TY - CHAP A1 - Kurbel, Karl A1 - Nowak, Dawid A1 - Azodi, Amir A1 - Jaeger, David A1 - Meinel, Christoph A1 - Cheng, Feng A1 - Sapegin, Andrey A1 - Gawron, Marian A1 - Morelli, Frank A1 - Stahl, Lukas A1 - Kerl, Stefan A1 - Janz, Mariska A1 - Hadaya, Abdulmasih A1 - Ivanov, Ivaylo A1 - Wiese, Lena A1 - Neves, Mariana A1 - Schapranow, Matthieu-Patrick A1 - Fähnrich, Cindy A1 - Feinbube, Frank A1 - Eberhardt, Felix A1 - Hagen, Wieland A1 - Plauth, Max A1 - Herscheid, Lena A1 - Polze, Andreas A1 - Barkowsky, Matthias A1 - Dinger, Henriette A1 - Faber, Lukas A1 - Montenegro, Felix A1 - Czachórski, Tadeusz A1 - Nycz, Monika A1 - Nycz, Tomasz A1 - Baader, Galina A1 - Besner, Veronika A1 - Hecht, Sonja A1 - Schermann, Michael A1 - Krcmar, Helmut A1 - Wiradarma, Timur Pratama A1 - Hentschel, Christian A1 - Sack, Harald A1 - Abramowicz, Witold A1 - Sokolowska, Wioletta A1 - Hossa, Tymoteusz A1 - Opalka, Jakub A1 - Fabisz, Karol A1 - Kubaczyk, Mateusz A1 - Cmil, Milena A1 - Meng, Tianhui A1 - Dadashnia, Sharam A1 - Niesen, Tim A1 - Fettke, Peter A1 - Loos, Peter A1 - Perscheid, Cindy A1 - Schwarz, Christian A1 - Schmidt, Christopher A1 - Scholz, Matthias A1 - Bock, Nikolai A1 - Piller, Gunther A1 - Böhm, Klaus A1 - Norkus, Oliver A1 - Clark, Brian A1 - Friedrich, Björn A1 - Izadpanah, Babak A1 - Merkel, Florian A1 - Schweer, Ilias A1 - Zimak, Alexander A1 - Sauer, Jürgen A1 - Fabian, Benjamin A1 - Tilch, Georg A1 - Müller, David A1 - Plöger, Sabrina A1 - Friedrich, Christoph M. A1 - Engels, Christoph A1 - Amirkhanyan, Aragats A1 - van der Walt, Estée A1 - Eloff, J. H. P. A1 - Scheuermann, Bernd A1 - Weinknecht, Elisa ED - Meinel, Christoph ED - Polze, Andreas ED - Oswald, Gerhard ED - Strotmann, Rolf ED - Seibold, Ulrich ED - Schulzki, Bernhard T1 - HPI Future SOC Lab BT - Proceedings 2015 N2 - Das Future SOC Lab am HPI ist eine Kooperation des Hasso-Plattner-Instituts mit verschiedenen Industriepartnern. Seine Aufgabe ist die Ermöglichung und Förderung des Austausches zwischen Forschungsgemeinschaft und Industrie. Am Lab wird interessierten Wissenschaftlern eine Infrastruktur von neuester Hard- und Software kostenfrei für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt. Dazu zählen teilweise noch nicht am Markt verfügbare Technologien, die im normalen Hochschulbereich in der Regel nicht zu finanzieren wären, bspw. Server mit bis zu 64 Cores und 2 TB Hauptspeicher. Diese Angebote richten sich insbesondere an Wissenschaftler in den Gebieten Informatik und Wirtschaftsinformatik. Einige der Schwerpunkte sind Cloud Computing, Parallelisierung und In-Memory Technologien. In diesem Technischen Bericht werden die Ergebnisse der Forschungsprojekte des Jahres 2015 vorgestellt. Ausgewählte Projekte stellten ihre Ergebnisse am 15. April 2015 und 4. November 2015 im Rahmen der Future SOC Lab Tag Veranstaltungen vor. KW - Future SOC Lab KW - Forschungsprojekte KW - Multicore Architekturen KW - In-Memory Technologie KW - Cloud Computing KW - maschinelles Lernen KW - künstliche Intelligenz Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-102516 ER - TY - JOUR A1 - Barkowsky, Matthias A1 - Giese, Holger T1 - Hybrid search plan generation for generalized graph pattern matching JF - Journal of logical and algebraic methods in programming N2 - In recent years, the increased interest in application areas such as social networks has resulted in a rising popularity of graph-based approaches for storing and processing large amounts of interconnected data. To extract useful information from the growing network structures, efficient querying techniques are required. In this paper, we propose an approach for graph pattern matching that allows a uniform handling of arbitrary constraints over the query vertices. Our technique builds on a previously introduced matching algorithm, which takes concrete host graph information into account to dynamically adapt the employed search plan during query execution. The dynamic algorithm is combined with an existing static approach for search plan generation, resulting in a hybrid technique which we further extend by a more sophisticated handling of filtering effects caused by constraint checks. We evaluate the presented concepts empirically based on an implementation for our graph pattern matching tool, the Story Diagram Interpreter, with queries and data provided by the LDBC Social Network Benchmark. Our results suggest that the hybrid technique may improve search efficiency in several cases, and rarely reduces efficiency. KW - graph pattern matching KW - search plan generation Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jlamp.2020.100563 SN - 2352-2208 VL - 114 PB - Elsevier CY - New York ER - TY - BOOK A1 - Barkowsky, Matthias A1 - Giese, Holger T1 - Modular and incremental global model management with extended generalized discrimination networks T1 - Modulares und inkrementelles Globales Modellmanagement mit erweiterten Generalized Discrimination Networks N2 - Complex projects developed under the model-driven engineering paradigm nowadays often involve several interrelated models, which are automatically processed via a multitude of model operations. Modular and incremental construction and execution of such networks of models and model operations are required to accommodate efficient development with potentially large-scale models. The underlying problem is also called Global Model Management. In this report, we propose an approach to modular and incremental Global Model Management via an extension to the existing technique of Generalized Discrimination Networks (GDNs). In addition to further generalizing the notion of query operations