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P. Patsuk-Bösch:
"A Framework for Execution-based Model Profiling";
Supervisor: M. Wimmer, A. Mazak; Institut für Information Systems Engineering, 2020; final examination: 2020-02-25.

In Model-Driven Engineering (MDE) models are put in the center and used throughout the software development process in prescriptive ways. Although these prescriptive models are important during system implementation, descriptive models derived from runtime data offer valuable information in later phases of the system life cycle. Unfortunately, such descriptive models are only marginally explored in the field of MDE. Current MDE approaches mostly neglect the possibility to describe an existing and operating system using the information upstream from operations to design. To create a link between prescriptive and descriptive models, we propose a unifying framework for a combined but loosely-coupled usage of MDE approaches and process mining (PM) techniques. This framework embodies the execution-based model profiling as a continuous process to improve prescriptive models at design-time through runtime information. We provide an evaluation case study in order to demonstrate the feasibility and benefits of the introduced approach. In this case study we implement a prototype of our framework to register logs from a running system. The implemented prototype transforms the registered logs into XES-format for further processing and analysis via PM algorithms. We prove that the resulting model profiles are sufficient enough for runtime verification. Furthermore, we demonstrate the possibility to maintain model profiles for multiple concerns, such as functionality, performance and components interrelations, through the unifying framework.

Model-Driven-Engineering (MDE) fokusiert sich auf Modelle, die über den gesamten Software-Entwicklungsprozess auf präskriptive Art eingesetzt werden. Obwohl diese präskriptiven Modelle während der Systemimplementierung von Bedeutung sind, liefern deskriptive, aus Laufzeitdaten abgeleitete Modelle wertvolle Informationen in späteren Phasen des Systemlebenszyklus. Bisher wurden solche deskriptiven Modelle im Gebiet des MDE kaum erforscht. Aktuelle MDE-Ansätze vernachlässigen meist die Möglichkeit ein existierendes und laufendes System anhand des Informationsflusses von Betrieb zu Design zu beschreiben. Um eine Verbindung zwischen präskriptiven und deskriptiven Modellen herzustellen, schlagen wir ein vereinheitlichendes Framework vor, in dem MDE-Ansätze und Techniken aus Process-Mining (PM) lose gekoppelt zum Einsatz kommen. Dieses Framework nutzt ausführungsbasiertes Model-Profiling als kontinuierlichen Prozess zur Verbesserung präskriptiver Modelle zur Design-Zeit durch die Nutzung von Laufzeitinformation. Weiter legen wir eine Evaluierungsfallstudie vor, um die Umsetzbarkeit und die Vorteile des vorgeschlagenen Ansatzes zu demonstrieren. In dieser Fallstudie implementieren wir einen Prototypen unseres Frameworks um Logs eines laufenden Systems aufzuzeichnen. Der implementierte Prototyp transformiert die aufgezeichneten Logs in das XES-Format um eine Verarbeitung und Analyse durch PM-Algorithmen zu ermöglichen. Wir zeigen, dass die resultierenden Modelprofile für eine Laufzeitverifikation ausreichend sind. Darüber hinaus demonstrieren wir die Möglichkeit durch das vereinheitlichende Framework solche Modelprofile für verschiedene Perspektiven einzusetzen, darunter Funktionalität, Performanz und Wechselwirkungen zwischen Komponenten.

Model Profiling / Process Mining / Model-driven Engineering

https://publik.tuwien.ac.at/files/publik_289806.pdf