App.lab - Labor für mobile und verteilte Systeme

Überblick/Einführung

Innerhalb dieses Labor beschäftigen wir uns mit der Konzeption, der Architektur und der Programmierung von mobilen und verteilten Systemen, zurzeit vor allem solchen Systemen, die auf dem REST-Architekturstil basieren. Forschungsgegenstand sind dabei aktuell modell-getriebene Ansätze zur Generierung von REST-basierten Systemen aus abstrakten Modellen.

Schwerpunkte

    • Gesamtarchitektur von mobilen und verteilten Systemen.
    • Software-Generatoren für verteilte Systeme.
    • Programmierung und Qualitätssicherung bei REST APIs.
    • Mobile Endgeräte (Smartphones, Uhren, Kleidung).

    Ausstattung (Hard- und Software)

    • Cluster mit 18 Knoten (jeweils 32 Kerne, 192 GB Hauptspeicher, 6 TB Plattenplatz).
    • Zahlreiche Smartphones, Watches und Tablets.
    • Android TV und Android Auto.
    • Amazon Echo.

    Kontakt

    Aktuelle Bachelor- und Masterarbeiten

    • Analyse und Design einer mobilen Applikation mit Flutter zur teil-automatisierten Verwaltung des Aufenthaltsortes von Person in Gebäuden
    • Konzeption und Realisierung einer Web-Anwendung für Touchbildschirme zur Raumplanung und Belegungsanzeige
    • Entwicklung einer Web-Applikation für die Zusammenstellung individueller Vorlesungspläne für die Studierende der FHWS

    Ausschreibungen

    • Erstellung einer aktuellen Übersicht von Software-Generatoren (z. B. für Web-Seiten, Boilerplates, Persistenzschichten, APIs) und Vergleich der verwendeten Techniken.
    • Entwicklung von Software Generatoren für Amazon Echo Skills und diverse Chatbots für Twitter, Facebook, Slack usw.
    • Integration der Suchmaschine Lucene in den Softwaregenerator GeMARA.
    • Entwicklung von Konzepten für Integrationstests auf der Basis von Docker.
    • Entwicklung einer domänenspezifischen Sprache zur Modellierung von Geschäftsprozessen in GeMARA.
    • Entwicklung eines Generators zur Dokumentation von REST APIs.
    • Erweiterung des Generators Purley für Web-Oberflächen durch Google Chart Komponenten.
    • Entwicklung einer Modell-to-Modell Transformation Sprache zur einfachen Übersetzung zwischen Modellen aus verschiedenen Meta-Modellen.