Функции управления вариабельностью

Вариабельность — способность семейства ПС, отдельной системы или артефакта к расширению, изменению, приспособлению или конфигурированию с целью использования в ПрО ISO/IEC FDIS 24 765: 2009.

Вариабельность обеспечивается на уровнях формирования требований к ПС, MX СПС, архитектуры, документации, тестов и т. п. В целом вариабельность может быть реализована как в СПС, так и в конкретных ПС. В первом случае обеспечивается вариабельность производственной линии, которая поддерживает существование семейства как множества ПС. Она касается множества базовых элементов любой природы (программных и непрограммных), которые содержатся в репозитории. Во втором случае обеспечивается вариабельность составляющих ПС, что обусловливает эволюционность ПС после ее порождения и «отлучения» от СПС.

При управлении вариабельностью задаются:

• • точка вариантности в формальном представлении элементарного артефакта СПС и способы реализации его для ПС;
• • вариант — элементарный артефакт СПС одного типа с соответствующим ему вариантным артефактом, который представляет собой его описание в ПС;
• • ограничение — предикат, определенный на декартовом произведении декартовых множеств точек вариантности и вариантов;
• • зависимость — предикат, который определяет допустимые взаимосвязи между точкой вариантности и множеством вариантов.

Адаптация известного цикла управления Деминга к современным представлениям эффективной организации программной индустрии позволяет выделить в процессе разработки СПС четыре функции количественного управления вариабельностью:

• 1) F_x— планирование реализации вариабельности в артефактах СПС (на уровнях инженерии ПрО и инженерии приложений);
• 2) F₂ — реализация вариабельности в артефактах СПС;
• 3) F₃ — мониторинг состояния СПС в аспекте вариабельности;
• 4) F₄ — актуализация СПС по результатам мониторинга.

Для унификации управления вариабельностью в процессах инженерии ПрО и инженерии приложений введены следующие требования R (Requirements), определяющие функций F_{—F₄:

• 1) R_{ — обоснованность — наличие объективных оснований принятия решений для Fj — F₄;
• 2) R₂ — согласованность — одинаковость способа выработки и реализации решений на всех уровнях абстракции и на этапах процесса разработки СПС;
• 3) /?₃ — масштабность — независимость способа выработки и реализации этих решений от объема функциональных возможностей, охватываемых СПС;
• 4) /?₄ — трассировка отслеживания связей вариабельности на всех уровнях абстракции и на всех этапах процесса разработки СПС;
• 5) R₅ — визуализация вариабельности и связей между ними.

Обеспечение сформулированных требований R_{—/?₅ для функций F_X—F_A

требует модельную среду для их реализации.

Необходимым элементом этой среды должна быть специальная интегрированная модель вариабельности в СПС (VM), которая позволит, по данным о текущей или прогнозируемой структуре СПС, определять оценку уровня вариабельности и степени ее соответствия потребностям ПрО по относительной шкале.

Для обеспечения сформулированных требований R_{—R_/{ для функций Fj—F₄, принцип построения ортогональной модели вариабельности применен к модели вариабельности в структуре СПС. Именно из моделей SV (формулы (4.1, 4.2)) и AV(формулы (4.3, 4.4)) изъяты вершины всех уровней, которые подают общие черты всех ПС со СПС (т.е. вершины, не связанные в соответствующих графах ни одними связями вариантного подчинения).

Полученные в результате двумерные графы распределены на множества всех точек вариантности в СПС (VP) и вариантов для них (VAR) вместе со сбереженными связями трассировки из множеств TF, ТА, TD (см. формулу (4.2)). В этих множествах выделены «фрагменты», соответствующие типам отображенных артефактов — уровням моделей SV (4.2).

Дополнительным требованием решения задач по управлению вариабельностью являются полученные «блоки» третьего измерения количественных оценок вариабельности (на уровне, соответствующему блоку с моделью SV и некоторой шкалы отношений, данные для которых предоставляют этот блок). Учитывая необходимость постоянного соблюдения баланса между множеством точек вариантности и вариантов в СПС, предусмотрено два класса оценок вариабельности СПС — уровни и соответствия потребностям СПС. Соотношение между заданными измерениями представлены в интегрированной модели вариабельности (рис. 4.17).

