Suchbasierte Softwaretechniken zur Variabilitätsverwaltung

Aufgrund von wirtschaftlichen oder technologischen Gründen, aber auch aus Marketingüberlegungen werden Software Systeme heutzutage immer öfter als Software-Produktlinien (SPLs) aufgebaut, wobei jedes einzelne Software-Produkt eine Kombination verschiedenster Features darstellt. Ziel ist es vorhandene Programmfunktionalität zu verwenden, anstatt sie neu zu entwickeln. Eine effektive Verwaltung der Features ist entscheidend, um die Vorteile gängiger SPL Praktiken voll ausschöpfen zu können. Die wichtigsten Vorteile sind die erhöhte Wiederverwenbarkeit der Software, die schnelle und einfache Produktanpassung, sowie eine verkürzte Zeit bis zur Produkteinführung. Eine große Herausforderung des Software-Produktlinenentwicklung (SPLE) ist es, zu garantieren, dass alle gewünschten Software-Produkte - d.h. verschiedenste Feature-Kombinationen - auch tatsächlich aus der vorhandenen Menge von Artefakten einer SPL realisiert werden können. Das Überprüfen dieser Garantie ist eine nicht-triviale Aufgabe, denn in der Regel ist eine große Zahl von Software-Produkten vorhanden und die beteiligten Artefakte sind üblicherweise sehr komplex. Diese Garantie wird noch wichtiger, wenn die Evolution von Variabilität beachtet wird, ob nun bei der Verwaltung von Änderungen einer existierenden SPL oder bei der Ermittlung von Variabilität bestehender Systemvarianten - welche möglicherweise gemeinsame Entwicklungsteile haben - zur Entwicklung einer neuen SPL. Wenn diese Garantie nicht gehalten werden kann, ist es wichtig den Software-Entwicklern eine Auswahl von Korrekturen oder weitere Variabilität, bzw. Implementierungsalternativen zu bieten, damit diese Fehler behandelt werden können. Search-Based Software Engineering (SBSE) ist eine aufstrebende Disziplin, welche such-basierte Technologien auf die Probleme des Software Engineerings anwendet. Techniken des SBSE sind grundlegende Suchalgorithmen wie der Hillclimbing Algorithmus oder die Simulated Annealing, aber auch Techniken der Evolutionary Computation, wie genetische Algorithmen oder genetische Programmierung, werden verwendet. SBSE Techniken erlauben die Ermittlung mehrerer Software-Designs oder Modulsüberarbeitungen, welche mit verschiedenen Software Qualitätsmetriken ausgewertet und beurteilt werden und als Fitness-Metriken dienen. Darüber hinaus sind diese Techniken generisch, robust und skalierbar, sie eignen sich daher für die Bewältigung der genannten Herausforderungen des Variabilitätsmanagement des SPLE. Die Hauptziele des Projekts sind folgende: Durchführung einer umfassenden Analyse und Zusammenfassung verschiedenster SBSE Techniken, um ihre Eignung für die Bewältigung der identifizierten Probleme der SPL-Entwicklung bewerten zu können und ihre Vor-, Nachteile sowie die daraus resultierende Kompromisse zu ermittelten; Implementierung von Werkzeugen, welche die Anwendung der ausgewählten SBSE Techniken unterstützen; Evaluierung der ausgewählten SBSE Techniken mit Hilfe von mehreren Fallstudien verschiedenster Größe und Anwendungsbereiche.

Software ist in fast jedem Aspekt des modernen Lebens gegenwärtig. Um einige Beispiele zu nennen, Software steuert unsere Mobiltelefone, Fernseher, Waschmaschinen, Autos und den Großteil des öffentlichen Verkehrs und unserer Kommunikationssysteme. Viele Benutzer solcher Produkte haben viele ähnliche Bedürfnisse, aber auch spezielle Bedürfnisse. Diese Tatsache macht die Fertigung von Produkten als Teil von Produktlinien eine wirtschaftliche Notwendigkeit. Ein typisches Beispiel sind Mobiltelefone die mit verschiedenen Möglichkeiten für Kameras, Speicherkapazitäten, Akkulaufzeit, etc. ausgestattet sind. Deshalb muss auch die Software dieser Produktlinien so angepasst werden, dass die Produktressourcen effektiv und effizient genutzt werden, ohne negative Auswirkungen auf die Sicherheit jedes einzelnen Produkts zu haben. Diese Anpassung von Software ist eine komplexe und aufwändige Aufgabe die gegenwärtig hauptsächlich von Programmierern manuell und spontan erledigt wird im Rahmen der strikten technologischen und organisatorischen Einschränkungen die es verlangen große Mengen hochqualitativer Software in kurzer Zeit auszuliefern. Unsere Arbeit adressierte diese dringende Notwendigkeit durch Modelle und Mechanismen zur Identifikation aller möglichen Kombinationen die für eine Softwareproduktlinie notwendig sind, durch Sicherstellen einiger grundlegender Funktionen ohne vollständiges Testen aller möglichen Kombinationen, und durch die Unterstützung von Softwareentwicklern mit Informationen für die Design- und Implementierungsentscheidungen die sie treffen müssen. Die Neuheit unserer Arbeit liegt in der Anwendung von Mechanismen inspiriert durch die Natur um die komplexen Herausforderungen dieser Anpassung von Software zu bewältigen, im Konkreten haben wir Techniken basierend auf den grundlegenden Ideen der Evolution von Charles Darwin untersucht. Die erzielten Resultate in unserem Projekt zeigten das große Potenzial und die Anwendbarkeit dieser Art von Techniken in der Softwareanpassung, zeigten den Stand er Technik in dem Feld, und zeigten viele offene Fragen und Herausforderungen in der Forschung und stellen daher ein umfassendes Forschungsprogramm dar. Der Einsatz dieser Resultate in der Softwareindustrie wird zu besser anpassbarer Software führen, zugeschnitten auf die konkreten Bedürfnisse der Anwender und Produkte, und gleichzeitig zuverlässigerer Software, mit bewussterem Umgang von Berechnungsressourcen, und zu reduzierten Kosten.