Rohr, Matthias2023-03-132023-03-132015https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/40828Die Analyse von Zeitverhalten wie z.B. Antwortzeiten von Software-Operationen ist oft schwierig wegen der hohen statistischen Varianz. Diese Varianz gefährdet sogar die Anwendbarkeit von statistischen Verfahren. In dieser Arbeit wird eine Methode zur Verbesserung der Analyse von Antwortzeiten mit hoher statistischer Varianz vorgestellt. Der vorgestellte Ansatz ist in der Lage, einen Teil der Varianz aus dem gemessenen Zeitverhalten anhand von Aufrufsequenzen und Schwankungen in der Nutzungsintensität zu erklären. Dadurch kann praktisch Varianz aus den Messdaten entfernt werden, was die Anwendbarkeit von statistischen Analysen in Bezug auf Verlässlichkeit, Präzision und Geschwindigkeit (z.B. kürzere Messperiode und Simulationsdauer) verbessern kann. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit liegt in den zwei Verfahren TracSTA (TraceContext-Sensitive Timing Behavior Analysis) und WiSTA (Workload-Intensity-Sensitive Timing Behavior Analysis). TracSTA verwendet die Form des Aufrufflusses (d.h. die Form der Aufrufsequenz, in die ein Methodenaufruf eingebettet ist). WiSTA wertet die Nutzungsintensität aus (z.B. Anzahl gleichzeitig ausgeführter Methoden). Dies resultiert in kontextspezifischen Antwortzeitprofilen. In mehreren Fall- und Feldstudien wird die Anwendbarkeit und die Wirksamkeit evaluiert. Es zeigt sich ein deutlicher Zusammenhang zwischen dem Zeitverhalten und den von TracSTA und WiSTA betrachteten Einflussfaktoren. Zusätzlich wird als Anwendungsszenario ein Ansatz zur Fehlerlokalisierung vorgestellt, welcher von TracSTA und WiSTA bereitgestellte Antwortzeiten zur Anomalieerkennung verwendet. Verffentlicht als: Matthias Rohr: Workloadsensitive Timing Behavior Analysis for Fault Localization in Software Systems, 2015. Online unter http://eprints.uni-kiel.de/27337/deText/Journal Article0720-8928