7,140 research outputs found

    A Survey on Forensics and Compliance Auditing for Critical Infrastructure Protection

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    The broadening dependency and reliance that modern societies have on essential services provided by Critical Infrastructures is increasing the relevance of their trustworthiness. However, Critical Infrastructures are attractive targets for cyberattacks, due to the potential for considerable impact, not just at the economic level but also in terms of physical damage and even loss of human life. Complementing traditional security mechanisms, forensics and compliance audit processes play an important role in ensuring Critical Infrastructure trustworthiness. Compliance auditing contributes to checking if security measures are in place and compliant with standards and internal policies. Forensics assist the investigation of past security incidents. Since these two areas significantly overlap, in terms of data sources, tools and techniques, they can be merged into unified Forensics and Compliance Auditing (FCA) frameworks. In this paper, we survey the latest developments, methodologies, challenges, and solutions addressing forensics and compliance auditing in the scope of Critical Infrastructure Protection. This survey focuses on relevant contributions, capable of tackling the requirements imposed by massively distributed and complex Industrial Automation and Control Systems, in terms of handling large volumes of heterogeneous data (that can be noisy, ambiguous, and redundant) for analytic purposes, with adequate performance and reliability. The achieved results produced a taxonomy in the field of FCA whose key categories denote the relevant topics in the literature. Also, the collected knowledge resulted in the establishment of a reference FCA architecture, proposed as a generic template for a converged platform. These results are intended to guide future research on forensics and compliance auditing for Critical Infrastructure Protection.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

    Digital twin modeling method based on IFC standards for building construction processes

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    Intelligent construction is a necessary way to improve the traditional construction method, and digital twin can be a crucial technology to promote intelligent construction. However, the construction field currently needs a unified method to build a standardized and universally applicable digital twin model, which is incredibly challenging in construction. Therefore, this paper proposes a general method to construct a digital twin construction process model based on the Industry Foundation Classes (IFC) standard, aiming to realize real-time monitoring, control, and visualization management of the construction site. The method constructs a digital twin fusion model from three levels: geometric model, resource model, and behavioral model by establishing an IFC semantic model of the construction process, storing the fusion model data and the construction site data into a database, and completing the dynamic interaction of the twin data in the database. At the same time, the digital twin platform is developed to realize the visualization and control of the construction site. Combined with practical cases and analysis, the implementation effect of the method is shown and verified. The results show that the method can adapt itself to different scenarios on the construction site, which is conducive to promoting application of the digital twin in the field of construction and provides a reference to the research of practicing digital twin theory and practice

    Dataflow Programming and Acceleration of Computationally-Intensive Algorithms

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    The volume of unstructured textual information continues to grow due to recent technological advancements. This resulted in an exponential growth of information generated in various formats, including blogs, posts, social networking, and enterprise documents. Numerous Enterprise Architecture (EA) documents are also created daily, such as reports, contracts, agreements, frameworks, architecture requirements, designs, and operational guides. The processing and computation of this massive amount of unstructured information necessitate substantial computing capabilities and the implementation of new techniques. It is critical to manage this unstructured information through a centralized knowledge management platform. Knowledge management is the process of managing information within an organization. This involves creating, collecting, organizing, and storing information in a way that makes it easily accessible and usable. The research involved the development textual knowledge management system, and two use cases were considered for extracting textual knowledge from documents. The first case study focused on the safety-critical documents of a railway enterprise. Safety is of paramount importance in the railway industry. There are several EA documents including manuals, operational procedures, and technical guidelines that contain critical information. Digitalization of these documents is essential for analysing vast amounts of textual knowledge that exist in these documents to improve the safety and security of railway operations. A case study was conducted between the University of Huddersfield and the Railway Safety Standard Board (RSSB) to analyse EA safety documents using Natural language processing (NLP). A graphical user interface was developed that includes various document processing features such as semantic search, document mapping, text summarization, and visualization of key trends. For the second case study, open-source data was utilized, and textual knowledge was extracted. Several features were also developed, including kernel distribution, analysis offkey trends, and sentiment analysis of words (such as unique, positive, and negative) within the documents. Additionally, a heterogeneous framework was designed using CPU/GPU and FPGAs to analyse the computational performance of document mapping

