Simplicidade no desenvolvimento ágil de software: um mapeamento sistemático da literatura

Contexto: A Simplicidade é uma variável com influência direta no sucesso do desenvolvimento ágil de software. A mesma é apresentada como um dos principais fatores que tem despertado nas grandes corporações o desejo de adotar a agilidade em seus processos de desenvolvimento de software. Objetivo: Esta pesquisa visa identificar, mensurar e qualificar o conhecimento produzido sobre simplicidade no contexto do Desenvolvimento Ágil de Software (DAS). Método: Um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) foi conduzido, a fim de revelar evidências e construir conhecimento através dos estudos primários. Resultados: A partir do conjunto inicial de 4627 artigos, 10 estudos foram selecionados e categorizados. Baseado nisso, identificamos que a adaptação de metodologia é um dos principais fatores que leva a simplicidade em DAS. Além disso, 8 benefícios de simplicidade foram identificados. Conclusão: A julgar pelo baixo número de publicações na última década, identificamos que mais estudos são necessários para uma melhor compreensão do fenômeno de simplicidade em DAS. Entretanto, essa pesquisa trouxe uma visão abrangente do cenário mundial sobre o tema simplicidade em DAS, bem como gerou direcionamentos a serem explorados em trabalhos futuros.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Simplicidade no desenvolvimento ágil de software: um mapeamento sistemático da literatura

Contexto: A Simplicidade é uma variável com influência direta no sucesso do desenvolvimento ágil de software. A mesma é apresentada como um dos principais fatores que tem despertado nas grandes corporações o desejo de adotar a agilidade em seus processos de desenvolvimento de software. Objetivo: Esta pesquisa visa identificar, mensurar e qualificar o conhecimento produzido sobre simplicidade no contexto do Desenvolvimento Ágil de Software (DAS). Método: Um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) foi conduzido, a fim de revelar evidências e construir conhecimento através dos estudos primários. Resultados: A partir do conjunto inicial de 4627 artigos, 10 estudos foram selecionados e categorizados. Baseado nisso, identificamos que a adaptação de metodologia é um dos principais fatores que leva a simplicidade em DAS. Além disso, 8 benefícios de simplicidade foram identificados. Conclusão: A julgar pelo baixo número de publicações na última década, identificamos que mais estudos são necessários para uma melhor compreensão do fenômeno de simplicidade em DAS. Entretanto, essa pesquisa trouxe uma visão abrangente do cenário mundial sobre o tema simplicidade em DAS, bem como gerou direcionamentos a serem explorados em trabalhos futuros.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Optimizing Innovation with the Lean and Digitize Innovation Process

n/

Generating Optimal Decision Functions from Rule Specifications

In this paper we sketch an approach and a tool for rapid evaluation of large systems of weighted decision rules. The tool re-implements the patented miAamics approach, originally devised as a fast technique for multicriterial decision support. The weighted rules are used to express performance critical decision functions. MiAamics optimizes the function and generates its efficient implementation fully automatically. Being declarative, the rules allow experts to define rich sets of complex functions without being familiar with any general purpose programming language. The approach also lends itself to optimize existing decision functions that can be expressed in the form of these rules.The proposed approach first transforms the system of rules into an intermediate representation of Algebraic Decision Diagrams. From this data structure, we generate code in a variety of commonly used target programming languages.We illustrate the principle and tools on a small, easily comprehensible example and present results from experiments with large systems of randomly generated rules. The proposed representation is significantly faster to evaluate and often of smaller size than the original representation. Possible miAamics applications to machine learning concern reducing ensembles of classifiers and allowing for a much faster evaluation of these classification functions. It can also naturally be applied to large scale recommender systems where performance is key

SOS-Supported Graph Transformation

In this paper, we propose a simplicity-oriented approach for model-tomodel transformations of graphical languages. Key to simplicity is decomposing the rule system into two rule sub-systems that separate purpose-specific aspects (transformation and computation), and specifying these rule systems as a graphical language. For the transformational aspect, we use a compiler-like generation approach, while taking Plotkin’s Structural Operational Semantics (SOS) as inspiration for the computational aspect. We define these rule systems as inference rules for pattern-based transformations of typed, hierarchical graphs. Using typed graphs allows patterns to easily distinguish between the elements of the source graph. The resulting rule system (named SOS-Supported Graph Transformation, or SOS-GT) supports a well-structured and intuitive specification of complex model-to-model transformations adequate for a variety of use cases. We illustrate these rules with an example of transforming the WebStory language (WSL, an educational tool) to a Kripke Transition System (KTS) suitable for model checking, and give an overview over more applications in the end of the paper

