Neumann, Roland2023-03-202023-03-202011https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/40961Das vorgestellte Verfahren führt zu Verbesserungen in drei Bereichen: der Systemübersicht, der Fehlerursachenanalyse und der Fehlervermeidung. Mithilfe voneinander unabhängiger Softwaremaße wird die Vielzahl von Messwerten auf wenige charakteristische Eigenschaften reduziert. Somit wird die Systemübersicht durch Toplisten oder durch grafische Darstellung über das beschriebene Visualisierungswerkzeug verbessert. Dies dient in erster Linie der Systemübersicht. Der zweite Verbesserungsbereich ist die Ursachenanalyse komplexitätsbasierter Fehler. Das beschriebene Modellierungsverfahren liefert ein optimales Fehlermodell. Daraus können Trends identifiziert und validitätsgesicherte Grenzwerte fehlerverursachender Komplexitätswerte abgeleitet werden. So ergänzt eigene Projekterfahrung allgemeine Programmierrichtlinien. Nur die Orthogonalität der Komplexitätswerte ermöglicht die Unterscheidung zwischen gemeinsamen Fehlereinflüssen aus Interaktion oder durch Korrelation mehrerer Maße. Dies dient in erster Linie der Verbesserung. Alternativ dazu lassen sich Fehler durch frühe Prognose vermeiden. Die Prognose ist mittels des vorgestellten Verfahrens genauer als mit herkömmlichen. Die frühe Prognose wahrscheinlicher Fehleranzahlen in Klassen ermöglicht, das System früh im Entwicklungsprozess durch Reengineering oder Testkonzentration zu optimieren. Das beschriebene Prognosewerkzeug unterstützt die Fehleranalyse und das Visualisierungswerkzeug hilft bei der Fehlerlokalisierung. Dies dient in erster Linie der Fehlervermeidung. So können Softwarefehler nicht nur prognostiziert und vermieden, sondern fehlerträchtige Strukturen auch besser verstanden werden.deText/Journal Article0720-8928