Multi-model Consistency through Transitive Combination of Binary Transformations

Softwaresysteme werden häufig durch eine Vielzahl an Modellen beschrieben, von denen jedes unterschiedliche Systemeigenschaften abbildet. Diese Modelle können geteilte Informationen enthalten, was zu redundanten Beschreibungen und Abhängigkeiten zwischen den Modellen führt. Damit die Systembeschreibung korrekt ist, müssen alle geteilten Informationen zueinander konsistent beschrieben sein. Die Weiterentwicklung eines Modells kann zu Inkonsistenzen mit anderen Modellen des gleichen Systems führen. Deshalb ist es wichtig einen Mechanismus zur Konsistenzwiederherstellung anzuwenden, nachdem Änderungen erfolgt sind. ... mehrManuelle Konsistenzwiederherstellung ist fehleranfallig und zeitaufwändig, weshalb eine automatisierte Konsistenzwiederherstellung notwendig ist. Viele existierende Ansätze nutzen binäre Transformationen, um Konsistenz zwischen zwei Modellen wiederherzustellen, jedoch werden Systeme im Allgemeinen durch mehr als zwei Modelle beschrieben. Um Konsistenzerhaltung für mehrere Modelle mit binären Transformationen zu erreichen, müssen diese durch transitive Ausführung kombiniert werden.

In dieser Masterarbeit untersuchen wir die transitive Kombination von binären Transformationen und welche Probleme mit ihr einhergehen. Wir entwickeln einen Katalog aus sechs Fehlerpotentialen, die zu Konsistenzfehlern führen können. Das Wissen über diese Fehlerpotentiale kann den Transformationsentwickler über mögliche Probleme beim Kombinieren von Transformationen informieren. Eines der Fehlerpotentiale entsteht als Folge der Topologie des Transformationsnetzwerks und der benutzten Modelltypen, und kann nur durch Topologieänderungen vermieden werden. Ein weiteres Fehlerpotential entsteht, wenn die kombinierten Transformationen versuchen zueinander widersprüchliche Konsistenzregeln zu erfüllen. Dies kann nur durch Anpassung der Konsistenzregeln behoben werden. Beide Fehlerpotentiale sind fallabhängig und können nicht behoben werden, ohne zu wissen, welche Transformationen kombiniert werden. Zusätzlich wurden zwei Implementierungsmuster entworfen, um zwei weitere Fehlerpotentiale zu verhindern. Sie können auf die einzelnen Transformationsdefinitionen angewendet werden, unabhängig davon welche Transformationen letztendlich kombiniert werden. Für die zwei übrigen Fehlerpotentiale wurden noch keine generellen Lösungen gefunden.

Wir evaluieren die Ergebnisse mit einer Fallstudie, bestehend aus zwei voneinander unabhängig entwickelten binären Transformationen zwischen einem komponentenbasierten Softwarearchitekturmodell, einem UML Klassendiagramm und der dazugehörigen Java-Implementierung. Alle gefundenen Fehler konnten einem der Fehlerpotentiale zugewiesen werden, was auf die Vollständigkeit des Fehlerkatalogs hindeutet. Die entwickelten Implementierungsmuster konnten alle Fehler beheben, die dem Fehlerpotential zugeordnet wurden, für das sie entworfen wurden, was 70% aller gefundenen Fehler ausgemacht hat. Dies zeigt, dass die Implementierungsmuster tatsächlich anwendbar sind und Fehler verhindern können.

Software systems are usually described through multiple models that address different development concerns. These models can contain shared information, which leads to redundant representations of the same information and dependencies between the models. These representations of shared information have to be kept consistent, for the system description to be correct. The evolution of one model can cause inconsistencies with regards to other models for the same system. Therefore, some mechanism of consistency restoration has to be applied after changes occurred. Manual consistency restoration is error-prone and time-consuming, which is why automated consistency restoration is necessary. ... mehrMany existing approaches use binary transformations to restore consistency for a pair of models, but systems are generally described through more than two models. To achieve multi-model consistency preservation with binary transformations, they have to be combined through transitive execution.

In this thesis, we explore transitive combination of binary transformations and we study what the resulting problems are. We develop a catalog of six failure potentials that can manifest in failures with regards to consistency between the models. The knowledge about these failure potentials can inform a transformation developer about possible problems arising from the combination of transformations. One failure potential is a consequence of the transformation network topology and the used domain models. It can only be avoided through topology adaptations. Another failure potential emerges, when two transformations try to enforce conflicting consistency constraints. This can only be repaired through adaptation of the original consistency constraints. Both failure potentials are case-specific and cannot be solved without knowing which transformations will be combined. Furthermore, we develop two transformation implementation patterns to mitigate two other failure potentials. These patterns can be applied by the transformation developer to an individual transformation definition, independent of the combination scenario. For the remaining two failure potentials, no general solution was found yet and further research is necessary.

We evaluate the findings with a case study that involves two independently developed transformations between a component—based software architecture model, a UML class diagram and its Java implementation. All failures revealed by the evaluation could be classified with the identified failure potentials, which gives an initial indicator for the completeness of our failure potential catalog. The proposed patterns prevented all failures of their targeted failure potential, which made up 70% of all observed failures, and shows that the developed implementation patterns are applicable and help to mitigate issues occurring from transitively combining binary transformations.