Consistent View-Based Management of Variability in Space and Time

Developing variable systems faces many challenges. Dependencies between interrelated artifacts within a product variant, such as code or diagrams, across product variants and across their revisions quickly lead to inconsistencies during evolution. This work provides a unification of common concepts and operations for variability management, identifies variability-related inconsistencies and presents an approach for view-based consistency preservation of variable systems

Consistent View-Based Management of Variability in Space and Time

Systeme entwickeln sich schnell weiter und existieren in verschiedenen Variationen, um unterschiedliche und sich ändernde Anforderungen erfüllen zu können. Das führt zu aufeinanderfolgenden Revisionen (Variabilität in Zeit) und zeitgleich existierenden Produktvarianten (Variabilität in Raum). Redundanzen und Abhängigkeiten zwischen unterschiedlichen Produkten über mehrere Revisionen hinweg sowie heterogene Typen von Artefakten führen schnell zu Inkonsistenzen während der Evolution eines variablen Systems. Die Bewältigung der Komplexität sowie eine einheitliche und konsistente Verwaltung beider Variabilitätsdimensionen sind wesentliche Herausforderungen, um große und langlebige Systeme erfolgreich entwickeln zu können. Variabilität in Raum wird primär in der Softwareproduktlinienentwicklung betrachtet, während Variabilität in Zeit im Softwarekonfigurationsmanagement untersucht wird. Konsistenzerhaltung zwischen heterogenen Artefakttypen und sichtbasierte Softwareentwicklung sind zentrale Forschungsthemen in modellgetriebener Softwareentwicklung. Die Isolation der drei angrenzenden Disziplinen hat zu einer Vielzahl von Ansätzen und Werkzeugen aus den unterschiedlichen Bereichen geführt, was die Definition eines gemeinsamen Verständnisses erschwert und die Gefahr redundanter Forschung und Entwicklung birgt. Werkzeuge aus den verschiedenen Disziplinen sind oftmals nicht ausreichend integriert und führen zu einer heterogenen Werkzeuglandschaft sowie hohem manuellen Aufwand während der Evolution eines variablen Systems, was wiederum der Systemqualität schadet und zu höheren Wartungskosten führt. Basierend auf dem aktuellen Stand der Forschung in den genannten Disziplinen werden in dieser Dissertation drei Kernbeiträge vorgestellt, um den Umgang mit der Komplexität während der Evolution variabler Systeme zu unterstützten. Das unifizierte konzeptionelle Modell dokumentiert und unifiziert Konzepte und Relationen für den gleichzeitigen Umgang mit Variabilität in Raum und Zeit basierend auf einer Vielzahl ausgewählter Ansätze und Werkzeuge aus der Softwareproduktlinienentwicklung und dem Softwarekonfigurationsmanagement. Über die bloße Kombination vorhandener Konzepte hinaus beschreibt das unifizierte konzeptionelle Modell neue Möglichkeiten, beide Variabilitätsdimensionen zueinander in Beziehung zu setzen. Die unifizierten Operationen verwenden das unifizierte konzeptionelle Modell als Datenstruktur und stellen die Basis für operative Verwaltung von Variabilität in Raum und Zeit dar. Die unifizierten Operationen werden basierend auf einer Analyse diverser Ansätze konzipiert, welche verschiedene Modalitäten und Paradigmen verfolgen. Während die unifizierten Operationen die Funktionalität von analysierten Werkzeugen abdecken, ermöglichen sie den gleichzeitigen Umgang mit beiden Variabilitätsdimensionen. Der unifizierte Ansatz basiert auf den vorhergehenden Beiträgen und erweitert diese um Konsistenzerhaltung. Zu diesem Zweck wurden Typen von variabilitätsspezifischen Inkonsistenzen identifiziert, die während der Evolution variabler heterogener Systeme auftreten können. Der unifizierte Ansatz ermöglicht automatisierte Konsistenzerhaltung für eine ausgewählte Teilmenge der identifizierten Inkonsistenztypen. Jeder Kernbeitrag wurde empirisch evaluiert. Zur Evaluierung des unifizierten konzeptionellen Modells und der unifizierten Operationen wurden Expertenbefragungen durchgeführt, Metriken zur Bewertung der Angemessenheit einer Unifizierung definiert und angewendet, sowie beispielhafte Anwendungen demonstriert. Die funktionale Eignung des unifizierten Ansatzes wurde mittels zweier Realweltfallstudien evaluiert: Die häufig verwendete ArgoUML-SPL, die auf ArgoUML basiert, einem UML-Modellierungswerkzeug, sowie MobileMedia, eine mobile Applikation für Medienverwaltung. Der unifizierte Ansatz ist mit dem Eclipse Modeling Framework (EMF) und dem Vitruvius Ansatz implementiert. Die Kernbeiträge dieser Arbeit erweitern das vorhandene Wissen hinsichtlich der uniformen Verwaltung von Variabilität in Raum und Zeit und verbinden diese mit automatisierter Konsistenzerhaltung für variable Systeme bestehend aus heterogenen Artefakttypen

