Software-Systeme integrieren in zunehmenden Maße Software-Dienste, die von Dritten angeboten werden. Gleichzeitig werden solche Systeme in ihrer Gesamtheit oder in Teilen immer häufiger in die Cloud ausgelagert. Folglich steigt die Abhängigkeit zukünftiger, langlebiger Software von fremden Diensten, Organisationen und deren Aktivitäten beachtlich an.
Der dynamische Kontext langlebiger Software-Systeme erfordert ein permanentes Monitoring der Software sowie die Identifikation und Prognose von Laufzeit-Anomalien. Nur so können zeitnah Gegenmaßnahmen eingeleitet werden, um drohende Qualitätseinbrüche und damit verbundene Vertragsstrafen rechtzeitig abzuwehren. Aber bisherige Monitoring- und Prognose-Ansätze, wie passives Monitoring oder isoliertes Betrachten von Applikationsschichten, greifen zu kurz.
iObserve definiert vier Forschungsziele, um das Bereitstellen und Anbieten langlebiger Software-Systeme umfassend und effektiv zu unterstützen:
- Erweiterung und Integration existierender Monitoring Techniken, um ein umfassendes Monitoring zu erreichen
- Entwicklung deskriptiver Laufzeitmodelle, die gemonitorte Daten konsolidieren und aufbereiten
- Erweiterung und Integration existierender Techniken zur Identifikation und Prognose von Anomalien während der Systemlaufzeit
- Kontinuierliche und Praxisnahe Evaluierung der Forschungsansätze
Förderung
Fördergeber: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Typ: DFG-Projekt
Programm: Informatik (Softwaretechnik)
Fördersumme: ca. 238.000,- EUR (Gesamtfördersumme ca. 713.000,- EUR)
Laufzeit: 04/2013 - 03/2016
Ansprechpartner
Projektpartner
- Christian-Albrechts-Universität
- Universität Duisburg-Essen
- Karlsruhe Institute of Technology