A framework for efficient model transformations

The reported productivity gains while using models and model transformations to develop entire systems, after almost a decade of experience applying model-driven approaches for system development, are already undeniable benefits of this approach. However, the slowness of higher-level, rule based model transformation languages hinders the applicability of this approach to industrial scales. Lower-level, and efficient, languages can be used but productivity and easy maintenance seize to exist. The abstraction penalty problem is not new, it also exists for high-level, object oriented languages but everyone is using them now. Why is not everyone using rule based model transformation languages then? In this thesis, we propose a framework, comprised of a language and its respective environment, designed to tackle the most performance critical operation of high-level model transformation languages: the pattern matching. This framework shows that it is possible to mitigate the performance penalty while still using high-level model transformation languages

A Functional, Comprehensive and Extensible Multi-Platform Querying and Transformation Approach

This thesis is about a new model querying and transformation approach called FunnyQT which is realized as a set of APIs and embedded domain-specific languages (DSLs) in the JVM-based functional Lisp-dialect Clojure. Founded on a powerful model management API, FunnyQT provides querying services such as comprehensions, quantified expressions, regular path expressions, logic-based, relational model querying, and pattern matching. On the transformation side, it supports the definition of unidirectional model-to-model transformations, of in-place transformations, it supports defining bidirectional transformations, and it supports a new kind of co-evolution transformations that allow for evolving a model together with its metamodel simultaneously. Several properties make FunnyQT unique. Foremost, it is just a Clojure library, thus, FunnyQT queries and transformations are Clojure programs. However, most higher-level services are provided as task-oriented embedded DSLs which use Clojure's powerful macro-system to support the user with tailor-made language constructs important for the task at hand. Since queries and transformations are just Clojure programs, they may use any Clojure or Java library for their own purpose, e.g., they may use some templating library for defining model-to-text transformations. Conversely, like every Clojure program, FunnyQT queries and transformations compile to normal JVM byte-code and can easily be called from other JVM languages. Furthermore, FunnyQT is platform-independent and designed with extensibility in mind. By default, it supports the Eclipse Modeling Framework and JGraLab, and support for other modeling frameworks can be added with minimal effort and without having to modify the respective framework's classes or FunnyQT itself. Lastly, because FunnyQT is embedded in a functional language, it has a functional emphasis itself. Every query and every transformation compiles to a function which can be passed around, given to higher-order functions, or be parametrized with other functions

Solving the TTC 2011 Compiler Optimization Case with GrGen.NET

The challenge of the Compiler Optimization Case is to perform local optimizations and instruction selection on the graph-based intermediate representation of a compiler. The case is designed to compare participating tools regarding their performance. We tackle this task employing the general purpose graph rewrite system GrGen.NET (www.grgen.net)

Qualitätssicherung von Modelltransformationen - Über das dynamische Testen programmierter Graphersetzungssysteme

Modelle und Metamodelle repräsentieren Kernkonzepte der modellgetriebenen Softwareentwicklung (MDSD). Programme, die Modelle (unter Bezugnahme auf ihre Metamodelle) manipulieren oder ineinander überführen, werden als Modelltransformationen (MTs) bezeichnet und bilden ein weiteres Kernkonzept. Für dieses klar umrissene Aufgabenfeld wurden und werden speziell angepasste, domänenspezifische Transformationssprachen entwickelt und eingesetzt. Aufgrund der Bedeutung von MTs für das MDSD-Paradigma ist deren Korrektheit essentiell und eine gründliche Qualitätssicherung somit angeraten. Entsprechende Ansätze sind allerdings rar. In der Praxis erweisen sich die vornehmlich erforschten formalen Verifikationsansätze häufig als ungeeignet, da sie oft zu komplex oder zu teuer sind. Des Weiteren skalieren sie schlecht in Abhängigkeit zur Größe der betrachteten MT oder sind auf Abstraktionen bezogen auf die Details konkreter Implementierungen angewiesen. Demgegenüber haben testende Verfahren diese Nachteile nicht. Allerdings lassen sich etablierte Testverfahren für traditionelle Programmiersprachen aufgrund der Andersartigkeit der MT-Sprachen nicht oder nur sehr eingeschränkt wiederverwenden. Zudem sind angepasste Testverfahren grundsätzlich wünschenswert, da sie typische Eigenschaften von MTs berücksichtigen können. Zurzeit existieren hierzu überwiegend funktionsbasierte (Black-Box-)Verfahren. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Entwicklung eines strukturbasierten (White-Box-)Testansatzes für eine spezielle Klasse von Modelltransformationen, den sog. programmierten Graphtransformationen. Dafür ist anhand einer konkreten Vertreterin dieser Sprachen ein strukturelles Überdeckungskonzept zu entwickeln, um so den Testaufwand begrenzen oder die Güte der Tests bewerten zu können. Auch müssen Aspekte der Anwendbarkeit sowie der Leistungsfähigkeit der resultierenden Kriterien untersucht werden. Hierzu wird ein auf Graphmustern aufbauendes Testüberdeckungskriterium in der Theorie entwickelt und im Kontext des eMoflon-Werkzeugs für die dort genutzte Story- Driven-Modeling-Sprache (SDM) praktisch umgesetzt. Als Basis für eine Wiederverwendung des etablierten Ansatzes der Mutationsanalyse zur Leistungsabschätzung des Kriteriums hinsichtlich der Fähigkeiten zur Fehlererkennung werden Mutationen zur synthetischen Einbringung von Fehlern identifiziert und in Form eines Mutationstestrahmenwerks realisiert. Letzteres ermöglicht es, Zusammenhänge zwischen dem Überdeckungskonzept und der Mutationsadäquatheit zu untersuchen. Im Rahmen einer umfangreichen Evaluation wird anhand zweier nichttrivialer Modelltransformationen die Anwendbarkeit und die Leistungsfähigkeit des Ansatzes in der Praxis untersucht und eine Abgrenzung gegenüber einer quellcodebasierten Testüberdeckung durchgeführt. Es zeigt sich, dass das entwickelte Überdeckungskonzept praktisch umsetzbar ist und zu einer brauchbaren Überdeckungsmetrik führt. Die Visualisierbarkeit einzelner Überdeckungsanforderungen ist der grafischen Programmierung bei Graphtransformationen besonders nahe, so dass u. a. die Konstruktion sinnvoller Tests erleichtert wird. Die Mutationsanalyse stützt die These, dass die im Hinblick auf Steigerungen der Überdeckungsmaße optimierten Testmengen mehr Fehler erkennen als vor der Optimierung. Vergleiche mit quellcodebasierten Überdeckungskriterien weisen auf die Existenz entsprechender Korrelationen hin. Die Experimente belegen, dass die vorgestellte Überdeckung klassischen, codebasierten Kriterien vielfach überlegen ist und sich so insbesondere auch für das Testen von durch einen Interpreter ausgeführte Transformationen anbietet