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Title
Supporting architecture evolution in industrial cloud-edge ecosystems / von Stefan Gschiel
AuthorGschiel, Stefan
CensorBiffl, Stefan ; Schall, Daniel
PublishedWien, 2018
Descriptionxv, 105 Seiten : Diagramme
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2018
Annotation
Zusammenfassung in deutscher Sprache
LanguageEnglish
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (EN)Software Architecture / Cloud Computing
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-109547 Persistent Identifier (URN)
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Supporting architecture evolution in industrial cloud-edge ecosystems [2.44 mb]
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Abstract (German)

Die Veränderung und Verbesserung der Software Architektur von Applikationen in Cloud- Edge Umgebungen ist eine entscheidungsintensive Aufgabe bei der viele Constraints beachtet werden müssen. Auch bei der Migration von sogenannten legacy Applikationen in die Cloud müssen eine Vielzahl an technischen und nicht-technischen Constraints beachtet werden. Darüber hinaus unterscheiden sich Cloud Umgebungen von Edge Umgebungen anhand ihrer Qualitätseigenschaften (quality attributes). Eine Edge Plattform wird beispielsweise nicht das Maß an Skalierbarkeit unterstützen wie eine Cloud Umgebung. Daher ist Architecture Decision Support hilfreich um Entscheidungen zu verbessern. Der Zweck dieser Arbeit ist es Software Architektur Entscheidungen, die insbesondere relevant für Software Architekten in Cloud-Edge Umgebungen sind, zu identizieren. Basierend auf diesen Entscheidungen soll ein Workow entwickelt werden, der dabei helfen soll die Komplexität der Entscheidungen zu reduzieren sowie Entscheidungen zu verbessern. Der Workow wird unterstützt durch einen Algorithmus um Cloud Oerings anhand von Qualitätsanforderungen zu reihen. Auf diese Weise soll es einem Architekten ermöglicht werden das beste Oering auszuwählen anhand von Qualitätsanforderungen, beispielsweise als Ersatz für eine bereits existierende Komponente. Schließlich wird in dieser Arbeit noch die Software Architektur für ein Decision Support System präsentiert, das sowohl den Workow als auch den Algorithmus zur Reihung von Cloud Oerings verwendet. Diese Architektur ist die Basis für die prototypische Implementierung, die in der experimentellen Evaluierung mit professionellen Software Architekten verwendet wird.

Abstract (English)

Architecture refactoring of applications deployed into cloud-edge environments is a decision intensive task since multiple constraints must be considered. Similar technical and non-technical constraints must also be respected when migrating a legacy application into the cloud. Furthermore, cloud as well as edge environments dier in the quality attributes (QAs) they support. For example, an edge platform will not provide that scalability a cloud platform provides. So architecture decision support will help to improve decisions. The purpose of this work is to identify architectural decisions relevant in cloud-edge environments from the point of view of a software architect and develop a taxonomy of decisions. Based on the taxonomy of decisions a decision support workow will be created as main contribution of this work to reduce complexity and improved decisions. The workow is supported by an algorithm for cloud oering ranking based on their QAs. This assists the architect in selecting the best cloud oering for a given component depending on its QA requirements. Finally, the architecture for a decision support system utilizing the workow and the algorithm for oering ranking is presented. This is the basis for the prototypical implementation which is used for the experimental evaluation with professional software architects in industry.

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