Simplicidade no desenvolvimento ágil de software: um mapeamento sistemático da literatura

Contexto: A Simplicidade é uma variável com influência direta no sucesso do desenvolvimento ágil de software. A mesma é apresentada como um dos principais fatores que tem despertado nas grandes corporações o desejo de adotar a agilidade em seus processos de desenvolvimento de software. Objetivo: Esta pesquisa visa identificar, mensurar e qualificar o conhecimento produzido sobre simplicidade no contexto do Desenvolvimento Ágil de Software (DAS). Método: Um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) foi conduzido, a fim de revelar evidências e construir conhecimento através dos estudos primários. Resultados: A partir do conjunto inicial de 4627 artigos, 10 estudos foram selecionados e categorizados. Baseado nisso, identificamos que a adaptação de metodologia é um dos principais fatores que leva a simplicidade em DAS. Além disso, 8 benefícios de simplicidade foram identificados. Conclusão: A julgar pelo baixo número de publicações na última década, identificamos que mais estudos são necessários para uma melhor compreensão do fenômeno de simplicidade em DAS. Entretanto, essa pesquisa trouxe uma visão abrangente do cenário mundial sobre o tema simplicidade em DAS, bem como gerou direcionamentos a serem explorados em trabalhos futuros.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Language-Driven Engineering An Interdisciplinary Software Development Paradigm

We illustrate how purpose-specific, graphical modeling enables application experts with different levels of expertise to collaboratively design and then produce complex applications using their individual, purpose-specific modeling language. Our illustration includes seven graphical Integrated Modeling Environments (IMEs) that support full code generation, as well as four browser-based applications that were modeled and then fully automatically generated and produced using DIME, our most complex graphical IME. While the seven IMEs were chosen to illustrate the types of languages we support with our Language-Driven Engineering (LDE) approach, the four DIME products were chosen to give an impression of the power of our LDE-generated IMEs. In fact, Equinocs, Springer Nature's future editorial system for proceedings, is also being fully automatically generated and then deployed at their Dordrecht site using a deployment pipeline generated with Rig, one of the IMEs presented. Our technology is open source and the products presented are currently in use.Comment: 43 pages, 30 figure

Aggressive aggregation

Among the first steps in a compilation pipeline is the construction of an Intermediate Representation (IR), an in-memory representation of the input program. Any attempt to program optimisation, both in terms of size and running time, has to operate on this structure. There may be one or multiple such IRs, however, most compilers use some form of a Control Flow Graph (CFG) internally. This representation clearly aims at general-purpose programming languages, for which it is well suited and allows for many classical program optimisations. On the other hand, a growing structural difference between the input program and the chosen IR can lose or obfuscate information that can be crucial for effective optimisation. With today’s rise of a multitude of different programming languages, Domain-Specific Languages (DSLs), and computing platforms, the classical machine-oriented IR is reaching its limits and a broader variety of IRs is needed. This realisation yielded, e.g., Multi-Level Intermediate Representation (MLIR), a compiler framework that facilitates the creation of a wide range of IRs and encourages their reuse among different programming languages and the corresponding compilers. In this modern spirit, this dissertation explores the potential of Algebraic Decision Diagrams (ADDs) as an IR for (domain-specific) program optimisation. The data structure remains the state of the art for Boolean function representation for more than thirty years and is well-known for its optimality in size and depth, i.e. running time. As such, it is ideally suited to represent the corresponding classes of programs in the role of an IR. We will discuss its application in a variety of different program domains, ranging from DSLs to machine-learned programs and even to general-purpose programming languages. Two representatives for DSLs, a graphical and a textual one, prove the adequacy of ADDs for the program optimisation of modelled decision services. The resulting DSLs facilitate experimentation with ADDs and provide valuable insight into their potential and limitations: input programs can be aggregated in a radical fashion, at the risk of the occasional exponential growth. With the aggregation of large Random Forests into a single aggregated ADD, we bring this potential to a program domain of practical relevance. The results are impressive: both running time and size of the Random Forest program are reduced by multiple orders of magnitude. It turns out that this ADD-based aggregation can be generalised, even to generaliii purpose programming languages. The resulting method achieves impressive speedups for a seemingly optimal program: the iterative Fibonacci implementation. Altogether, ADDs facilitate effective program optimisation where the input programs allow for a natural transformation to the data structure. In these cases, they have proven to be an extremely powerful tool for the optimisation of a program’s running time and, in some cases, of its size. The exploration of their potential as an IR has only started and deserves attention in future research