Kontinuierliche Integration der Performance-Modell für eine industrielle Lua-basierte Anwendung

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Ausschreibung (Liste aller Ausschreibungen)
CIPM-Logo.png Typ Masterarbeit
Aushang
Betreuer Wenden Sie sich bei Interesse oder Fragen bitte an:

Manar Mazkatli (E-Mail: manar.mazkatli@kit.edu, Telefon: +49-721-608-4-5940)

Motivation

Verteilte IIoT-Anwendungen in Smart-Factory-Umgebungen erfordern eine modularisierte Umsetzung mittels wiederverwendbarer Komponenten. Mögliche Entwurfsentscheidungen sind, wie die vorhandenen Komponenten am besten zusammengesetzt, oder welche Ressourcen angefordert sind. Die Analyse des Verhaltens und Leistungsvorhersage von der Entwurfsentscheidungen der o.g Anwendungen ist teuer. Sie benötigt mindestens den Einsatz einer Testumgebung und Leistungsmessungen für alle Entwurfsalternativen. Der Ansatz für die Kontinuierliche Integration der Performance-Modell (KIPM) ermöglicht eine automatisierte, inkrementelle Modellierung von Softwaresystemen zwecks günstiger Modellbasierter Leistungsvorhersage. KIPM extrahiert die Quellcodeänderungen aus einem Commit und aktualisiert damit das Quellcodemodell in einem Konsistenzerhaltungsplattform (Vitruvius). Mittels vordefinierten metamodellbasierten Konsistenzregeln in Vitruvius aktualisiert KIPM das Performance-Modell. Anschließend instrumentiert KIPM die geänderten Quellcode-Teile, um eine dynamische Analyse auszuführen und Quellcodeparameter abzuschätzen. Mit diesem parametrisierten Leistungsmodell ist es möglich, Analysen, wie Leistungsvorhersagen, durchzuführen und Entwurfsentscheidungen zu bewerten. Deswegen könnte KIPM einen Lösungsansatz für die Unterstützung der Entwicklung performanter IIoT-Anwendungen sein. Ein Prototyp der KIPM-Pipeline mit Java als Programmiersprache und dem Palladio Komponentenmodell als Leistungsmodell existiert bereits.

Aufgabenstellung

Das Ziel der Arbeit ist es, den CIPM-Ansatz mit einer realen Fallstudie aus der Industrie zu evaluieren. Die SICK AG bietet mit dem AppSpace Ökosystem dem Benutzer die Möglichkeit, industrielle Sensorapplikationen zu entwickeln. Diese werden in der Skriptsprache Lua entwickelt. Daher muss die KIPM-Implementierung für Lua Sprache angepasst werden. Die Arbeit umfasst die folgenden Teilaufgaben:

  • Extraktion von Quellcodeänderungen aus einem Commit.
  • Anpassung der Konsistenzregeln für das PCM Repository-Modell.
  • Instrumentierung des Lua-Quellcodes
  • Optional: Monitoring des instrumentierten Lua-Codes mit Kalibrierung des PCMs
  • Optional: Analyse des resultierenden PCMs

Wir bieten an

  • Ein Arbeitsplatz am Standort Karlsruhe der SICK AG, die einer der weltweit führenden Hersteller von intelligenten Sensoren und Sensorlösungen für die Fabrik-, Logistik- und Prozessautomation ist.
  • Industrielle Fallstudie zur Evaluation der Masterarbeit.

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