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Neueste Veröffentlichungen
- ZeitschriftenartikelSmartOffer: Eine werkzeugbasierte Methode zur Vorbereitung von Software Projekten(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) Kalenborn, Axel; Adam, Sebastian
- Zeitschriftenartikel„Requirements Engineers“ in Aktion - Statistische Daten über RE-Verantwortliche in der Industrie(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) Adam, Sebastian; Wünch, Christian; Seyff, Norbert
- ZeitschriftenartikelProjektmanagement: Schlagkräftigere Projektorganisation durch „agilen Anforderungsmanager“(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) Loncar, Andrej; Reis, Daniel
- ZeitschriftenartikelExperiences with Supporting the Distributed Responsibility for Requirements through Decision Documentation(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) Hesse, Tom-Michael; Kücherer, Christian; Paech, Barbara
- ZeitschriftenartikelStandardisierte Prüfungen von Anforderungen bei der Entwicklung von automobilen Steuergeräten(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) Wiesbrock, Hans-Werner; Schmidt, RobertIn einer verteilten, funktionsorientierten Entwicklung eines Steuergerätes im Bereich Automotive, sind regelmäÿig zahlreiche Lastenhefte auf Konsistenz und Vollständigkeit zu prüfen. Nach einer kurzen Einführung zum Prozesshintergund werden in diesem Artikel zunächst typische, auftretende Probleme beschrieben. Es werden Anforderungen an eine Unterstützungstool abgeleitet und eine technische Lösung vorgestellt. Anschlieÿend wird von den Erfahrungen berichtet, die in jahrelangen Projekten hiermit gemacht wurden. Beendet wird der Artikel mit einem Ausblick auf verschiedene weitere Anwendungsmöglichkeiten dieses Ansatzes.
- ZeitschriftenartikelTestbare Anforderungen modellbasiert spezifizieren – Ergebnisse eines Studentenexperiments(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) Felderer, Michael; Herrmann, Andrea
- ZeitschriftenartikelRequirements Engineering Education at Academia: A Model-based Approach(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) Kamsties, Erik; Kneer, Fabian
- ZeitschriftenartikelModel-Driven Online Capacity Management for ComponentBased Software Systems(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) van Hoorn, AndréKapazitätsmanagement ist eine Kernaktivität beim Entwurf und beim Betrieb von verteilten Softwaresystemen. Es umfasst die Bereitstellung von Rechenzentrumsressourcen und die Verteilung der Softwarekomponenten auf diese Ressourcen. Ziel ist die kontinuierliche Bereitstellung einer angemessenen Kapazität, so dass Dienstgtevereinbarungen (SLAs) eingehalten werden, während Investitions- und Betriebskosten möglichst niedrig sind. Traditionelle Kapazitätsmanagementstrategien sind eher statisch und pessimistisch, d.h. Ressourcen werden fr Lastspitzen ausgelegt. Insbesondere betriebliche Informationssysteme sind jedoch starken Lastschwankungen ausgesetzt. Hier fhrt das eben genannte statische Kapazitätsmanagement zu einer niedrigen Ressourceneffizienz und damit zu unnötig hohen Gesamtkosten. Im Laufe der vergangenen Jahre wurden Technologien fr dynamische Rechenzentrumsinfrastrukturen verfgbar, z.B. durch Cloud-Computing-Produkte. Diese Technologien stellen die Basis fr dynamisches Kapazitätsmanagement zur Laufzeit, d.h. die kurzfristige Anpassung der bereitgestellten Kapazität auf Basis des aktuellen Bedarfs. Weil manuelles Kapazitätsmanagement nicht praktikabel ist, wurden automatische Ansätze vorgestellt. Allerdings sehen diese Ansätze grobgranulare Adaptations-Aktionen und - Entscheidungen vor, die auf aggregierten Messungen auf Systemebene basieren. Diese Dissertation schlägt einen modellgetriebenen Ansatz, namens SLAstic, zum Kapazitätsmanagement von verteilten, komponentenbasierten Softwaresystemen zur Laufzeit vor. Die Kernbeiträge dieses Ansatzes sind a) Modellierungssprachen zur Repräsentation von Architekturinformationen des kontrollierten Softwaresystems, b) ein architekturbasiertes Laufzeit-Kapazitätsmanagement-Rahmenwerk basierend auf der MAPE-K-Architektur, c) modellgetriebene Techniken zur Automatisierung des Ansatzes, d) architektonische LaufzeitRekonfigurationsoperationen zur Steuerung der Systemkapazität, e) sowie eine Integration des Palladio-Komponentenmodells. Eine qualitative und quantitative Bewertung des Ansatzes erfolgt durch Kombination von Simulation, Laborexperimenten und Fallstudien. Veröffentlicht als: André van Hoorn: ModelDriven Online Capacity Management for Component-Based Software Systems, 2014. Online unter http://eprints.uni-kiel.de/25969/
- ZeitschriftenartikelMetriKon 2015: Aufruf Einreichung von Beiträgen(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) MetriKon 2015
- ZeitschriftenartikelPerformance Benchmarking of Application Monitoring Frameworks(Softwaretechnik-Trends Band 35, Heft 1, 2015) Waller, JanDie Überwachung (Monitoring) von kontinuierlich arbeitenden Software-Systemen auf der Applikationsebene gibt Einblicke in ihr dynamisches Verhalten und kann dabei helfen, ihre Anforderungen an Performance und Verfgbarkeit whrend der Laufzeit einzuhalten. Abhngig von der Anzahl und Lage der verwendeten Monitoring-Sonden, kann eine solche Überwachung zu erheblichen zustzlichen Laufzeitkosten (Overhead) auf dem berwachten System fhren. Um die Instrumentierung eines Systems zu verbessern und den durch die Überwachung verursachten Overhead zu reduzieren, ist es notwendig, die Kosten jeder Sonde genau zu kennen. Whrend viele Monitoring-Frameworks behaupten, minimale Auswirkungen auf die Performance zu haben, werden diese Ansprche oft nicht mit einer detaillierten Untersuchung der tatschlichen Überwachungskosten untermauert. Benchmarks stellen eine effektive und kostengnstige Möglichkeit fr diese Untersuchungen dar. Jedoch gibt es derzeit keine Benchmarks, die speziell auf den Overhead von Monitoring abzielen. Außerdem gibt es keine etablierte Benchmark-Engineering-Methodik, die Richtlinien fr die Entwicklung, Durchfhrung und Analyse von Benchmarks festlegt. Diese Arbeit stellt einen Benchmark-Ansatz vor, der den Overhead von MonitoringFrameworks misst. Die Hauptbeitrge dieses Ansatzes sind: 1) eine Definition der hufigsten Ursachen von Monitoring-Overhead, 2) eine allgemeine Benchmark-Engineering-Methodik, 3) der MooBench Mikro-Benchmark, um die verschiedenen Ursachen von Monitoring-Overhead zu messen und zu quantifizieren und 4) detaillierte Performance-Untersuchungen von drei verschiedenen Monitoring-Frameworks auf der Applikationsebene. Ausfhrliche Experimente zeigen die Machbarkeit und Praktikabilitt des Ansatzes und validieren die BenchmarkErgebnisse. Das entwickelte Benchmark-Tool wird als Open-Source-Software zur Verfgung gestellt und die Ergebnisse aller Experimente stehen zum Download bereit, um die weitere Validierung und Replikation der Ergebnisse zu ermöglichen. Veröffentlicht als: Jan Waller: Performance Benchmarking of Application Monitoring Frameworks, 2014. Online unter http://eprints.uni-kiel.de/26979/
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