Diplom-/Masterarbeit: Transformation von Palladio-Modellen auf Queueing-Petri-Netze

Motivation

Ein aktueller Trend bei der Entwicklung komplexer Software-Systeme stellt die Verwendung modellgetriebener Performanz-Vorhersageverfahren dar. Bei solchen Verfahren werden entwurfsorientierte Performanz-Modelle mittels spezieller Modellierungssprachen (beispielsweise die UML) erstellt, die dann automatisch auf Analysemodelle zur Performanzvorhersage abgebildet werden. Das Palladio Komponentenmodell stellt eine Modellierungssprache für komponentenbasierte Software-Architekturen (beispielsweise basierend auf Java EE oder Microsoft .NET) zur Analyse nicht-funktionaler Eigenschaften dar. Diese Sprache ermöglicht die explizite Modellierung performanz-relevanter Einflüsse der unterliegenden Ablaufumgebung. Palladio-Modelle lassen sich mittels Modell-zu-Modell Transformationen automatisch auf unterschiedliche Analysemodelle abbilden. Durch die Unterstützung verschiedener Analysemodelle die das System auf unterschiedlichen Abstraktionsniveaus darstellen kommt eine höhere Flexibilität zustande.

Aufgabenstellung

Im Rahmen der Diplomarbeit soll eine Modell-zu-Modell Transformation von Palladio-Modellen auf Queueing-Petri-Netze entwickelt werden. Die Transformation soll in die PCM-Bench-Umgebung integriert werden. Für die Analyse von Queueing-Petri-Netzen wird das QPME-Tool eingesetzt. Die Korrektheit der Transformation soll durch eine Studie validiert werden. Bei hervorragendem Ergebnis wird eine wissenschaftliche Publikation mit dem Studenten als Ko-Autor angestrebt. Gute Java-Kenntnisse sind Voraussetzung. Die Diplomarbeit wird in enger Zusammenarbeit mit ABB AG Forschungszentrum Deutschland durchgeführt.

Zusammenfassung

• Kooperation mit ABB AG Forschungszentrum Deutschland
• Arbeit mit modernsten Techniken zur Performanz-Vorhersage
• Einsatz von "state-of-the-art" Modellierungs-Werkzeugen
• Die Arbeit könnte bei hervorragendem Ergebnis im Rahmen einer Promotion fortgesetzt werden

Betreuer: Samuel Kounev und Heiko Koziolek