Visualization techniques for the analysis of software behavior and related structures

Visualisierungstechniken für die Analyse von Softwareverhalten und verwandter Strukturen

  • Software maintenance encompasses any changes made to a software system after its initial deployment and is thereby one of the key phases in the typical software-engineering lifecycle. In software maintenance, we primarily need to understand structural and behavioral aspects, which are difficult to obtain, e.g., by code reading. Software analysis is therefore a vital tool for maintaining these systems: It provides - the preferably automated - means to extract and evaluate information from their artifacts such as software structure, runtime behavior, and related processes. However, such analysis typically results in massive raw data, so that even experienced engineers face difficulties directly examining, assessing, and understanding these data. Among other things, they require tools with which to explore the data if no clear question can be formulated beforehand. For this, software analysis and visualization provide its users with powerful interactive means. These enable the automation of tasks and, particularly, the acquisition ofSoftware maintenance encompasses any changes made to a software system after its initial deployment and is thereby one of the key phases in the typical software-engineering lifecycle. In software maintenance, we primarily need to understand structural and behavioral aspects, which are difficult to obtain, e.g., by code reading. Software analysis is therefore a vital tool for maintaining these systems: It provides - the preferably automated - means to extract and evaluate information from their artifacts such as software structure, runtime behavior, and related processes. However, such analysis typically results in massive raw data, so that even experienced engineers face difficulties directly examining, assessing, and understanding these data. Among other things, they require tools with which to explore the data if no clear question can be formulated beforehand. For this, software analysis and visualization provide its users with powerful interactive means. These enable the automation of tasks and, particularly, the acquisition of valuable and actionable insights into the raw data. For instance, one means for exploring runtime behavior is trace visualization. This thesis aims at extending and improving the tool set for visual software analysis by concentrating on several open challenges in the fields of dynamic and static analysis of software systems. This work develops a series of concepts and tools for the exploratory visualization of the respective data to support users in finding and retrieving information on the system artifacts concerned. This is a difficult task, due to the lack of appropriate visualization metaphors; in particular, the visualization of complex runtime behavior poses various questions and challenges of both a technical and conceptual nature. This work focuses on a set of visualization techniques for visually representing control-flow related aspects of software traces from shared-memory software systems: A trace-visualization concept based on icicle plots aids in understanding both single-threaded as well as multi-threaded runtime behavior on the function level. The concept’s extensibility further allows the visualization and analysis of specific aspects of multi-threading such as synchronization, the correlation of such traces with data from static software analysis, and a comparison between traces. Moreover, complementary techniques for simultaneously analyzing system structures and the evolution of related attributes are proposed. These aim at facilitating long-term planning of software architecture and supporting management decisions in software projects by extensions to the circular-bundle-view technique: An extension to 3-dimensional space allows for the use of additional variables simultaneously; interaction techniques allow for the modification of structures in a visual manner. The concepts and techniques presented here are generic and, as such, can be applied beyond software analysis for the visualization of similarly structured data. The techniques' practicability is demonstrated by several qualitative studies using subject data from industry-scale software systems. The studies provide initial evidence that the techniques' application yields useful insights into the subject data and its interrelationships in several scenarios.show moreshow less
