From Grown to Structured - Reducing unnecessary Variability of Technology Architectures in large-scale IT Landscapes

Die IT-Landschaft in einem Unternehmen entwickelt sich typischerweise über viele Jahre und Jahrzehnte. Um den steigenden Bedarf an Softwarelösungen zur Unterstützung unterschiedlichster Geschäftsfunktionen zu realisieren, werden so über die Zeit immer mehr Anwendungssysteme geschaffen und in die bestehende Landschaft integriert. In der Konsequenz können solche gewachsenen IT-Landschaften aus hunderten oder gar tausenden von Softwaresystemen bestehen, die ein breites Spektrum unterschiedlichster Technologien verwenden. So setzen zwar viele von ihnen gleiche Kerntechnologien (z.B. Java, .Net oder SAP) ein, unterscheiden sich jedoch häufig in den verwendeten technologischen Komponenten (z.B. verschiedene Betriebssysteme, Datenbanksysteme oder Applikationsserver). Diese technologischen Varianten sind aus Architektursicht nicht immer erforderlich und verursachen unnötige Variabilität in den Technologiearchitekturen der betrachteten Systeme, was zu einer höheren Komplexität, einer geringeren Anpassungsfähigkeit sowie zu steigenden Kosten und höherem Aufwand für die Wartung und Weiterentwicklung der gesamten IT-Landschaft führt. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist es erforderlich, dass die Variabilität von technologisch verwandten Softwaresystemen reduziert wird. Da hiermit komplexe Tätigkeiten verbunden sind, die bisher manuell von Experten durchgeführt werden müssen, sind sie für gewachsene IT-Landschaften kaum durchführbar. Zur Lösung dieses Problems werden in dieser Dissertation drei wissenschaftlichen Beiträge vorgestellt: (1) Ein Mining-Verfahren zur Bestimmung von Variabilität in Technologiearchitekturen, welches eine beliebige Anzahl an verwandten IT-Systemen analysiert und alle Variabilitätsbeziehungen zwischen ihnen bestimmt. (2) Ein regelbasierter Ansatz zur Ableitung von Restrukturierungsempfehlungen, welcher unnötige Variabilität in den betrachteten Technologiearchitekturen identifiziert und geeignete Maßnahmen zur Reduzierung dieser Variabilität vorschlägt. (3) Ein Ansatz zur Simulation und Bewertung von abgeleiteten Restrukturierungsempfehlungen, welcher Experten bei der Entscheidungsfindung zur konkreten Restrukturierung von betrachteten Technologiearchitekturen unterstützt. Alle Beiträge wurden mit Experteninterviews und Fallstudien evaluiert. Für diese Evaluation standen uns verschiedene Experten eines Industriepartners sowie Daten von realen Technologiearchitekturen zur Verfügung.A company's IT landscape typically evolves over years and even decades. By satisfying the growing demand for software solutions, the number of software systems increases with a company’s requirements to support various business functions. As such an evolution is normally uncoordinated, the realization of new requirements often results in additional software systems. As a consequence, grown IT landscapes can consist of hundreds or thousands of different software systems with a large variety of technologies. Although such software systems typically utilize similar core technologies (e.g., Java, .Net, or SAP), they often differ in implemented technology components which are required to run the software system (e.g., different operating systems, database systems or application server). From an architectural point of view, such technical variants are not always necessary and might lead to unnecessary variability in the technology architectures of regarded software systems. This results in increasing costs, a reduced adaptability and higher effort for maintaining and evolving existing software solutions and the entire IT landscape. To cope with these challenges, the variability of technically related software systems has to be reduced. As this requires manual and complex analyzes, it is not feasible for a large number of software systems. Thus, experts continuously face the tedious challenge of making reasonable restructuring decisions for large-scale IT landscapes. To solve the described problems, this doctoral thesis comprises three different scientific contributions: (1) An automated mining approach for determining variability in technology architectures, which is capable of analyzing a large number of software systems and determining the inherent variability relations. (2) A rule-based approach for deriving restructuring recommendations, which identifies unnecessary variability in the considered technology architectures and suggests appropriate restructuring measures to reduce this variability. (3) An approach for evaluating and simulating derived restructuring recommendations, which supports experts in taking reasonable decisions for restructuring of analyzed technology architectures. All contributions were evaluated by means of expert interviews and several case studies. For this purpose, we had access to various experts as well as real-word data from our industry partner

An Exploration of Enterprise Architecture Research

Management of the enterprise architecture has become increasingly recognized as a crucial part of both business and IT management. Still, a common understanding and methodological consistency seems far from being developed. Acknowledging the significant role of research in moving the development process along, this article employs different bibliometric methods, complemented by an extensive qualitative interpretation of the research field, to provide a unique overview of the enterprise architecture literature. After answering our research questions about the collaboration via co-authorships, the intellectual structure of the research field and its most influential works, and the principal themes of research, we propose an agenda for future research based on the findings from the above analyses and their comparison to empirical insights from the literature. In particular, our study finds a considerable degree of co-authorship clustering and a positive impact of the extent of co-authorship on the diffusion of works on enterprise architecture. In addition, this article identifies three major research streams and shows that research to date has revolved around specific themes, while some of high practical relevance receive minor attention. Hence, the contribution of our study is manifold and offers support for researchers and practitioners alike