die gefundenen Bad Smells behoben haben. Wir haben auch eine szenariobasierte Auswertung gewählt, die historische Änderungsszenarien aus den Repositories der modellbasierten Analysen ableitet. Wir können zeigen, dass die Bad Smells die Evolvierbarkeit und Verständlichkeit negativ beeinflussen, indem wir die Komplexität, Kopplung und Kohäsion vor und nach der Refaktorisierung bestimmen. Den Ansatz zum Spezifizieren und Finden von Komponenten modellbasierter Analysen haben wir evaluiert, indem wir Komponenten von zwei modellbasierten Analysen spezifizieren und unseren Suchalgorithmus verwenden, um ähnliche Analysekomponenten zu finden. Die Ergebnisse der Evaluierung zeigen, dass wir in der Lage sind, ähnliche Analysekomponenten zu finden und dass unser Ansatz die Suche nach Analysekomponenten mit ähnlicher Struktur und ähnlichem Verhalten und damit die Wiederverwendung solcher Komponenten ermöglicht. Nutzen: Die Beiträge unserer Arbeit unterstützen Architekten und Entwickler bei ihrer täglichen Arbeit, um wartbare und wiederverwendbare modellbasierte Analysen zu entwickeln. Zu diesem Zweck stellen wir eine Referenzarchitektur bereit, die die modellbasierte Analyse und die domänenspezifische Modellierungssprache aufeinander abstimmt und so die Koevolution erleichtert. Zusätzlich zur Referenzarchitektur bieten wir auch Refaktorisierungsoperationen an, die es Architekten und Entwicklern ermöglichen, eine bestehende modellbasierte Analyse an die Referenzarchitektur anzupassen. Zusätzlich zu diesem technischen Aspekt haben wir drei Prozesse identifiziert, die es Architekten und Entwicklern ermöglichen, eine neue modellbasierte Analyse zu entwickeln, eine bestehende modellbasierte Analyse zu modularisieren und eine bestehende modellbasierte Analyse zu erweitern. Dies geschieht natürlich so, dass die Ergebnisse mit der Referenzarchitektur konform sind. Darüber hinaus ermöglicht unsere Spezifikation den Entwicklern, bestehende Simulationskomponenten zu vergleichen und sie bei Bedarf wiederzuverwenden. Dies erspart den Entwicklern die Neuimplementierung von Komponenten

Evolvable Smartphone-Based Platforms for Point-Of-Care In-Vitro Diagnostics Applications

The association of smart mobile devices and lab-on-chip technologies offers unprecedented opportunities for the emergence of direct-to-consumer in vitro medical diagnostics applications. Despite their clear transformative potential, obstacles remain to the large-scale disruption and long-lasting success of these systems in the consumer market. For instance, the increasing level of complexity of instrumented lab-on-chip devices, coupled to the sporadic nature of point-of-care testing, threatens the viability of a business model mainly relying on disposable/consumable lab-on-chips. We argued recently that system evolvability, defined as the design characteristic that facilitates more manageable transitions between system generations via the modification of an inherited design, can help remedy these limitations. In this paper, we discuss how platform-based design can constitute a formal entry point to the design and implementation of evolvable smart device/lab-on-chip systems. We present both a hardware/software design framework and the implementation details of a platform prototype enabling at this stage the interfacing of several lab-on-chip variants relying on current- or impedance-based biosensors. Our findings suggest that several change-enabling mechanisms implemented in the higher abstraction software layers of the system can promote evolvability, together with the design of change-absorbing hardware/software interfaces. Our platform architecture is based on a mobile software application programming interface coupled to a modular hardware accessory. It allows the specification of lab-on-chip operation and post-analytic functions at the mobile software layer. We demonstrate its potential by operating a simple lab-on-chip to carry out the detection of dopamine using various electroanalytical methods

Modellability of System Characteristics - Using Formal Mark-up Languages for Change Capability by Design

AbstractChange capability enables a production system to cope with external influences in an efficient, fast and self-organized manner. Several approaches have been designed for measuring change capability by specific indicators which represent core characteristics of production systems. On the other hand, formal modelling languages are used for production system design. Unfortunately, these languages do not match with system characteristics and especially with those indicators of change capability. Due to this missing linkage, existent production system models don’t facilitate the implementation of a system's change capability by design. Goal of this contribution is to point out the possibilities of operationalization approaches and their potential to be extended for (formal) modelling of system characteristics and sub properties, exemplified by using the concept of change capability. Additionally, the potential of change capability to be representable in a formal language will be exemplarily outlined by emphasizing on Systems Modelling Language (SysML). For this purpose, a qualitative approach with an emphasis on literature- and content analysis will be applied. Results of this contribution are (1) to pinpoint the research gap (which is also of crucial practical relevance) and (2) to point out possible solution approaches for a formal modellability of system characteristics

Evolvable Smartphone-Based Point-of-Care Systems For In-Vitro Diagnostics

Recent developments in the life-science -omics disciplines, together with advances in micro and nanoscale technologies offer unprecedented opportunities to tackle some of the major healthcare challenges of our time. Lab-on-Chip technologies coupled with smart-devices in particular, constitute key enablers for the decentralization of many in-vitro medical diagnostics applications to the point-of-care, supporting the advent of a preventive and personalized medicine. Although the technical feasibility and the potential of Lab-on-Chip/smart-device systems is repeatedly demonstrated, direct-to-consumer applications remain scarce. This thesis addresses this limitation. System evolvability is a key enabler to the adoption and long-lasting success of next generation point-of-care systems by favoring the integration of new technologies, streamlining the reengineering efforts for system upgrades and limiting the risk of premature system obsolescence. Among possible implementation strategies, platform-based design stands as a particularly suitable entry point. One necessary condition, is for change-absorbing and change-enabling mechanisms to be incorporated in the platform architecture at initial design-time. Important considerations arise as to where in Lab-on-Chip/smart-device platforms can these mechanisms be integrated, and how to implement them. Our investigation revolves around the silicon-nanowire biological field effect transistor, a promising biosensing technology for the detection of biological analytes at ultra low concentrations. We discuss extensively the sensitivity and instrumentation requirements set by the technology before we present the design and implementation of an evolvable smartphone-based platform capable of interfacing lab-on-chips embedding such sensors. We elaborate on the implementation of various architectural patterns throughout the platform and present how these facilitated the evolution of the system towards one accommodating for electrochemical sensing. Model-based development was undertaken throughout the engineering process. A formal SysML system model fed our evolvability assessment process. We introduce, in particular, a model-based methodology enabling the evaluation of modular scalability: the ability of a system to scale the current value of one of its specification by successively reengineering targeted system modules. The research work presented in this thesis provides a roadmap for the development of evolvable point-of-care systems, including those targeting direct-to-consumer applications. It extends from the early identification of anticipated change, to the assessment of the ability of a system to accommodate for these changes. Our research should thus interest industrials eager not only to disrupt, but also to last in a shifting socio-technical paradigm