Josef Adersberger

Viele Software-Systeme verhalten sich während der Testphase oder sogar im Regelbetrieb im negativen Sinne auffällig. Die Diagnose und die Therapie solcher Laufzeitanomalien ist oft langwierig und aufwändig bis hin zu unmöglich. Mögliche Folgen bei der Verwendung des Software-Systems sind lange Antwortzeiten, nicht erklärbares Verhalten oder auch Abstürze. Je länger die Folgen unbehandelt bleiben, desto höher ist der entstehende wirtschaftliche Schaden.
"Design for Diagnosability" beschreibt eine Werkzeugkette mit Modellierungssprachen, Bausteinen und Werkzeugen, mit denen die Diagnosefähigkeit von Software-Systemen gesteigert wird. Mit dieser Werkzeugkette werden Laufzeitanomalien schneller erkannt und behoben – idealerweise noch während der Entwicklung des Software-Systems. Unser Kooperationspartner QAware GmbH bringt ein Software EKG ein, mit dem die Exploration von Laufzeit-Metriken aus Software-Systemen, visualisiert als Zeitreihen, möglich ist.
Das Forschungsprojekt Design for Diagnosability erweitert das Umfeld dieses bestehenden Software-EKG. Die Software-Blackbox misst minimal-invasiv technische und fachliche Laufzeitdaten des Systems. Die Speicherung der erfassten Daten erfolgt in Form von Zeitreihen in einer neu entwickelten Zeitreihendatenbank Chronix. Chronix ist darauf ausgelegt, eine Vielzahl an Zeitreihen äußerst effizient hinsichtlich Speicherplatzbedarf und Zugriffszeiten zu speichern. Chronix ist ein Open Source Projekt (www.chronix.io) und kann frei benutzt werden. Die Zeitreihen werden mit der Time-Series-API analysiert, z.B. mittels einer automatisierten Strategie zur Erkennung von Ausreißern. Die Time-Series-API bietet Grundbausteine, um weitere Strategien zur Identifikation von Laufzeitanomalien in Zeitreihen umzusetzen.
Die aufgeführten Werkzeuge werden in Kombination mit dem bestehenden Software-EKG zum Dynamic Analysis Workbench ausgebaut, um eine zeitnahe Diagnose und Behebung von Laufzeitanomalien zu ermöglichen. Hierzu sind Diagnosepläne vorgesehen, die einen Software-Entwickler unterstützen, eine Laufzeitanomalie schneller und zuverlässiger einzugrenzen und zu erkennen. Das Ziel der Werkzeugkette ist die Qualität von Software-Systemen zu erhöhen, insbesondere hinsichtlich der Kennzahlen Mean-Time-To-Repair sowie Mean-Time-Between-Defects.

Vor dem erfolgreichen Projektabschluss im Juli 2016 konnten noch eine Reihe wesentlicher Beiträge geleistet werden:

• Wir haben Chronix und ein Framework zur verteilten Berechnung gekoppelt. Dadurch skaliert die Anomalieanalyse jetzt auf riesige Mengen an Zeitreihendaten.
• Wir haben Chronix fortentwickelt und weitere Komponenten ergänzt, wie z. B. ein noch effizienteres Speichermodell, mehrere Adapter für diverse Zeitreihendatenbanken, weitere server-seitige Analysefunktionen und neue Zeitreihentypen.
• Wir haben unseren Benchmark für Zeitreihendatenbanken veröffentlicht.
• Wir haben zur Analyse von Anomalien einen Ansatz entwickelt, der Aufrufe ausgehend von der Anwendung bis hinein auf die Betriebssystemebene nachvollzieht.

Obwohl die Förderung im Jahr 2016 auslief, haben wir im Jahr 2017 noch weitere Beiträge geleistet:

• Wir haben Chronix auf der USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST) im Februar 2017 in Santa Clara, CA, vorgestellt.
• Wir haben Chronix mit Schnittstellen ausgestattet, um in der Industrie verwendete Zeitreihendatenbanken anzubinden.
• Wir haben einen Ansatz entwickelt, der für eine gegebene Analyse (Funktion und zu analysierende Zeitreihen) die ideale Cluster-Konfiguration (bzgl. Verarbeitungszeit und Kosten) bestimmt.
• Wir haben Spark, ein Rahmenwerk zur verteilten Verarbeitung von Massendaten so erweitert, dass die GPU bei der verteilten Analyse von Zeitreihen genutzt werden kann. Ergebnisse haben wir auf der Apache Big Data Konferenz im Mai 2017 in Miami, Florida, vorgestellt.

Auch im Jahr 2018 haben wir noch weitere Beiträge im Forschungsprojekt geleistet:

• Wir haben ein Papier auf der PROFES 2018 veröffentlicht, in dem wir Techniken und Erkenntnisse beschreiben, wie man Laufzeitdaten in einem großen Software-Projekt schon zur Entwicklungszeit für alle Projektbeteiligten anbieten kann und damit die Zusammenarbeit verbessert.
• Wir haben das Open Source Projekt von Chronix gewartet und dabei weiter stabilisiert (Aktualisieren von Versionen, Fehlerbehebungen etc.).

Prototypische Entwicklung eines neuartigen Werkzeugs zur Qualitätsabsicherung bei der Softwareentwicklung.