Рис. 4.17. Структура интегрированной модели вариабельности.

Определение 4.4. Интегрированная модель вариабельности — это структурированный кортеж^[1]

где VpR, VpA, VpE, VpB — множества точек вариантности в структуре СПС, которые подают, соответственно, характеристики ПС, компоненты архитектуры, элементы каркаса и поля таблиц БД (VpB), с сохраненными связями трассировки, ограничения (Constr) и зависимости (Dep) в формуле (4.1);

VR, VA, VE, VB — множества вариантов для точек вариантности из множества (4.5), на которых сохранены связи трассировки с ограничениями (Constr) и зависимостями (Dep), указанными в формуле (4.2);

VL — вложенная оценочная модель уровня вариабельности, детализированная типами ее проявлений — соответственно, в требованиях {vrl), компонентах архитектуры {val), программных артефактах {vet), обрабатываемых данных (vbl);

VR — аналогичная оценочная модель уровня соответствия вариабельности в СПС потребностям ПрО из сферы охватывания СПС, детализированна я соответственно для требований (игг), компонентов архитектуры (шг), программных артефактов (г;ег), обрабатываемых данных (vbr).

Для представления фрагментов (см. выражение (4.5)) вложенной оценочной модели предлагаются три универсальные модели преимуществ. Выбор среди них определяется текущей ситуацией оценивания вариабельности в процессе разработки СПС.

В частности, индивидуальное стохастическое прогнозирование вариабельности с высокой степенью неопределенности ее факторов (в начале этапов процесса инженерии ПрО и отношений), наиболее целесообразное с помощью байесовской сети. Для индивидуального или коллективного выбора оптимального среди нескольких вариантов решений из планирования или реализации вариабельности на этих этапах наиболее пригодна аналитическая иерархия Т. Саати.

Коллективное оценивание действительного уровня вариабельности и степени ее соответствия потребностям ПрО в конце этапов инженерии ПрО и инженерии приложений может эффективно выполняться посредством дерева ценности. Для сохранения преемственности получаемых оценок в процессе разработки СГ1С предусматривается согласование отмеченных моделей путем сопоставления им одного набора терминальных вершин.

В частности, индивидуальное стохастическое прогнозирование вариабельности с высокой степенью неопределенности ее факторов (в начале этапов процесса инженерии ПрО и инженерии отношений), наиболее целесообразно с помощью байесовской сети. Для индивидуального или коллективного выбора оптимального среди нескольких вариантов решений по планированию или реализации вариабельности на этих этапах наиболее пригодна аналитическая иерархия Т. Саати. Наконец, коллективное оценивание действительного уровня вариабельности и степени ее соответствия потребностям ПрО в конце этапов процесса инженерии ПрО и инженерии приложений может эффективно выполняться с помощью дерева ценности. Для сохранения преемственности получаемых оценок в процессе разработки СПС предлагается согласовать отмеченные модели путем сопоставления им набора терминальных вершин. Его состав отвечает структуре унифицированного паспорта ресурса CT (rs) (см. выражение (4.5)), который и предоставляет фактические данные для их оценивания.

Главная задача поддержки функций F₁—F₄ состоит в предоставлении оценок вариабельности для решения и их выполнения. Тогда модель VM сможет выполняться только вместе с адекватной моделью самого СПС с отмеченными данными.

Известны два типа подходов к моделированию вариабельности. При одном из них предлагается интегрировать вариабельность в существующие модели (FD или UML), а при другом — строить специальные модели вариабельности.

Модели вариабельности, которые предлагаются в первом подходе, ограничены применением только для функции F₃ — проверки соответствия структуры СПС потребностям ПрО. К тому же они используют принципиально несопоставимые нотации для представления вариабельности артефактов СПС разных типов, которое существенно осложняет обеспечение требований согласованности и трассировки.

Среди специальных моделей вариабельности единственной известной моделью, практически лишенной последнего недостатка и поэтому избранной для преобразования в VM, является так называемая ортогональная модель вариабельности (OVM). Соответствующая ей модель СПС должна согласованно задавать состав и взаимосвязи всех проявлений вариабельности — как в структуре СПС, так и во всех артефактах процессов инженерии ПрО и инженерии приложений.

