Verification and refactoring of configuration knowledge for software product lines
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2010 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2323 |
Resumo: | Uma linha de produtos de software (LPS) é definida como um conjunto de sistemas de software que compartilham características em comum, mas que são suficientemente distintos entre si, desenvolvidos a partir de um conjunto de artefatos reusáveis. Modelos de features e configuração são usados para possibilitar a geração automática de produtos a partir destes artefatos. Um modelo de features representa o conjunto de possíveis configurações de produto de uma LPS, enquanto o modelo de configuração estabelece o mapeamento entre features e implementação. Por exemplo, associando expressões de features, na forma de proposições lógicas, a artefatos. Os benefícios de produtividade que a abordagem de LPS fornece tornam possível que uma LPS seja capaz de gerar milhares de produtos. Neste contexto, erros cometidos ao especificar o modelo de configuração podem resultar em produtos inválidos - o problema da composição segura. Este problema pode ser difícil de ser detectado manualmente, já que os modelos de features e configuração podem tornar-se muito complexos. Gerar todos os produtos de uma LPS pode não ser prático, dado que existem LPS em que é possível gerar milhares de produtos. No entanto, mesmo modelos de configuração que não permitem a geração de produtos inválidos podem ter problemas na sua estrutura interna, como complexidade e duplicação, especialmente no contexto de LPS grandes, onde sua manutenção pode se tornar difícil. Precisamos nos certificar de que não introduzimos erros ao corrigir estes problemas. Neste trabalho, é proposta uma abordagem automática de verificação de composição segura para LPS baseadas em modelos de configuração. Esta abordagem é baseada na tradução de instâncias específicas de modelos de features e configuração em lógica proposicional, usando uma teoria codificada com Alloy. O suporte ferramental fornecido pelo Alloy Analyzer auxilia a verificação. Também é proposto um catálogo de refatoramentos simples para modelos de configuração, como uma maneira de evitar erros ao corrigir problemas na estrutura interna de tais modelos. Este catálogo é formalizado usando uma teoria geral para modelos de configuração especificada com o Prototype Verification System (PVS). Nós avaliamos a abordagem de verificação usando sete versões de uma LPS, com modelos de features que possibilitam a geração de até 272 produtos. Os resultados demonstram a vantagem de usar esta abordagem ao invés de gerar todos os produtos da LPS, já que o tempo médio para compilar um único produto da LPS é maior que o tempo para analisá-la na maior das versões analisadas. Também avaliamos o catálogo de refatoramento provando consistência (soundness) dos refatoramentos propostos no provador de teoremas de PVS |
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Um modelo de features representa o conjunto de possíveis configurações de produto de uma LPS, enquanto o modelo de configuração estabelece o mapeamento entre features e implementação. Por exemplo, associando expressões de features, na forma de proposições lógicas, a artefatos. Os benefícios de produtividade que a abordagem de LPS fornece tornam possível que uma LPS seja capaz de gerar milhares de produtos. Neste contexto, erros cometidos ao especificar o modelo de configuração podem resultar em produtos inválidos - o problema da composição segura. Este problema pode ser difícil de ser detectado manualmente, já que os modelos de features e configuração podem tornar-se muito complexos. Gerar todos os produtos de uma LPS pode não ser prático, dado que existem LPS em que é possível gerar milhares de produtos. No entanto, mesmo modelos de configuração que não permitem a geração de produtos inválidos podem ter problemas na sua estrutura interna, como complexidade e duplicação, especialmente no contexto de LPS grandes, onde sua manutenção pode se tornar difícil. Precisamos nos certificar de que não introduzimos erros ao corrigir estes problemas. Neste trabalho, é proposta uma abordagem automática de verificação de composição segura para LPS baseadas em modelos de configuração. Esta abordagem é baseada na tradução de instâncias específicas de modelos de features e configuração em lógica proposicional, usando uma teoria codificada com Alloy. O suporte ferramental fornecido pelo Alloy Analyzer auxilia a verificação. Também é proposto um catálogo de refatoramentos simples para modelos de configuração, como uma maneira de evitar erros ao corrigir problemas na estrutura interna de tais modelos. Este