大数据实用 DevOps/建模介绍

简介

DICE 配置文件概述

本书将介绍 DICE 配置文件、其基础和架构；此外，我们将概述 DICE 配置文件模型如何在 DevOps 软件开发阶段中被利用。DICE 配置文件已被构建为适合不同抽象级别（DPIM、DTSM、DDSM），类似于 OMG 模型驱动架构 (MDA) 标准。在构建过程中，我们遵循了构建质量配置文件的最新工作推荐的指导过程。DICE 配置文件已在 Papyrus UML 中实现并集成，Papyrus UML 是一种基于著名的 Eclipse 集成开发环境的 UML 建模工具。DICE 域模型和 DICE 配置文件在各自的存储库中以开源许可证公开提供，即 DICE-Models 存储库和 DICE-Profiles 存储库。将来，我们将专注于 DICE 配置文件的持续验证。

为了构建一个技术上正确的高质量 UML 配置文件，该配置文件根据数据密集型应用程序和相应的 Big Data 技术涵盖必要的概念，需要遵循几个步骤。首先，需要为每个抽象级别，即 DPIM、DTSM 和 DDSM，建立概念模型。我们通过仔细审查用于建模数据密集型应用程序的抽象概念来完成这一步骤。因此，我们获得了 DPIM 级别抽象，这些抽象随后构成了 DPIM 级别 DICE 域模型（参见平台独立建模）。随后，我们审查了 DICE 涵盖的不同 Big Data 技术（例如，Hadoop、Spark 或 Storm），并定义了感兴趣的抽象，从而获得了 DTSM 级别 DICE 域模型（参见技术特定建模）。最后，Big Data 应用程序部署在特定的云架构上，其部署由 DDSM 级别的 DICE 部署模型捕获（参见部署特定建模）。

DICE UML 扩展

作为第二步，我们意识到需要引入新的质量评估概念，因为 DICE 配置文件最初在 DPIM 和 DTSM 域模型中只提供了用于描述架构视图的概念。因此，我们在文献中搜索了利用质量关注的现有 UML 配置文件，并决定合并 MARTE 和 DAM。因此，DICE 配置文件深深植根于这两个配置文件。我们的任务是从 MARTE 和 DAM 的域模型中选择那些支持我们对评估的特定需求的元类。我们研究了如何集成这些元类和已开发的 DPIM 域模型。因此，我们获得了最终的域模型，该模型集成了所有所需的功能：DPIM 级别上的应用程序抽象和用于质量评估的行为抽象。

DICE 配置文件的结构

作为第三步，我们面临了配置文件构建的技术细节。我们需要将 DICE 配置文件在 DPIM、DTMS 和 DDSM 域模型中的概念映射到适当的 UML 配置文件构造器中，即原型和标签。特别是，我们设计了：（i）DICE 库，包含数据密集型应用程序特定类型；以及 (ii) DICE UML 扩展（原型和标签）。目标是为软件设计师引入一套简洁且全面的原型。最后，作为第四步也是最后一步，我们通过根据来自不同应用程序领域的三个案例研究来识别一组需求，对 DICE UML 配置文件进行了评估：欺诈检测（参见欺诈检测）、船舶交通管理（参见海事运营）以及从社会传感器获取新闻（参见新闻和媒体）。我们检查了配置文件是否满足了这些需求，如果某个需求没有得到满足，我们返回到上一步对其进行细化。因此，我们遵循了配置文件定义的迭代过程。

配置文件的工作原理

虽然带注释的 UML 模型对于工程师来说，既可以指定 DIA 的工作流程，也可以指定其数据特征，但它不适合评估其性能要求。遵循模型驱动工程范式，我们的目标是定义一个以质量驱动的框架，该框架利用 Big Data 技术开发 DIA 应用程序。DICE 的一个关键资产是所谓的 DICE 配置文件，它提供了使用 UML 和一组额外的原型来设计 DIA 的能力，以描述特定的 DIA 功能。DICE 配置文件模型是 DICE 框架的基石，因为它们被 DICE 工具链利用，以指导开发人员完成整个 DIA 生命周期的过程（例如，开发、质量分析、部署、测试、监控等）。

在本章中，我们介绍了 DICE 配置文件、其基础和架构；并概述了如何在进一步的软件开发阶段中利用 DICE 配置文件模型。DICE 配置文件深深植根于另外两个配置文件，即 MARTE 和 DAM，并且已被构建为适合不同抽象级别（DPIM、DTSM、DDSM），类似于 MDA 标准。在构建过程中，我们遵循了构建质量配置文件的最新工作推荐的指导过程。在以下部分，我们将详细介绍每个抽象级别的 DICE 配置文件。