Interpretation of behaviour models at runtime: Performance benchmark and case studies

Die Modellierung von Systemverhalten anhand von Zustandsdiagrammen, beispielsweise anhand der Unified Modeling Language, zählt inzwischen zu den etablierten Vorgehensweisen bei der Erstellung von softwareintensiven Systemen. Um Softwarekomponenten mit einem gewünschten Verhalten herzustellen, wird innerhalb eines modellgetriebenen Arbeitsflusses üblicherweise mit Ansätzen zur Kodeerzeugung gearbeitet. Solch ein Ansatz ermöglicht zwar die Erzeugung eines effizienten Laufzeitystems, allerdings ist das Systemverhalten dann durch die Artefakte des Erzeugungsprozesses statisch festgelegt. Änderungen am Verhaltensmodell ziehen notwendigerweise eine erneute Erzeugung, Übersetzung und das wiederholte Aufspielen der Anwendung nach sich. Bei der Entwicklung autonomer Systeme gehen wir davon aus, dass Systeme ihr Verhalten zur Laufzeit an sich ändernde Umgebungsbedingungen anpassen können. Da statische Artefakte kaum, oder nur sehr schwer, zur Laufzeit geändert werden können, verbietet sich ein Einsatz von Kodeerzeugung für die Erstellung autonomer Systeme. In dieser Arbeit untersuchen wir einen Lösungsansatz für dieses Problem. Anstelle von statischer Kodeerzeugung verwenden wir Techniken der dynamischen Programminterpretation für die Ausführung von Verhaltensmodellen. Damit ermöglichen wir die Änderung von Verhaltensmodellen auf der Ebene einzelner Modellelemente zur Laufzeit. Wir erreichen dieses Ziel durch die Ausarbeitung grundlegender Konzepte der Interpretation von Verhaltensmodellen und demonstrieren anhand von Implementierungen die Machbarkeit des Ansatzes. Wir erachten es nicht als ausreichend nur die generelle Durchführbarkeit zu zeigen, da die Nützlichkeit des Ansatzes von dem beabsichtigten Anwendungszweck eines Systems abhängt. Die Begutachtung unseres Ansatzes erfolgt dabei sowohl durch quantitative als auch durch qualitative Methoden. Zur quantitativen Betrachtung führen wir einen eigens entworfenen Benchmark-Test ein, der den Vergleich der Laufzeitverhalten von erzeugtem und interpretiertem Kode ermöglicht. Die qualitative Begutachtung stützt sich auf Fallstudien aus den Bereichen der Netzwerk- und Systemverwaltung. Wir stellen fest, dass die Interpretation von Verhaltensmodellen zur Laufzeit etwa um einen Faktor 20 langsamer ist als die Verwendung von Kodeerzeugung. Im Kontext der Netzwerk- und Systemverwaltung ist das allerdings unerheblich, da die Ausführungsgeschwindigkeit ausreichend für typische Aufgaben in diesen Gebieten ist. Eine Ausnahme davon bilden Anwendungen, die mit einem sehr hohen Datendurchsatz arbeiten oder die anfällig für kleinste Verzögerungen beim Datentransport sind