    Modern computing: Vision and challenges

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    Over the past six decades, the computing systems field has experienced significant transformations, profoundly impacting society with transformational developments, such as the Internet and the commodification of computing. Underpinned by technological advancements, computer systems, far from being static, have been continuously evolving and adapting to cover multifaceted societal niches. This has led to new paradigms such as cloud, fog, edge computing, and the Internet of Things (IoT), which offer fresh economic and creative opportunities. Nevertheless, this rapid change poses complex research challenges, especially in maximizing potential and enhancing functionality. As such, to maintain an economical level of performance that meets ever-tighter requirements, one must understand the drivers of new model emergence and expansion, and how contemporary challenges differ from past ones. To that end, this article investigates and assesses the factors influencing the evolution of computing systems, covering established systems and architectures as well as newer developments, such as serverless computing, quantum computing, and on-device AI on edge devices. Trends emerge when one traces technological trajectory, which includes the rapid obsolescence of frameworks due to business and technical constraints, a move towards specialized systems and models, and varying approaches to centralized and decentralized control. This comprehensive review of modern computing systems looks ahead to the future of research in the field, highlighting key challenges and emerging trends, and underscoring their importance in cost-effectively driving technological progress

    Natural and Technological Hazards in Urban Areas

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    Natural hazard events and technological accidents are separate causes of environmental impacts. Natural hazards are physical phenomena active in geological times, whereas technological hazards result from actions or facilities created by humans. In our time, combined natural and man-made hazards have been induced. Overpopulation and urban development in areas prone to natural hazards increase the impact of natural disasters worldwide. Additionally, urban areas are frequently characterized by intense industrial activity and rapid, poorly planned growth that threatens the environment and degrades the quality of life. Therefore, proper urban planning is crucial to minimize fatalities and reduce the environmental and economic impacts that accompany both natural and technological hazardous events

    Rethink Digital Health Innovation: Understanding Socio-Technical Interoperability as Guiding Concept

