Understanding Variability-Aware Analysis in Low-Maturity Variant-Rich Systems

Context: Software systems often exist in many variants to support varying stakeholder requirements, such as specific market segments or hardware constraints. Systems with many variants (a.k.a. variant-rich systems) are highly complex due to the variability introduced to support customization. As such, assuring the quality of these systems is also challenging since traditional single-system analysis techniques do not scale when applied. To tackle this complexity, several variability-aware analysis techniques have been conceived in the last two decades to assure the quality of a branch of variant-rich systems called software product lines. Unfortunately, these techniques find little application in practice since many organizations do use product-line engineering techniques, but instead rely on low-maturity \clo~strategies to manage their software variants. For instance, to perform an analysis that checks that all possible variants that can be configured by customers (or vendors) in a car personalization system conform to specified performance requirements, an organization needs to explicitly model system variability. However, in low-maturity variant-rich systems, this and similar kinds of analyses are challenging to perform due to (i) immature architectures that do not systematically account for variability, (ii) redundancy that is not exploited to reduce analysis effort, and (iii) missing essential meta-information, such as relationships between features and their implementation in source code.Objective: The overarching goal of the PhD is to facilitate quality assurance in low-maturity variant-rich systems. Consequently, in the first part of the PhD (comprising this thesis) we focus on gaining a better understanding of quality assurance needs in such systems and of their properties.Method: Our objectives are met by means of (i) knowledge-seeking research through case studies of open-source systems as well as surveys and interviews with practitioners; and (ii) solution-seeking research through the implementation and systematic evaluation of a recommender system that supports recording the information necessary for quality assurance in low-maturity variant-rich systems. With the former, we investigate, among other things, industrial needs and practices for analyzing variant-rich systems; and with the latter, we seek to understand how to obtain information necessary to leverage variability-aware analyses.Results: Four main results emerge from this thesis: first, we present the state-of-practice in assuring the quality of variant-rich systems, second, we present our empirical understanding of features and their characteristics, including information sources for locating them; third, we present our understanding of how best developers\u27 proactive feature location activities can be supported during development; and lastly, we present our understanding of how features are used in the code of non-modular variant-rich systems, taking the case of feature scattering in the Linux kernel.Future work: In the second part of the PhD, we will focus on processes for adapting variability-aware analyses to low-maturity variant-rich systems.Keywords:\ua0Variant-rich Systems, Quality Assurance, Low Maturity Software Systems, Recommender Syste

The state of adoption and the challenges of systematic variability management in industry

Handling large-scale software variability is still a challenge for many organizations. After decades of research on variability management concepts, many industrial organizations have introduced techniques known from research, but still lament that pure textbook approaches are not applicable or efficient. For instance, software product line engineering—an approach to systematically develop portfolios of products—is difficult to adopt given the high upfront investments; and even when adopted, organizations are challenged by evolving their complex product lines. Consequently, the research community now mainly focuses on re-engineering and evolution techniques for product lines; yet, understanding the current state of adoption and the industrial challenges for organizations is necessary to conceive effective techniques. In this multiple-case study, we analyze the current adoption of variability management techniques in twelve medium- to large-scale industrial cases in domains such as automotive, aerospace or railway systems. We identify the current state of variability management, emphasizing the techniques and concepts they adopted. We elicit the needs and challenges expressed for these cases, triangulated with results from a literature review. We believe our results help to understand the current state of adoption and shed light on gaps to address in industrial practice.This work is supported by Vinnova Sweden, Fond Unique Interminist´eriel (FUI) France, and the Swedish Research Council. Open access funding provided by University of Gothenbur

