Artefakte aus verschiedenen Quellen mittels Data Crawlers sammeln und anhand einer Ontologie aggregieren durch die Verwendung von ELK-Stack für bessere Entscheidungsfindung.
Data Engineering, Requirement Engineering, Traceability, Ontology, Data Crawlers
Um das Ziel zu erreichen, werden Data Crawler entwickelt, deren es ermöglichen aus verschiedenen Datenquellen Daten zu sammeln und diese in einem entsprechenden Datenkonzept abzuspeichern. Anhand dieser gesammelten Daten sollen die Daten in ein entsprechenden Form aggregiert und für weitere Forschungen zur Verfügung gestellt werden. In einem weiteren Schritt können die aufbereiteten Daten visualisiert werden. Diese Komponenten werden basierend auf einer wissenschaftlichen Recherche und dem State of the Art der Industrie entwickelt.
Die Softwareentwicklung ist Dank den agilen Frameworks wie Scrum, SAFe (Scaled Agile Framework) oder Kanban fortgeschritten in Bezug der Planung und Umsetzung eines Projektes. Die agilen Frameworks werden eingesetzt und unterstützen die Entwickler bei der Arbeit. Typischerweise arbeiten in grossen Projekten mehrere Personen zusammen, wobei immer wieder neue Code-Zeilen geschrieben werden, neue Issues in einem Issue Tracking System (ITS) erfasst werden und auch verschiedene Datenquellen wie Repositories (GitHub, Gitlab, etc.) zur Einsatz kommen. Trotz der guten Umsetzung, erleben die Entwickler in der Wartung und Weiterentwicklung von Softwaresystemen Probleme. Dies liegt unter anderem daran, dass die Entwickler, Tester, Projektinhaber bzw. Projektmanager verschiedene Aufgaben haben. So ist es besonders für die Projektverantwortlichen schwierig, sich einen Überblick zu gewinnen und die einzelnen Schritte und deren Ergebnisse nachvollziehbar zu interpretieren. Obwohl Issue Tracking Systeme wie Jira eingesetzt werden, fehlen oft die Zusammenhänge zwischen den vielen eingesetzten Tools und Methoden. Zudem gerät oft der Endbenutzer in Vergessenheit, weswegen keine klaren konstruktiven Rückmeldungen an das Entwicklerteam weitergegeben werden können. Zurzeit gibt es keine vorhandene Lösung, welche die Daten aller einzelnen Schritte der agilen Softwareentwicklung zusammenführt und so die fehlenden Verbindungen herstellen kann.
Die erarbeitete Lösung basiert auf selber entwickelten Data Crawlers, welche die Daten basierend auf einer Ontologie aggregieren und generalisieren. Die entwickelte Ontologie vereinfacht und abstrahiert die bestehende SEON Ontologie für eine effiziente Weiterverarbeitung. Es wird der ELK-Stack genutzt, um die aggregierten Daten zu indexieren und zu visualisieren. Die Daten können einfach mittels weiteren Analyse-Plugins angereichert werden und so die Ontologie besser gefüllt und stärker verknüpft werden. Ein mögliches Use Case Szenario zeigt, dass die Korrelation der Daten aus unterschiedlichen Datenquellen mittels der implementierten ELK-Stack Lösung möglich ist.
Februar 2022 - Oktober 2022
Einzelarbeit, BB Studierender
1 Person à 360h
Bachelorarbeit
FHNW
Hochschule für Technik
Institut für Interaktive Technologien (IIT)
Kushtrim Sylejmani
Prof. Dr. Norbert Seyff, norbert.seyff@fhnw.ch
Prof. Dr. Samuel Fricker, samuel.fricker@fhnw.ch
