[论文解读] Low-code Engineering for Internet of things: A state of research
本文对16个低代码和模型驱动工程（MDE）物联网系统平台进行了最先进分析，识别出关键特性、局限性及研究空白。基于特性建模提出了一种分类法，指出了诸如缺乏标准、多视图建模支持有限、测试支持薄弱以及云原生MDE支持不足等关键缺陷，旨在为未来安全、互操作的低代码物联网平台开发提供指导。
Developing Internet of Things (IoT) systems has to cope with several challenges mainly because of the heterogeneity of the involved sub-systems and components. With the aim of conceiving languages and tools supporting the development of IoT systems, this paper presents the results of the study, which has been conducted to understand the current state of the art of existing platforms, and in particular low-code ones, for developing IoT systems. By analyzing sixteen platforms, a corresponding set of features has been identified to represent the functionalities and the services that each analyzed platform can support. We also identify the limitations of already existing approaches and discuss possible ways to improve and address them in the future.
研究动机与目标
- 评估当前在物联网系统开发中低代码和模型驱动工程（MDE）平台的最先进技术状态。
- 识别现有物联网开发平台在功能、能力及局限性方面的共性。
- 突出在标准、多视图建模、测试支持以及基于云的MDE支持方面的关键缺口。
- 通过提出对安全、互操作且可扩展的低代码物联网平台的改进建议，为未来研究提供指导。
- 支持Lowcomote项目的目标，即推进可信物联网系统低代码工程的发展。
提出的方法
- 在Google Scholar上通过与MDE和物联网相关的关键词进行手动文献检索。
- 基于以下标准筛选出16个平台：工具的可获得性、2010年以后发表、使用MDE技术，且至少有三篇科学引用。
- 开发了16项特性分类以表征平台能力，形式化为特性图。
- 将平台划分为两类：基于Eclipse的（EMF、GMF、Papyrus）和定制化低代码平台。
- 基于该分类法分析平台，评估其在需求、建模、部署、测试及云集成方面的支持能力。
- 通过对比分析识别出局限性，并将其映射至未来的研究方向。
实验结果
研究问题
- RQ1现有低代码和MDE物联网系统开发平台的关键特性与能力是什么？
- RQ2当前平台在部署前如何支持多视图建模、需求规格说明和系统分析？
- RQ3这些平台在标准、互操作性、基于云的模型管理以及测试支持方面的主要局限性是什么？
- RQ4基于Eclipse的平台与定制化低代码平台在部署、可扩展性及工程支持方面有何差异？
- RQ5为实现安全、可信且互操作的低代码物联网开发平台，需要哪些改进？
主要发现
- 观察到对需求规格说明的支持严重不足，仅有SysML4IoT和FRASAD在PIM层面提供形式化的需求建模。
- 大多数平台提供的分析支持有限或完全缺失，这阻碍了系统行为在部署前的早期验证。
- 尽管基于Eclipse的工具主要采用本地部署，但所有低代码平台（LCDPs）均为云原生，仅有少数支持本地部署。
- 仅少数平台——CAPS、MED4IoT、Atmospheric IoT和Mendix——支持多视图建模，而这是实现关注点分离的关键。
- 缺乏标准化的元建模方法，导致平台间互操作性差，尽管已存在ITU-T Y.2060等参考模型。
- 测试与分析能力在各平台中均发展不足，这给复杂异构物联网系统的响应性和正确性保障带来了重大挑战。
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