Integrierte Qualitätssicherung in der Software-Entwicklung

Ein zentrales Ziel des Software Engineering ist die wirtschaftliche Herstellung qualitativ hochwertiger Softwaresysteme. Es werden daher Methoden und Werkzeuge zur Automatisierung der Entwicklungsschritte benötigt, wobei gleichzeitig die Qualität der Systeme sichergestellt werden muss. Ein aktueller Ansatz ist die Modell-getriebene Software-Entwicklung (Model-Driven Software Development, MDD), d.h. die automatische Generation von Modellen (und Code als eine spezielle Modellart) aus Modellen einer höheren, und damit besser handhabbaren Abstraktionsstufe.

Im Vortrag werden Forschungsergebnisse vorgestellt, die Verfahren zur Qualitätssicherung in eine Modell-getriebene Software-Entwicklung integrieren. Exemplarisch wird dies mit einer Entwicklungs- und Testumgebung für eingebettete Systeme (Embedded Software Engineering) und für Geschäftprozess-orientierte Systeme demonstriert. Im Zentrum steht die automatisierte, entwicklerfreundliche Prüfung von zeitlichen Abläufen entsprechend einer vorgegebenen Spezifikation.

 

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Von Interface- zu Assembly-Theorien

Interface-Theorien beschreiben die Kompatibilität, die Komposition und die Verfeinerung von Interfaces in der komponentenorientierten Softwareentwicklung. Wir stellen eine Erweiterung von Interface-Theorien zu sogenannten Assembly-Theorien vor, die Netzwerke von zusammenwirkenden Interfaces in den Mittelpunkt stellen. Von besonderem Interesse ist dabei die Kommunikationssicherheit in Assemblies, daß die Kommunikationsannahmen eines einzelnen Interface in einer Assembly von seiner Umgebung erfüllt sind. Wir geben eine Konstruktion an, die systematisch aus Interface-Theorien eine kanonische Assembly-Theorie ableitet. Wir exemplifizieren den Rahmen von Interface- und Assembly-Theorien anhand von konkreten Theorien, die auf modalen Ein-/Ausgabe-Transitionssystemen aufbauen.

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Schätzung von IT-Risiken: Ergebnisse einer Experiment-Reihe

Die Schätzung von IT-bezogenen Risiken ist eine grundlegende Aktivität, die risikobasierte Entscheidungen unterstützt wie Anforderungspriorisierung, risikobasiertes Testen und Risikomanagement. Eine Reihe von acht Experimenten zeigte auf, wie die quantitative Risikoschätzung unterstützt und verbessert werden kann: Welche Informationen brauchen die Schätzer? Welche Qualität muss das Workshop-Material haben? Welche Metriken eignen sich am besten, um Wahrscheinlichkeit und Schaden zu quantifizieren? Wie stellt man die Risiken am besten dar? Wie beeinflussen Erfahrung und Alter sowie die Diskussion in der Gruppe die Ergebnisse? Und was folgt letztlich aus diesen Forschungsergebnissen für die Praxis?

 

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"Eine Formel verändert die Welt"

Achtung: Beginn kann sich aufgrund von Vorrednern verspäten!

Abstract: Am Beispiel der Kapazitätsformel für den Additive White Gaussian Noise (AWGN–) Kanal wird gezeigt, welche grundsätzliche Bedeutung der Informationstheorie nach C.E. Shannon beim Übergang vom Industrie– zum Informationszeitalter in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts zukommt. Hierzu werden exemplarisch Konzepte zur Ableitung informationstheoretischer Theoreme behandelt. Aus der Kapazitätsformel werden einfache Beziehungen zum Zusammenhang zwischen Information und Energie sowie elementare Existenzschranken für analoge und digitale Informationsübertragungssysteme abgeleitet. Allgemeine Betrachtungen zur Bedeutung theoretischer Grundlagen für technische Entwicklungen und eine Würdigung des Widmungsträgers schließen den Beitrag ab. Die Ausführungen sind so gestaltet, dass sie für ein breites, nicht speziell mathematisch–naturwissenschaftlich gebildetes Publikum verständlich sein sollten, weshalb auch strenge mathematische Beweisführungen vermieden werden. Zweck dieses Beitrages ist es, Methoden und Denkrichtungen aufscheinen zu lassen, auf denen unsere moderne Informationstechnik beruht.