Moderne Softwaresysteme werden sowohl fachlich, technisch als auch organisatorisch zunehmend komplexer: So steigen die Anzahl und der Vernetzungsgrad der zu realisierenden Anforderungen pro System stetig, die technischen Vorgaben z.B. an den Verteilungsgrad und die Zuverlässigkeit der Systeme werden komplexer und die Softwareentwicklung selbst findet zunehmend in global verteilten Teams und mit wachsendem Zeitdruck statt. Aus diesen Gründen wird es auch zunehmend schwieriger, Softwareentwicklungsprojekte fachlich, technisch und organisatorisch zu steuern.

Als Softwareleitstand bezeichnen wir ein Werkzeug, das leitenden Projektrollen wie dem Projektleiter, dem Softwarearchitekten, dem Anforderungsarchitekten und dem Entwicklungsleiter eine hohe Transparenz und damit verbesserte Steuerbarkeit von Softwareentwicklungsprojekten ermöglicht.

Transparenz herrscht dann, wenn sowohl Zusammenhänge zwischen den vielfältigen Erzeugnissen eines Softwareentwicklungsprojekts als auchderen Eigenschaften schnell und gesamtheitlich zugänglich sind und entsprechend dem individuellen Informationsbedarf eines Projektbeteiligten aufbereitet sind.

Der Softwareleitstand ist ein Werkzeug, das den Zugang zu den Zusammenhängen (Traceability) und den Eigenschaften (Metriken) der Erzeugnisse von Softwareentwicklungsprojekten vereinheitlicht. Damit kann die Effizienz von Softwareentwicklungsprojekten maßgeblich gesteigert werden. Es sollen Erzeugnisse des Softwareentwicklungsprojekts (Artefakte) und ihre Zusammenhänge (Relationen), sowie zu den Artefakten zuordenbare Metriken zentral erfasst, integriert und analysiert werden können. Die entsprechenden Analysen werden in Form von Visualisierungen des Artefaktgraphen mitsamt den zugeordneten Metriken und Regelprüfungen durchgeführt.

Das Projekt Softwareleitstand wird in Kooperation des Lehrstuhls mit der QAware GmbH München durchgeführt. Die ersten 30 Projektmonate wurden aus Mitteln des BMWi gefördert.

Die Umsetzung des Softwareleitstands erfolgte dabei in zwei Arbeitssträngen, die auch den beiden Subsystemen des Werkzeugs entsprechen: Der Integration Pipeline, die Traceability Informationen und Metriken aus verschiedensten Werkzeugen der Softwareentwicklung zusammen sammelt, sowie dem Analysis Core (Analysekern), der eine gesamtheitliche Auswertung der integrierten Daten ermöglicht.

Die Integration Pipeline wurde durch den Projektpartner QAware GmbH entwickelt. Dabei wurde zunächst eine Modellierungssprache für Traceability Informationen in Kombination mit Metriken (TraceML) definiert. Die Sprache besteht dabei aus einem Meta-Modell sowie einer Modellbibliothek zur einfachen Definition von angepassten Traceability Modellen. Aufbauend auf der TraceML wurde das Integration Pipeline Framework auf Basis des Eclipse Modeling Projekts entwickelt. Dabei wird sowohl das Eclipse Modeling Framework zur Abbildung der Modelle und Metamodelle, als auch die Modeling Workflow Engine zur Modelltransformation und Eclipse CDO als Modell-Repository verwendet. Auf Basis des Integration Pipeline Frameworks wurden dann eine Reihe von gängigen Werkzeugen der Softwareentwicklung wie z.B. Subversion, Eclipse, JIRA, Enterprise Architect und Maven angebunden.

Der Analysekern wurde durch den Lehrstuhl entwickelt. Zentrales Thema waren dabei die Konzeption und Realisierung einer domänenspezifischen Sprache für die graph-basierte Traceability-Analyse. Die Traceability Query Language (TracQL) reduziert den Aufwand zur Umsetzung von Traceability-Analysen zu reduzieren. TracQL erleichtert dabei sowohl die Extraktion als auch die Transformation der Traceability-Daten, so dass diese dann mittels kurzer funktional formulierter Graph-Traversierungen analysiert werden können. Die Sprache baut auf der multi-paradigmen Sprache Scala auf und wurde bereits mehrfach in realen Industrieprojekten zur Analyse erfolgreich eingesetzt.

Im Jahr 2014 erweiterten wir die Modularität der Sprache, um sie sowohl strukturell als auch operational anpassbar und erweiterbar zu machen. Dies erhöht nicht nur die Ausdrucksstärke der Sprache, sondern verbessert auch die Wiederverwendbarkeit bereits erstellter Traceability-Analysen.

Der Schwerpunkt des Jahres 2015 lag auf der Evaluation und Dokumentation des Ansatzes. Ziel war dabei, die zentralen Eigenschaften des Ansatzes hervorzuheben und deren Wirksamkeit nachzuweisen. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um folgende drei Eigenschaften:
- Repräsentationsunabhängigkeit: TracQL ist an eine Vielzahl an Datenquellen anbindbar und macht deren Datentypen statisch typisiert verfügbar.
- Modularität: Der Ansatz ist sowohl strukturell als auch operational anpassbar und erweiterbar.
- Anwendbarkeit: Die Sprache besticht durch Ausdrucksstärke und Performanz im Vergleich zu anderen Ansätzen.