Changes and bugs mining and predicting development activities

Software development results in a huge amount of data: changes to source code are recorded in version archives, bugs are reported to issue tracking systems, and communications are archived in e-mails and newsgroups. In this thesis, we present techniques for mining version archives and bug databases to understand and support software development. First, we present techniques which mine version archives for fine-grained changes. We introduce the concept of co-addition of method calls, which we use to identify patterns that describe how methods should be called. We use dynamic analysis to validate these patterns and identify violations. The co-addition of method calls can also detect cross-cutting changes, which are an indicator for concerns that could have been realized as aspects in aspect-oriented programming. Second, we present techniques to build models that can successfully predict the most defectprone parts of large-scale industrial software, in our experiments Windows Server 2003. This helps managers to allocate resources for quality assurance to those parts of a system that are expected to have most defects. The proposed measures on dependency graphs outperformed traditional complexity metrics. In addition, we found empirical evidence for a domino effect: depending on defect-prone binaries increases the chances of having defects.Software-Entwicklung führt zu einer großen Menge an Daten: Änderungen des Quellcodes werden in Versionsarchiven, Fehler in Problemdatenbanken und Kommunikation in E-Mails und Newsgroups archiviert. In dieser Arbeit präsentieren wir Verfahren, die solche Datenbanken analysieren, um Software-Entwicklung zu verstehen und unterstützen. Zuerst präsentieren wir Techniken, die feinkörnige Änderungen in Versionsarchiven untersuchen. Wir konzentrieren uns dabei auf das gleichzeitige Hinzufügen von Methodenaufrufen und identifizieren Muster, die beschreiben wie Methoden aufgerufen werden sollen. Außerdem validieren wir diese Muster zur Laufzeit und erkennen Verletzungen. Das gleichzeitige Hinzufügen von Methodenaufrufen kann außerdem querschneidende Änderungen erkennen. Solche Änderungen sind typischerweise ein Indikator für querschneidende Funktionalitäten, die besser mit Aspekten und aspektorientierter Programmierung realisiert werden können. Zum Abschluss der Arbeit bauen wir Fehlervorhersagemodelle, die erfolgreich die Teile von Windows Server 2003 mit den meisten Fehlern vorhersagen können. Fehlervorhersagen helfen Managern, die Ressourcen für die Qualitätssicherung gezielt auf fehlerhafte Teile einer Software zu lenken. Die auf Abhängigkeitsgraphen basierenden Modelle erzielen dabei bessere Ergebnisse als Modelle, die auf traditionellen Komplexitätsmetriken basieren. Darüber hinaus haben wir einen Domino-Effekt beobachtet: Dateien, die von fehlerhaften Dateien abhängen, besitzen eine erhöhte Fehlerwahrscheinlichkeit