Empirische Bewertung von Performanz-Vorhersageverfahren für Software-­Architekturen

Firus, Viktoria, Koziolek, Heiko, Becker, Steffen, Hasselbring, Wilhelm and Reussner, Ralf H. (2005) Empirische Bewertung von Performanz-Vorhersageverfahren für Software-­Architekturen [Paper] In: Software Engineering 2005, 8.-11. March 2005, Essen, Germany.

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Abstract

Die Architektur eines Software-Systems beeinflusst maßgeblich seine Qualit ätseigenschaften wie Performanz oder Zuverlässigkeit. Daher sind Architekturänderungen oft die einzige Möglichkeit, Mängel bei diesen Qualitätseigenschaften zu beheben. Je später diese Änderungen an der Architektur während des Software-Entwicklungsprozesses vorgenommen werden, desto teurer und riskanter sind sie. Aus diesem Grund ist eine frühzeitige Analyse verschiedener Architektur-Entwurfsalternativen bezüglich ihrer Auswirkungen auf Qualitätseigenschaften vorteilhaft. Dieser Artikel beschreibt die Evaluation dreier verschiedener Performanz-Vorhersageverfahren für Software-Architekturen hinsichtlich ihrer Eignung, korrekte Empfehlungen für frühzeitige Entwurfsentscheidungen zu geben. Zusätzlich sollen diese Vorhersageverfahren prüfen, ob extern vorgegebene Performanz-Anforderungen realisierbar sind. Die Performanz- Vorhersageverfahren ” SPE“, ” Capacity Planning“ und ” umlPSI“ wurden empirisch durch 31 Teilnehmer untersucht, die eine Menge vorgegebener Alternativen beim Entwurf der Architektur eines Webservers zu bewerten hatten. Die Ergebnisse zeigen, dass Entwurfsalternativen mit allen Verfahren richtig bewertet wurden, sofern deutliche Auswirkungen auf die Performanz vorhanden waren. Ohne den Einsatz der Performanz-Vorhersageverfahren wurden häufiger weniger performante Entwurfsalternativen vorgeschlagen. Darüber hinaus konnte das Verfahren Capacity Planning die absoluten Werte bei den meisten Entwurfsalternativen relativ genau vorhersagen.

Document Type: Conference or Workshop Item (Paper)
Keywords: Software-­Architektur
Research affiliation: Kiel University > Faculty of Engineering > Department of Computer Science > Software Engineering
Date Deposited: 18 Feb 2012 06:05
Last Modified: 14 May 2014 21:35
URI: http://eprints.uni-kiel.de/id/eprint/14570

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