Kurzbio: Johannes Huber ist seit November 1991 Professor für Nachrichtentechnik und Leiter des Lehrstuhls für Informationsübertragung an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. In der Forschung ist Prof. Huber unter Anderem auf den Gebieten Informations- und Codierungstheorie, Modulationsverfahren, Entzerrungs- und Detektions-verfahren für die digitale Übertragung über dispersiv verzerrende Kanäle, MIMO-Übertragungsverfahren aktiv. Er hat zwei Monographien verfasst und ist Autor und Co-Autor von ca. 260 wissenschaftlichen Beiträgen für Fachzeitschriften und zu internationalen Konferenzen.

Publikationen, die Prof. Huber verfasst bzw. mit verfasst hat, wurden mit dem Preis der deutschen informationstechnischen Gesellschaft in den Jahren 1988, 2000 und 2006 ausgezeichnet. 2004 erhielt er den Innovationspreis der Vodafone-Stiftung für Mobilfunk. In den Jahren 2003 und 2010 wurde ihm der EEEfCOM Innovationspreis verliehen.

Prof. Huber ist Mitglied des Fachausschusses 5.1 „Informations- und Systemtheorie“ der deutschen Informationstechnischen Gesellschaft (ITG), Fellow of the IEEE, Corresponding Fellow of the Royal Society of Edinburgh und ordentliches Mitglied der Bayerischen Akademie der Wissenschaften.

 

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Analyzing Software Architectures: A Semantic Model

Ideally, we want to think of the software architecture phase of a product lifecycle as the phase when the non functional attributes

of the product are determined; a disciplined approach to software architecture consists in identifying the non functional attributes that we want to optimize for the product at hand, and architecting the system accordingly, perhaps at the expense of other desirable but less important attributes. Yet, most current architectural description languages offer no means to represent non functional attributes of architectural components, and (to the best of our language) none offer any means to (automatically) reason about them. In this talk, we discuss our work in defining an architectural description language as an extension of ACME, and in designing a compiler for this language that enables us to compute system-wide attributes from component-level attributes. The talk concludes with a demo of the tool on a sample software architecture.

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Pulp: An adaptive gossip-based dissemination protocol for multi-source message streams

Gossip-based protocols provide a simple, scalable, and robust way to disseminate messages in large-scale systems. In such protocols, messages are spread in an epidemic manner. Gossiping may take place between nodes using push, pull, or a combination. Push-based systems achieve reasonable latency and high resilience to failures but may impose an unnecessarily large redundancy and overhead on the system. At the other extreme, pull-based protocols impose a lower overhead on the network at the price of increased latencies. A few hybrid approaches have been proposed – typically pushing control messages and pulling data – to avoid the redundancy of high-volume content and single-source streams. Yet, to the best of our knowledge, no other system intermingles push and pull in a multiple-senders scenario, in such a way that data messages of one help in carrying control messages of the other and in adaptively adjusting its rate of operation, further reducing overall cost and improving both on delays and robustness. In this paper, we propose an efficient generic push-pull dissemination protocol, Pulp, which combines the best of both worlds. Pulp exploits the efficiency of push approaches, while limiting redundant messages and therefore imposing a low overhead, as pull protocols do. Pulp leverages the dissemination of multiple messages from diverse sources: by exploiting the push phase of messages to transmit information about other disseminations, Pulp enables an efficient pulling of other messages, which themselves help in turn with the dissemination of pending messages. We deployed Pulp on a cluster and on PlanetLab. Our results demonstrate that Pulp achieves an appealing trade-off between coverage, message redundancy, and propagation delay.

CV: Pascal Felber received his M.Sc. and Ph.D. degrees in Computer Science from the Swiss Federal Institute of Technology. From 1998 to 2002, he has worked at Oracle Corporation and Bell-Labs (Lucent Technologies) in the USA. From 2002 to 2004, he has been an Assistant Professor at Institut EURECOM in France. Since October 2004, he is a Professor of Computer Science at the University of Neuchâtel, Switzerland, working in the field of dependable and distributed systems. He has published over 80 research papers in various journals and conferences.