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    Diese Dissertation sucht nach einem theoretischem Grundgerüst, um komplexe, digitale Gesundheitsinnovationen so zu entwickeln, dass sie bessere Erfolgsaussichten haben, auch in der alltäglichen Versorgungspraxis anzukommen. Denn obwohl es weder am Bedarf von noch an Ideen für digitale Gesundheitsinnovationen mangelt, bleibt die Flut an erfolgreich in der Praxis etablierten Lösungen leider aus. Dieser unzureichende Diffusionserfolg einer entwickelten Lösung - gern auch als Pilotitis pathologisiert - offenbart sich insbesondere dann, wenn die geplante Innovation mit größeren Ambitionen und Komplexität verbunden ist. Dem geübten Kritiker werden sofort ketzerische Gegenfragen in den Sinn kommen. Beispielsweise was denn unter komplexen, digitalen Gesundheitsinnovationen verstanden werden soll und ob es überhaupt möglich ist, eine universale Lösungsformel zu finden, die eine erfolgreiche Diffusion digitaler Gesundheitsinnovationen garantieren kann. Beide Fragen sind nicht nur berechtigt, sondern münden letztlich auch in zwei Forschungsstränge, welchen ich mich in dieser Dissertation explizit widme. In einem ersten Block erarbeite ich eine Abgrenzung jener digitalen Gesundheitsinnovationen, welche derzeit in Literatur und Praxis besondere Aufmerksamkeit aufgrund ihres hohen Potentials zur Versorgungsverbesserung und ihrer resultierenden Komplexität gewidmet ist. Genauer gesagt untersuche ich dominante Zielstellungen und welche Herausforderung mit ihnen einhergehen. Innerhalb der Arbeiten in diesem Forschungsstrang kristallisieren sich vier Zielstellungen heraus: 1. die Unterstützung kontinuierlicher, gemeinschaftlicher Versorgungsprozesse über diverse Leistungserbringer (auch als inter-organisationale Versorgungspfade bekannt); 2. die aktive Einbeziehung der Patient:innen in ihre Versorgungsprozesse (auch als Patient Empowerment oder Patient Engagement bekannt); 3. die Stärkung der sektoren-übergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Versorgungpraxis bis hin zu lernenden Gesundheitssystemen und 4. die Etablierung daten-zentrierter Wertschöpfung für das Gesundheitswesen aufgrund steigender bzgl. Verfügbarkeit valider Daten, neuen Verarbeitungsmethoden (Stichwort Künstliche Intelligenz) sowie den zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten. Im Fokus dieser Dissertation stehen daher weniger die autarken, klar abgrenzbaren Innovationen (bspw. eine Symptomtagebuch-App zur Beschwerdedokumentation). Vielmehr adressiert diese Doktorarbeit jene Innovationsvorhaben, welche eine oder mehrere der o.g. Zielstellung verfolgen, ein weiteres technologisches Puzzleteil in komplexe Informationssystemlandschaften hinzufügen und somit im Zusammenspiel mit diversen weiteren IT-Systemen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und/ oder ihrer Organisation beitragen. In der Auseinandersetzung mit diesen Zielstellungen und verbundenen Herausforderungen der Systementwicklung rückte das Problem fragmentierter IT-Systemlandschaften des Gesundheitswesens in den Mittelpunkt. Darunter wird der unerfreuliche Zustand verstanden, dass unterschiedliche Informations- und Anwendungssysteme nicht wie gewünscht miteinander interagieren können. So kommt es zu Unterbrechungen von Informationsflüssen und Versorgungsprozessen, welche anderweitig durch fehleranfällige Zusatzaufwände (bspw. Doppeldokumentation) aufgefangen werden müssen. Um diesen Einschränkungen der Effektivität und Effizienz zu begegnen, müssen eben jene IT-System-Silos abgebaut werden. Alle o.g. Zielstellungen ordnen sich dieser defragmentierenden Wirkung unter, in dem sie 1. verschiedene Leistungserbringer, 2. Versorgungsteams und Patient:innen, 3. Wissenschaft und Versorgung oder 4. diverse Datenquellen und moderne Auswertungstechnologien zusammenführen wollen. Doch nun kommt es zu einem komplexen Ringschluss. Einerseits suchen die in dieser Arbeit thematisierten digitalen Gesundheitsinnovationen Wege zur Defragmentierung der Informationssystemlandschaften. Andererseits ist ihre eingeschränkte Erfolgsquote u.a. in eben jener bestehenden Fragmentierung begründet, die sie aufzulösen suchen. Mit diesem Erkenntnisgewinn eröffnet sich der zweite Forschungsstrang dieser Arbeit, der sich mit der Eigenschaft der 'Interoperabilität' intensiv auseinandersetzt. Er untersucht, wie diese Eigenschaft