Старіння програмного забезпечення мобільних додатків: аналіз проблематики

Software aging is the process of errors accumulation in the state of system throughout the runtime that results in performance degradation and increase of failure rate. This paper carried out the review and analysis of literary sources devoted to the study of the software aging phenomenon in mobile operating systems, such as Android. Mobile devices run for a long time without restarting and users often switch applications. Therefore, mobile devices are vulnerable to the effects of aging, because conditions of use may result in accumulation of errors in the system, such as memory leaks. The study described a general algorithm for detecting and investigating the effects of aging in the Android mobile system. The main metrics and factors used in studies are identified. The paper highlighted main metrics that indicate the presence of software aging in Android operating system, namely memory indicators like PSS (Proportional Set Size), Garbage Collector metrics and Activity launch time. This work also described main factors that influence the effects of software aging: device configurations, application types and source code, application launch and input events rate, amount of usable and free RAM and data storage, memory leaks. Detection of software aging occurs by measuring system metrics taking into account external and internal factors and by applying statistical methods (alternatively, machine learning methods can be used). The purpose of aging effects detecting and factors and metrics investigation is to schedule and perform a rejuvenation procedure. Software rejuvenation is a technique to prevent and delay software aging. The paper analyzed approaches of software rejuvenation in the Android mobile operating system. The main approach to counteracting software aging phenomena is active rejuvenation, which consists in scheduling of reboots of system components at different levels under certain conditions and optimal time. For example, at the system level services such as Activity manager can be restarted, and at the level of individual process Java containers (ArrayList, HashMap) can be cleaned. As a result, the paper identified directions of future research, namely: identifying of effective factors and metrics for mobile systems, building software aging models, developing methods and tools for software rejuvenation in mobile operating system.Виконано огляд та аналіз літературних джерел, в яких досліджено явища старіння програмного забезпечення мобільних додатків. Визначено основні характеристики явища старіння програмного забезпечення. Встановлено, що мобільні системи та додатки є особливо вразливі до ефектів старіння і потребують детальних досліджень. Охарактеризовано основні методи та засоби дослідження явища старіння, що застосовуються для його вивчення в мобільній системі Android. Описано загальну схему дослідження явища старіння, яка дає змогу проводити експерименти та визначати наявність чи відсутність старіння в системі, а також вказує на вплив факторів на прояви старіння. Визначено використовувані індикатори старіння, а саме такі індикатори системи та додатків, як тривалість запуску Android Activity, оперативна пам'ять, файлове сховище, використання CPU, Garbage Collector. Виділено основні фактори, що впливають на прояви явища старіння: технічні характеристики пристрою, типи додатків та програмний код, інтенсивність запуску додатків, події введення, оперативна пам'ять та пам'ять файлового сховища. Встановлено, що згідно з результатами попередніх досліджень, ефективними алгоритмами машинного навчання для визначення наявності старіння є метод опорних векторів та дерева прийняття рішень. Проаналізовано наявні дослідження, методи та засоби виконання процедури омолодження програмного забезпечення для зменшення впливу старіння на надійність системи Android. З'ясовано, що для протидії старінню програмного забезпечення в мобільній системі Android пропонують засоби як на рівні розроблення архітектури та реалізації мобільного додатку, так і на системному рівні і рівні компонент. Встановлено, що ключовим засобом протидії старінню є перезавантаження компонент на рівні системи (наприклад, Activity manager) чи додатків (Java-контейнери), а також є необхідність розроблення таких засобів для планування виконання процедури омолодження. Обґрунтовано актуальність впливу явища старіння на забезпечення надійності сучасних мобільних та вбудованих систем. Визначено напрями майбутніх досліджень, а саме: визначення ефективних факторів і індикаторів для мобільних систем, побудова моделей старіння, розроблення методів і засобів омолодження програмного забезпечення мобільних систем

Exploiting Usage to Predict Instantaneous App Popularity : Trend Filters and Retention Rates

Popularity of mobile apps is traditionally measured by metrics such as the number of downloads, installations, or user ratings. A problem with these measures is that they reflect usage only indirectly. Indeed, retention rates, i.e., the number of days users continue to interact with an installed app, have been suggested to predict successful app lifecycles. We conduct the first independent and large-scale study of retention rates and usage trends on a dataset of app-usage data from a community of 339,842 users and more than 213,667 apps. Our analysis shows that, on average, applications lose 65% of their users in the first week, while very popular applications (top 100) lose only 35%. It also reveals, however, that many applications have more complex usage behaviour patterns due to seasonality, marketing, or other factors. To capture such effects, we develop a novel app-usage trend measure which provides instantaneous information about the popularity of an application. Analysis of our data using this trend filter shows that roughly 40% of all apps never gain more than a handful of users (Marginal apps). Less than 0.1% of the remaining 60% are constantly popular (Dominant apps), 1% have a quick drain of usage after an initial steep rise (Expired apps), and 6% continuously rise in popularity (Hot apps). From these, we can distinguish, for instance, trendsetters from copycat apps. We conclude by demonstrating that usage behaviour trend information can be used to develop better mobile app recommendations.Peer reviewe

How do people type on mobile devices? Observations from a study with 37,000 volunteers

© 2019 Association for Computing Machinery. This paper presents a large-scale dataset on mobile text entry collected via a web-based transcription task performed by 37,370 volunteers. The average typing speed was 36.2 WPM with 2.3% uncorrected errors. The scale of the data enables powerful statistical analyses on the correlation between typing performance and various factors, such as demographics, finger usage, and use of intelligent text entry techniques. We report effects of age and finger usage on performance that correspond to previous studies. We also find evidence of relationships between performance and use of intelligent text entry techniques: auto-correct usage correlates positively with entry rates, whereas word prediction usage has a negative correlation. To aid further work on modeling, machine learning and design improvements in mobile text entry, we make the code and dataset openly available

Leveraging The Potential Of Personality Traits For Digital Health Interventions : A Literature Review On Digital Markers For Conscientiousness And Neurotism

Digital health interventions (DHIs) are designed to help individuals manage their disease, such as asthma, diabetes, or major depression. While there is a broad body of literature on how to design evidence- based DHIs with respect to behavioral theories, behavior change techniques or various design features, targeting personality traits has been neglected so far in DHI designs, although there is evidence of their impact on health. In particular, conscientiousness, which is related to therapy adherence, and neuroticism, which impacts long-term health of chronic patients, are two personality traits with an impact on health. Sensing these traits via digital markers from online and smartphone data sources and providing corresponding personality change interventions, i.e. to increase conscientiousness and to reduce neuroticism, may be an important active and generic ingredient for various DHIs. As a first step towards this novel class of personality change DHIs, we conducted a systematic literature review on relevant digital markers related to conscientiousness and neuroticism. Overall, 344 articles were reviewed and 21 were selected for further analysis. We found various digital markers for conscientiousness and neuroticism and discuss them with respect to future work, i.e. the design and evaluation of personality change DHIs