Connecting Palladio with multicore CPU simulators

In Software Engineering simulators are typically used for Software Performance En- gineering (SPE). It is important that the simulations are accurate in order to allow engineers to predict the performance in detail. Palladio is one of these approaches. Currently, Palladio only supports single-core CPU simulators, but there is also an auxiliary approach for multicore simulation. The main problem of this approach is the huge inaccuracy, which is about 74% with 16 cores. This bachelor thesis aims to investigate and improve Palladio’s performance in hardware CPU simulation and performance prediction. This work presents a new approach for connecting a multicore CPU simulator to Palladio to improve the simulation accuracy. The result of this thesis is a conceptual implemen- tation of an embedded multicore CPU Simulator in Palladio to enable more accurate multicore performance predictions. The presented approach enables Palladio to connect to a multicore simulator called MaxSim via a Java prototype, but the predictions aren’t more accurate in general. With a mean speedup deviation of 67.81% at 16 cores, the simulation is only slightly more accurate for the tested system.Softwareingenieure verwenden in der Regel Simulatoren für das Software Performance Engineering (SPE). Die Simulationsergebnisse müssen dabei genau sein, damit die Ingenieure die Leistung detailliert vorhersagen können. Palladio ist eines der Tools, welches für SPE eingesetzt wird. Aktuell unterstützt Palladio nur Single-Core CPU-Simulatoren, allerdings existiert auch ein BehilfsAnsatz für die Multicore-Simulation. Das Problem des Ansatzes ist die enorme Ungenauigkeit, welche bei 16 Cores rund 74, 48% beträgt. Diese Bachelorarbeit zielt darauf ab, die Leistungsfähigkeit von Palladio bei der Abbildung komplexer Architekturen auf Hardwaremodelle und die Genauigkeit der Leistungsprognosen zu untersuchen. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz zur Anbindung eines Multicore-CPU-Simulators an eine bestehende Palladio-Komponente vorgestellt, um die Simulations-Genauigkeit für Multicore Leistungs-Prognosen zu verbessern. Der Vorgestellte Ansatz konnte mittels MaxSim und ProtoCom umgesetzt werden, jedoch sind die Vorhersagen im Allgemeinen nicht genauer. Die Leistungsprognose ist mit einer mittleren Abweichung der Beschleunigung von −67, 81% bei 16 Cores, für den getesteten Fall lediglich unwesentlich geringer

Efficiently Conducting Quality-of-Service Analyses by Templating Architectural Knowledge

Previously, software architects were unable to effectively and efficiently apply reusable knowledge (e.g., architectural styles and patterns) to architectural analyses. This work tackles this problem with a novel method to create and apply templates for reusable knowledge. These templates capture reusable knowledge formally and can efficiently be integrated in architectural analyses