Constraint-based Run-time State Migration for Live Modeling

Live modeling enables modelers to incrementally update models as they are running and get immediate feedback about the impact of their changes. Changes introduced in a model may trigger inconsistencies between the model and its run-time state (e.g., deleting the current state in a statemachine); effectively requiring to migrate the run-time state to comply with the updated model. In this paper, we introduce an approach that enables to automatically migrate such runtime state based on declarative constraints defined by the language designer. We illustrate the approach using Nextep, a meta-modeling language for defining invariants and migration constraints on run-time state models. When a model changes, Nextep employs model finding techniques, backed by a solver, to automatically infer a new run-time model that satisfies the declared constraints. We apply Nextep to define migration strategies for two DSLs, and report on its expressiveness and performance

A Declarative Language for Preserving Consistency of Multiple Models

Der Einsatz mehrerer Modelle zur Beschreibung eines Softwaresystems birgt oftmals die Herausforderung, diese konsistent zu halten. Während es viel Forschung zur Konsistenzhaltung zweier Modelle gibt, untersuchen nur wenige Arbeiten die Spezifika der Konsistenzhaltung mehrerer Modelle. In dieser Bachelorarbeit wird eine neue Programmiersprache vorgestellt, die es erlaubt, Transformationen zu erstellen, die mehr als zwei Modelle konsistent halten. Die Sprache verwendet ein Zwischen-Metamodell, sodass alle Transformationen zuerst von einem existierenden Modell in das Zwischenmodell und dann erst in die anderen Modelle ausgeführt werden. Zunächst betrachten wir verschiedene Möglichkeiten, wie Modelle mit ausschließlich binären Transformationen konsistent gehalten werden können. Im Weiteren demonstrieren wir Vorteile davon, ein Zwischen-Metamodell in den Konsistenzhaltungsprozess einzuführen. Im nächsten Schritt präsentieren wir die Gemeinsamkeiten-Sprache als eine Möglichkeit der Konsistenzhaltung mittels Zwischen-Metamodellen. Sie ermöglicht Entwicklern, Metaklassen des Zwischen-Metamodells gemeinsam mit deren Attributen und Referenzen zu deklarieren. Die Abbildungen vom Zwischenmodell in die Modelle, die konsistent gehalten werden sollen, und zurück, können direkt in den Zwischen-Metaklassen, -Attributen und -Referenzen festgelegt werden. Um Logik nicht zu duplizieren, können bidirektionale Ausdrücke für die Abbildungen verwendet werden. Die Sprache ist deklarativ und soll auf diese Weise eine hohe Nachvollziehbarkeit der Transformationen ermöglichen. Wir haben ein prototypische Implementierung der Sprache für Vitruvius erstellt, die in Eclipse für EMF-Modelle verwendet werden kann. Die Implementierung kann als Machbarkeitsnachweis gesehen werden, eignet sich allerdings noch nicht für den Praxiseinsatz. Die Idee, Zwischen-Metamodelle für die skalierbare und modulare Konsistenzhaltung mehrerer Modelle einzusetzen, wurde in anderen Arbeiten in realistische Szenarien bereits erfolgreich umgesetzt. Soweit uns bekannt ist, existiert noch kein Ansatz, der es erlaubt, ein Zwischen-Metamodell und die Transformationen für dieses in der selben Sprache zu definieren

Implicit Incremental Model Analyses and Transformations

When models of a system change, analyses based on them have to be reevaluated in order for the results to stay meaningful. In many cases, the time to get updated analysis results is critical. This thesis proposes multiple, combinable approaches and a new formalism based on category theory for implicitly incremental model analyses and transformations. The advantages of the implementation are validated using seven case studies, partially drawn from the Transformation Tool Contest (TTC)