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Intelligente Energiesysteme

Das Energiesystem erfährt zur Zeit eine stetige Steigerung seiner Komplexität. Es sind vor allem neue Technologien, stochastische Energiequellen, die Informationstechnik und neu entstehende Märkte, die dazu entscheidend beitragen. Komplexität tritt letztendlich ein, wenn ein System aus Subsystemen besteht, die diesen Namen auch verdienen: sie beinhalten Regelkreise, interne Zustände, autonome Aktoren.
Eine Reihe an Forschungsprojekten und Demonstrationsprojekten widmen sich dieser Thematik. Dieser Vortrag wird sich einigen dieser Projekte widmen und vor allem aber auf ein Problem hinweisen: Es fehlt an stimmigen Methoden und Werkzeugen, um solche Systeme designmäßig und während des Betriebs wirklich in den Griff zu bekommen, d.h. zu optimieren und deren Grenzen zu erkennen.
Während es ausgereifte Methoden und Werkzeuge für Teilbereiche – etwa elektrische Maschinen oder Netze – gibt, ist die Beschreibung und Behandlung hybrider Systeme nicht zufriedenstellend gelöst. Die Kombination kontinuierlicher, stochastischer, diskreter und rollen-basierter Prozesse im Smart Grid ist schwer beschreibbar und numerisch fordernd.
Der Vortrag wird erste Erfahrungen auf diesem Gebiet sowie einen Ausblick auf die zukünftigen Forschungsfragen vermitteln.

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Social Software- and Knowledge Engineering

Abstrakt: Mit der ubiquitären Präsenz des World Wide Web und neuer web-basierter, kollaborativer Softwareanwendungen ergeben sich für das Software Engineering zumindest zwei neuartige, theoretisch bedeutsame Heraus-forderungen mit praktischen Implikationen:

(1) Zum einen entstanden durch diese Entwicklung neue Formen von Software, deren Eigenschaften und Gestaltung sich von traditioneller Software deutlich unterscheiden. Sogenannte soziale Software unterscheidet sich zum Beispiel von anderen Arten an Software (wie z.B. Software für Autos oder die Flughafensicherung) durch (i) den sozialen Zweck (ii) die Verwendung auf freiwilliger Basis und (iii) die beispiellose Integration von sozialen Daten über Benutzerverhalten, -ziele und -motivationen in die Struktur und Benutzerschnittstellen der Software. In sozialer Software wird die Interaktion zwischen einzelnen Benutzern und dem System typischerweise durch die Aggregation von Daten einer grossen Menge anderer Benutzer vermittelt und gestaltet. Ein Beispiel derartiger sozialer Softwareeigenschaften findet sich in der tag-basierten Navigation. In sozialer Software können somit traditionell kontrollierbare, nicht-funktionale Softwareeigenschaften (wie zum Beispiel die Navigierbarkeit) dynamisch, d.h. durch das soziale Verhalten ihrer Benutzer, beeinflusst werden. Dies stellt die Entwickler derartiger Software vor grosse Probleme und existierende Softwareentwicklungsmethoden und –verfahren vor neue Herausforderungen.

(2) Zum anderen bewirkt die Verfügbarkeit von sozialer Software, dass sich Softwareentwicklung heute in der Praxis zunehmend als eine verteilte und soziale Aktivität darstellt, bei der Benutzer, Softwareentwickler, Tester und andere Anspruchsgruppen gemeinsam Anforderungen abstimmen, Konflikte lösen, Software entwerfen und Code warten. Unser derzeitiges Verständnis über effektive Methoden und Werkzeuge zur Unterstützung derartiger sozialer Aspekte der Softwareentwicklung ist ungenügend, und eine tiefergehende Auseinandersetzung mit den sozialen Prozessen und Strukturen ist eine unabdingbare Voraussetzung für die Weiterentwicklung von Theorie und Praxis des Software Engineering.

Der Vortrag beleuchtet vergangene und aktuelle Arbeiten meiner Forschungsgruppe im Kontext dieser zwei Herausforderungen, und skizziert einen Forschungsplan für zukünftige Arbeiten.

 

 

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Model-based Systems with Applications in Energy Informatics

Model-based reasoning focuses on formal theories and algorithmic techniques for system-wide diagnosis, planning, and optimization of technical systems.  Distinctive features include the use of compositional models to capture the behavior of components and their interaction, and a generic set of reasoning algorithms.  This talk highlights some of our research in the area of model-based systems, particularly to expand towards on-line estimation and control and hybrids of constraint-based and probabilistic models to capture software behavior and continuous dynamics, and presents some recent applications in the domain of energy informatics and sustainable mobility.

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Self-Organizing Smart Microgrids

Transforming our energy system from hierarchically structured, fossil fuel resources to a distributed, smart sustainable system is one of the great challenges of our time. In this context researchers target their efforts towards modeling of distribution networks, identifying appropriate communication systems, handling configuration complexity, and algorithms for distributed smart micro-grid networks. The first part of the talk depicts how self-organizing configuration and communication mechanisms can contribute to this goal. The second part of the talk gives an introduction to the smart microgid lab, which provides an experimental environment where motivated students can learn and gain practical experience in the domain of smart grids. Finally, I will give an outlook to projects and collaborations in the smart grid area.

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