Problematik

Datenhaltungs-Stacks werden derzeit typischerweise manuell codiert und gewartet, d.h. jede Erweiterung oder Veränderung des Datenmodells erfordert für die Datenhaltungs-Stacks aller unterstützten Plattformen und Ausprägungen eine aufwändige manuelle Überarbeitung. Bestehende Stacks inklusive der öffentlichen APIs unterscheiden sich von Plattform zu Plattform und die Implementierung neuer Funktionalität für eine breite Zahl von Plattformen verschlingt hohe Aufwände für die Implementierung der Strukturen, sodass dieser Bereich ideal für einen integrierten generativen Ansatz ist.

Im Rahmen der heutigen Entwicklung ist der Umgang mit multiplen Plattformen und Techniken je Plattform notwendig, da keine befriedigende allgemein akzeptierte technische Basis für alle Plattformen existiert. Neben den bereits erwähnten Plattformen existieren auch noch unterschiedliche Techniken, wie z.B. HTML5, SQL (SQLite, CoreData, MySQL, Oracle), Hibernate / OR-Mapper und Java / Objective-C, die durch ihre Vielfältigkeit schwer beherrschbar sind.

Herausforderungen für eine modellgetriebene, homogenisierte Datenhaltung und Synchronisation für plattformübergreifende Anwendungen sind:

  1. Berücksichtigung von Plattform- und Domänenspezifika je Instanziierung
  2. Transparente Ausprägung der Plattformspezifika in der Datenhaltungsschicht
  3. Einheitliche, schnelle und zuverlässige plattformübergreifende Anwendbarkeit
  4. Hohe Anpassbarkeit an Anwendungsanforderungen (Kritikalität von Daten, Offline-erfügbarkeit, Transaktionsdaten)
  5. Hohe Qualität und Verlässlichkeit des Generats (Ressourcennutzung, Verfügbarkeit, Performance)
  6. Integration in bestehende Anwendungslandschaften über Migrationsstrategien