Таким образом, в состав модельной среды для функций F_X—F_A вносится трехмерная модель вариабельности, которая сопоставляется измерениям ее ортогональной модели и вложенной оценочной модели.

Дальнейшая конструкгивизация модели М_тг с помощью метода О КМ преобразует ее в объектно-компонентную модель семейства ПС/ПИ. Метод ОКМ отражает принцип сборки ПС/ПП из КПП. Он основан на обобщении понятия объекта с помощью теории Фреге и установлении теоретической связи между объектным анализом ПрО и компонентным методом создания ПС. Метод предполагает логико-математическое моделирование доменов ПрО с помощью четырех специальных графов ее объектов. Для формирования и использования графа ПрО используется алгебра объектного анализа, внешняя внутренняя компонентная алгебра и алгебраическая система преобразования неэквивалентных ТД, передаваемых между разнородными объектами, взаимодействующими в структуре ПС^[2].

Модель вариантных характеристик М_тг последовательно преобразуется в объектную модель семейства ПС/ПП на четырех уровнях проектирования, выделенных в ОКМ^[3]. Объектная модель — четверка графов, последовательно конструктивизирующих друг друга:

где G_} — граф объектов ПрО, создаваемый па обобщающем уровне проектирования; G₂ — представление MX на характеристическом уровне; G₃ — архитектурно-компонентная модель семейства структурного уровня; G₄ — интерфейсная модель взаимодействия КИИ на поведенческом уровне.

Связи трассируемое™ TR_{ в ОМ сопоставляют объектам функций моделируемых СПС из ПС/ПП и обрабатываемых ими данных (т.е. вершинам графа Gj) методы и данные (отображаемые вершинами графов G₂ и G₃), необходимые для взаимодействия этих объектов в ПС/ПП.

В поддержку сборки ПС/ПП, моделируемых с помощью ОМ, предложено ее дальнейшее преобразование в компонентную модель. Его суть — реализация методов объектов, выделенных в ОМ, за счет КПИ с соответствующими интерфейсами^[4]. При этом терминальным объектам в G₃ и их интерфейсам в G₄ соответствует только один терминальный КПИ.

Модель представляет собой четверку:

где RC — терминальные КПИ, соответствующие терминальным объектам модели ОМ; In — множество интерфейсов КПИ, в параметрах которых задаются точки вариантности; 1тС — множество реализаций терминальных КПИ в заданной среде; Fim (•) — множество функций преобразования входных параметров интерфейсов; D — множество элементов данных из сигнатур интерфейсов терминальных КПИ.

Наконец, модель семейства ПС/ПП имеет вид.

где ОМ — объектная модель; СМ — компонентная модель; М_т — традиционная MX семейства ПС/ПП; KPV — множество ГоР/КПИ; PRG — предикат принадлежности к KPV; RPC — сборочный предикат, определяющий операции сборки КПИ/ГоР в семействе; МК — модель конфигурации.

Разработка вариабельных ПС/ПП в их семействе осуществляется на основе описанных моделей путем управления вариантами ПС/ПП за счет конфигурирования КПИ/ГоР согласно универсальной модели М_тг либо ее объектно-компонентному уточнению (ОМ, СМ).

• [1] Лаврищева Е. М., Слабоспитская О. А. Подход к построению объектно-компонентноймодели семейства программных продуктов (укр.) // Проблемы программирования. 2013.№ 3. С. 14−26.
• [2] См.: Лаврищева Е. А/., Слабоспитская О. А. Технология моделирования изменяемых программных продуктов и систем //XII Международная научно-практическая конференция «Тео-retical and applied aspect of program systems devepopment — 2015». Киев. 23—26 ноября 2015 г.
• [3] См.: Лаврищева Е. М. Теория объектно-компонентного моделирования изменяемыхпрограммных систем //Труды ИСП РАН, 2015. URL: http://vvw.ispras.ru/preprins/docs/prep₂₉_2016.pdf.
• [4] СмLavrischeva Е. Formal Fundamentals of Component Interoperability in Programming//Cybernetics and Systems Analysis. 2010. Vol. 46. № 4. P. 639—652.