Auch als elektronisches Dokument vorh ; Oldenburg, Univ., Diss., 2008
HochschulschriftMDAKomponentenmodellDienstgüteQualitätssicherungQualitätsmanagementVorgehensmodellSoftwareentwicklungModellgetriebene Entwicklung
Beim Entwurf komponentenbasierter Software-Systeme werden bereits existierende Software-Komponenten zu neuen Anwendungen kombiniert. Dadurch kann die Vorhersagbarkeit der Performance des Systems auf Basis der Performance der existierenden Komponenten erreicht werden. Zur Entwurfszeit werden abstrakte Modelle der Komponenten genutzt, die bewusst von Implementierungsdetails abstrahieren. Da diese Details die Performance oft beeinflussen, kommt es zu unpräzisen Vorhersagen. In der Dissertation wird eine Lösung für die geschilderten Probleme im Rahmen des Palladio Component Models (PCM) präsentiert. Durch die Verwendung von Transformationen zur Abbildung der Instanzen des PCM auf Implementierungen wird dabei ein definierter Zusammenhang zwischen dem Entwurfsmodell und der späteren Implementierung geschaffen. Die Nutzung des definierten Zusammenhangs zur Verbesserung der Vorhersagemodelle im Rahmen der Coupled Transformations-Methode erhöht dabei die Vorhersagepräzision. Die Coupled Transformations-Methode wird in verschiedenen Fallstudien validiert, die zeigen, wie die Vorhersagegenauigkeit gesteigert werden kann. <dt.>
Component-based software engineering aims at developing software systems by assembling pre-existing components to build applications. One advantage gained from this is an increased predictability of the system's performance based on its constituting components. As models are used during software design but performance is a run-time attribute, the necessary abstraction in models from implementation details might remove performance-relevant aspects resulting in a loss of prediction accuracy. The solution presented in this thesis introduces the Palladio Component Model for component-based software design with predictable performance attributes. Transformations map instances of this model into implementations resulting in a deterministic relationship between the model and its implementation. The introduced Coupled Transformations method uses this relationship to automatically include implementation details which increases their prediction accuracy. The approach is validated in several case studies showing the increased accuracy as well as the applicability of the overall approach by third parties. <engl.>
