Abel Gómez, Amine Benelallam, Massimo Tisi, Gerson Sunyé, Jordi Cabot, Yoann Vernageau, Gwendal Daniel, Modeling Technologies for Software Production, Operation, and Evolution (LS2N - équipe AtlanModels), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Automatique, Productique et Informatique (IMT Atlantique - DAPI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Clinical and Experimental Neuroscience, School of Medicine (NiCE-CIBERNED), Universidad de Murcia, Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), Universitat Oberta de Catalunya [Barcelona] (UOC), Mines Nantes (Mines Nantes), Modeling Technologies for Software Production, Operation, and Evolution (AtlanModels), Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique (LINA), Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Département informatique - EMN, Mines Nantes (Mines Nantes)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), University of Murcia, and Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
The growing use of Model Driven Engineering (MDE) techniques in industry has emphasized scalability of existing model persistence solutions as a major issue. Specifically, there is a need to store, query, and transform very large models in an efficient way. Several persistence solutions based on relational and NoSQL databases have been proposed to achieve scalability. However, existing solutions often rely on a single data store, which suits a specific modeling activity, but may not be optimized for other use cases. In this article we present NEOEMF, a multi-database model persistence framework able to store very large models in key-value stores, graph databases, and wide column databases. We introduce NEOEMF core features, and present the different data stores and their applications. NEOEMF is open source and available online. El creciente uso de las técnicas de ingeniería impulsadas por modelos (MDE) en la industria ha enfatizado la escalabilidad de las soluciones de persistencia de modelos existentes como un problema importante. Específicamente, existe la necesidad de almacenar, consultar y transformar modelos muy grandes de manera eficiente. Se han propuesto varias soluciones de persistencia basadas en bases de datos relacionales y NoSQL para lograr la escalabilidad. Sin embargo, las soluciones existentes a menudo se basan en un único almacén de datos, que se adapta a una actividad de modelado específica, pero no se puede optimizar para otros casos de uso. En este artículo presentamos NEOEMF, un marco de persistencia de modelo de múltiples bases de datos capaz de almacenar modelos muy grandes en almacenes de clave-valor, bases de datos de gráficos y bases de datos de columna amplia. Presentamos las funciones principales de NEOEMF y presentamos las diferentes tiendas de datos y sus aplicaciones. NEOEMF es de código abierto y está disponible en línea. El creixent ús de les tècniques d'enginyeria impulsades per models (MDE) en la indústria ha emfatitzat l'escalabilitat de les solucions de persistència de models existents com un problema important. Específicament, existeix la necessitat d'emmagatzemar, consultar i transformar models molt grans de manera eficient. S'han proposat diverses solucions de persistència basades en bases de dades relacionals i NoSQL per aconseguir l'escalabilitat. No obstant això, les solucions existents sovint es basen en un únic magatzem de dades, que s'adapta a una activitat de modelatge específica, però no es pot optimitzar per a altres casos d'ús. En aquest article presentem NEOEMF, un marc de persistència de model de múltiples bases de dades capaç d'emmagatzemar models molt grans en magatzems de clau-valor, bases de dades de gràfics i bases de dades de columna àmplia. Presentem les funcions principals de NEOEMF i presentem les diferents tendes de dades i les seves aplicacions. NEOEMF és de codi obert i està disponible en línia.