  • Die Softwarewartung umfasst alle Änderungen an einem Softwaresystem nach dessen initialer Bereitstellung und stellt damit eine der wesentlichen Phasen im typischen Softwarelebenszyklus dar. In der Softwarewartung müssen wir insbesondere strukturelle und verhaltensbezogene Aspekte verstehen, welche z.B. alleine durch Lesen von Quelltext schwer herzuleiten sind. Die Softwareanalyse ist daher ein unverzichtbares Werkzeug zur Wartung solcher Systeme: Sie bietet - vorzugsweise automatisierte - Mittel, um Informationen über deren Artefakte, wie Softwarestruktur, Laufzeitverhalten und verwandte Prozesse, zu extrahieren und zu evaluieren. Eine solche Analyse resultiert jedoch typischerweise in großen und größten Rohdaten, die selbst erfahrene Softwareingenieure direkt nur schwer untersuchen, bewerten und verstehen können. Unter Anderem dann, wenn vorab keine klare Frage formulierbar ist, benötigen sie Werkzeuge, um diese Daten zu erforschen. Hierfür bietet die Softwareanalyse und Visualisierung ihren Nutzern leistungsstarke, interaktiveDie Softwarewartung umfasst alle Änderungen an einem Softwaresystem nach dessen initialer Bereitstellung und stellt damit eine der wesentlichen Phasen im typischen Softwarelebenszyklus dar. In der Softwarewartung müssen wir insbesondere strukturelle und verhaltensbezogene Aspekte verstehen, welche z.B. alleine durch Lesen von Quelltext schwer herzuleiten sind. Die Softwareanalyse ist daher ein unverzichtbares Werkzeug zur Wartung solcher Systeme: Sie bietet - vorzugsweise automatisierte - Mittel, um Informationen über deren Artefakte, wie Softwarestruktur, Laufzeitverhalten und verwandte Prozesse, zu extrahieren und zu evaluieren. Eine solche Analyse resultiert jedoch typischerweise in großen und größten Rohdaten, die selbst erfahrene Softwareingenieure direkt nur schwer untersuchen, bewerten und verstehen können. Unter Anderem dann, wenn vorab keine klare Frage formulierbar ist, benötigen sie Werkzeuge, um diese Daten zu erforschen. Hierfür bietet die Softwareanalyse und Visualisierung ihren Nutzern leistungsstarke, interaktive Mittel. Diese ermöglichen es Aufgaben zu automatisieren und insbesondere wertvolle und belastbare Einsichten aus den Rohdaten zu erlangen. Beispielsweise ist die Visualisierung von Software-Traces ein Mittel, um das Laufzeitverhalten eines Systems zu ergründen. Diese Arbeit zielt darauf ab, den "Werkzeugkasten" der visuellen Softwareanalyse zu erweitern und zu verbessern, indem sie sich auf bestimmte, offene Herausforderungen in den Bereichen der dynamischen und statischen Analyse von Softwaresystemen konzentriert. Die Arbeit entwickelt eine Reihe von Konzepten und Werkzeugen für die explorative Visualisierung der entsprechenden Daten, um Nutzer darin zu unterstützen, Informationen über betroffene Systemartefakte zu lokalisieren und zu verstehen. Da es insbesondere an geeigneten Visualisierungsmetaphern mangelt, ist dies eine schwierige Aufgabe. Es bestehen, insbesondere bei komplexen Softwaresystemen, verschiedenste offene technische sowie konzeptionelle Fragestellungen und Herausforderungen. Diese Arbeit konzentriert sich auf Techniken zur visuellen Darstellung kontrollflussbezogener Aspekte aus Software-Traces von Shared-Memory Softwaresystemen: Ein Trace-Visualisierungskonzept, basierend auf Icicle Plots, unterstützt das Verstehen von single- und multi-threaded Laufzeitverhalten auf Funktionsebene. Die Erweiterbarkeit des Konzepts ermöglicht es zudem spezifische Aspekte des Multi-Threading, wie Synchronisation, zu visualisieren und zu analysieren, derartige Traces mit Daten aus der statischen Softwareanalyse zu korrelieren sowie Traces mit einander zu vergleichen. Darüber hinaus werden komplementäre Techniken für die kombinierte Analyse von Systemstrukturen und der Evolution zugehöriger Eigenschaften vorgestellt. Diese zielen darauf ab, die Langzeitplanung von Softwarearchitekturen und Management-Entscheidungen in Softwareprojekten mittels Erweiterungen an der Circular-Bundle-View-Technik zu unterstützen: Eine Erweiterung auf den 3-dimensionalen Raum ermöglicht es zusätzliche visuelle Variablen zu nutzen; Strukturen können mithilfe von Interaktionstechniken visuell bearbeitet werden. Die gezeigten Techniken und Konzepte sind allgemein verwendbar und lassen sich daher auch jenseits der Softwareanalyse einsetzen, um ähnlich strukturierte Daten zu visualisieren. Mehrere qualitative Studien an Softwaresystemen in industriellem Maßstab stellen die Praktikabilität der Techniken dar. Die Ergebnisse sind erste Belege dafür, dass die Anwendung der Techniken in verschiedenen Szenarien nützliche Einsichten in die untersuchten Daten und deren Zusammenhänge liefert.show moreshow less

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Metadaten
Author details:Jonas Trümper
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus-72145
Supervisor(s):Jürgen Roland Friedrich Döllner
Publication type:Doctoral Thesis
Language:English
Publication year:2014
Publishing institution:Universität Potsdam
Granting institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2014/09/29
Release date:2014/10/30
Tag:Laufzeitverhalten; Softwareanalyse; Softwarevisualisierung; Softwarewartung; Visualisierung
runtime behavior; software analysis; software maintenance; software visualization; visualization
RVK - Regensburg classification:ST 230
Organizational units:An-Institute / Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH
CCS classification:D. Software / D.2 SOFTWARE ENGINEERING (K.6.3) / D.2.5 Testing and Debugging
D. Software / D.2 SOFTWARE ENGINEERING (K.6.3) / D.2.7 Distribution, Maintenance, and Enhancement (REVISED)
K. Computing Milieux / K.6 MANAGEMENT OF COMPUTING AND INFORMATION SYSTEMS / K.6.3 Software Management (D.2.9)
DDC classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
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