An NMF solution for the Petri Nets to State Charts case study at the TTC 2013

Software systems are getting more and more complex. Model-driven engineering (MDE) offers ways to handle such increased complexity by lifting development to a higher level of abstraction. A key part in MDE are transformations that transform any given model into another. These transformations are used to generate all kinds of software artifacts from models. However, there is little consensus about the transformation tools. Thus, the Transformation Tool Contest (TTC) 2013 aims to compare different transformation engines. This is achieved through three different cases that have to be tackled. One of these cases is the Petri Net to State Chart case. A solution has to transform a Petri Net to a State Chart and has to derive a hierarchical structure within the State Chart. This paper presents the solution for this case using NMF Transformations as transformation engine.Comment: In Proceedings TTC 2013, arXiv:1311.7536. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1312.034

NMF: A Modeling Framework for the .NET Platform

For its promises in terms of increased productivity, Modeldriven engineering (MDE) is getting applied increasingly often in both industry and academia. However, most tools currently available are based on the Eclipse Modeling Framework (EMF) and hence based on the Java platform whereas tool support for other platforms is limited. This leads to a language and tool adoption problem for developers of other platforms such as .NET. As a result, few projects on the .NET platform adopt MDE. Furthermore, the limited tool availability introduces a technical barrier in the interoperability between EMF and .NET applications. In this paper, we present the .NET Modeling Framework (NMF), a tool set for model repositories, model-based incrementalization, model transformation, model synchronization and code generation. The framework makes intensive use of the C# language as host language for model transformation and synchronization languages, whereas the model repository serialization is compatible with EMF. This solves the language adoption problem for C# programmers and creates a bridge to the EMF platform

Deep Modeling through Structural Decomposition

In some applications, traditional metamodeling in two levels gets to its limits when model elements of a domain should be described as instances of other model elements. In architecture description languages, components may be instances of their component types. Although workarounds exist, these require many validation constraints and imply a cumbersome interface. To obtain more elegant metamodels that require less constraints, deep modeling seeks ways to represent non-transitive instantiation chains. However, these concepts often make existing techniques for model transformation and analysis obsolete as these languages have to be adapted. In this paper, we present an approach to realize deep modeling only through structural decomposition, which can be implemented as a non-invasive extension to meta-metamodels similar to Ecore. As a consequence, existing tools need not be adapted. We validate our concept by creating a deep modeling architecture description language and demonstrate its advantages by modeling a synthetic web application

An NMF solution for the Flowgraphs case at the TTC 2013

Software systems are getting more and more complex. Model-driven engineering (MDE) offers ways to handle such increased complexity by lifting development to a higher level of abstraction. A key part in MDE are transformations that transform any given model into another. These transformations are used to generate all kinds of software artifacts from models. However, there is little consensus about the transformation tools. Thus, the Transformation Tool Contest (TTC) 2013 aims to compare different transformation engines. This is achieved through three different cases that have to be tackled. One of these cases is the Flowgraphs case. A solution has to transform a Java code model into a simplified version and has to derive control and data flow. This paper presents the solution for this case using NMF Transformations as transformation engine.Comment: In Proceedings TTC 2013, arXiv:1311.753

Implicit Incremental Model Analyses and Transformations

When models of a system change, analyses based on them have to be reevaluated in order for the results to stay meaningful. In many cases, the time to get updated analysis results is critical. This thesis proposes multiple, combinable approaches and a new formalism based on category theory for implicitly incremental model analyses and transformations. The advantages of the implementation are validated using seven case studies, partially drawn from the Transformation Tool Contest (TTC)

Truth tables to binary decision diagrams

Model transformation tools have reached a considerable level of maturity in the core features, and are currently developing in many directions. Some tools are focusing on providing higher performance for large models or complex transformations. Others focus on bidirectionality, visualisation, traceability, or verifiability, among other research directions. Whereas past cases in TTC have focused on specific research directions, this case study presents a well-known simple transformation and welcomes researchers to apply their research to it. The aim of this case is to serve as a showcase of the various directions that model transformation research is going towards at the moment