eine zentrale Rolle für Innovationsvorhaben in der Digital Health Domäne einnehmen soll. Denn Interoperabilität beschreibt, vereinfacht ausgedrückt, die Fähigkeit von zwei oder mehreren Systemen miteinander gemeinsame Aufgaben zu erfüllen. Sie repräsentiert somit das Kernanliegen der identifizierten Zielstellungen und ist Dreh- und Angelpunkt, wenn eine entwickelte Lösung in eine konkrete Zielumgebung integriert werden soll. Von einem technisch-dominierten Blickwinkel aus betrachtet, geht es hierbei um die Gewährleistung von validen, performanten und sicheren Kommunikationsszenarien, sodass die o.g. Informationsflussbrüche zwischen technischen Teilsystemen abgebaut werden. Ein rein technisches Interoperabilitätsverständnis genügt jedoch nicht, um die Vielfalt an Diffusionsbarrieren von digitalen Gesundheitsinnovationen zu umfassen. Denn beispielsweise das Fehlen adäquater Vergütungsoptionen innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder eine mangelhafte Passfähigkeit für den bestimmten Versorgungsprozess sind keine rein technischen Probleme. Vielmehr kommt hier eine Grundhaltung der Wirtschaftsinformatik zum Tragen, die Informationssysteme - auch die des Gesundheitswesens - als sozio-technische Systeme begreift und dabei Technologie stets im Zusammenhang mit Menschen, die sie nutzen, von ihr beeinflusst werden oder sie organisieren, betrachtet. Soll eine digitale Gesundheitsinnovation, die einen Mehrwert gemäß der o.g. Zielstellungen verspricht, in eine existierende Informationssystemlandschaft der Gesundheitsversorgung integriert werden, so muss sie aus technischen sowie nicht-technischen Gesichtspunkten 'interoperabel' sein. Zwar ist die Notwendigkeit von Interoperabilität in der Wissenschaft, Politik und Praxis bekannt und auch positive Bewegungen der Domäne hin zu mehr Interoperabilität sind zu verspüren. Jedoch dominiert dabei einerseits ein technisches Verständnis und andererseits bleibt das Potential dieser Eigenschaft als Leitmotiv für das Innovationsmanagement bislang weitestgehend ungenutzt. An genau dieser Stelle knüpft nun der Hauptbeitrag dieser Doktorarbeit an, in dem sie eine sozio-technische Konzeptualisierung und Kontextualisierung von Interoperabilität für künftige digitale Gesundheitsinnovationen vorschlägt. Literatur- und expertenbasiert wird ein Rahmenwerk erarbeitet - das Digital Health Innovation Interoperability Framework - das insbesondere Innovatoren und Innovationsfördernde dabei unterstützen soll, die Diffusionswahrscheinlichkeit in die Praxis zu erhöhen. Nun sind mit diesem Framework viele Erkenntnisse und Botschaften verbunden, die ich für diesen Prolog wie folgt zusammenfassen möchte: 1. Um die Entwicklung digitaler Gesundheitsinnovationen bestmöglich auf eine erfolgreiche Integration in eine bestimmte Zielumgebung auszurichten, sind die Realisierung eines neuartigen Wertversprechens sowie die Gewährleistung sozio-technischer Interoperabilität die zwei zusammenhängenden Hauptaufgaben eines Innovationsprozesses. 2. Die Gewährleistung von Interoperabilität ist eine aktiv zu verantwortende Managementaufgabe und wird durch projektspezifische Bedingungen sowie von externen und internen Dynamiken beeinflusst. 3. Sozio-technische Interoperabilität im Kontext digitaler Gesundheitsinnovationen kann über sieben, interdependente Ebenen definiert werden: Politische und regulatorische Bedingungen; Vertragsbedingungen; Versorgungs- und Geschäftsprozesse; Nutzung; Information; Anwendungen; IT-Infrastruktur. 4. Um Interoperabilität auf jeder dieser Ebenen zu gewährleisten, sind Strategien differenziert zu definieren, welche auf einem Kontinuum zwischen Kompatibilitätsanforderungen aufseiten der Innovation und der Motivation von Anpassungen aufseiten der Zielumgebung verortet werden können. 5. Das Streben nach mehr Interoperabilität fördert sowohl den nachhaltigen Erfolg der einzelnen digitalen Gesundheitsinnovation als auch die Defragmentierung existierender Informationssystemlandschaften und trägt somit zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei. Zugegeben: die letzte dieser fünf Botschaften trägt eher die Färbung einer Überzeugung, als dass sie ein Ergebnis wissenschaftlicher Beweisführung ist. Dennoch empfinde ich diese, wenn auch persönliche Erkenntnis als Maxim der Domäne, der ich mich zugehörig fühle - der IT-Systementwicklung des Gesundheitswesens

