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Autor(en): Wohlfarth, Marvin
Titel: Design pattern detection framework for TOSCA-topologies
Erscheinungsdatum: 2017
Dokumentart: Abschlussarbeit (Bachelor)
Seiten: 60
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/9424
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-94245
http://dx.doi.org/10.18419/opus-9407
Zusammenfassung: Cloud Computing Patterns are Design Patterns especially for cloud applications and provide abstract solution concepts for often reoccurring problems during the implementation of cloud applications. These concepts are mainly used by developers and modelers. To learn about implemented patterns in a completed application, one has to manually analyze the code and the architecture. To improve this time-consuming method, the possibility of automating this process is investigated. This bachelor's thesis proposes an approach for a Design Pattern Detection Framework, to perform an automatic pattern detection. TOSCA, provided by OASIS, is a standardized description for the development of cloud applications. Their architectures can be described by TOSCA topologies, to model components and relationships among each other. The framework, which is developed in the context of this bachelor's thesis, is written in Java and integrated in Winery, a graphical modeling tool for TOSCA topologies, which is a part of the OpenTOSCA ecosystem. The underlying concept of this work follows an approach to detect which Cloud Computing Patterns are used in TOSCA topologies. The concept defines the modeling of Cloud Computing Patterns with TOSCA topologies and how TOSCA topologies are abstracted, to be comparable with pattern topologies. Further, the use of pattern taxonomies is explained to include the interrelations of Cloud Computing Patterns. Basically, patterns and TOSCA topologies are handled as graphs. Consequential, probabilities for possible patterns can be set. For the detection of pattern graphs in a topology graph, an algorithm for subgraph isomorphism is used.
Cloud Computing Patterns sind Entwurfsmuster speziell für Cloudanwendungen und stellen abstrakte Lösungskonzepte für häufig auftretende Probleme bei der Implementierung von Cloudanwendungen bereit. Diese Konzepte werden hauptsächlich von Entwicklern und Modellierern benutzt. Um die Umsetzung eines Pattern in einer fertigen Anwendung zu entdecken, muss der Code und die Architektur von Hand analysiert werden. Um diese zeitintensive Methodik zu verbessern, wurde die Möglichkeit der Automatisierung dieses Prozesses untersucht. Diese Bachelorarbeit stellt einen Ansatz für ein Design Pattern Detection Framework dar, um eine automatische Patternerkennung zu ermöglichen. TOSCA ist eine von OASIS standardisierte Beschreibung für die Entwicklung von Cloudanwendungen. Deren Architekturen können mittels TOSCA Topologien beschrieben werden, um Komponenten und deren Beziehungen zueinander, zu modellieren. Das Framework, das im Rahmen dieser Bachelorarbeit entwickelt wird, ist in Java geschrieben und in die Winery, ein Tool zur grafischen Modellierung von TOSCA Topologien und Teil des OpenTOSCA Ecosystems, integriert. Das zugrundeliegende Konzept dieser Arbeit folgt dem Ansatz, automatisiert zu erkennen, welche Cloud Computing Patterns in TOSCA Topologien verwendet werden. Das Konzept definiert die Modellierung dieser Patterns mittels TOSCA Topologien und wie von TOSCA Topologien abstrahiert werden muss, um TOSCA Topologien mit Pattern Topologien vergleichen zu können. Weiter wird die Verwendung von Pattern Taxonomien erklärt, um die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Patterns zu berücksichtigen. Daraus folgend können Wahrscheinlichkeiten für mögliche Patterns gesetzt werden. Für die Erkennung von Patterngraphen in einem Topologiegraph, wird ein Subgraphisomorphismus Algorithmus verwendet.
Enthalten in den Sammlungen:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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