Visualisierungspipeline für Simulationsworkflows auf Basis eines Datenstromverarbeitungssystems

Abstract

Simulationen werden in vielen Feldern der Wissenschaft benötigt, um Abläufe der realen Welt zu untersuchen, die sich nicht durch Experimente reproduzieren lassen, wie zum Beispiel Katastrophenszenarien. Um die durch derartige Simulationen entstandenen Daten zu visualisieren werden häufig monolithische Programme mittels Skriptsprachen angefertigt. Diese werden von Nicht-Informatikern, wie z.B. von Naturwissenschaftlern im Bereich der Biologie oder von Ingenieuren, angefertigt. Fehlendes Wissen im Bereich der Softwareentwicklung, Softwarearchitektur und Softwaretests führt dabei jedoch oftmals zu Programmen, die nur sehr schwer oder gar nicht wartbar und erweiterbar sind. Um derartige, schlecht wartbare Programme in eine sinnvoll gegliederte Struktur zu bringen, muss deren Kontroll- und Datenfluss zuerst umfassend analysiert werden, um eine anschließende Restrukturierung des Programmcodes zu ermöglichen. In dieser Arbeit wird untersucht, wie bestehende, monolithische Skript-basierte Programme restrukturiert und in einen Datenflussgraphen umgewandelt werden können. Auf Basis des entstandenen Datenflussgraphes kann der Programmablauf leichter verstanden werden und die Wartbarkeit somit verbessert werden. Um die Ergebnisse dieser Arbeit zu verdeutlichen, werden die Konzepte anhand eines Beispielszenarios umgesetzt. Dieses beschäftigt sich mit der Analyse und Restrukturierung von Python-Skripten zur Visualisierung der Ergebnisse von Knochensimulationen. Nach einer umfassenden Analyse wird der Programmablauf der Skripte restrukturiert, in einem Datenflussgraphen modelliert und anschließend in einer passenden Ausführungsumgebung ausgeführt. Das Ergebnis ist ein gut strukturierter, erweiterbarer Datenfluss, der aus dem ursprünglichen, schlecht wartbaren Programm entstanden ist. Auf Basis dieses Anwendungsfalls können die in dieser Ausarbeitung entstandenen Konzepte auf weitere, skriptbasierte Programme angewendet werden.