    A BIM - GIS Integrated Information Model Using Semantic Web and RDF Graph Databases

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    In recent years, 3D virtual indoor and outdoor urban modelling has become an essential geospatial information framework for civil and engineering applications such as emergency response, evacuation planning, and facility management. Building multi-sourced and multi-scale 3D urban models are in high demand among architects, engineers, and construction professionals to achieve these tasks and provide relevant information to decision support systems. Spatial modelling technologies such as Building Information Modelling (BIM) and Geographical Information Systems (GIS) are frequently used to meet such high demands. However, sharing data and information between these two domains is still challenging. At the same time, the semantic or syntactic strategies for inter-communication between BIM and GIS do not fully provide rich semantic and geometric information exchange of BIM into GIS or vice-versa. This research study proposes a novel approach for integrating BIM and GIS using semantic web technologies and Resources Description Framework (RDF) graph databases. The suggested solution's originality and novelty come from combining the advantages of integrating BIM and GIS models into a semantically unified data model using a semantic framework and ontology engineering approaches. The new model will be named Integrated Geospatial Information Model (IGIM). It is constructed through three stages. The first stage requires BIMRDF and GISRDF graphs generation from BIM and GIS datasets. Then graph integration from BIM and GIS semantic models creates IGIMRDF. Lastly, the information from IGIMRDF unified graph is filtered using a graph query language and graph data analytics tools. The linkage between BIMRDF and GISRDF is completed through SPARQL endpoints defined by queries using elements and entity classes with similar or complementary information from properties, relationships, and geometries from an ontology-matching process during model construction. The resulting model (or sub-model) can be managed in a graph database system and used in the backend as a data-tier serving web services feeding a front-tier domain-oriented application. A case study was designed, developed, and tested using the semantic integrated information model for validating the newly proposed solution, architecture, and performance

