[论文解读] Assessing usability of model driven development in industrial projects

Florian Fieber, Nikolaus Regnat+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 22, 2014

Model-Driven Software Engineering Techniques参考文献 14被引用 7

一句话总结

本文通过一项针对德国全球性组织的定量调查，评估了在工业环境中应用模型驱动开发（MDD）的可用性。研究识别出工具链、流程适配和团队角色方面的主要挑战，表明尽管MDD在某些方面降低了复杂性，但在模型质量、配置管理和培训方面引入了显著的开销，凸显了在工业MDD应用中加强工具集成和流程支持的必要性。

ABSTRACT

An integral use of the model driven development paradigm influences and changes an organization's software development division rather heavily. Such a paradigm reduces some tasks in complexity and costs, but also introduces new tasks and, if introduced seriously, has severe affects on activities and roles in the software development process. As the model becomes the most important development artifact, there are new challenges to the development team, e. g. assessing the model's quality, model partitioning and configuration management for distributed teams, setup of build management, tool chaining and tracing of information through the various artifacts. Organizations coping with model driven development need to successfully introduce new tools and new ways of thinking, they are challenged in adopting their processes and training their staff. This paper presents an ongoing research project on the assessment of the usability of modeling and model driven development at a global industrial organization with its headquarters in Germany. The matter of interest is the analysis of the usability of modeling (especially with the UML) and model driven development by accomplishing an empirical, quantitative survey.

研究动机与目标

• 评估模型驱动开发（MDD）在真实工业环境中的可用性。
• 识别在成熟软件开发组织中采用MDD所面临的挑战。
• 分析MDD对分布式团队中角色、流程和工具链的影响。
• 评估UML建模在工业软件开发中的实际可行性。
• 为工业环境中MDD的可用性及采纳障碍提供实证洞察。

提出的方法

• 在一家全球性工业组织的多个团队中开展实证性定量调查。
• 聚焦于基于UML的建模和MDD实践的可用性方面。
• 收集有关工具使用、流程变更、培训需求和团队挑战的数据。
• 分析调查结果，评估MDD对开发复杂性、配置管理和构建流程的影响。
• 使用结构化问卷评估感知到的可用性及采纳障碍。
• 评估模型划分、可追溯性和工具链集成在工业MDD工作流中的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在工业软件项目中采用模型驱动开发的主要可用性挑战是什么？
• RQ2 MDD在分布式环境中如何影响团队角色、流程工作流和配置管理？
• RQ3 工具链及其集成在多大程度上影响了工业环境中MDD的感知可用性？
• RQ4 在成熟组织中引入MDD时，培训和流程适配的主要挑战是什么？
• RQ5 开发者在工业MDD项目中如何看待模型与代码相比的复杂性和可维护性？

主要发现

• 模型驱动开发在分布式团队中显著增加了配置管理和模型划分的复杂性。
• 向MDD的过渡需要大量再培训和流程重构，工具链和流程适配方面存在较高的初始开销。
• 工具链集成和构建管理成为关键挑战，许多团队报告在自动化模型到代码转换方面存在困难。
• 模型质量评估被视作主要挑战，各团队间实践不一致。
• 尽管部分开发任务的复杂性有所降低，但建模和工具链设置的整体工作量通常抵消了预期的生产率提升。
• 本研究揭示了理论上的MDD优势与工业环境中实际可用性之间的差距，尤其是在大规模、分布式组织中。