ESEconf2011 - Schilling Rüdiger: "Generative Konzepte für den Plattform-Zoo - am Beispiel Mobile-Apps"

D E L T A
software
technology
The G ener at o r C o m pany

ESE Conference 2011, Zürich

Generative Konzepte für den Plattform-Zoo
- am Beispiel Mobile-Apps

Rüdiger Schilling
Delta Software Technology GmbH

The Perfect Way to Better Software

Copyright © 2011 Delta Software Technology GmbH.
All Rights reserved. 1

D E L T A
software
technology

Der mobile Plattform-Zoo
Das MDD-Paradox
Woher kommt der Generator?
HyperSenses™
Ein Beispiel 'live'

All Rights reserved. 2

Der mobile Plattform-Zoo

Copyright © 2011 Delta Software Technology GmbH. ESE Conference 2011, Zürich, Generative Konzepte für den Plattform-Zoo,
All Rights reserved. Rüdiger Schilling, www.d-s-t-g.com
3

Der Mobility-Trend ist nicht mehr aufzuhalten
COMPUTERWOCHE 9.3.11

2010 weltweit bereits 1,7 Milliarden Dollar Umsatz …
 mit Apps für Smartphones und Tablets

In den kommenden 5 Jahren
 werden Breite und Tiefe des App-Markts rasant zunehmen
 eine "neue Welle der Innovation" mit sich bringen
 durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 82%
Forrester Research "Mobile App Internet Recasts the Software and Services Landscape" 2.3.2011

Es begann mit "Consumer Mobile Apps"
 Zukünftig werden "Business Mobile Apps" eine immer größere
Rolle spielen

4

Die Hürde

Derzeit 7 verschiedene
Mobile-Plattformen/OS
 Verschiedene Architekturen
 Verschiedene Sprachen
 Java (Blackberry, Android)
 Objective C (iOS)
 C# (Windows Phone)
 C++ (bada, WebOS)
 Fragmentierung (bes. Android)
 Releases, Formfaktor, Hardware

In der Zukunft
 ???

5

Beispiel HT Applications

Unternehmen
 Leeuwarden, NL
 Gegründet 2010
 www.htapplications.nl

"Specialist in the mobile software market"
 Beratung und Training
 Individuelle Apps für Unternehmen
 Produktlinien für Apps
 Apps speziell konfiguriert
und erzeugt pro Kunde

6

Produktlinie für Apps

Platform
Config
Cust. "A"   
Cust. "B"    
… … … … … … …
Cust. "N"   
Ein neues App wird entwickelt für Kunde "A"
… für 3 Plattformen implementiert
… und für den nächsten Kunden und weitere Plattformen

Am Ende gibt es viele Varianten des einen Apps
 Die alle verwaltet und gewartet werden müssen

Und dann soll es eine neue Version geben ……….

7

Variabilität in 2 Dimensionen

Lösungsansätze
 N x M Kopien
 Irgendwann gibt es viel zu viele Kopien
 Scripts & Templates
 Schon mit einer Dimension sehr schwierig
 Modellgetrieben, mit DSLs und Generatoren
 Kaum, wenn es am Ende wieder zu Scripts und Templates führt
 OK, wenn die ganze Entwicklung konsequent modellgetrieben ist

8

Das MDD-Paradox

9

Einfache Lösungen für einfache Probleme?

Für eine beschränkte, isolierte Aufgabe …
DSL
… genügt es evtl. nur eine einfache DSL zu
Generator
entwerfen und einen kleinen Generator dazu

Für die nächste kleine Aufgabe ...
D SL
… genügt es evtl. nur eine einfache …
Gen e
rator
Und noch eine, und noch eine etc.
 AmEnde gibt es eine Vielzahl von DSLs und
Generatoren
 Überschneidend, widersprüchlich, unwartbar

10

Das MDD-Paradox

Die Grundannahme
 "Modellgetriebene" Software-Entwicklung ist effizienter,
liefert bessere Qualität und sichert die Wartbarkeit
 Modelle (welcher Art auch immer),
Domain Specific Languages und Generatoren
sollen dieses Konzept umsetzen

Der Widerspruch
 Modelle, DSLs und Generatoren sind auch Software
 Sie werden aber selbst kaum modellgetrieben entwickelt!

11

Die Konsequenz

Die Erkenntnis
 Die Entwicklung von MDSD-Konzepten und –Werkzeugen
ist eine eigene Software-Domäne
 Eigenständige Modelle und Entwurfsprinzipien sind nötig

Die Lösung
 Model Driven Meta Development = (MD)²
 Mit Meta-Modellen, -DSLs und –Generatoren

(MD)²
Model driven to the power of two

12

Forderungen

DSL

Generator
Modellbasierte Entwicklung von DSLs und
Generatoren
D SL

Gen e
ra tor

Werkzeuge
 Ohne Spezialwissen nutzbar
 Das ganze Aufgabensektrum abdeckend
 Integriert mit offenen Schnittstellen
DSL

Generator
Bandbreite
Modell
 Für einfache Aufgaben
DSL
 Fürganze komplexe Systeme
Generator

(z.B. mit mehrdimensionaler Varianten)

13

Woher kommt der Generator?
Konzept für ein (MD)²-System

14

Ein Generator?

Anwendungs- Lösungsidee
Domäne Vorlage

Generator

Anforderung
? Software

15

Ein Generator?
Anwendungs-
Domäne Lösungsidee
Prototyp

Variantenmodell

Domain Specific
Language (DSL) Generator
Zur Formulierung
der Anforderung

Anforderung Software

16

Ein Generator?
Domäne Code-Beispiel

Variantenmodell Code-Patterns

Domain Specific
Language (DSL) Generator Generator
Zur Formulierung
der Anforderung

Generate
(z.B. Software)

Anforderung Software

17

Ein Generator?


