Automatic Derivation of a Product Performance Model from a Software Product Line Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We propose to integrate performance analysis in the early phases of the model-driven development process for Software Product Lines (SPL). We start with a multi-view UML model of the core family assets representing the commonality and variability between different products, which we call the SPL model. We add another perspective to the SPL model, annotating it with generic performance specifications expressed in the standard UML profile MARTE, recently adopted by OMG. The runtime performance of a product is affected by factors contained in the UML model of the product (derived from the SPL model), but also by external factors depending on the implementation and execution environments. The external factors not contained in the SPL model need to be eventually represented in the performance model. In order to do so, we propose to represent the variability space of different possible implementation and execution environments through a so called "performance completion (PC) feature model". These PC features are mapped to MARTE performance-related stereotypes and attributes attached to the SPL model elements. A first model transformation realized in the Atlas Transformation Language (ATL) derives the UML model of a specific product with concrete MARTE annotations from the SPL model. A second transformation generates a Layered Queueing Network (LQN) performance model for the given product by applying an existing transformation named PUMA, developed in previous work. The proposed technique is illustrated with an e-commerce case study. A LQN model is derived for a product and the impact of different levels of secure communication channels on its performance is analyzed by using the LQN model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle