Semantic data integration in (software+) engineering projects

Abstract

Bei der Entwicklung von komplexen, softwareintensiven Systemen arbeiten Experten aus verschiedenen Gebieten in unterschiedlichen Rollen zusammen. Sie verwenden dabei Entwicklungswerkzeuge, die zwar optimal für das jeweilige Einsatzgebiet geeignet sind, aber nicht problemlos miteinander verbunden werden können. Besonders die verschieden Repräsentationen von denselben Konzepten in verschiedenen Entwicklungswerkzeugen führen zu Problemen bei der Toolintegration.<br />Trotz dieser Probleme werden aber hohe Anforderungen an moderne Systeme gestellt, vor allem hinsichtlich Qualität und Sicherheit. Diese Anforderungen können nur durch toolübergreifende Qualitätstests erreicht werden.<br />Forscher auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und des Semantic Web haben in den letzen Jahren viele verschiedene Ansätze und Sprachen zur Modellierung von semantischem Wissen über reale Objekte entwickelt.<br />Basierend auf diesen wird versucht Softwareprodukte in anderen Gebieten, wie beispielsweise der Unternehmensanwendungsintegration, zu verbessern.<br />Trotz dieser Bemühungen gibt es derzeit keine offene Plattform für die semantische Integration von Entwicklungsumgebungen für softwareintensive Systeme. Als Ersatz werden oft schwer zu erhaltende Integrationslösungen zwischen spezifischen Entwicklungstools manuell erstellt. Solche Punkt zu Punkt Integrationen sind aber nicht dazu geeignet, den Anforderungen eines modernen Entwicklungsumfeldes gerecht zu werden.<br />Das Konzept der Engineering Knowledge Base (EKB) versucht eine Lösung für die Integration von Entwicklungsumgebung zu liefern. In dieser Arbeit wird eine semantische Integrationslösung entwickelt und implementiert, die auf einem technischen Integrationssystem basiert und versucht das EKB Konzept zu verwirklichen. Die EKB muss dabei einerseits ein virtuelles gemeinsames Datenmodell zur Verfügung stellen, das schematische und semantische Information enthält und als Basis für die Entwicklung von komplexen Applikationen dient. Andererseits muss die EKB die Infrastruktur für die Transformation zwischen unterschiedlichen Konzepten und für die Integration der Daten aus verschiedenen Werkzeugen bereitstellen.<br />Basierend auf dem OpenEngSB Projekt wird ein Prototyp einer EKB basierenden semantischen Integrationslösung entwickelt und implementiert und anschließend mit dem aktuellen OpenEngSB System, das nur technische Integration ermöglicht, verglichen. Dazu werden zwei reale Anwendungsfälle untersucht: 1.) Definition von Qualitätskriterien über verschiedene Tools hinweg im Elektroingenieurwesen und 2.) Change-Impact Analyse nach einer Anforderungsänderung. Die empirische Untersuchung dieser Anwendungsfälle zeigt, dass die entwickelte Lösung für komplexe Anwendungen über Toolgrenzen hinweg verwendet werden kann. Der Hauptnachteil dabei ist, dass zusätzlicher Konfigurations- und Entwicklungsaufwand bei der Integration von Tools in das System anfällt.<br />Sind aber komplexe Anwendungen für den Erfolg des Projektes notwendig, dann lohnt sich der investierte Aufwand, da diese einfacher umgesetzt und gewartet werden können.<br />

Experts act in different roles in a project and use different tools to fulfill their tasks and contribute to the overall project progress. The major problem that arises, when complex systems have to be engineered, is weak interoperability of tools in one engineering domain and especially between tools of different engineering domains.<br />Incompatible syntactical representations of the same semantic concepts make efficient integration of engineering tools especially difficult. In addition high quality standards and rapidly changing requirements for large engineering projects create the need for advanced project management and quality assurance applications, like end-to-end tests across tool and domain boundaries.<br />The artificial intelligence and semantic web research community has been busy to develop languages and mechanisms to describe ontological knowledge about real life objects. Based upon these concepts ideas to improve the usability of all kinds of software are developed. Currently researchers try to facilitate semantic knowledge in other research areas, like enterprise application integration to ease the process of engineering. Unfortunately there is currently no integration platform for large software intensive engineering projects addressing both technical and semantic integration issues. To solve the integration problem often costly and hard to maintain point to point integration between the tools is done. But these systems are not capable of fulfilling the requirements of a modern engineering environment, like robustness, flexibility and usability.<br />The Engineering Knowledge Base (EKB) is a framework for engineering environment integration. In this thesis a semantic integration system based upon the EKB is developed as part of a technical integration system. The EKB concept is adapted for the integration into a technical integration system, which provides a common infrastructure for the EKB and other components. To make it possible for advanced applications to use data stored in different engineering tools, the EKB has to provide a virtual common data model, which contains schematic and semantic information about common engineering concepts and provides the infrastructure for semi-automatic concept to concept transformations.<br />Based upon the results of this research a prototype of the EKB is developed and integrated into the Open Engineering Service Bus (OpenEngSB). The prototype is evaluated against the current technical-only integration provided by the OpenEngSB with the help of two use cases: (1) Definition Of Quality Criteria Across Tool Data Models in Electrical Engineering and (2) Change Impact Analysis for Requirement Changes. The empirical evaluation shows that the EKB is an effective and efficient way to provide the necessary infrastructure for advanced applications like end-to-end tests across tool boundaries.<br />Nevertheless additional configuration and maintenance effort is needed to manage the semantic knowledge. Yet if applications like those described in the real world use cases have to be performed, the additional features of the proposed semantic integration framework outbalance these disadvantages.<br />