    Untersuchung von Performanzveränderungen auf Quelltextebene

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    Änderungen am Quelltext einer Software können zu veränderter Performanz führen. Um das Auftreten von Regressionen zu verhindern und die Effekte von Quelltextänderungen, von denen eine Verbesserung erwartet wird, zu überprüfen, ist die Messung der Auswirkungen von Quelltextänderungen auf die Performanz sowie das tiefgehende Verständnis des Laufzeitverhaltens der beteiligten Quelltextkonstrukte notwendig. Die Spezifikation von Benchmarks oder Lasttests, um Regressionen zu erkennen, erfordert immensen manuellen Aufwand. Für das Verständnis der Änderungen sind anschließend oft weitere Experimente notwendig. In der vorliegenden Arbeit wird der Ansatz Performanzanalyse von Softwaresystemen (Peass) entwickelt. Peass beruht auf der Annahme, dass Performanzänderungen durch Messung der Performanz von Unittests erkennbar ist. Peass besteht aus (1) einer Methode zur Regressionstestselektion, d. h. zur Bestimmung, zwischen welchen Commits sich die Performanz geändert haben kann basierend auf statischer Quelltextanalyse und Analyse des Laufzeitverhaltens, (2) einer Methode zur Umwandlung von Unittests in Performanztests und zur statistisch zuverlässigen und reproduzierbaren Messung der Performanz und (3) einer Methode zur Unterstützung des Verstehens von Ursachen von Performanzänderungen. Der Peass-Ansatzes ermöglicht es somit, durch den Workload von Unittests messbare Performanzänderungen automatisiert zu untersuchen. Die Validität des Ansatzes wird geprüft, indem gezeigt wird, dass (1) typische Performanzprobleme in künstlichen Testfällen und (2) reale, durch Entwickler markierte Performanzänderungen durch Peass gefunden werden können. Durch eine Fallstudie in einem laufenden Softwareentwicklungsprojekt wird darüber hinaus gezeigt, dass Peass in der Lage ist, relevante Performanzänderungen zu erkennen.:1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Ansatz 1.3 Forschungsfragen 1.4 Beiträge 1.5 Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen 2.1 Software Performance Engineering 2.2 Modellbasierter Ansatz 2.2.1 Überblick 2.2.2 Performanzantipattern 2.3 Messbasierter Ansatz 2.3.1 Messprozess 2.3.2 Messwertanalyse 2.4 Messung in künstlichen Umgebungen 2.4.1 Benchmarking 2.4.2 Lasttests 2.4.3 Performanztests 2.5 Messung in realen Umgebungen: Monitoring 2.5.1 Überblick 2.5.2 Umsetzung 2.5.3 Werkzeuge 3 Regressionstestselektion 3.1 Ansatz 3.1.1 Grundidee 3.1.2 Voraussetzungen 3.1.3 Zweistufiger Prozess 3.2 Statische Testselektion 3.2.1 Selektierte Änderungen 3.2.2 Prozess 3.2.3 Implementierung 3.3 Tracevergleich 3.3.1 Selektierte Änderungen 3.3.2 Prozess 3.3.3 Implementierung 3.3.4 Kombination mit statischer Analyse 3.4 Evaluation 3.4.1 Implementierung 3.4.2 Exaktheit 3.4.3 Korrektheit 3.4.4 Diskussion der Validität 3.5 Verwandte Arbeiten 3.5.1 Funktionale Regressionstestbestimmung 3.5.2 Regressionstestbestimmung für Performanztests 4 Messprozess 4.1 Vergleich von Mess- und Analysemethoden 4.1.1 Vorgehen 4.1.2 Fehlerbetrachtung 4.1.3 Workloadgröße der künstlichen Unittestpaare 4.2 Messmethode 4.2.1 Aufbau einer Iteration 4.2.2 Beenden von Messungen 4.2.3 Garbage Collection je Iteration 4.2.4 Umgang mit Standardausgabe 4.2.5 Zusammenfassung der Messmethode 4.3 Analysemethode 4.3.1 Auswahl des statistischen Tests 4.3.2 Ausreißerentfernung 4.3.3 Parallelisierung 4.4 Evaluierung 4.4.1 Vergleich mit JMH 4.4.2 Reproduzierbarkeit der Ergebnisse 4.4.3 Fazit 4.5 Verwandte Arbeiten 4.5.1 Beenden von Messungen 4.5.2 Änderungserkennung 4.5.3 Anomalieerkennung 5 Ursachenanalyse 5.1 Reduktion des Overheads der Messung einzelner Methoden 5.1.1 Generierung von Beispielprojekten 5.1.2 Messung von Methodenausführungsdauern 5.1.3 Optionen zur Overheadreduktion 5.1.4 Messergebnisse 5.1.5 Überprüfung mit MooBench 5.2 Messkonfiguration der Ursachenanalyse 5.2.1 Grundlagen 5.2.2 Fehlerbetrachtung 5.2.3 Ansatz 5.2.4 Messergebnisse 5.3 Verwandte Arbeiten 5.3.1 Monitoringoverhead 5.3.2 Ursachenanalyse für Performanzänderungen 5.3.3 Ursachenanalyse für Performanzprobleme 6 Evaluation 6.1 Validierung durch künstliche Performanzprobleme 6.1.1 Reproduktion durch Benchmarks 6.1.2 Umwandlung der Benchmarks 6.1.3 Überprüfen von Problemen mit Peass 6.2 Evaluation durch reale Performanzprobleme 6.2.1 Untersuchung dokumentierter Performanzänderungen offenen