Интеграция микросервисов как компонентов сред моделирования для малокодовой разработки

Среды разработки с низким кодом привлекают внимание из-за их потенциала в качестве парадигмы разработки для очень крупномасштабного внедрения в ИТ будущего. В этой статье мы предлагаем метод расширения (приложений) предметно-ориентированных языков, поддерживаемых двумя средами разработки с низким уровнем кода, основанными на формальных моделях, а именно DIME (родная Java) и Pyro (родной Python), для включения функций, размещенных на гетерогенных технологиях и платформы. Для этого мы следуем аналогии с микросервисами. После этой интеграции обе среды могут использовать связь с уже существующими удаленными службами RESTful и корпоративных систем, в нашем случае Amazon Web Services (AWS) (но это можно легко распространить на другие облачные платформы). Таким образом, разработчики могут использовать в DIME и Pyro потенциал сложных сервисов, потенциально всей экосистемы Python и AWS, в виде библиотек перетаскиваемых компонентов в управляемом ими стиле с низким кодом. Новые DSL доступны в DIME и Pyro как коллекции реализованных SIB и блоков. Из-за особых возможностей и проверок, лежащих в основе платформ DIME и Pyro, отдельные функции DSL автоматически проверяются на семантические и синтаксические ошибки в обеих средах.

1. R. Waszkowski. Low-code platform for automating business processes in manufacturing. IFAC-PapersOnLine, vol. 52, issue 10, 2019, pp. 376-381.

2. R. Sanchis, Ó. García-Perales et al. Low-code as enabler of digital transformation in manufacturing industry. Applied Sciences, vol. 10, no. 1, 2020, 17 p.

3. S.J. Mellor, T. Clark, and T. Futagami. Model-driven development: guest editors’ introduction. IEEE Software, vol. 20, no. 5, 2003, pp. 14-18.

4. Intelligent process automation and the emergence of digital automation platforms. Available at: https://www.redhat.com/cms/managed-files/mi-451-research-intelligent-process-automation-analyst-paper-f11434-201802.pdf, accessed Feb, 2021

5. S. Newman. Building microservices: designing fine-grained systems. O’Reilly Media, 2015, 280 p.

6. S. Boßelmann, M. Frohme et al. Dime: A programming-less modeling environment for web applications. Lecture Notes in Computer Science, vol. 9953, 2016, pp. 809–832.

7. P. Zweihoff, S. Naujokat, and B. Steffen. Pyro: Generating domain-specific collaborative online modeling environment. Lecture Notes in Computer Science, vol. 11424, 2019, pp. 101-115.

8. Gartner forecasts. Available at: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-02-15-gartner-forecasts-worldwide-low-code-development-technologies-market-to-grow-23-percent-in-2021, accessed Feb, 2021

9. K. Ordoñez, J. Hilera, and S. Cueva. Model-driven development of accessible software: a systematic literature review. Universal Access in the Information Society, 2020, pp. 1-30.

10. A.S. Maiya. ktrain: A low-code library for augmented machine learning. arXiv preprint arXiv:2004.10703, 2020, 9 p.

11. G. Daniel, J. Cabot et al. Xatkit: A multimodal low-code chatbot development framework. IEEE Access, vol. 8, 2020, pp. 15332-15346.

12. B. Steffen, T. Margaria et al. Model-driven development with the jabc. Lecture Notes in Computer Science, vol. 4383, 2007, pp. 92-108.

13. T. Margaria and B. Steffen. eXtreme Model-Driven Development (XMDD) Technologies as a Hands-On Approach to Software Development Without Coding. In Tatnall A. (eds) Encyclopedia of Education and Information Technologies. Springer, 2020.

14. B. Steffen, T. Margaria et al. The metaframe’95 environment. Lecture Notes in Computer Science, vol. 1102, 1996, pp. 450-453.

15. F. Santos, I. Nunes, and A. L. Bazzan. Quantitatively assessing the benefits of model-driven development in agent-based modeling and simulation. Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 104, 2020, article no. 102126.

16. H. Moradi, B. Zamani, and K. Zamanifar. Caasset: A framework for model-driven development of context as a service. Future Generation Computer Systems, vol. 105, 2020, pp. 61-95.

17. Cloud and desktop ide platform. Available at: https://theia-ide.org/, accessed Feb, 2021.

18. S. Naujokat, M. Lybecait et al. Cinco: a simplicity-driven approach to full generation of domain-specific graphical modeling tools. International Journal on Software Tools for Technology Transfer, vol. 20, issue 3, pp. 1-28, 2018.

19. L. Baresi and M. Garriga. Microservices: The evolution and extinction of web services? In Microservices: Science and Engineering, Springer, 2020, pp. 3-28.

20. F. Rademacher, J. Sorgalla et al. Graphical and textual model-driven microservice development. In Microservices: Science and Engineering, Springer, 2020, pp. 147-179.

21. T. Margaria and A. Schieweck. The digital thread in industry 4.0. Lecture Notes in Computer Science, vol. 11918, 2019, pp. 3–24.

22. S. Jorges, C. Kubczak et al. Model driven design of reliable robot control programs using the jabc. In Proc. of the Fourth IEEE International Workshop on Engineering of Autonomic and Autonomous Systems (EASe'07), 2007, pp. 137–148.

23. T. Margaria and B. Steffen. Business process modeling in the jabc: the one-thing approach. In Handbook of research on business process modeling. IGI Global, 2009, pp. 1-26.

24. J. Neubauer, M. Frohme et al. Prototype driven development of web applications with dywa. Lecture Notes in Computer Science, vol. 8802, 2014, pp. 56-72.

25. Angular dart open source packages. Available at: https://github.com/angulardart, accessed Feb, 2021.

26. S. Windmüller, J. Neubauer et al. Active continuous quality control. In Proc. of the 16th International ACM SIGSOFT Symposium on Component-based Software Engineering, 2013, pp. 111-120.

27. Amazon translate; fluent and accurate machine translation. Available at: https://aws.amazon.com/translate/, accessed Feb, 2021.

28. Khan R., Schieweck A. et al. Historical Civil Registration Record Transcription Using an eXtreme Model Driven Approach. Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 33, issue 3, 2021, pp. 123-142.