TY - BOOK

T1 - Untersuchung von Performanzveränderungen auf Quelltextebene.

AU - Reichelt, David Georg

PY - 2023/1/23

Y1 - 2023/1/23

N2 - Änderungen am Quelltext einer Software können zu veränderter Performanz führen. Um das Auftreten von Regressionen zu verhindern und die Effekte von Quelltextänderungen, von denen eine Verbesserung erwartet wird, zu überprüfen, ist die Messung der Auswirkungen von Quelltextänderungen auf die Performanz sowie das tiefgehende Verständnis des Laufzeitverhaltens der beteiligten Quelltextkonstrukte notwendig. Die Spezifikation von Benchmarks oder Lasttests, um Regressionen zu erkennen, erfordert immensen manuellen Aufwand. Für das Verständnis der Änderungen sind anschließend oft weitere Experimente notwendig.In der vorliegenden Arbeit wird der Ansatz Performanzanalyse von Softwaresystemen (Peass) entwickelt. Peass beruht auf der Annahme, dass Performanzänderungen durch Messung der Performanz von Unittests erkennbar ist. Peass besteht aus (1) einer Methode zur Regressionstestselektion, d. h. zur Bestimmung, zwischen welchen Commits sich die Performanz geändert haben kann basierend auf statischer Quelltextanalyse und Analyse des Laufzeitverhaltens, (2) einer Methode zur Umwandlung von Unittests in Performanztests und zur statistisch zuverlässigen und reproduzierbaren Messung der Performanz und (3) einer Methode zur Unterstützung des Verstehens von Ursachen von Performanzänderungen. Der Peass-Ansatzes ermöglicht es somit, durch den Workload von Unittests messbare Performanzänderungen automatisiert zu untersuchen.Die Validität des Ansatzes wird geprüft, indem gezeigt wird, dass (1) typische Performanzprobleme in künstlichen Testfällen und (2) reale, durch Entwickler markierte Performanzänderungen durch Peass gefunden werden können. Durch eine Fallstudie in einem laufenden Softwareentwicklungsprojekt wird darüber hinaus gezeigt, dass Peass in der Lage ist, relevante Performanzänderungen zu erkennen.

AB - Änderungen am Quelltext einer Software können zu veränderter Performanz führen. Um das Auftreten von Regressionen zu verhindern und die Effekte von Quelltextänderungen, von denen eine Verbesserung erwartet wird, zu überprüfen, ist die Messung der Auswirkungen von Quelltextänderungen auf die Performanz sowie das tiefgehende Verständnis des Laufzeitverhaltens der beteiligten Quelltextkonstrukte notwendig. Die Spezifikation von Benchmarks oder Lasttests, um Regressionen zu erkennen, erfordert immensen manuellen Aufwand. Für das Verständnis der Änderungen sind anschließend oft weitere Experimente notwendig.In der vorliegenden Arbeit wird der Ansatz Performanzanalyse von Softwaresystemen (Peass) entwickelt. Peass beruht auf der Annahme, dass Performanzänderungen durch Messung der Performanz von Unittests erkennbar ist. Peass besteht aus (1) einer Methode zur Regressionstestselektion, d. h. zur Bestimmung, zwischen welchen Commits sich die Performanz geändert haben kann basierend auf statischer Quelltextanalyse und Analyse des Laufzeitverhaltens, (2) einer Methode zur Umwandlung von Unittests in Performanztests und zur statistisch zuverlässigen und reproduzierbaren Messung der Performanz und (3) einer Methode zur Unterstützung des Verstehens von Ursachen von Performanzänderungen. Der Peass-Ansatzes ermöglicht es somit, durch den Workload von Unittests messbare Performanzänderungen automatisiert zu untersuchen.Die Validität des Ansatzes wird geprüft, indem gezeigt wird, dass (1) typische Performanzprobleme in künstlichen Testfällen und (2) reale, durch Entwickler markierte Performanzänderungen durch Peass gefunden werden können. Durch eine Fallstudie in einem laufenden Softwareentwicklungsprojekt wird darüber hinaus gezeigt, dass Peass in der Lage ist, relevante Performanzänderungen zu erkennen.

M3 - Doctoral Thesis

ER -