Graphenbasierte Analyse von hochkonfigurierbaren Systemen

Heutige Softwaresysteme werden von Tag zu Tag komplexer und enthalten eine zunehmende Anzahl von Konfigurationsoptionen, um ihr Verhalten anzupassen. Die Entwickler dieser hochgradig konfigurierbaren Systeme stehen vor der Herausforderung, Fehler im variablen Quellcode zu finden und diesen zu pflegen, ohne neue Fehler einzuführen.

Um den variablen Quellcode selbst mittelgroßer Systeme zu verstehen, müssen sich die Entwickler auf mehrere Analysetechniken verlassen. Aktuelle Analysetechniken skalieren jedoch oft nicht gut mit der
Anzahl von Konfigurationsoptionen oder verwenden Heuristiken, die zu weniger zuverlässigen Ergebnissen führen.

Wir schlagen einen alternativen Ansatz für die Analyse hochkonfigurierbarer Systeme vor, der auf der Graphentheorie basiert.

Sowohl Variabilitätsmodelle, die die Konfigurationsoptionen eines Systems und ihre Abhängigkeiten untereinander beschreiben, als auch variabler Quellcode können durch graphähnliche Datenstrukturen dargestellt werden.

Daher wollen wir neuartige Analysetechniken auf der Basis bekannter Graphenalgorithmen einführen und diese hinsichtlich ihrer Ergebnisqualität und Performance zur Laufzeit bewerten.

Graph-Based Analysis of Highly-Configurable Systems

Todays's software systems are getting more complex every day and contain an increasing number of configuration options to customize their behavior. Developers of these highly-configurable systems face the challenge of finding faults within the variable source code and maintaining it without introducing new ones.

In order to understand variable source code of even medium-sized systems developers have to rely on multiple analysis techniques. However, current analysis techniques often do not scale well with the
number of configuration options or utilize heuristics which lead to results that are less reliable.

We propose an alternative approach for analyzing highly-configurable systems based on graph theory.

Both variability models, which describe a system's configuration options and their interdependencies, and variable source code can be represented by graph-like data structures.

Therefore, we want to introduce novel analysis techniques based on well-known graph algorithms and evaluate them regrading their result quality and performance during runtime.