Record #627361

DFG project G:(GEPRIS)561181781

CAES³AR – Kollaborative und effiziente Forschungssoftwareinfrastruktur für wissenschaftlichen Software-Support

Coordinator	Dr. Marius Politze ; Professor Dr. Florian M. Wagner
Grant period	2025 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)561181781

Note: Wissenschaftliche Software kann die Forschung beschleunigen und dabei gleichzeitig transparenter und reproduzierbarer machen. Doch die beabsichtigte breite Nutzung von Forschungssoftware erhöht den Bedarf an Supportanfragen, was für die Entwickler*innen viel Aufwand bedeuten kann. Die gängige Praxis besteht darin, dass Nutzer*innen von Forschungssoftware E-Mails schreiben oder Probleme auf Entwicklungsplattformen wie GitHub und GitLab melden. Selbst wenn Nutzer*innen das aufgetretene Problem in Form eines Minimalbeispiels umfassend beschreiben, kann es schwierig sein, das Problem zu reproduzieren und somit zu lösen, da Unterschiede in der Systemhardware, Softwareabhängigkeiten, Eingabedaten oder Softwareversionen die Reproduzierbarkeit erschweren. Aus diesem Grund werden vermeintlich einfache Supportanfragen zu langen Diskussionen, in denen Nutzer*innen notwendige Skripte sowie fehlende Dateien hochladen und Unterstützer*innen anschließend versuchen, das Problem auf ihren lokalen Computern zu reproduzieren. Mit mehreren Anfragen pro Woche kann dies für typische kleine Entwicklungsteams im akademischen Umfeld problematisch werden. Denn solche Teams bestehen üblicherweise aus Forscher*innen, die keine professionellen Softwarentwickler*innen sind und individuelle akademische Qualifikationsziele, Lehrverpflichtungen sowie teilweise befristete Arbeitsverträge haben. CAESAR schlägt vor, eine kollaborative wissenschaftliche Forschungssoftwareinfrastruktur zu entwickeln, um den Prozess der Softwareunterstützung effizienter zu gestalten. Die vorgeschlagene Architektur ermöglicht es Nutzer*innen, die ein Problem auf einer Entwicklungsplattform (z.B. GitLab) melden, Skripte und notwendige Daten zur Reproduktion des Problems in einem Minimalbeispiel auf eine Cloud-Computing-Infrastruktur (z.B. JupyterHub) hochzuladen. Dadurch können automatisierte Tests im Hintergrund durchgeführt werden, um beispielsweise zu überprüfen, ob das Problem nur bei bestimmten Versionen der Software oder nur auf bestimmten Betriebssystemen auftritt. Des Weiteren können Unterstützer*innen direkt und kollaborativ bei der Lösung des Problems helfen, ohne das Problem auf ihren lokalen Computern reproduzieren zu müssen. Der Aufwand ist minimal, da die temporäre Cloud-Umgebung nur solange benötigt wird, bis das Problem gelöst ist. Formatierte Änderungen im Code zur Lösung des Problems bleiben als Referenz im Issue erhalten. Die entwickelte Software CAESAR wird offen verfügbar sein und durch die Anbindung an zentrale Dienste für Entwicklung und Cloud-Computing (z.B. git.nrw und JupyterHub.nrw) direkt genutzt werden können, um Software-Support für viele Forschungssoftwares effizienter zu machen. Letztendlich wird CAESAR softwareunterstützenden Forscher*innen mehr Zeit für ihre eigentliche Forschung geben.

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Record created 2025-05-10, last modified 2025-05-10

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