Projekten 6.2.2 Untersuchung der Performanzänderungen in GeoMap 7 Zusammenfassung und Ausblick 7.1 Zusammenfassung 7.2 AusblickChanges to the source code of a software may result in varied performance. In order to prevent the occurance of regressions and check the effect of source changes, which are expected to result in performance improvements, both the measurement of the impact of source code changes and a deep understanding of the runtime behaviour of the used source code elements are necessary. The specification of benchmarks and load tests, which are able to detect performance regressions, requires immense manual effort. To understand the changes, often additional experiments are necessary. This thesis develops the Peass approach (Performance analysis of software systems). Peass is based on the assumption, that performance changes can be identified by unit tests. Therefore, Peass consists of (1) a method for regression test selection, which determines between which commits the performance may have changed based on static code analysis and analysis of the runtime behavior, (2) a method for transforming unit tests into performance tests and for statistically reliable and reproducible measurement of the performance and (3) a method for aiding the diagnosis of root causes of performance changes. The Peass approach thereby allows to automatically examine performance changes that are measurable by the workload of unit tests. The validity of the approach is evaluated by showing that (1) typical performance problems in artificial test cases and (2) real, developer-tagged performance changes can be found by Peass. Furthermore, a case study in an ongoing software development project shows that Peass is able to detect relevant performance changes.:1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Ansatz 1.3 Forschungsfragen 1.4 Beiträge 1.5 Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen 2.1 Software Performance Engineering 2.2 Modellbasierter Ansatz 2.2.1 Überblick 2.2.2 Performanzantipattern 2.3 Messbasierter Ansatz 2.3.1 Messprozess 2.3.2 Messwertanalyse 2.4 Messung in künstlichen Umgebungen 2.4.1 Benchmarking 2.4.2 Lasttests 2.4.3 Performanztests 2.5 Messung in realen Umgebungen: Monitoring 2.5.1 Überblick 2.5.2 Umsetzung 2.5.3 Werkzeuge 3 Regressionstestselektion 3.1 Ansatz 3.1.1 Grundidee 3.1.2 Voraussetzungen 3.1.3 Zweistufiger Prozess 3.2 Statische Testselektion 3.2.1 Selektierte Änderungen 3.2.2 Prozess 3.2.3 Implementierung 3.3 Tracevergleich 3.3.1 Selektierte Änderungen 3.3.2 Prozess 3.3.3 Implementierung 3.3.4 Kombination mit statischer Analyse 3.4 Evaluation 3.4.1 Implementierung 3.4.2 Exaktheit 3.4.3 Korrektheit 3.4.4 Diskussion der Validität 3.5 Verwandte Arbeiten 3.5.1 Funktionale Regressionstestbestimmung 3.5.2 Regressionstestbestimmung für Performanztests 4 Messprozess 4.1 Vergleich von Mess- und Analysemethoden 4.1.1 Vorgehen 4.1.2 Fehlerbetrachtung 4.1.3 Workloadgröße der künstlichen Unittestpaare 4.2 Messmethode 4.2.1 Aufbau einer Iteration 4.2.2 Beenden von Messungen 4.2.3 Garbage Collection je Iteration 4.2.4 Umgang mit Standardausgabe 4.2.5 Zusammenfassung der Messmethode 4.3 Analysemethode 4.3.1 Auswahl des statistischen Tests 4.3.2 Ausreißerentfernung 4.3.3 Parallelisierung 4.4 Evaluierung 4.4.1 Vergleich mit JMH 4.4.2 Reproduzierbarkeit der Ergebnisse 4.4.3 Fazit 4.5 Verwandte Arbeiten 4.5.1 Beenden von Messungen 4.5.2 Änderungserkennung 4.5.3 Anomalieerkennung 5 Ursachenanalyse 5.1 Reduktion des Overheads der Messung einzelner Methoden 5.1.1 Generierung von Beispielprojekten 5.1.2 Messung von Methodenausführungsdauern 5.1.3 Optionen zur Overheadreduktion 5.1.4 Messergebnisse 5.1.5 Überprüfung mit MooBench 5.2 Messkonfiguration der Ursachenanalyse 5.2.1 Grundlagen 5.2.2 Fehlerbetrachtung 5.2.3 Ansatz 5.2.4 Messergebnisse 5.3 Verwandte Arbeiten 5.3.1 Monitoringoverhead 5.3.2 Ursachenanalyse für Performanzänderungen 5.3.3 Ursachenanalyse für Performanzprobleme 6 Evaluation 6.1 Validierung durch künstliche Performanzprobleme 6.1.1 Reproduktion durch Benchmarks 6.1.2 Umwandlung der Benchmarks 6.1.3 Überprüfen von Problemen mit Peass 6.2 Evaluation durch reale Performanzprobleme 6.2.1 Untersuchung dokumentierter Performanzänderungen offenen Projekten 6.2.2 Untersuchung der Performanzänderungen in GeoMap 7 Zusammenfassung und Ausblick 7.1 Zusammenfassung 7.2 Ausblic
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