PerfMiner Visualizer: uma ferramenta para análise da evolução do atributo de qualidade de desempenho em sistemas de software
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24210 |
Resumo: | A manutenção e a evolução dos sistemas de software podem trazer várias mudanças de código que podem potencialmente reduzir sua qualidade e aumentar sua complexidade. Um atributo de qualidade crítico que é afetado ao longo do tempo é o desempenho do sistema. Assim, sem o devido acompanhamento, esse atributo de qualidade pode deixar de ser atendido adequadamente. A área de visualização de software propõe o uso de técnicas cujo objetivo é melhorar o entendimento do software e tornar mais produtivo o seu processo de desenvolvimento. Neste contexto, este trabalho apresenta o PerfMiner Visualizer - uma ferramenta para visualizar e analisar desvios de desempenho em evoluções subsequentes de um sistema de software. Através de visualizações de grafos de chamadas e sumarização de cenários, a ferramenta permite que desenvolvedores e arquitetos possam identificar cenários e métodos que tiveram variações no seu desempenho, inclusive as potenciais causas desses desvios através dos commits. O trabalho também apresenta um estudo empírico que avalia o uso da ferramenta aplicando-a em 10 versões de evolução de 2 sistemas open source de domínios diferentes e submetendo questionários online para obter feedback dos seus desenvolvedores e arquitetos. Os resultados do estudo conduzido trazem evidências preliminares da eficácia das visualizações providas pela ferramenta em comparação com dados tabulares. Além disso, o algoritmo de supressão de nós da visualização do grafo de chamadas foi capaz de reduzir entre 73,77% e 99,83% a quantidade de nós a serem exibidos para o usuário, permitindo que ele possa identificar mais facilmente as possíveis causas das variações. |
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Assim, sem o devido acompanhamento, esse atributo de qualidade pode deixar de ser atendido adequadamente. A área de visualização de software propõe o uso de técnicas cujo objetivo é melhorar o entendimento do software e tornar mais produtivo o seu processo de desenvolvimento. Neste contexto, este trabalho apresenta o PerfMiner Visualizer - uma ferramenta para visualizar e analisar desvios de desempenho em evoluções subsequentes de um sistema de software. Através de visualizações de grafos de chamadas e sumarização de cenários, a ferramenta permite que desenvolvedores e arquitetos possam identificar cenários e métodos que tiveram variações no seu desempenho, inclusive as potenciais causas desses desvios através dos commits. O trabalho também apresenta um estudo empírico que avalia o uso da ferramenta aplicando-a em 10 versões de evolução de 2 sistemas open source de domínios diferentes e submetendo questionários online para obter feedback dos seus desenvolvedores e arquitetos. Os resultados do estudo conduzido trazem evidências preliminares da eficácia das visualizações providas pela ferramenta em comparação com dados tabulares. Além disso, o algoritmo de supressão de nós da visualização do grafo de chamadas foi capaz de reduzir entre 73,77% e 99,83% a quantidade de nós a serem exibidos para o usuário, permitindo que ele possa identificar mais facilmente as possíveis causas das variações.The maintenance and evolution of software systems can bring several code changes that can potentially reduce their quality and increase their complexity. One critical quality attribute that be affected over time is the system performance. Thus, without due monitoring, the performance quality attribute may no longer be adequately addressed. The software visualization area proposes the use of techniques whose objective is to improve the understanding of the software and to make its development process more productive. In this context, this work presents PerfMiner Visualizer - a tool to visualize and analyze the performance deviations from subsequent evolutions of a software system. Through call graph and scenario summarization visualizations, the tool allows developers and architects identifying scenarios and methods that have variations in their performance, including the potential causes of such deviations through commits. This work also presents an empirical study that evaluates the use of the tool by applying it to 10 evolutionary versions of 2 open source systems from different domains and by submitting online questionnaires to obtain feedback from their developers and architects. The results of the conducted study bring preliminary evidence of the effectiveness of visualizations provided by the tool compared to tabular data. In addition, the nodes suppression algorithm of the call graph visualization was able to reduce between 73.77% and 99.83% the number of nodes to be displayed to the user, allowing him to be able to identify more easily the possible causes of variations.porCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOVisualização de softwareEvolução de softwareDesempenhoPerfMiner Visualizer: uma ferramenta para análise da evolução do atributo de qualidade de desempenho em sistemas de softwarePerfMiner Visualizer: a tool for the analysis of performance quality attribute evolution in software systemsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃOUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALLeoMoreiraSilva_DISSERT.pdfLeoMoreiraSilva_DISSERT.pdfapplication/pdf4476582https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24210/1/LeoMoreiraSilva_DISSERT.pdfa5e4c5dfd2c1c9ba639070ac04e7b1d9MD51TEXTLeoMoreiraSilva_DISSERT.pdf.txtLeoMoreiraSilva_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain242717https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24210/2/LeoMoreiraSilva_DISSERT.pdf.txt0dcc15b917b50d43b97841b5c58428b3MD52THUMBNAILLeoMoreiraSilva_DISSERT.pdf.jpgLeoMoreiraSilva_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2972https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24210/3/LeoMoreiraSilva_DISSERT.pdf.jpg033c5669e344fbe813d4f20728ae35cfMD53123456789/242102022-04-12 19:22:06.675oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/24210Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-04-12T22:22:06Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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A manutenção e a evolução dos sistemas de software podem trazer várias mudanças de código que podem potencialmente reduzir sua qualidade e aumentar sua complexidade. Um atributo de qualidade crítico que é afetado ao longo do tempo é o desempenho do sistema. Assim, sem o devido acompanhamento, esse atributo de qualidade pode deixar de ser atendido adequadamente. A área de visualização de software propõe o uso de técnicas cujo objetivo é melhorar o entendimento do software e tornar mais produtivo o seu processo de desenvolvimento. Neste contexto, este trabalho apresenta o PerfMiner Visualizer - uma ferramenta para visualizar e analisar desvios de desempenho em evoluções subsequentes de um sistema de software. Através de visualizações de grafos de chamadas e sumarização de cenários, a ferramenta permite que desenvolvedores e arquitetos possam identificar cenários e métodos que tiveram variações no seu desempenho, inclusive as potenciais causas desses desvios através dos commits. O trabalho também apresenta um estudo empírico que avalia o uso da ferramenta aplicando-a em 10 versões de evolução de 2 sistemas open source de domínios diferentes e submetendo questionários online para obter feedback dos seus desenvolvedores e arquitetos. Os resultados do estudo conduzido trazem evidências preliminares da eficácia das visualizações providas pela ferramenta em comparação com dados tabulares. Além disso, o algoritmo de supressão de nós da visualização do grafo de chamadas foi capaz de reduzir entre 73,77% e 99,83% a quantidade de nós a serem exibidos para o usuário, permitindo que ele possa identificar mais facilmente as possíveis causas das variações. |
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