Incremental Change Propagation from Software to Performance Models
Notice bibliographique
Résumé
Model-Driven Engineering (MDE) enables the automatic generation of performance models from software design models by model transformations.The performance models are used for performance analysis of the software under development, to guide the design choices from an early stage and to ensure that the system will meet its performance requirements.The software model evolves during development, so inconsistencies may appear between the software and performance models.This research aims at keeping the software and performance models synchronized.An important concept in model transformations is the mapping between the source and target (meta)models, which can be specified in a reusable manner with the help of mapping patterns.In this research we propose a subclass of such patterns, called containment-based mapping patterns.used to map a group of containment-related source model elements into a group of target model elements.We focus on these patterns because the containment relationship is frequently found in metamodel specifications.The containment mapping patterns are applied in the context of a non-trivial transformation from UML software models extended with MARTE performance annotations into Layered Queueing Network (LQN) performance models.We show how the mapping patterns can be applied for designing the transformation rules for a batch transformation implemented in a specific language.(The complete implementation of the batch transformation was done in separate work).In this research, we extend the batch transformation to generate, beside the target model, a traceability model between the mapped source and target elements.After solving the generated LQN model with an existing solver, the performance results are fed back to the software model by following the cross-model trace links.iii The next objective of the research is to design (based on the mapping patterns), implement and evaluate an incremental change propagation (ICP) approach to re-synchronize the software and performance models.During the development process, when the software model evolves, we detect the changes with the Eclipse EMF Compare tool, then incrementally propagate them to the LQN model.The proposed ICP is implemented with the Epsilon Object Language (EOL) and is evaluated by applying it to a set of case studies.x 9 Chapter: Conclusion ..........
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».