Master Thesis MSTR-2022-77

BibliographyFurhmann, Jan: Strukturelle Adaption von Deployment-Modellen basierend auf Patterns.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 77 (2022).
85 pages, german.
Abstract

Das manuelle Deployment von Anwendungen im Bereich Cloud Computing erfordert tiefgreifendes Fachwissen und ist insbesondere bei komplexen Anwendungsstrukturen anfällig für Fehler. Aus diesen Gründen wurden bereits zahlreiche Deployment-Automatisierungssysteme entwickelt, welche den aufwendigen Prozess des Deployments vereinfachen. Dafür wird die gesamte Anwendungsstruktur bestehend aus Komponenten und Relationen in ein Deployment-Modell übertragen, welches anschließend automatisiert provisioniert werden kann. Die Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications (TOSCA) definiert hierfür einen OASIS-Standard zur Beschreibung, Verwaltung und automatisierten Bereitstellung von Cloud-Anwendungen. Allerdings erfordert bereits die Erstellung und insbesondere die strukturelle Anpassung von Deployment-Modellen immense technische Expertise über verwendete Technologien und Services. Daher wird in dieser Arbeit ein Konzept präsentiert, das strukturelle Adaptionen an bestehenden Deployment-Modellen basierend auf Software Patterns ermöglicht. Patterns beschreiben bewährte Lösungen für häufig auftretende Probleme unabhängig von konkreten Technologien oder Anbietern. Mithilfe sogenannter Transformations-Modelle wird konzeptuell gezeigt, wie die Semantik abstrakter Patterns auf konkrete Komponenten und Relationen abgebildet werden kann. Ein erstelltes Modell kann im Anschluss automatisiert und ohne tiefgreifende technische Expertise ausgeführt werden, um bestehende Anwendungsarchitektur um die Funktionalität des Patterns zu erweitern. Dafür wird in dieser Arbeit untersucht, welche Patterns sich für strukturelle Adaptionen eignen und darauf basierend ein Prototyp entwickelt, der die praktische Anwendung eines Patterns auf ein existierendes Deployment-Modell zeigt.

Department(s)University of Stuttgart, Institute of Architecture of Application Systems
Superviser(s)Leymann, Prof. Frank; Breitenbücher, Dr. Uwe; Harzenetter, Lukas
Entry dateMarch 17, 2023
   Publ. Computer Science