DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.4.06

Знання-орієнтована інформаційна технологія для управління варіабельністю на етапі доменного аналізу у розробці програмного забезпечення

Rustam Gamzayev, Mykola Tkachuk, Daria Shevkoplias

Анотація


Предметом даної роботи є дослідження, пов’язаних з управлінням варіабельністю на етапі доменного аналізу (ДА) у повному життєвому циклі (ПЖЦ) лінійки програмних продуктів (ЛПП). Основною метою цієї дослідницької роботи є розробка нової інформаційної технології, заснованої на знаннях, для підтримки управління варіабельністю в ДА як у найскладнішому та слабко-формалізованому етапі в ПЖЦ ЛПП. Для досягнення цієї мети були сформульовані та вирішені наступні завдання: проаналізувати проблеми варіабельності у ПЖЦ на прикладі сучасного підходу до гнучкої розробки - у методології Scrum; вивчити, як методи обробки знань можуть бути використані для підтримки діяльності користувачів та експертів доменів на етапі ДА з урахуванням моделювання варіабельності програмного забезпечення; зробити мотивований вибір CASE-інструментів для розробки відповідного ІТ-рішення для підтримки знання-орієнтованого в ДА; представити це ІТ-рішення у структурованій формі, розглянути деякі питання його впровадження та обговорити перші результати тестування. Методи, що використовуються в цьому дослідженні: проблемно-орієнтований підхід до розробки програмного забезпечення; метод репертуарних сіток та онтології для обробки знань експертів, нотація IDEF0 для специфікації запропонованого ІТ-рішення, орієнтований на функції доменний аналіз (FODA) для моделювання варіабельності в ЛПП. Висновки: результати цього дослідження показали, що особлива увага повинна бути приділена ДА в ПЖЦ, зокрема, із застосуванням знання-орієнтованих методів. Для ефективного проведення цього процесу мотивовано обрано та проаналізовано переваги методу репертуарних сіток для обробки експертних знань. Для автоматизації  застосування цього методу в ДА запропоновано  розробити відповідне ІТ-рішення, використовуючи деякі вже доступні CASE-інструменти. Розглянуто основні особливості функціональності двох таких систем: GridSuite та SOVA (семантичний та онтологічний аналіз змінності), і на основі цього результату розроблене та представлене інтегроване ІТ-рішення у формі діаграми IDEF0. Розглянуто основні технологічні аспекти встановлення цих інструментів, а також надається тестовий приклад, який показує можливість генерування варіабельної FODA моделі для застосування в розробках систем «Розумний дім»


Ключові слова


знання, програмне забезпечення; життєвий цикл; доменний аналіз; варіабельність; метод репертуарних сіток; онтологія; інформаційна технологія

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Sommerville, I. (2015), Software Engineering, 10th edition, Addison-Wesley, NY.

Pohl, Klaus, Böckle, Günter, van der Linden, Frank J. (2005), Software Product Line Engineering: Foundations, Principles, and Techniques, Springer, 467 p.

Lavrishcheva, K. M., Koval, G.I., Babenko, L.P., Slabospytska, O.O. and Ignatenko, P.P. (2011), New theoretical bases of technology production of software systems families in the context of generating programming: monograph, Institute Program Systems, NAS Ukraine, Кyiv, 277 p. (in Ukrainian).

Tiihonen, Juha, Raatikainen, Mikko, Myllärniemi, Varvana and Männistö, Tomi (2016), “Carrying Ideas from Knowledge-based Configuration to Software Product Lines”, Proceedings of the 15th International Conference on Software Reuse, Cyprus, June 5-7, , pp. 55–62.

Methods of knowledge acquisition automatization in expert systems: classification, current state, comparative analysis, International scientific-practical journal “Software products and systems”, available to: http://www.swsys.ru/index.php? page= article &id=1187〈=.docs (in Russian).

Capilla, R., Bosch, J. and Kang, K. (2013), Systems and Software Variability Management, Springer, Berlin.

Karagiannis, D., Mayr, H.C. and Mylopoulos, J. (2016), Domain-Specific Conceptual Modeling: Concepts, Methods and Tools, Springer, Berlin.

Tune, N. and Millet, S. (2015), Patterns, Principles And Practices Of Domain-driven Design, 1st ed., John Wiley & Sons.

Tkachuk M., Gamzaev R., Martinkus I., Sokol, V. and Tovstokorenko, O. (2018), “Towards Effectiveness Assessment of Domain Modelling Methods and Tools in Software Product Lines Development”, Enterprise Modelling and Information Systems Architectures – International Journal of Conceptual Modeling, Vol. 13, Germany, pp. 190-206.

Gamzayev, R.O., Tkachuk, M.V. and Shevkoplias D.O. (2020), “Handling of Expert Knowledge in Software Product Lines Development with Usage of Repertory Grids Method”, Bulletin of the V.N. Karazin Kharkiv National University: ‘Mathematical Modeling. Information Technologies. Automated Control Systems, No. 47, pp. 13-24.

Eleutério, J. (2017), A Comparative Study of Dynamic Software Product Line Solutions for Building Self-Adaptive Systems, 30 p.

Kumar, Manish and Dwivedi, R.K. (2020), Applicability of Scrum Methods in Software Development Process, available at: https://ssrn.com/abstract=3610759 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3610759.

Sangeeta, D. and Seok-Won, L. (2015), From Requirements Elicitation to Variability Analysis Using Repertory Grid: A Cognitive Approach, Proceeding of RE, Ottawa, ON, Canada, pp. 46-55.

(2020), GridSuite, Repertory Grid Software, 2003-2020, available at: https://www.gridsuite.de/45623/41431.html.

Fromm, M. (2017), Manual for GridSuite 4 and 4+, 54 p.

Thorsten, Berger, Marsha, Chechik, Timo, Kehrer and Manuel, Wimmer (2019), “Software evolution in time and space: unifying version and variability management”, Report from Dagstuhl Seminar, 19191, May 5-10, p. 30.

Itzik, N. and Reinhartz-Berger, I. (2014), “SOVA - A Tool for Semantic and Ontological Variability Analysis”, CAiSE’14 Forum, CEUR Workshop Proceedings 1164, pp. 177-184.

Lavrishcheva, K. M. (2008), Software Engineering, IPU, Kyiv, 319 p., available at:

URL: http://csc.knu.ua/uk/library/books/lavrishcheva-6.pdf (in Ukrainian).

Lucassen, G., Dalpiaz, F., Martijn, J. and Brinkkemper S. (2016), “Improving Agile Requirements: the Quality User Story Framework and Tool”, Requirements Engineering, Vol. 21 pp. 383-403.

(2020), Protégé System, Stanford University, available at: https://protege.stanford.edu/products.php#desktop-protege.

(2020), Simple Ontology Visualization API, Jean-Philippe Lang, 2006-2013, available at:

https://kask.eti.pg.gda.pl/redmine/projects/sova/wiki/Main_Page.

(2020), SOVA-Visualization symbols, Appendix C, available at: https://protegewiki.stanford.edu/wiki/File:SOVA-Symbols.pdf.




Copyright (c) 2021 Rustam Gamzayev, Mykola Tkachuk, Daria Shevkoplias