Implicit Incremental Model Analyses and Transformations

In vielen Ingenieursdisziplinen werden Modelle verwendet, um Systeme verschiedenster Art auf einem hohen Abstraktionsgrad zu beschreiben. Auf diesem Abstraktionsgrad ist es häufig einfacher, Aussagen über den Zustand des Systems zu treffen. Wenn sich Modelle eines Systems ändern – beispielsweise, weil sich das System selbst geändert hat – müssen Analysen auf Grundlage dieses Modells jedoch neu berechnet werden, um weiterhin gültig zu sein. In vielen Fällen ist diese Neuberechnung der Analyseergebnisse zeitkritisch. Da sich oft nur kleine Teile des Modells ändern, könnten zwar große Teile des letzten Analysedurchlaufs durch eine inkrementelle Ausführung der Analyse wiederverwendet werden, in der Praxis ist eine solche Inkrementalisierung aber nicht trivial und oft fehleranfällig. Eine Lösungsmöglichkeit für dieses Problem bietet der Ansatz der impliziten Inkrementalisierung, bei der ein inkrementeller Algorithmus für eine gegebene Analyse aus der Batch-Spezifikation abgeleitet wird. Aus der Spezifikation wird ein dynamischer Abhängigkeitsgraph konstruiert, der es erlaubt, nur die Teile einer Analyse neu auszuwerten, die von einer Änderung tatsächlich betroffen sind. Damit lassen sich Vorteile einer Inkrementalisierung nutzen, ohne dass der Code angepasst werden muss und die Lesbarkeit des Analysecodes leidet. Leider unterstützen derzeitige Verfahren für implizite Inkrementalisierung nur eine bestimmte Klasse von Analysen, sind auf eine Inkrementalisierung auf Ebene von einzelnen Instruktionen beschränkt oder benötigen eine explizite Zustandsverwaltung. Auch mit diesen Verbesserungen ist unklar, in welchen Fällen eine Inkrementalisierung Vorteile bringt, da in einigen Szenarien Änderungen Schmetterlingseffekte verursachen können und eine Wiederverwertung des letzten Analysedurchlaufs keinerlei Beschleunigungspotential hat. Diese Dissertation behandelt diese Probleme bei impliziter Inkrementalisierung von Modellanalysen mittels mehrerer Verfahren, die größtenteils kombinierbar sind. Desweiteren wird ein neuer Formalismus vorgestellt, mit dessen Hilfe Inkrementalisierungssysteme auch für uni- oder bidirektionale Modelltransformationen einsetzbar sind. Um die Korrektheit der entstehenden inkrementellen Modellanalysen zu definieren und zu zeigen, wird Inkrementalisierung in Kategorientheorie als Funktor beschrieben. Ein erstes Verfahren ermöglicht als direkte Konsequenz der formalen Darstellung die Inkrementalisierung auf Ebene von Methodenaufrufen, sodass für häufig verwendete Operatoren eine optimierte Inkrementalisierung zur Verfügung gestellt werden kann. Durch Erweiterung des Funktors auf Verteilung lassen sich auf ähnliche Weise auch etwaige Speicherprobleme lösen. Ein zweites Verfahren vereinfacht die entstehenden dynamischen Abhängigkeitsgraphen, indem Teile der Analyse durch eine generalisierte Betrachtung von Modelländerungen mit mehreren Strategien zusammengefasst werden können. Die Auswahl der Strategien ermöglicht dem Entwickler eine Anpassung der Inkrementalisierung auf einen konkreten Anwendungsfall. Alternativ kann für ein gegebenes Szenario auch durch automatische Entwurfsraumexploration eine (Pareto-) optimale Konfiguration hinsichtlich Speicherverbrauch und Antwortzeit der Aktualisierung eines Analyseergebnisses nach einer Modelländerung gefunden werden. Die Kombination dieser Verfahren ermöglicht es, die Performanz von Inkrementalisierungen so zu verbessern, dass diese bis auf einmalige Initialisierung nie schlechter ist als die batchmäßige Wiederholung der Analyse, in vielen Fällen aber teils deutlich schneller sein kann. Generische Operatoren, die in vielen Modellanalysen wiederverwendet werden, können für die Inkrementalisierung durch geeignete Algorithmen spezifisch optimiert werden, während komplexe Domänenlogik durch das System optimiert werden kann. Durch den impliziten Ansatz geschehen diese Verbesserungen vollautomatisch und transparent für den Entwickler der Modellanalyse. Obwohl der so geschaffene Ansatz Turing-mächtig und somit universell einsetzbar ist, gibt es doch gerade in der modellgetriebenen Entwicklung eine Klasse von Artefakten, die eine besondere Betrachtung erfordern, da sie sich im Allgemeinen nur schwer mit gewöhnlichen objekt-orientierten Sprachen beschreiben lassen: Modelltransformationen. Daher wird in dieser Dissertation ein neuer Formalismus und eine darauf aufbauende Sprache vorgestellt, die Modelltransformationen so beschreiben, dass diese leicht mit Hilfe eines Inkrementalisierungssystems inkrementell ausgeführt werden können. Die Synchronisierung einer Modelländerung ist hierbei bewiesen korrekt und hippokratisch. Alle Verfahren wurden implementiert und in das .NET Modeling Framework integriert, welches Entwickler auf der .NET Plattform bei der modellgetriebenen Entwicklung unterstützen soll. Die entstandenen Vorteile aller Verfahren hinsichtlich Performanz werden anhand von sieben Fallstudien in verschiedenen Domänen validiert. Insbesondere werden hierzu fünf Fallstudien des Transformation Tool Contests (TTC) der Jahre 2015 bis 2017 herangezogen, für die auch mit anderen Ansätzen verfasste Lösungen zur Verfügung stehen. Die Ausdrucksmächtigkeit der Modelltransformationssprache wird durch eine Transformation der in der modellgetriebenen Entwicklung weit verbreiteten Transformationssprache ATL in die neu geschaffene Transformationssprache validiert. Mithilfe dieser Transformation wird weiterhin die Ausführungsgeschwindigkeit von Modelltransformationen mit der von ATL in einigen Modelltransformationen verglichen. Die Ergebnisse aus den Fallstudien zeigen gerade bei der Anwendung des Inkrementalisierungssystems auf Modelltransformationen deutliche Performance-Steigerungen im Vergleich zu herkömmlichen Modelltransformationen, aber auch gegenüber anderen inkrementellen Modelltransformationssprachen zeigt der vorgestellte Ansatz deutliche Beschleunigungen, teils um mehrere Größenordnungen. Insbesondere weisen die Fallstudien darauf hin, dass die benötigte Zeit für die Propagation von Änderungen des Eingabemodells in vielen Fällen unabhängig von der Größe des Eingabemodells ist. Gerade bei großen Eingabemodellen kommen so sehr hohe Beschleunigungen zustande. Die Inkrementalisierung einer Analyse ist dabei immer an das Metamodell gebunden. In der Praxis verwenden aber die meisten eingesetzten Metamodelle nur den eingeschränkten Modellierungsstandard EMOF, der teilweise zu einer unnötigen Komplexität des Metamodells führt und viele Analysen überhaupt erst notwendig macht. Eine Erweiterung des Modellierungsstandards kann hier einige Klassen von Modellanalysen komplett überflüssig machen und andere Analysen deutlich vereinfachen, sowie auch die Performance der entsprechenden Analyse beschleunigen