The TTC 2019 Live case:BibTex to docbook

The initial transformation of a model into another model is only the first step. After the creation of the target model, it may be manually changed and the consistency with the source model may be lost or obscured. Ideally, transformation tools should have a way to check the degree of consistency between the source model and the current version of the destination model. This case presents such a scenario for a small transformation, with an automated mutation tool which will introduce changes that may or may not impact consistency. The aim of this case is to evaluate the speed and verbosity of the inter-model consistency checking in the state of the art

Implicit Incremental Model Analyses and Transformations

In vielen Ingenieursdisziplinen werden Modelle verwendet, um Systeme verschiedenster Art auf einem hohen Abstraktionsgrad zu beschreiben. Auf diesem Abstraktionsgrad ist es häufig einfacher, Aussagen über den Zustand des Systems zu treffen. Wenn sich Modelle eines Systems ändern – beispielsweise, weil sich das System selbst geändert hat – müssen Analysen auf Grundlage dieses Modells jedoch neu berechnet werden, um weiterhin gültig zu sein. In vielen Fällen ist diese Neuberechnung der Analyseergebnisse zeitkritisch. Da sich oft nur kleine Teile des Modells ändern, könnten zwar große Teile des letzten Analysedurchlaufs durch eine inkrementelle Ausführung der Analyse wiederverwendet werden, in der Praxis ist eine solche Inkrementalisierung aber nicht trivial und oft fehleranfällig. Eine Lösungsmöglichkeit für dieses Problem bietet der Ansatz der impliziten Inkrementalisierung, bei der ein inkrementeller Algorithmus für eine gegebene Analyse aus der Batch-Spezifikation abgeleitet wird. Aus der Spezifikation wird ein dynamischer Abhängigkeitsgraph konstruiert, der es erlaubt, nur die Teile einer Analyse neu auszuwerten, die von einer Änderung tatsächlich betroffen sind. Damit lassen sich Vorteile einer Inkrementalisierung nutzen, ohne dass der Code angepasst werden muss und die Lesbarkeit des Analysecodes leidet. Leider unterstützen derzeitige Verfahren für implizite Inkrementalisierung nur eine bestimmte Klasse von Analysen, sind auf eine Inkrementalisierung auf Ebene von einzelnen Instruktionen beschränkt oder benötigen eine explizite Zustandsverwaltung. Auch mit diesen Verbesserungen ist unklar, in welchen Fällen eine Inkrementalisierung Vorteile bringt, da in einigen Szenarien Änderungen Schmetterlingseffekte verursachen können und eine Wiederverwertung des letzten Analysedurchlaufs keinerlei Beschleunigungspotential hat. Diese Dissertation behandelt diese Probleme bei impliziter Inkrementalisierung von Modellanalysen mittels mehrerer Verfahren, die größtenteils kombinierbar sind. Desweiteren wird ein neuer Formalismus vorgestellt, mit dessen Hilfe Inkrementalisierungssysteme auch für uni- oder bidirektionale Modelltransformationen einsetzbar sind. Um die Korrektheit der entstehenden inkrementellen Modellanalysen zu definieren und zu zeigen, wird Inkrementalisierung in Kategorientheorie als Funktor beschrieben. Ein erstes Verfahren ermöglicht als direkte Konsequenz der formalen Darstellung die Inkrementalisierung auf Ebene von Methodenaufrufen, sodass für häufig verwendete Operatoren eine optimierte Inkrementalisierung zur Verfügung gestellt werden kann. Durch Erweiterung des Funktors auf Verteilung lassen sich auf ähnliche Weise auch etwaige Speicherprobleme lösen. Ein zweites Verfahren vereinfacht die entstehenden dynamischen Abhängigkeitsgraphen, indem Teile der Analyse durch eine generalisierte Betrachtung von Modelländerungen mit mehreren Strategien zusammengefasst werden können. Die Auswahl der Strategien ermöglicht dem Entwickler eine