Project Final Report Use and Dissemination of Foreground

This document is the final report on use and dissemination of foreground, part of the CONNECT final report. The document provides the lists of: publications, dissemination activities, and exploitable foregroun

Final CONNECT Architecture

Interoperability remains a fundamental challenge when connecting heterogeneous systems which encounter and spontaneously communicate with one another in pervasive computing environments. This challenge is exasperated by the highly heterogeneous technologies employed by each of the interacting parties, i.e., in terms of hardware, operating system, middleware protocols, and application protocols. The key aim of the CONNECT project is to drop this heterogeneity barrier and achieve universal interoperability. Here we report on the revised CONNECT architecture, highlighting the integration of the work carried out to integrate the CONNECT enablers developed by the different partners; in particular, we present the progress of this work towards a finalised concrete architecture. In the third year this architecture has been enhanced to: i) produce concrete CONNECTors, ii) match networked systems based upon their goals and intent, and iii) use learning technologies to find the affordance of a system. We also report on the application of the CONNECT approach to streaming based systems, further considering exploitation of CONNECT in the mobile environment

Testing and Active Learning of Resettable Finite-State Machines

This thesis proposes novel active-learning algorithms and testing methods for deterministic finite-state machines that (i) have a specified transition from every state on each input of the (fixed) alphabet and (ii) can be reliably reset to the initial state on request. These algorithms rely on the novel methods of construction of separating sequences. Extensive evaluation demonstrates that the described testing and learning methods are the most efficient in terms of the amount of interaction by a tester with the system under test

Service-Integration in Geschäftsprozessmanagementsystemen mit besonderem Fokus auf die Integration von ERP-Systemen unter Berücksichtigung des aktuellen Trends hin zum Cloud-Computing

Durch die konsequente Anwendung eines durchdachten Geschäftsprozess-mangements kann ein Unternehmen erreichen, sich seiner Abläufe zunächst bewusst zu werden und diese dann stetig zu verbessern. Doch nur wenn diese Geschäftsprozesse auch automatisiert werden, die Prozessdefinitionen also direkt auf entsprechenden Engines zur Ausführung gebracht werden, erreicht man echte Agilität mit einem effizienten Zusammenspiel von Business und IT. Diese Prozessautomatisierungen bestehen aus Orchestrierungen von Services, welche in einer „service-orientierten Architektur“ (SOA) die verschiedensten IT-Systeme kapseln, die wiederum die gesamten Daten des Unternehmens enthalten. Das effiziente Zusammenspiel von Geschäftsprozessmanagement und SOA hängt stark davon ab, wie gut von beiden Seiten auf die andere zugegangen wird. Auf der Seite der Prozesse ist es notwendig, dass die entsprechenden Modellierungstools und Ausführungsengines es erlauben, möglichst einfach, schnell und fehlerunanfällig Services einzubinden. Auf der Seite der Services müssen diese gut strukturiert und dokumentiert sein, damit sie gefunden und korrekt eingebunden werden können. In dieser Arbeit wird analysiert, wie sich die Situation heute an beiden Seiten darstellt. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf das Thema „Cloud-Computing“ gelegt, da gut beschriebene Services in diesem Bereich von existenzieller Wichtigkeit für die Anbieter sind. Weiterhin wird gezeigt, wie das Zusammenspiel mit Hilfe der Ideen aus dem Konzept „Extreme Model Driven Design“ (XMDD) besonders effizient und elegant realisiert werden kann. Einen besonderen Schwerpunkt bildet die Generierung von Prozessaktivitäten für große Servicesammlungen zum Beispiel von ERP-Systemen

Next Generation LearnLib

International audienceThe Next Generation LearnLib (NGLL) is a framework for model-based construction of dedicated learning solutions on the basis of extensible component libraries, which comprise various methods and tools to deal with realistic systems including test harnesses, reset mechanisms and abstraction/refinement techniques. Its construction style allows application experts to control, adapt, and evaluate complex learning processes with minimal programming expertise