Linking Software Architecture Documentation and Models

In der Softwareentwicklung ist die Konsistenz zwischen Artefakten ein wichtiges Thema. Diese Arbeit schlägt eine Struktur zur Erkennung von korrespondierenden und fehlenden Elementen zwischen einer Dokumentation und einem formalen Modell vor. Zunächst identifiziert und extrahiert der Ansatz die im Text beschriebenen Modellinstanzen und -beziehungen. Dann verbindet der Ansatz diese Textelemente mit ihren entsprechenden Gegenstücken im Modell. Diese Verknüpfungen sind mit TraceLinks vergleichbar. Der Ansatz erlaubt jedoch die Abstufung dieser Links. Darüber hinaus generiert der Ansatz Empfehlungen für Elemente, die nicht im Modell enthalten sind. Der Ansatz identifiziert Modellnamen und -typen mit einem F1-Score von über 54%. 60% der empfohlenen Instanzen stimmen mit den in der Benutzerstudie gefundenen Instanzen überein. Bei der Identifizierung von Beziehungen und dem Erstellen von Verknüpfungen erzielte der Ansatz vielversprechende Ergebnisse. Die Ergebnisse können durch zukünftige Arbeiten verbessert werden. Dies ist realisierbar da der Entwurf eine einfache Erweiterung des Ansatzes erlaubt