Anpassung der Inkrementalisierung auf einen konkreten Anwendungsfall. Alternativ kann für ein gegebenes Szenario auch durch automatische Entwurfsraumexploration eine (Pareto-) optimale Konfiguration hinsichtlich Speicherverbrauch und Antwortzeit der Aktualisierung eines Analyseergebnisses nach einer Modelländerung gefunden werden. Die Kombination dieser Verfahren ermöglicht es, die Performanz von Inkrementalisierungen so zu verbessern, dass diese bis auf einmalige Initialisierung nie schlechter ist als die batchmäßige Wiederholung der Analyse, in vielen Fällen aber teils deutlich schneller sein kann. Generische Operatoren, die in vielen Modellanalysen wiederverwendet werden, können für die Inkrementalisierung durch geeignete Algorithmen spezifisch optimiert werden, während komplexe Domänenlogik durch das System optimiert werden kann. Durch den impliziten Ansatz geschehen diese Verbesserungen vollautomatisch und transparent für den Entwickler der Modellanalyse. Obwohl der so geschaffene Ansatz Turing-mächtig und somit universell einsetzbar ist, gibt es doch gerade in der modellgetriebenen Entwicklung eine Klasse von Artefakten, die eine besondere Betrachtung erfordern, da sie sich im Allgemeinen nur schwer mit gewöhnlichen objekt-orientierten Sprachen beschreiben lassen: Modelltransformationen. Daher wird in dieser Dissertation ein neuer Formalismus und eine darauf aufbauende Sprache vorgestellt, die Modelltransformationen so beschreiben, dass diese leicht mit Hilfe eines Inkrementalisierungssystems inkrementell ausgeführt werden können. Die Synchronisierung einer Modelländerung ist hierbei bewiesen korrekt und hippokratisch. Alle Verfahren wurden implementiert und in das .NET Modeling Framework integriert, welches Entwickler auf der .NET Plattform bei der modellgetriebenen Entwicklung unterstützen soll. Die entstandenen Vorteile aller Verfahren hinsichtlich Performanz werden anhand von sieben Fallstudien in verschiedenen Domänen validiert. Insbesondere werden hierzu fünf Fallstudien des Transformation Tool Contests (TTC) der Jahre 2015 bis 2017 herangezogen, für die auch mit anderen Ansätzen verfasste Lösungen zur Verfügung stehen. Die Ausdrucksmächtigkeit der Modelltransformationssprache wird durch eine Transformation der in der modellgetriebenen Entwicklung weit verbreiteten Transformationssprache ATL in die neu geschaffene Transformationssprache validiert. Mithilfe dieser Transformation wird weiterhin die Ausführungsgeschwindigkeit von Modelltransformationen mit der von ATL in einigen Modelltransformationen verglichen. Die Ergebnisse aus den Fallstudien zeigen gerade bei der Anwendung des Inkrementalisierungssystems auf Modelltransformationen deutliche Performance-Steigerungen im Vergleich zu herkömmlichen Modelltransformationen, aber auch gegenüber anderen inkrementellen Modelltransformationssprachen zeigt der vorgestellte Ansatz deutliche Beschleunigungen, teils um mehrere Größenordnungen. Insbesondere weisen die Fallstudien darauf hin, dass die benötigte Zeit für die Propagation von Änderungen des Eingabemodells in vielen Fällen unabhängig von der Größe des Eingabemodells ist. Gerade bei großen Eingabemodellen kommen so sehr hohe Beschleunigungen zustande. Die Inkrementalisierung einer Analyse ist dabei immer an das Metamodell gebunden. In der Praxis verwenden aber die meisten eingesetzten Metamodelle nur den eingeschränkten Modellierungsstandard EMOF, der teilweise zu einer unnötigen Komplexität des Metamodells führt und viele Analysen überhaupt erst notwendig macht. Eine Erweiterung des Modellierungsstandards kann hier einige Klassen von Modellanalysen komplett überflüssig machen und andere Analysen deutlich vereinfachen, sowie auch die Performance der entsprechenden Analyse beschleunigen