Barrieren des semi-automatisierten Architectural Recovery

Abstract

Architectural Recovery (AR) bezeichnet die Methode des Reverse Engineering (RE) von Software-Architektur. In dieser Diplomarbeit wird das semi-automatisierte Architectural Recovery genauer betrachtet. Dies bezeichnet eine Sammlung von Methoden, welche durch menschlichen Input befähigt sind, eine Architektur zu beschreiben oder den User bei der Beschreibung zu unterstützen.<br />Es soll im Rahmen dieser Arbeit herausgefunden werden, wie es um die derzeitige Einsatzfähigkeit des semi-automatisiertes Architectural Recovery steht.<br />Es wurden mehrere bekannte Techniken identifiziert, um ein solches Reverse Engineering durchzuführen. Eine Evaluation der aktuellen Implementierungen dieser Ansätze ermöglichte das Auffinden von aktuellen Barrieren. Die Bewertung ist anhand von QSOS erfolgt.<br />Die Grenzen beim Einsatz von semi-automatisierten Architectural Recovery umfassen vier grundsätzliche Kategorien. Organisatorische Rahmenbedingungen der eingesetzten Tools können einen großen Einfluss auf ihre Einsatzfähigkeit haben. Zum Beispiel kann eine nicht vorhandene Dokumentation der Methodenimplementierung eine wesentliche Barriere bei ihrer Anwendung sein. Des Weiteren sind die Usability und die visuelle Präsentation der gesammelten Daten eine Herausforderung für die Tools.<br />Bei der Code- Analyse wird zwischen dynamischer und statischer Analyse unterschieden.<br />Vor allem erstere bietet eine große Herausforderung für das semi-automatisierte Architectural Recovery.<br />Es kann gesagt werden, dass viele der aufgezeigten Barrieren lösbar sind, wenn die nötigen Ressourcen vorhanden sind.<br />

Architectural Recovery (AR) is the method of reverse engineering of software architecture. The focus of this thesis is the semi-automated Architectural Recovery. This is a collection of methods aimed at assisting humans with their Architectural Recovery efforts. The intent of this thesis is the detection of current barriers in the field of semi- automated Architectural Recovery to measure its utilisability. To get a grasp of the current state several well know techniques were identified. An evaluation of implementations of these approaches allowed the identification of current barriers. QSOS was used as the evaluation framework.<br />The limitations on the use of semi-automated Architectural Recovery comprise four basic categories. The organizational environments of the tools can have a major impact on its operational capability. For example a non-existing documentation of an implementation can be a major risk in using the application.<br />Furthermore, the usability and the visual presentation of the collected data is a challenge for the tools. Code analysis is composed of two types: static and dynamic analysis. The latter offers a great challenge for the semi-automated Architectural Recovery.<br />Finally, it can be said that many of the barriers identified are solvable, if the necessary resources are available.