IAC2: Infrastructure-as-code Architekturentscheidungs-Compliance

• Antragsteller: Professor Dr. Frank Leymann
• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 314720630

Infrastructure-as-code (IaC) unterstützt Anwender bei der automatischen Bereitstellung und Verwaltung von IT-Infrastrukturen. Das Versprechen von IaC ist eine einfache, zuverlässige und wiederholbare Bereitstellung und Verwaltung von IT-Infrastruktur. Im IaC-Design und in der Entwicklung werden viele komplexe architektonische Entwurfsentscheidungen (ADD) für das IaC-System, die zugrundeliegende Infrastruktur und das auszuliefernde Softwaresystem getroffen. Heutzutage fehlen die Grundlagen, um die Komplexität von IaC beherrschbar zu machen. Dies führt häufig zu geringer Qualität sowie hohen Risiken und Kosten bei der Konzeption und Entwicklung von IaC. Das Projekt hat zum Ziel, grundlegende Konzepte und Methoden zu entwickeln, um diese Forschungslücken zu schließen, indem es die folgenden Forschungsfragen untersucht:RQ1: Wie können die in der Literatur dokumentierten informellen IaC-Praktiken präzise spezifiziert werden? RQ2: Wie kann ein breites Spektrum an IaC-Code-Bad-Smells und –mustern, insbesondere in Bezug auf Architekturaspekte, systematisch und automatisiert erkannt werden?RQ3: Wie kann die enorme Komplexität großer IaC-Architekturen durch evidenzbasierte Entscheidungsfindung unterstützt werden?Um die Forschungsfragen zu klären, zielt das Projekt darauf ab, Komplexität in Bezug auf IaC zu reduzieren und die Qualität durch IaC bezogene ADD-Compliance-Spezifikationen zu verbessern. Ausgehend von etablierten Mustern und Bad-Smells, sollen hierbei Risiken und Unsicherheiten reduziert werden. Auf dieser Grundlage sollen Mittel zur genauen Identifizierung und automatischen Erkennung dieser Muster und Bad-Smells in IaC-Code und -Architekturen untersucht und bereitgestellt werden. Zusammengenommen ermöglichen diese Beiträge eine Qualitätsverbesserung von IaC-Code und -Architekturen sowie die Reduzierung von Risiken und Unsicherheiten durch die Ablösung manueller Prozesse. Dies trägt dazu bei, die Kosten und den Aufwand bei der Pflege komplexer IaC-Architekturen zu reduzieren. Abschließend zielt das Projekt darauf ab, neue Methoden zur kontinuierlichen Messung und Überwachung von Verbesserungen und Verschlechterungen der IaC-Konformität zu untersuchen und bereitzustellen, um so eine evidenzbasierte Verbesserung der Architektur zu ermöglichen. Alle Projektergebnisse werden in verschiedenen empirischen Studien ausgewertet. Während IaC bereits in anderen Arbeiten als Werkzeug zur kontinuierlichen Verbesserung des bereitzustellenden Systems eingesetzt wurde, z.B. für Cloud-Anwendungen, ist die Entwicklung der IaC-Architektur in der Literatur noch nicht untersucht worden. Angesichts der breiten Anwendung von IaC in der Praxis und der enormen Komplexität bestehender IaC-Architekturen ist es wahrscheinlich, dass oft nicht optimale Entscheidungen getroffen werden, was zu schwerwiegenden Designproblemen führt. Dieses Problem wurde bisher durch keine größeren Forschungsanstrengungen angegangen und erfordert neue Grundlagenforschung.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Österreich
• Partnerorganisation: Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)
• Kooperationspartner: Professor Dr. Uwe Zdun