Consistent View-Based Management of Variability in Space and Time

Developing variable systems faces many challenges. Dependencies between interrelated artifacts within a product variant, such as code or diagrams, across product variants and across their revisions quickly lead to inconsistencies during evolution. This work provides a unification of common concepts and operations for variability management, identifies variability-related inconsistencies and presents an approach for view-based consistency preservation of variable systems

Erklärung von Defekten und Identifizierung von Abhängigkeiten in Zusammenhängenden Feature-Modellen

Software-Produktlinien gelten als anerkanntes Entwicklungskonzept für variable Software in vielen industriellen Anwendungsbereichen, insbesondere im Automobilbereich. Im Zentrum von Software-Produktlinien steht die Variabilität einer Produktlinie, die eine Variantenvielfalt des Produktes durch die Modellierung auf einer hohen Abstraktionsebene ermöglicht. Jedoch ist die Modellierung von Variabilität eine nicht triviale Aufgabe, die mit der wachsenden Anzahl der Varianten komplexer und dadurch fehleranfälliger wird. Modellierungsfehler können beispielsweise dazu führen, dass Produktkonfigurationen nicht mehr möglich sind. Die Detektion von Modellierungsfehlern einer Softwareproduktlinie ist ein weit verbreitetes Forschungsfeld. Die nutzerfreundliche Erklärung von Fehlerursachen - das Thema der vorliegenden Arbeit - stellt dabei weiterhin eine Herausforderung dar und wird immer wichtiger. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein generischer Algorithmus ausgearbeitet, um Modellierungsfehler aller Arten auf Basis der Pradikatenlogik zu erklären. Die resultierende Erklärung wird in der natürlichen Sprache nutzerfreundlich und strukturiert generiert und als Tooltip während der Modellierung angezeigt. Der Basisalgorithmus wird zusätzlich erweitert, um kürzeste Erklärungen zu finden und die Relevanz der einzelnen Teile einer Erklärung zu berechnen und visuell hervorzuheben. Weiterhin detektieren wir versteckte Abhängigkeiten in zusammenhängenden Produktlinien und verwenden den oben erwähnten generischen Algorithmus zur Erklärung dieser Abhängigkeiten. In einer qualitativen und quantitativen Analyse evaluieren wir den Algorithmus und resultierende Erklärungen anhand der vorhandenen Beispiele im Hinblick auf ihre Korrektheit, Verständlichkeit, Performance und Länge. Für versteckte Abhängigkeiten untersuchen wir zusätzlich, in welchen typischen Situationen diese Abhängigkeiten am häufigsten entstehen. Durch die Inspektion von Erklärungen können wir darüber hinaus feststellen, wie viele zusammenhängende Produktlinien in einer versteckten Abhängigkeit involviert sind. Zusammenfassend stellen wir fest, dass Erklärungen korrekt und verständlich sind und die Generierung von Erklärungen für unterschiedlich große Produktlinien skaliert. Die Generierung der Erklärung mit dem Basisalgorithmus verdoppelt dabei ungefähr die Rechenzeit der ursprünglichen Modellanalyse, während der erweiterte Algorithmus (welcher nach der kürzesten Erklärung sucht) die Rechenzeit in etwa verdreifacht. Aufällig ist, dass die erste Erklärung meistens die Kürzeste ist, andernfalls ist die kürzeste Erklärung üblicherweise um 25% - 50% kleiner. Die Erklärungslänge wächst nur geringfügig im Vergleich zu der Größe einer Produktlinie. Zum Schluss zeigen wir, dass anhand der analysierten Produktlinien bis zu fünf zusammenhängende Produktlinien zu einer versteckten Abhängigkeit führen können.Software product line engineering has proven to be a successful develop approach for variable software in different industrial applications, especially in the automotive area. The variability of a product line is at the center of software product lines engineering. By modeling variability on a high abstraction level, software product lines enable a wide variety of a product. Nevertheless, modeling variability is not a trivial task. It gets more complex with a growing number of variants and, hence, becomes more error-prone. For instance, modeling errors may result in product congurations being not possible anymore. The detection of such defects is well researched. A user friendly explanation of the defect causes - the subject of the present work - is still a challenge and is becoming increasingly important. In the scope of this thesis, we elaborate a generic algorithm which is able to generate explanations for any kind of modeling defects based on predicate logic. A resulting explanation is generated in a user-friendly and structural manner and displayed within a tool tip during the modeling phase. Additionally, the basic algorithm is improved to find the shortest explanation und to compute and visualize relevant parts of the explanation. Furthermore, we detect hidden dependencies among interrelated product lines and apply the generic explanation algorithm mentioned above to explain such dependencies. In a quantitative and qualitative analysis, we evaluate the explanation algorithm and resulting explanations concerning their correctness, understandability, performance impact and length using existing examples. For hidden dependencies, we additionally inspect situations in which such dependencies occur most often. By analyzing respective explanations, we can furthermore determine the number of involved product lines in a hidden dependency. To summarize the results, we demonstrate the correctness and understandability of explanations and show the scalability of the explanation algorithm for different sizes of product lines. Generating a first explanation approximately doubles the computational time of the former model analysis while the improved algorithm (which searches for a shortest explanation) approximately triples the computational time. It is notable that the first explanation is most often already the shortest one, otherwise it is usually shorter by 25% - 50%. Explanation length slightly increases compared to the size of a product line. Finally, we observe that up to five interrelated feature models may lead to a hidden dependency based on the evaluated product lines

