Metamodellbasierte und hierarchieorientierte ... - RosDok

2.2 Daten- und Metamodellierung 11
Fehlern auftreten. Entweder enthält das Modell Fehler oder der Testfall. Diese Fehler kann der Entwickler
mit Werkzeugen analysieren und daraufhin beseitigen.
Bei den modellzentrierten bzw. -getriebene Softwareentwicklung ist der bisher übliche Ansatz Modelle
in Code von objektorientierte Programmiersprachen zu transformieren, um daraus lauffähige Software
weiterzuentwickeln. Es haben sich hier jedoch weitere Ansätze entwickelt, die visuellen Modelle angereichert
mit textuellen Spezifikationen direkt ausführen sollen. Damit kann eine visuelle Programmierung, die eine
bessere Dokumentation und Erfassbarkeit der Software für den Systementwickler verspricht, realisiert
werden. Z.B. werden mit der UML-Action Language Alf [OMG10] oder SOIL [Büt11] die Modelle
ausführbar.
Bei der Softwareentwicklung ist bei großen Softwaresystemen darauf zu achten, dass eine verständliche
Architektur entsteht. Hierfür haben sich Patterns stark verbreitet, welche bewährte Lösungen für konkrete
Probleme unter Verwendung von Modellen bereitstellen. Design Pattens [GHJV02] sollen z.B. bewährte
Lösungen für konkrete Probleme im objektorientierten Softwaredesign wiederverwendbar machen. Architekturmodelle
und -patterns werden des Weiteren eine Abstraktionsebene höher zur Erstellung verständlicher
und bewährter Softwarearchitekturen eingesetzt. Hier sind u.a. das Model-View-Controler Pattern [Ree79]
bzw. das Seeheim-Modell [Tou07] zur Gestaltung von Softwaresystemen zu nennen.
2.2 Daten- und Metamodellierung
Datenmodellierung ist im Bereich der Datenbanken notwendig, um Datenbankentwürfe zu analysieren
und zu diskutieren bevor sie implementiert werden. Die Analyse kann sich sowohl auf technische als
auch fachliche Aspekte beziehen. Datenredundanzen sollen vermieden und adäquate Datenbezeichnungen
gefunden werden. Hierfür werden typischerweise auch Fachexperten, die in der Regel keine IT-Experten
sind, in den Datenentwurf mit einbezogen. Daher ist es wichtig, dass die Modellierungssprachen intuitiv und
leicht verständlich sind, damit Systementwickler und Fachexperten eine Grundlage zur Diskussion haben.
Hierfür wurde das Entity-Relationship-Modell [Che76] (ERM) entwickelt. Sind validierte Datenbankentwürfe
erstellt, lassen sich daraufhin Transformationstechniken anwenden, um diese Modelle in Sprachen
zu überführen, die Datenbank-Management-Systeme (DBMS) interpretieren. Analog zu ER-Modellen
können auch UML-Klassendiagramme eingesetzt werden, um Daten und ihre Beziehungen visuell in einem
Datenmodell zu beschreiben.
Es gibt auch textuelle nicht grafische Beschreibungsarten von Daten. Vor allem hat sich hier XML durchgesetzt,
wofür Dokument Type Definitions (DTDs) gültige XML-Datensätze textuell definiert können. XML
selbst kann mit XML-Schemas (XSD) ebenfalls zur Beschreibung von gültigen XML-Datensätzen eingesetzt
werden. Bei der sehr verbreiteten Technologie der Webservices wird die XML-basierte Datenbeschreibung
WSDL genutzt, um die Schnittstelle des Webservice zu spezifizieren. Damit werden die Daten und deren Datentypen,
die zum Aufruf des Webservice erwartet werden und die, die zurückgeliefert werden, beschrieben.
Webservices werden von Service Orientierten Architekturen (SOA) und der Business Process Execution
Language (BPEL) dazu genutzt, um die gegenseitige verteilte Kommunikation aufzubauen, die auf XML-
Nachrichten besteht. Zusätzlich werden noch Informationen zur Kommunikation wie z.B. Netzadressen mit
WSDL bereitgestellt. Eine weitere textuelle Beschreibung von Daten gibt es mit dem Data Dictionary in der
Strukturierten Analyse (SA). Diese Datenbeschreibung wird bei der SA genutzt, um Daten über Gleichungen
ähnlich zur grammatikalischen Beschreibung der Backus-Naur-Form zu spezifizieren [DeM79].
In der Regel haben grafische Notationen bei der Modellierung gerade für ungeübte Nutzer Vorteile gegenüber
rein textuelle Datenbeschreibungen. Hierfür ist die weite Verbreitung der ER-Diagramme oder UML-