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International audience; This paper evaluates a design-driven, tool-based approach, named DiaSuite, dedicated to developing applications involving sensors and actuators. Specifically, we evaluate the usability and the learning cost of DiaSuite as a first step to assess the potential for transferring this technology to the industrial practice of this domain. We assess the cost of learning DiaSuite by involving four professional programmers in a usability study involving a software engineering task. This experiment brings preliminary evidence that the DiaSuite technology can be used effectively by professional developers after only half a day of training. We then present qualitative data about the usage and usability of DiaSuite, collected from developers, via questionnaires and interviews. Finally, we discuss lessons learned from this work.

This paper evaluates a design-driven, tool-based approach, named DiaSuite, dedicated to developing applications involving sensors and actuators. Specifically, we evaluate the usability and the learning cost of DiaSuite as a first step to assess the potential for transferring this technology to the industrial practice of this domain. We assess the cost of learning DiaSuite by involving four professional programmers in a usability study involving a software engineering task. This experiment brings preliminary evidence that the DiaSuite technology can be used effectively by professional developers after only half a day of training. We then present qualitative data about the usage and usability of DiaSuite, collected from developers, via questionnaires and interviews. Finally, we discuss lessons learned from this work.

Our environment is increasingly populated with large amounts of smart objects. Some monitor free parking spaces, others analyze material conditions in buildings or detect unsafe pollution levels in cities. The massive amounts of sensing and actuation devices constitute large-scale infrastructures that span over entire parking lots, campuses of buildings or agricultural fields. Despite being successfully deployed in a number of domains, the development of applications for such infrastructures remains challenging. Considerable knowledge about the hardware/network specificities of the sensor infrastructure is required on the part of the developer. To address this problem, software development methodologies and tools raising the level of abstraction need to be introduced to allow non-expert developers program applications. This dissertation presents a design-driven methodology for the development of applications orchestrating massive amounts of networked objects. The methodology is based on a domain-specific design language, named DiaSwarm that provides high-level, declarative constructs allowing developers to deal with masses of objects at design time, prior to programming the application. Generative programming is used to produce design-specific programming frameworks to guide and support the development of applications in this domain. The methodology integrates the parallel processing of large-amounts of data collected from masses of sensors. We introduce specific language declarations resulting in the generation of programming frameworks based on the MapReduce programming model. We furthermore investigate how design can be used to make explicit the resources required by applications as well as their usage. To match the application requirements to a target sensor infrastructure, we consider design declarations at different stages of the application lifecycle. The scalability of this approach is evaluated in an experiment, which shows how the generated programming frameworks relying on the MapReduce programming model are used for the efficient processing of large datasets of sensor readings. We examine the effectiveness of the proposed approach in dealing with key software engineering challenges in this domain by implementing application scenarios provided to us by industrial partners. We solicited professional programmers to evaluate the usability of our approach and present quantitative and qualitative data from the experiment.; Notre environnement est de plus en plus peuplé de grandes quantités d’objets intelligents. Certains surveillent des places de stationnement disponibles, d’autres analysent les conditions matérielles dans les bâtiments ou détectent des niveaux de pollution dangereux dans les villes. Les quantités massives de capteurs et d’actionneurs constituent des infrastructures de grande envergure qui s’étendent sur des terrains de stationnement entiers, des campus comprenant plusieurs bâtiments ou des champs agricoles. Le développement d’applications pour de telles infrastructures reste difficile, malgré des déploiement réussis dans un certain nombre de domaines. Une connaissance considérable des spécificités matériel / réseau de l’infrastructure de capteurs est requise de la part du développeur. Pour remédier à ce problème, des méthodologies et des outils de développement logiciel permettant de relever le niveau d’abstraction doivent être introduits pour que des développeurs non spécialisés puissent programmer les applications. Cette thèse présente une méthodologie dirigée par la conception pour le développement d’applications orchestrant des quantités massives d’objets communicants. La méthodologie est basée sur un langage de conception dédié, nommé DiaSwarm qui fournit des constructions déclaratives de haut niveau permettant aux développeurs de traiter des masses d’objets en phase de conception, avant de programmer l’application. La programmation générative est utilisée pour produire des cadres de programmation spécifiques à la conception pour guider et soutenir le développement d’applications dans ce domaine. La méthodologie intègre le traitement parallèle de grandes quantités de données collectées à partir de masses de capteurs. Nous introduisons un langage de déclarations permettant de générer des cadres de programmation basés sur le modèle de programmation MapReduce. En outre, nous étudions comment la conception peut être utilisée pour rendre explicites les ressources requises par les applications ainsi que leur utilisation. Pour faire correspondre les exigences de l’application à une infrastructure de capteurs cible, nous considérons les déclarations de conception à différents stades du cycle de vie des applications. Le passage à l’échelle de cette approche est évaluée dans une expérience qui montre comment les cadres de programmation générés s’appuyant sur le modèle de programmation MapReduce sont utilisés pour le traitement efficace de grands ensembles de données de relevés des capteurs. Nous examinons l’efficacité de l’approche proposée pour relever les principaux défis du génie logiciel dans ce domaine en mettant en oeuvre des scénarios d’application qui nous sont fournis par des partenaires industriels. Nous avons sollicité des programmeurs professionnels pour évaluer l’utilisabilité de notre approche et présenter des données quantitatives et qualitatives de l’expérience.