A conceptual model for unifying variability in space and time: Rationale, validation, and illustrative applications

With the increasing demand for customized systems and rapidly evolving technology, software engineering faces many challenges. A particular challenge is the development and maintenance of systems that are highly variable both in space (concurrent variations of the system at one point in time) and time (sequential variations of the system, due to its evolution). Recent research aims to address this challenge by managing variability in space and time simultaneously. However, this research originates from two different areas, software product line engineering and software configuration management, resulting in non-uniform terminologies and a varying understanding of concepts. These problems hamper the communication and understanding of involved concepts, as well as the development of techniques that unify variability in space and time. To tackle these problems, we performed an iterative, expert-driven analysis of existing tools from both research areas to derive a conceptual model that integrates and unifies concepts of both dimensions of variability. In this article, we first explain the construction process and present the resulting conceptual model. We validate the model and discuss its coverage and granularity with respect to established concepts of variability in space and time. Furthermore, we perform a formal concept analysis to discuss the commonalities and differences among the tools we considered. Finally, we show illustrative applications to explain how the conceptual model can be used in practice to derive conforming tools. The conceptual model unifies concepts and relations used in software product line engineering and software configuration management, provides a unified terminology and common ground for researchers and developers for comparing their works, clarifies communication, and prevents redundant developments

A Conceptual Model for Unifying Variability in Space and Time: Rationale, Validation, and Illustrative Applications

With the increasing demand for customized systems and rapidly evolving technology, software engineering faces many challenges. A particular challenge is the development and maintenance of systems that are highly variable both in space (concurrent variations of the system at one point in time) and time (sequential variations of the system, due to its evolution). Recent research aims to address this challenge by managing variability in space and time simultaneously. However, this research originates from two different areas, software product line engineering and software configuration management, resulting in non-uniform terminologies and a varying understanding of concepts. These problems hamper the communication and understanding of involved concepts, as well as the development of techniques that unify variability in space and time. To tackle these problems, we performed an iterative, expert-driven analysis of existing tools from both research areas to derive a conceptual model that integrates and unifies concepts of both dimensions of variability. In this article, we first explain the construction process and present the resulting conceptual model. We validate the model and discuss its coverage and granularity with respect to established concepts of variability in space and time. Furthermore, we perform a formal concept analysis to discuss the commonalities and differences among the tools we considered. Finally, we show illustrative applications to explain how the conceptual model can be used in practice to derive conforming tools. The conceptual model unifies concepts and relations used in software product line engineering and software configuration management, provides a unified terminology and common ground for researchers and developers for comparing their works, clarifies communication, and prevents redundant developments