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Wilhelm Hasselbring

    Prototyping parallel algorithms in a set-oriented language
    Erfolgsfaktor Softwaretechnik für die Entwicklung von Krankenhausinformationssystemen
    Enterprise integration application
    Research methods in software engineering
    Dependability engineering
    • This volume deals with the state of the art in systematically developing dependable software systems. Dependability comprises the quality characteristics correctness, reliability, availability, performance, security and privacy. It deals with systematic approaches to dependability inasmuch we consider concepts, methods and techniques that do not take aspects of dependability into account accidentally or in late development phases, but rather consider these characteristics at least as much as functional aspects. For any software project, only limited resources will be available. Therefore, a trade-off of different characteristics will be inevitable. A process determining an adequate trade-off will lead to results depending of the characteristics of the project under consideration. In particular, the degree of dependability expected by users and other stakeholders can severely vary.

      Dependability engineering
    • There is no generally accepted approach to research in software engineering, let alone computer science as a whole. Possibly because computer science is still a young science, a clear separation into distinct fields of research with respective research methods has not emerged (yet). Nonetheless, several different approaches to software engineering can be indentified: E. g., come scientists are concerned with formal and semi-formal development methods, others are concerned with empirical software engineering. Different approaches correspond with understandings of software engineering as a branch or variant of mathematics, natural science, engineering, architecture, psychology and others.

      Research methods in software engineering
    • In diesem Buch wird der Entwurf und die Implementation eines Ansatzes zum Prototyping paralleler Algorithmen in der mengenorientierten Sprache ProSet vorgestellt. Eine Prototyping-Sprache muss einfache, aber mächtige Mittel zur dynamischen Prozesskreation und zur Koordination paralleler Prozesse bieten. Paralleles Programmieren ist konzeptionell schwieriger als sequenzielles Programmieren, da Programmierer oft mehrere Prozesse gleichzeitig berücksichtigen müssen. Zudem sind sie auf den meisten modernen Parallelmaschinen gezwungen, auf niedrigem Niveau zu programmieren, um Leistung zu erzielen, was die Benutzerfreundlichkeit zugunsten der Effizienz opfert. Daher wird die Entwicklung paralleler Algorithmen allgemein als mühsam angesehen. Der vorgestellte Ansatz zielt darauf ab, diese Herausforderung zu überwinden, indem ein Werkzeug zum Prototyping paralleler Algorithmen bereitgestellt wird. In ProSet wird das Konzept der Prozesskreation über Multilisp's Futures an die mengenorientierte Programmierung angepasst und mit Lindas Konzept für Synchronisation und Kommunikation über Tuple Spaces kombiniert. Linda ist eine Koordinationssprache, die Mittel zur Synchronisation und Kommunikation durch sogenannte Tuple Spaces bietet. In ProSet-Linda erfolgt die Synchronisation und Kommunikation durch das Hinzufügen, Entfernen, Lesen und atomare Aktualisierungen einzelner Tuples im Tuple Space. Der Ansatz zur Gestaltung und Implementierung v

      Prototyping parallel algorithms in a set-oriented language