Abschlussvortrag: Konzeption und Implementierung einer cloudbasierten Methodik zur Komposition von Feature-Modellen in Glencoe

Betreuer: Professor Dr. Georg Rock

Kurzfassung:
Innerhalb der letzten Jahrzehnte ist die Bedeutung der Produktvielfalt in vielen Unternehmen signifikant gestiegen. Zur Beherrschung der Komplexität, die aus dem Wachstum der Anzahl von Produkt- sowie Komponentenvarianten resultiert, werden verschiedene Methodiken im Rahmen des Variantenmanagements eingesetzt. Dabei stellt die verständliche und einheitliche Beschreibung der Varianz eines Produktes eine wesentliche Anforderung für ein erfolgreiches Variantenmanagement dar. Eine Möglichkeit diese zu erfüllen ist die Beschreibung durch Feature-Modelle. Ihre Struktur sowie eindeutige Semantik ermöglichen eine verständliche und standardisierte Repräsentation der Varianzinformationen.

Aus diesem Grund erfolgt in der hier vorliegenden Arbeit die formale Definition von Feature-Modellen auf Basis eines graphentheoretischen Baumes. Da die Vereinigung von Varianzrepräsentationen ebenfalls einen signifikanten Erfolgsfaktor des Variantenmanagements bildet, wird auf Grundlage der Definition eines Feature-Modells eine Methodik vorgestellt, welche die Komposition von Feature-Modellen ermöglicht. Das Konzept umfasst zudem das Hinzufügen von weiteren Feature-Modellen zu einer bestehenden Komposition sowie das Entfernen eines Modells aus einer solchen und realisiert somit die stufenweise Erstellung einer Feature-Modell-Komposition. Diese ermöglicht beispielsweise eine Steigerung der Effizienz des in der Praxis über mehrere Organisationseinheiten verteilten Modularisierungsprozesses.

Des Weiteren wird die Implementierung des entworfenen Konzeptes in die Webanwendung Glencoe vorgestellt. Die Erweiterung der Client-Server-Anwendung beinhaltet sowohl die Modellierung als auch Visualisierung von Feature-Modell-Kompositionen. Eine Komposition von Feature-Modellen kann zur Erstellung von komplexen Modellen mit einer Vielzahl von Features führen. Die formale Analyse von derartigen Modellen setzt das Vorhandensein einer ausreichenden Menge von Ressourcen, wie beispielsweise Rechenleistung sowie Speicherkapazität, voraus. Eine im Rahmen dieser Arbeit entworfene Architektur, die Glencoe in den Kontext des Cloud Computings integriert, ermöglicht die Bereitstellung dieser Ressourcen.