The rapid transition to carbon-neutral energy systems demands interdisciplinary and increasingly complex energy research. Energy Research Software (ERS) has become indispensable for analyzing and developing energy systems. However, its growing use comes with challenges, including low software quality, missing documentation, and limited testing. These factors lead to poor reproducibility and low reusability which hinder the reliability and effectiveness of energy research. The FAIR4RS principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable for Research Software) provide a framework for improving the reusability of research software, but their adoption in the energy domain is still at the beginning. Therefore, the thesis outlines an ecosystem for FAIR ERS consisting of different services and standards that can support researchers to make their ERS FAIR. Furthermore, the thesis investigates three fundamental components of this ecosystem in depth, resulting in three main contributions: actionable recommendations for engineering ERS, a metadata schema for ERS, and a metadata generation tool.
Die Transformation zu klimaneutralen Energiesystemen erfordert interdisziplinäre und zunehmend komplexere Energieforschung. Dabei ist Energieforschungssoftware unverzichtbar, bringt aber auch Probleme mit sich: Geringe Softwarequalität, fehlende Dokumentation und unzureichende Tests schränken Reproduzierbarkeit und Wiederverwendbarkeit ein und beeinträchtigen damit Effektivität und Zuverlässigkeit der Energieforschung. Die FAIR4RS-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable for Research Software) bieten einen wichtigen Rahmen für die Verbesserung der Wiederverwendbarkeit. Um ihre Einführung zu fördern, skizziert die vorliegende Dissertation ein Ökosystem für FAIRe Energieforschungssoftware, das aus verschiedenen Diensten und Standards besteht und Forschende bei der FAIRifizierung ihrer Energieforschungssoftware unterstützt. Auf dieser Basis untersucht die Arbeit drei zentrale Bausteine des Ökosystems: praxisnahe Empfehlungen zur Entwicklung von Energieforschungssoftware, ein Metadatenschema zur Beschreibung von Energieforschungssoftware und ein Tool zur Metadatenerstellung.
Model Driven Engineering (MDE) ist eine neue Vorgehensweise in der Software-Entwicklung, die Modelle als primäre Software-Artefakte verwendet. Die Modelle variieren zwischen präskriptiven Modellen, die spezifiziert werden durch domainspezifische Modellierungssprachen (DSML) und für domainspezifische Software Entwicklung (z.B. DSML für graphische Benutzeroberflächen) verwendet werden, und deskriptiven Modellen für die Analyse von z.B. Warteschlangen und Petrinetzen. Der größte Vorteil einer solchen Vorgehensweise ist, dass sie die Zeit und den Aufwand bei der Implementierung durch Transformation der domainspezifischen Modelle in den Quellcode reduziert. Darüber hinaus können Leistungsmerkmale der Implementierung während der Entwicklung durch die Nutzung von Transformation domainspezifischer Konstrukte in formale mathematische Modelle vorhergesagt werden. Für die Vorhersage der Leistungsfähigkeit von Software, ein wichtiges Qualitätskriterium von Software, gibt es im MDE verschiedene Ansätze. Allerdings fehlt im MDE bisher ein systematischer Ansatz zur Performanzmessung und Bewertung von Kennzahlen. Diese Arbeit präsentiert MoDePeMART, ein Ansatz über Model Driven Performance Measurement und Assessment mit relationalen Traces. Der Ansatz schlägt die deklarative Spezifikation der Performanzkennzahlen in einer domainspezifischen Sprache und die Nutzung von relationalen Datenbanken für die Speicherung und metrische Berechnung vor. Der Ansatz wird mit der Umsetzung eines UML-Profils für UML-Klassen- und Zustandsdiagramme und Transformationen aus dem Profil zu einem kommerziellen relationalen Datenbank-Management-System evaluiert. <dt.>
Auch als elektronisches Dokument verfügbar: http://delivery.acm.org/10.1145/1530000/1527047/p41-van_hoorn.pdf?key1=1527047&key2=1094223721&coll=GUIDE&dl=GUIDE&CFID=89438583&CFTOKEN=30709001
Proceedings New York, NY : Association for Computing Machinery, 2009 (2009), Seite 41-44