Consistent View-Based Management of Variability in Space and Time

Systeme entwickeln sich schnell weiter und existieren in verschiedenen Variationen, um unterschiedliche und sich ändernde Anforderungen erfüllen zu können. Das führt zu aufeinanderfolgenden Revisionen (Variabilität in Zeit) und zeitgleich existierenden Produktvarianten (Variabilität in Raum). Redundanzen und Abhängigkeiten zwischen unterschiedlichen Produkten über mehrere Revisionen hinweg sowie heterogene Typen von Artefakten führen schnell zu Inkonsistenzen während der Evolution eines variablen Systems. Die Bewältigung der Komplexität sowie eine einheitliche und konsistente Verwaltung beider Variabilitätsdimensionen sind wesentliche Herausforderungen, um große und langlebige Systeme erfolgreich entwickeln zu können. Variabilität in Raum wird primär in der Softwareproduktlinienentwicklung betrachtet, während Variabilität in Zeit im Softwarekonfigurationsmanagement untersucht wird. Konsistenzerhaltung zwischen heterogenen Artefakttypen und sichtbasierte Softwareentwicklung sind zentrale Forschungsthemen in modellgetriebener Softwareentwicklung. Die Isolation der drei angrenzenden Disziplinen hat zu einer Vielzahl von Ansätzen und Werkzeugen aus den unterschiedlichen Bereichen geführt, was die Definition eines gemeinsamen Verständnisses erschwert und die Gefahr redundanter Forschung und Entwicklung birgt. Werkzeuge aus den verschiedenen Disziplinen sind oftmals nicht ausreichend integriert und führen zu einer heterogenen Werkzeuglandschaft sowie hohem manuellen Aufwand während der Evolution eines variablen Systems, was wiederum der Systemqualität schadet und zu höheren Wartungskosten führt. Basierend auf dem aktuellen Stand der Forschung in den genannten Disziplinen werden in dieser Dissertation drei Kernbeiträge vorgestellt, um den Umgang mit der Komplexität während der Evolution variabler Systeme zu unterstützten. Das unifizierte konzeptionelle Modell dokumentiert und unifiziert Konzepte und Relationen für den gleichzeitigen Umgang mit Variabilität in Raum und Zeit basierend auf einer Vielzahl ausgewählter Ansätze und Werkzeuge aus der Softwareproduktlinienentwicklung und dem Softwarekonfigurationsmanagement. Über die bloße Kombination vorhandener Konzepte hinaus beschreibt das unifizierte konzeptionelle Modell neue Möglichkeiten, beide Variabilitätsdimensionen zueinander in Beziehung zu setzen. Die unifizierten Operationen verwenden das unifizierte konzeptionelle Modell als Datenstruktur und stellen die Basis für operative Verwaltung von Variabilität in Raum und Zeit dar. Die unifizierten Operationen werden basierend auf einer Analyse diverser Ansätze konzipiert, welche verschiedene Modalitäten und Paradigmen verfolgen. Während die unifizierten Operationen die Funktionalität von analysierten Werkzeugen abdecken, ermöglichen sie den gleichzeitigen Umgang mit beiden Variabilitätsdimensionen. Der unifizierte Ansatz basiert auf den vorhergehenden Beiträgen und erweitert diese um Konsistenzerhaltung. Zu diesem Zweck wurden Typen von variabilitätsspezifischen Inkonsistenzen identifiziert, die während der Evolution variabler heterogener Systeme auftreten können. Der unifizierte Ansatz ermöglicht automatisierte Konsistenzerhaltung für eine ausgewählte Teilmenge der identifizierten Inkonsistenztypen. Jeder Kernbeitrag wurde empirisch evaluiert. Zur Evaluierung des unifizierten konzeptionellen Modells und der unifizierten Operationen wurden Expertenbefragungen durchgeführt, Metriken zur Bewertung der Angemessenheit einer Unifizierung definiert und angewendet, sowie beispielhafte Anwendungen demonstriert. Die funktionale Eignung des unifizierten Ansatzes wurde mittels zweier Realweltfallstudien evaluiert: Die häufig verwendete ArgoUML-SPL, die auf ArgoUML basiert, einem UML-Modellierungswerkzeug, sowie MobileMedia, eine mobile Applikation für Medienverwaltung. Der unifizierte Ansatz ist mit dem Eclipse Modeling Framework (EMF) und dem Vitruvius Ansatz implementiert. Die Kernbeiträge dieser Arbeit erweitern das vorhandene Wissen hinsichtlich der uniformen Verwaltung von Variabilität in Raum und Zeit und verbinden diese mit automatisierter Konsistenzerhaltung für variable Systeme bestehend aus heterogenen Artefakttypen

Consistent View-Based Management of Variability in Space and Time

Developing variable systems faces many challenges. Dependencies between interrelated artifacts within a product variant, such as code or diagrams, across product variants and across their revisions quickly lead to inconsistencies during evolution. This work provides a unification of common concepts and operations for variability management, identifies variability-related inconsistencies and presents an approach for view-based consistency preservation of variable systems

Spartan Daily, September 25, 1985

Volume 85, Issue 19https://scholarworks.sjsu.edu/spartandaily/7340/thumbnail.jp

Consistent View-Based Management of Variability in Space and Time

Developing variable systems faces many challenges. Dependencies between interrelated artifacts within a product variant, such as code or diagrams, across product variants and across their revisions quickly lead to inconsistencies during evolution. This work provides a unification of common concepts and operations for variability management, identifies variability-related inconsistencies and presents an approach for view-based consistency preservation of variable systems