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Execution trace management to support dynamic V&V for executable DSMLs / Gestion de traces d'exécution pour permettre la vérification et la validation pour des langages de modélisation dédiés exécutables

Les techniques dynamiques de vérification et validation (V&V) de modèles sont nécessaires pour assurer la qualité des modèles exécutables. La plupart de ces techniques reposent sur la concept de trace d'exécution, une séquence contenant un ensemble d'informations sur une exécution. Par conséquent, pour permettre la V&V dynamique de modèles exécutables conformes à n'importe quel langage de modélisation dédié exécutable (LMDx), il est crucial de fournir des outils pour construire et manipuler toutes sortes de traces d'exécution. À cet effet, nous proposons d'abord une approche de clonage efficace de modèles afin de pouvoir construire des traces d'exécution génériques à base de clones. À l'aide d'un générateur aléatoire de métamodèles, nous montrons que cette approche passe à l'échelle avec seulement un léger surcoût lors de la manipulation de clones. Nous présentons ensuite une approche générative pour définir des métamodèles dédiés et multidimensionnels pour représenter des traces d'exécution, qui consiste à créer la structure de données spécifique aux traces d'exécution d'un LMDx donné. Ainsi, les traces d'exécution de modèles conformes à ce LMDx peuvent être capturées et manipulées efficacement de manière dédiée et à l'aide de différentes dimensions. Nous appliquons cette approche à deux techniques de V&V dynamiques existantes, à savoir la différentiation sémantique et le débogage omniscient. Nous montrons qu'un tel métamodèle de traces d'exécution généré fournit une bonne facilité d'usage et un bon passage à l'échelle pour la V&V dynamique au plus tôt pour n'importe quel LMDx. Nous avons intégré notre travail au sein du GEMOC Studio, un environnement de définition de langages et de modélisation issu de l'initiative internationale du même nom. / Dynamic verification and validation (V&V) techniques are required to ensure the correctness of executable models. Most of these techniques rely on the concept of execution trace, which is a sequence containing information about an execution. Therefore, to enable dynamic V&V of executable models conforming to any executable domain-specific modeling language (xDSML), it is crucial to provide efficient facilities to construct and manipulate all kinds of execution traces. To that effect, we first propose a scalable model cloning approach to conveniently construct generic execution traces using model clones. Using a random metamodel generator, we show that this approach is scalable in memory with little manipulation overhead. We then present a generative approach to define multidimensional and domain-specific execution trace metamodels, which consists in creating the execution trace data structure specific to an xDSML. Thereby, execution traces of models conforming to this xDSML can be efficiently captured and manipulated in a domain-specific way. We apply this approach to two existing dynamic V&V techniques, namely semantic differencing and omniscient debugging. We show that such a generated execution trace metamodel provides good usability and scalability for dynamic early V&V support for any xDSML. Our work have been implemented and integrated within the GEMOC Studio, which is a language and modeling workbench resulting from the eponym international initiative.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2015REN1S082
Date03 December 2015
CreatorsBousse, Erwan
ContributorsRennes 1, Baudry, Benoit
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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