Domain Specific

Generate
Konfigurationen
(z.B. Software)

Anforderungen

18

HyperSenses™

19

Variantenmodell/Metamodell

Variantenmodell Code-Patterns Modell der Variationspunkte
Domain Specific
 Was unterscheidet die Mitglieder einer
Systemfamilie?
Konfigurationen
Generate
(z.B. Software)
 Invariante Eigenschaften sind für einen
Anforderungen
Generator nicht relevant
 Feature Model (Merkmalmodell)

20

Konfiguration

Variantenmodell Code-Patterns Eine Konfiguration legt die Parameter für
Domain Specific
ein bestimmtes Produkt fest

 Produkt = 1 oder mehrere Generate
Generate
Konfigurationen
(z.B. Software)

Anforderungen
Konfiguration = Instanz Metamodell

Technisches Format: XML
 Einstellbar im Metamodell
 Tag- und Attributnamen etc.
 Austausch
mit beliebigen anderen
Werkzeugen

21

Domain Specific Language

Variantenmodell (Metamodell)
Domain Specific
 Grammatik implizit und vollständig

DSL  Konkrete Syntax
Konfigurationen
Generate
(z.B. Software)  automatisch ableitbar
Anforderungen = Variantenmodell + allgemeine Syntaxregeln

Text-DSL

Interaktive Formular-DSL

22

Code-Pattern

Wiederverwenbare, parameterisierte Code-
Bausteine
Domain Specific
 Basierend auf Frame/Slot-Konzept (ANGIE)
Konfigurationen
Generate  Alternative Frames mit gleichem Interface
(z.B. Software)

Anforderungen
 Blöcke und Slots werden graphisch
dargestellt
 Vererben von überladen von Frames

Pattern By Example™ (PBE)
 Schrittweise
Ableitung von Code-Pattern aus
Vorlagen und Prototypen

Verknüpfung mit dem Metamodell
 Automatische Navigation in der Konfiguration

23

Pattern by Example (1)
 



Das Code-Fragment wird importiert
und mit einem Metamodell-Knoten verknüpft.
Das ist der "Kontext" für das aktuelle Pattern.
Variable Code-Stellen (Slots) werden markiert
und mit einem Feature oder einer Berechnung verknüpft.
Weitere "passende" Stellen werden automatisch hinzugefügt.

24

Pattern by Example(2)


SubPattern: AsyncOperation


 SubPattern: SyncOperation


Optionale Blöcke werden markiert …
und mit Bedingungen versehen.
Substrukturen werden in Subpattern ausgelagert
und durch einen Subpattern-Aufruf ersetzt.
Dieser wird mit einem Composite Feature verknüpft.
Das bildet den neuen Kontext für das Subpattern.
Die Navigation wird automatisch aus dem Metamodell abgeleitet.

25

Generator

Variantenmodell Code-Patterns Der Generator wird automatisch erzeugt
Domain Specific
 aus Meta-Modell und Code-Pattern

Konfigurationen
Generate
Montiert als "HyperSenses Executable“
(z.B. Software)

Anforderungen
zur Einbettung in:
 HyperSenses Configurator
 oder Eclipse
 oder Visual Studio

 oder ...

26

Ein Beispiel 'Live'

27

Die Aufgabe

Der App-Entwickler HT Applications
 möchte ein 'News' App zur Anbindung
spezieller Feeds realisieren
 Das App soll für jeden Kunden individuell
generiert werden
 Das App soll auf Wunsch auf mehreren
Plattformen verfügbar sein

28

Die Schritte

1. Metamodell und Code-Pattern entwickeln/ableiten
 Metamodell und Pattern-Entwurf entstehen meistens
gleichzeitig
 Code-Pattern für weitere Plattformen ableiten

2. DSLs konfigurieren
 Interaktive Formular-DSL und/oder Text-DSL

3. Code-Generatoren, DSL-Parser und Konfigurator
automatisch erzeugen
4. DSLs und Generatoren anwenden

29

Das Metamodell

Metamodell im
HyperSenses MetaComposer

Das Metamodell für diese
Aufgabe benötigt nur zwei
Feature-Klassen
Application
Name: String
Description: String[0..1]
Version: String
 Application + Feed
Feedback: Email
Developers: String
DevelopersAdd: String[0..1]
 mit jeweils (nur) den
Feeds
Merkmalen, die variabel sind
0..*

Feed

LanguageCode: String
Address: URL

Metamodell
in UML

30

Live: Pattern By Example

Von der Vorlage …

… zum Code-Pattern

31

Live: Implizite Navigation

Application
Name: String
Description: String[0..1]
Version: String
Feedback: Email
Developers: String
DevelopersAdd: String[0..1]

Feeds

0..*

Feed

LanguageCode: String
Address: URL

33

Live: Code-Vererbung

Eine zusätzliche Dimension
der Variablität
 Vererbung von Code
 Gezielte Überschreibung
einzelner Teile
 Sichtbar!

34

Live: Konfiguration

35

Live: Generierter Code

iOS (Objective C)

Windows Phone7 (C#)

Android (Java)

36

ESEconf2011 - Schilling Rüdiger: "Generative Konzepte für den Plattform-Zoo - am Beispiel Mobile-Apps"

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

Similaire à ESEconf2011 - Schilling Rüdiger: "Generative Konzepte für den Plattform-Zoo - am Beispiel Mobile-Apps"

Similaire à ESEconf2011 - Schilling Rüdiger: "Generative Konzepte für den Plattform-Zoo - am Beispiel Mobile-Apps" (20)

Plus de Aberla

Plus de Aberla (20)

ESEconf2011 - Schilling Rüdiger: "Generative Konzepte für den Plattform-Zoo - am Beispiel Mobile-Apps"