Integrating performance analysis in the model driven development of software product lines

The paper proposes to integrate performance analysis in the early phases of the model-driven development process for Software Product Lines (SPL). We start by adding generic performance annotations to the UML model representing the set of core reusable SPL assets. The annotations are generic and use the MARTE Profile recently adopted by OMG. A first model transformation realized in the Atlas Transformation Language (ATL), which is the focus of this paper, derives the UML model of a specific product with concrete MARTE performance annotations from the SPL model. A second transformation generates a Layered Queueing Network performance model for the given product by applying an existing transformation approach named PUMA, developed in previous work. The proposed technique is illustrated with an e-commerce case study that models the commonality and variability in both structural and behavioural SPL views. A product is derived and the performance of two design alternatives is compared

Software Product Line

The Software Product Line (SPL) is an emerging methodology for developing software products. Currently, there are two hot issues in the SPL: modelling and the analysis of the SPL. Variability modelling techniques have been developed to assist engineers in dealing with the complications of variability management. The principal goal of modelling variability techniques is to configure a successful software product by managing variability in domain-engineering. In other words, a good method for modelling variability is a prerequisite for a successful SPL. On the other hand, analysis of the SPL aids the extraction of useful information from the SPL and provides a control and planning strategy mechanism for engineers or experts. In addition, the analysis of the SPL provides a clear view for users. Moreover, it ensures the accuracy of the SPL. This book presents new techniques for modelling and new methods for SPL analysis

Analyse von IT-Anwendungen mittels Zeitvariation

Performanzprobleme treten in der Praxis von IT-Anwendungen häufig auf, trotz steigender Hardwareleistung und verschiedenster Ansätze zur Entwicklung performanter Software im Softwarelebenszyklus. Modellbasierte Performanzanalysen ermöglichen auf Basis von Entwurfsartefakten eine Prävention von Performanzproblemen. Bei bestehenden oder teilweise implementierten IT-Anwendungen wird versucht, durch Hardwareskalierung oder Optimierung des Codes Performanzprobleme zu beheben. Beide Ansätze haben Nachteile: modellbasierte Ansätze werden durch die benötigte hohe Expertise nicht generell genutzt, die nachträgliche Optimierung ist ein unsystematischer und unkoordinierter Prozess. Diese Dissertation schlägt einen neuen Ansatz zur Performanzanalyse für eine nachfolgende Optimierung vor. Mittels eines Experiments werden Performanzwechselwirkungen in der IT-Anwendung identifiziert. Basis des Experiments, das Analyseinstrumentarium, ist eine zielgerichtete, zeitliche Variation von Start-, Endzeitpunkt oder Laufzeitdauer von Abläufen der IT-Anwendung. Diese Herangehensweise ist automatisierbar und kann strukturiert und ohne hohen Lernaufwand im Softwareentwicklungsprozess angewandt werden. Mittels der Turingmaschine wird bewiesen, dass durch die zeitliche Variation des Analyseinstrumentariums die Korrektheit von sequentiellen Berechnung beibehalten wird. Dies wird auf nebenläufige Systeme mittels der parallelen Registermaschine erweitert und diskutiert. Mit diesem praxisnahen Maschinenmodell wird dargelegt, dass die entdeckten Wirkzusammenhänge des Analyseinstrumentariums Optimierungskandidaten identifizieren. Eine spezielle Experimentierumgebung, in der die Abläufe eines Systems, bestehend aus Software und Hardware, programmierbar variiert werden können, wird mittels einer Virtualisierungslösung realisiert. Techniken zur Nutzung des Analyseinstrumentariums durch eine Instrumentierung werden angegeben. Eine Methode zur Ermittlung von Mindestanforderungen von IT-Anwendungen an die Hardware wird präsentiert und mittels der Experimentierumgebung anhand von zwei Szenarios und dem Android Betriebssystem exemplifiziert. Verschiedene Verfahren, um aus den Beobachtungen des Experiments die Optimierungskandidaten des Systems zu eruieren, werden vorgestellt, klassifiziert und evaluiert. Die Identifikation von Optimierungskandidaten und -potenzial wird an Illustrationsszenarios und mehreren großen IT-Anwendungen mittels dieser Methoden praktisch demonstriert. Als konsequente Erweiterung wird auf Basis des Analyseinstrumentariums eine Testmethode zum Validieren eines Systems gegenüber nicht deterministisch reproduzierbaren Fehlern, die auf Grund mangelnder Synchronisationsmechanismen (z.B. Races) oder zeitlicher Abläufe entstehen (z.B. Heisenbugs, alterungsbedingte Fehler), angegeben.Performance problems are very common in IT-Application, even though hardware performance is consistently increasing and there are several different software performance engineering methodologies during the software life cycle. The early model based performance predictions are offering a prevention of performance problems based on software engineering artifacts. Existing or partially implemented IT-Applications are optimized with hardware scaling or code tuning. There are disadvantages with both approaches: the model based performance predictions are not generally used due to the needed high expertise, the ex post optimization is an unsystematic and unstructured process. This thesis proposes a novel approach to a performance analysis for a subsequent optimization of the IT-Application. Via an experiment in the IT-Application performance interdependencies are identified. The core of the analysis is a specific variation of start-, end time or runtime of events or processes in the IT-Application. This approach is automatic and can easily be used in a structured way in the software development process. With a Turingmachine the correctness of this experimental approach was proved. With these temporal variations the correctness of a sequential calculation is held. This is extended and discussed on concurrent systems with a parallel Registermachine. With this very practical machine model the effect of the experiment and the subsequent identification of optimization potential and candidates are demonstrated. A special experimental environment to vary temporal processes and events of the hardware and the software of a system was developed with a virtual machine. Techniques for this experimental approach via instrumenting are stated. A method to determine minimum hardware requirements with this experimental approach is presented and exemplified with two scenarios based on the Android Framework. Different techniques to determine candidates and potential for an optimization are presented, classified and evaluated. The process to analyze and identify optimization candidates and potential is demonstrated on scenarios for illustration purposes and real IT-Applications. As a consistent extension a test methodology enabling a test of non-deterministic reproducible errors is given. Such non-deterministic reproducible errors are faults in the system caused by insufficient synchronization mechanisms (for example Races or Heisenbugs) or aging-related faults