Andreas Fuhr

• Identifying reusable legacy code able to implement SOA services is still an open research issue. This master thesis presents an approach to identify legacy code for service implementation based on dynamic analysis and the application of data mining techniques. rnrnAs part of the SOAMIG project, code execution traces were mapped to business processes. Due to the high amount of traces generated by dynamic analyses, the traces must be post-processed in order to provide useful information. rnrnFor this master thesis, two data mining techniques - cluster analysis and link analysis - were applied to the traces. First tests on a Java/Swing legacy system provided good results, compared to an expert- allocation of legacy code.
• Die Identifizierung von wiederverwendbarem Source-Code für die Implementierung von SOA Services ist noch immer ein ungelöstes Problem. Diese Masterarbeit beschreibt einen Ansatz zur Identifizierung von Legacy-Code, der für eine Service-Implementierung geeignet ist. Der Ansatz basiert auf dynamischer Analyse und dem Einsatz von Data Mining Techniken. Im Rahmen des SOAMIG Projekts wurden durch dynamische Analyse Geschäftsprozesse auf Source- Code abgebildet. Der große Umfang der daraus resultierenden Traces macht eine Nachbearbeitung der Ergebnisse notwendig. In dieser Masterarbeit wurde die Anwendbarkeit von Data Mining Techniken zur Nachbearbeitng der dynamischen Traces untersucht. Zwei Data Mining Verfahren, Cluster-Analyse und Link- Analyse, wurden auf die dynamischen Traces einer Java/Swing Beispielsoftware angewendet. Die Ergebnisse deuten auf eine gute Verwendbarkeit der beiden Data Mining Techniken zur Identifizierung von Legacy-Code für die Service-Implementierung hin.