Integration von Evolution in die Modellierung und Analyse von Softwareproduktlinien : Masterarbeit

Aufgrund ihrer Variabilität umfassen Softwareproduktlinien eine hohe Anzahl von vielfältigen, aber dennoch ähnlichen Produktvarianten. Diese Tatsache sowie die ausgeprägte Wiederverwendung von Softwarebausteinen, zwischen denen außerdem komplizierte Abhängigkeiten bestehen können, lassen die Evolution von Softwareproduktlinien äußerst komplex werden. Diese Komplexität kann zu Inkonsistenzen und Fehlern bei der Evolution führen. Zur Vermeidung dessen werden Modelle eingesetzt, damit bereits vor der eigentlichen Evolution die zukünftigen Veränderungen betrachtet und untersucht sowie eventuelle Probleme durch Auswirkungen der Evolution abgeschätzt werden können. Folglich werden Modellierungsmethoden benötigt, die nicht nur die Variabilität der Produktlinien übersichtlich und verständlich darstellen, sondern auch Evolution abbilden können und eine effiziente Analyse von Evolutionsauswirkungen erlauben. Für die Darstellung von Variabilität existieren zahlreiche Ansätze aus den Modellierungskategorien der annotativen, kompositionalen und transformationalen Modelle. Die Anzahl der Techniken, die gleichzeitig mit Evolution umgehen können, sind jedoch weitaus geringer. Dies ist insofern problematisch, dass nicht für jede der genannten Kategorien Evolution auf eine einfache Weise modelliert werden kann. Die Kategorien bieten allerdings unterschiedliche Vor- und Nachteile bei der Darstellung und sind daher je nach Betrachtungsfokus ungleich nützlicher. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit mit der 175\%-Modellierung eine Modellierungsmethode für Evolution in annotativen Konzepten entwickelt, da für diese Kategorie noch keine Methode existiert, die gleichermaßen normale Variabilität und Evolution handhaben kann. Damit eine flexible Anwendung von Ansätzen aus unterschiedlichen Modellierungskategorien, beispielsweise zum Vergleich, ermöglicht wird, wird außerdem ein Algorithmus zur Transformation von Higher-Order Delta-Modellen - einem transformationalen Ansatz - in 175\%-Modelle entwickelt. So ist nur die Erstellung eines Modells nötig, um zwei Ansätze aus verschiedenen Kategorien verwenden zu können, deren Vor- und Nachteile sich gegenseitig ausgleichen können. Anhand von mathematischer Induktion wird außerdem bewiesen, dass der Algorithmus ein 175\%-Modell erzeugt, das äquivalent zum eingegebenen Higher-Order Delta-Modell ist, d.h. dass sich aus beiden Modellen die gleichen Produktmodelle ableiten lassen. Da 175\%-Modelle aufgrund der Kapselung sämtlicher Modellelemente in einem einzigen Modell sehr groß sind, wird darüber hinaus eine Möglichkeit zum Slicing von 175\%-Modellen vorgestellt, um die Komplexität der Modelle reduzieren und diese auf Basis bestimmter Kriterien analysieren zu können. Sowohl die Technik zur 175\%-Modellierung, der Transformationsalgorithmus und das 175\%-Slicing werden als Eclipse-Plug-ins implementiert und die Implementierung in dieser Arbeit dokumentiert.