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

Methodology for Evaluating a Domain-Specific Model Transformation Language

Sobald ein System durch mehrere Modelle beschrieben wird, können sich diese verschiedenen Beschreibungen auch gegenseitig widersprechen. Modelltransformationen sind ein geeignetes Mittel, um das selbst dann zu vermeiden, wenn die Modelle von mehreren Parteien parallel bearbeitet werden. Es gibt mittlerweile reichhaltige Forschungsergebnisse dazu, Änderungen zwischen zwei Modellen zu transformieren. Allerdings ist die Herausforderung, Modelltransformationen zwischen mehr als zwei Modellen zu entwickeln, bislang unzureichend gelöst. Die Gemeinsamkeiten-Sprache ist eine deklarative, domänenspezifische Programmiersprache, mit der multidirektionale Modelltransformationen programmiert werden können, indem bidirektionale Abbildungsspezifikationen kombiniert werden. Da sie bis jetzt jedoch nicht empirisch validiert wurde, stellt es eine offene Frage dar, ob die Sprache dazu geeignet ist, realistische Modelltransformationen zu entwickeln, und welche Vorteile die Sprache gegenüber einer alternativen Programmiersprache für Modelltransformationen bietet. In dieser Abschlussarbeit entwerfe ich eine Fallstudie, mit der die Gemeinsamkeiten-Sprache evaluiert wird. Ich bespreche die Methodik und die Validität dieser Fallstudie. Weiterhin präsentiere ich Kongruenz, eine neue Eigenschaft für bidirektionale Modelltransformationen. Sie stellt sicher, dass die beiden Richtungen einer Transformation zueinander kompatibel sind. Ich leite aus praktischen Beispielen ab, warum wir erwarten können, dass Transformationen normalerweise kongruent sein werden. Daraufhin diskutiere ich die Entwurfsentscheidungen hinter einer Teststrategie, mit der zwei Modelltransformations- Implementierungen, die beide dieselbe Konsistenzspezifikation umsetzen, getestet werden können. Die Teststrategie beinhaltet auch einen praktischen Einsatzzweck von Kongruenz. Zuletzt stelle ich Verbesserungen der Gemeinsamkeiten-Sprache vor. Die Beiträge dieser Abschlussarbeit ermöglichen gemeinsam, eine Fallstudie zu Programmiersprachen für Modelltransformationen umzusetzen. Damit kann ein besseres Verständnis der Vorteile dieser Sprachen erzielt werden. Kongruenz kann die Benutzerfreundlichkeit beliebiger Modelltransformationen verbessern und könnte sich als nützlich herausstellen, um Modelltransformations-Netzwerke zu konstruieren. Die Teststrategie kann auf beliebige Akzeptanztests für Modelltransformationen angewendet werden

Finding a Universal Execution Strategy for Model Transformation Networks

When using multiple models to describe a (software) system, one can use a network of model transformations to keep the models consistent after changes. No strategy exists, however, to orchestrate the execution of transformations if the network has an arbitrary topology. In this paper, we analyse how often and in which order transformations need to be executed. We argue why linear execution bounds are too restrictive to be useful in practice and prove that there is no upper bound for the number of necessary executions. To avoid non-termination, we propose a conservative strategy that makes execution failures easier to understand. These insights help developers and users of transformation networks to understand under which circumstances their networks can terminate. Additionally, the proposed strategy helps them to find the cause when a network cannot restore consistency