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J-GLOBAL ID：202002217023135412   整理番号：20A1864243

性能モデルの連続的統合【JST・京大機械翻訳】

Continuous Integration of Performance Model

著者 (2件)： Mazkatli Manar (Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany) ,  Koziolek Anne (Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICPE ’18  ページ： 153-158  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデルベース性能予測の適用は,最新の性能モデル(PM)が開発プロセスを通して利用可能であることを必要とする。そのようなモデルを手動で創造することは,短いサイクルで迅速な放出を生産するためのアジャイルソフトウェア開発に不適当である高価なプロセスである。既存の手法は,リバースエンジニアリングおよび/または測定技術に基づくPMの抽出を自動化する。しかし,これらのアプローチは,全体の応用を監視し,分析する必要がある。従って,それらは,各コード変更後,頻繁に適用されるのに高価である。さらに,PMの可能性のある手動変化を維持することは,PMが毎回スクラッチから再生される限り,別の課題である。これらの問題に取り組むために,本論文では,アジャイル開発プロセスにおけるパラメータ化性能モデルの効率的な連続統合のためのアプローチを展望した。本研究は,資源要求と分岐確率のようなパラメータでPMを更新するために,コードの更新された部分をカバーする適応,自動,動的解析による静的コード解析を組み合わせる。本アプローチの利点は,開発プロセスを通してPMを最新のものに自動的に維持することであり,これは,性能問題の先を見越えて同定することを可能にし,低コストにおける設計代替案を評価するための基礎を提供することである。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  パラメタリゼーション ,  リバースエンジニアリング ,  *動的解析
準シソーラス用語： ローコスト ,  性能予測 ,  モデルベース ,  開発プロセス ,  アジャイルソフトウェア開発 ,  性能モデル ,  アジャイル開発 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 連続/増分性能管理 ,  増分リバースエンジニアリング ,  モデルベースの性能工学 ,  パラメトリック性能モデル

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 性能モデル ,  統合