catálogo é formalizado usando uma teoria geral para modelos de configuração especificada com o Prototype Verification System (PVS). Nós avaliamos a abordagem de verificação usando sete versões de uma LPS, com modelos de features que possibilitam a geração de até 272 produtos. Os resultados demonstram a vantagem de usar esta abordagem ao invés de gerar todos os produtos da LPS, já que o tempo médio para compilar um único produto da LPS é maior que o tempo para analisá-la na maior das versões analisadas. Também avaliamos o catálogo de refatoramento provando consistência (soundness) dos refatoramentos propostos no provador de teoremas de PVSConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoengUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessSoftware Product LinesAutomatic Analysis of Software Product LinesSafe CompositionRefactoringVerification and refactoring of configuration knowledge for software product linesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILarquivo2985_1.pdf.jpgarquivo2985_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1301https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2323/4/arquivo2985_1.pdf.jpg4617edbe33557f40fcba21d295f400c7MD54ORIGINALarquivo2985_1.pdfapplication/pdf5101466https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2323/1/arquivo2985_1.pdf86a375e15b77076e9eb9adffbe664c52MD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2323/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo2985_1.pdf.txtarquivo2985_1.pdf.txtExtracted texttext/plain228250https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2323/3/arquivo2985_1.pdf.txt0ead82c334d78a5d4059432e3f60e8ccMD53123456789/23232019-10-25 12:45:21.928oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2323Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T15:45:21Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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Uma linha de produtos de software (LPS) é definida como um conjunto de sistemas de software que compartilham características em comum, mas que são suficientemente distintos entre si, desenvolvidos a partir de um conjunto de artefatos reusáveis. Modelos de features e configuração são usados para possibilitar a geração automática de produtos a partir destes artefatos. Um modelo de features representa o conjunto de possíveis configurações de produto de uma LPS, enquanto o modelo de configuração estabelece o mapeamento entre features e implementação. Por exemplo, associando expressões de features, na forma de proposições lógicas, a artefatos. Os benefícios de produtividade que a abordagem de LPS fornece tornam possível que uma LPS seja capaz de gerar milhares de produtos. Neste contexto, erros cometidos ao especificar o modelo de configuração podem resultar em produtos inválidos - o problema da composição segura. Este problema pode ser difícil de ser detectado manualmente, já que os modelos de features e configuração podem tornar-se muito complexos. Gerar todos os produtos de uma LPS pode não ser prático, dado que existem LPS em que é possível gerar milhares de produtos. No entanto, mesmo modelos de configuração que não permitem a geração de produtos inválidos podem ter problemas na sua estrutura interna, como complexidade e duplicação, especialmente no contexto de LPS grandes, onde sua manutenção pode se tornar difícil. Precisamos nos certificar de que não introduzimos erros ao corrigir estes problemas. Neste trabalho, é proposta uma abordagem automática de verificação de composição segura para LPS baseadas em modelos de configuração. Esta abordagem é baseada na tradução de instâncias específicas de modelos de features e configuração em lógica proposicional, usando uma teoria codificada com Alloy. O suporte ferramental fornecido pelo Alloy Analyzer auxilia a verificação. Também é proposto um catálogo de refatoramentos simples para modelos de configuração, como uma maneira de evitar erros ao corrigir problemas na estrutura interna de tais modelos. Este catálogo é formalizado usando uma teoria geral para modelos de configuração especificada com o Prototype Verification System (PVS). Nós avaliamos a abordagem de verificação usando sete versões de uma LPS, com modelos de features que possibilitam a geração de até 272 produtos. Os resultados demonstram a vantagem de usar esta abordagem ao invés de gerar todos os produtos da LPS, já que o tempo médio para compilar um único produto da LPS é maior que o tempo para analisá-la na maior das versões analisadas. Também avaliamos o catálogo de refatoramento provando consistência (soundness) dos refatoramentos propostos no provador de teoremas de PVS |
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