employed in GDNs, we adapt the previously query-only mechanism to operations with side effects to integrate model transformation and model synchronization. We provide incremental algorithms for the execution of the resulting extended Generalized Discrimination Networks (eGDNs), as well as a prototypical implementation for a number of example eGDN operations. Based on this prototypical implementation, we experiment with an application scenario from the software development domain to empirically evaluate our approach with respect to scalability and conceptually demonstrate its applicability in a typical scenario. Initial results confirm that the presented approach can indeed be employed to realize efficient Global Model Management in the considered scenario. N2 - Komplexe Projekte, die unter dem Paradigma der modellgetriebenen Entwicklung entwickelt werden, nutzen heutzutage oft mehrere miteinander in Beziehung stehende Modelle, die durch eine Vielzahl von Modelloperationen automatiscsh verarbeitet werden. Die modulare und inkrementelle Konstruktion und Ausführung solcher Netzwerke von Modelloperationen ist eine Voraussetzung für effiziente Entwicklung mit potenziell sehr großen Modellen. Das zugrunde liegende Forschungsproblem heißt auch Globales Modellmanagement. In diesem Bericht schlagen wir einen Ansatz für modulares und inkrementelles Globales Modellmanagement vor, der auf einer Erweiterung der existierenden Technik der Generalized Discrimination Networks (GDNs) basiert. Neben einer weiteren Verallgemeinerung des Konzepts der Anfrageoperationen in GDNs erweitern wir den zuvor rein lesenden Mechanismus auf Operationen mit Seiteneffekten, um Modelltransformationen und Modellsynchronisationen zu integrieren. Wir präsentieren inkrementelle Algorithmen für die Ausführung der resultierenden erweiterten GDNs (eGDNs) sowie eine prototypische Implementierung von Beispieloperationen für eGDNs. Mithilfe dieser prototypischen Implementierung evaluieren wir unsere Lösung hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit in einem Anwendungsszenario aus dem Bereich der Softwareentwicklung. Außerdem demonstrieren wir die Anwendbarkeit der entwickelten Technik konzeptionell anhand eines typischen Anwendugsszenario. Unsere ersten Ergebnisse bestätigen, dass die Lösung genutzt werden kann, um effizientes Globales Modellmanagement im betrachteten Szenario zu realisieren. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 154 KW - global model management KW - generalized discrimination networks KW - globales Modellmanagement KW - Generalized Discrimination Networks Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-573965 SN - 978-3-86956-555-2 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 154 SP - 63 EP - 63 ER - TY - BOOK A1 - Barkowsky, Matthias A1 - Giese, Holger T1 - Triple graph grammars for multi-version models N2 - Like conventional software projects, projects in model-driven software engineering require adequate management of multiple versions of development artifacts, importantly allowing living with temporary inconsistencies. In the case of model-driven software engineering, employed versioning approaches also have to handle situations where different artifacts, that is, different models, are linked via automatic model transformations. In this report, we propose a technique for jointly handling the transformation of multiple versions of a source model into corresponding versions of a target model, which enables the use of a more compact representation that may afford improved execution time of both the transformation and further analysis operations. Our approach is based on the well-known formalism of triple graph grammars and a previously introduced encoding of model version histories called multi-version models. In addition to showing the correctness of our approach with respect to the standard semantics of triple graph grammars, we conduct an empirical evaluation that demonstrates the potential benefit regarding execution time performance. N2 - Ähnlich zu konventionellen Softwareprojekten erfordern Projekte im Bereich der modellgetriebenen Softwareentwicklung eine adäquate Verwaltung mehrerer Versionen von Entwicklungsartefakten. Eine solche Versionsverwaltung muss es insbesondere ermöglichen, zeitweise mit Inkonsistenzen zu leben. Im Fall der modellgetriebenen Softwareentwicklung muss ein verwendeter Ansatz zusätzlich mit Situationen umgehen können, in denen verschiedene Entwicklungsartefakte, das heißt verschiedene Modelle, durch automatische Modelltransformationen verknüpft sind. In diesem Bericht schlagen wir eine Technik für die integrierte Transformation mehrerer Versionen eines Quellmodells in entsprechende Versionen eines Zielmodells vor. Dies ermöglicht die Verwendung einer kompakteren Repräsentation der Modelle, was zu verbesserten Laufzeiteigenschaften der Transformation und weiterführender Operationen führen kann. Unser Ansatz basiert auf dem bekannten Formalismus der Tripel-Graph-Grammatiken und einer in früheren Arbeiten eingeführten Kodierung von Versionshistorien von Modellen. Neben einem Beweis der Korrektheit des Ansatzes in Bezug auf die standardmäßige Semantik von Tripel-Graph-Grammatiken führen wir eine empirische Evaluierung durch, die den potenziellen Performancevorteil der Technik demonstriert. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 155 KW - triple graph grammars KW - multi-version models KW - Tripel-Graph-Grammatiken KW - Modelle mit mehreren Versionen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-573994 SN - 978-3-86956-556-9 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 155 SP - 28 EP - 28 ER -