Identificazione e gestione dei rischi nell adozione di software open source

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1 Identificazione e gestione dei rischi nell adozione di software open source Angelo Susi Software Engineering Unit Fondazione Bruno Kessler Trento In collaborazione con Mirko Morandini e Alberto Siena

2 Fondazione Bruno Kessler Istituto di ricerca, con circa 380 ricercatori, attivo nell ambito delle: Scienze umane Information technology Microsistemi Materiali Matematica I suoi obiettivi: Ricerca teorica e applicata Innovazione CONTENT Predictive Models Knowledge management Language technologies 2 hub di ricerca, Umanistico Scientifico Nell Information Technology 12 unita di ricerca 2 unita applicative ENGINEERING Software Engineering Formal Methods Service oriented Application INTERACTION Audio Vision Interfaces and interaction RISCOSS Consortium 2

3 Il gruppo di Software Engineering RIcercatori: Paolo Tonella (head) Anna Perini Angelo Susi Mariano Ceccato Roberto Tiella Studenti PhD: Fitsum Meshesha Kifetew Itzel Morales Ramirez Matthieu Dominique Vergne Postdocs: Andrea Avancini Mirko Morandini Alberto Siena Daniel Gross Collaborazioni University College London, UK (Mark Harman); Queen s University, Kingston, Canada (Jim Cordy, Tom Dean); Wayne State University, Detroit, USA (Andrian Marcus); University of Trento (John Mylopoulos); MIS, University of Haifa, Israel (Iris Reinhartz-Berger, Irit Hadar, Tsvika Kuflik); University of Namur, Belgium (Ivan Jureta), UPC Spain (X. Franch); UZH, Switzerland (N. Seyff); UFES, Brazil (R. Souza Guizzardi); etc. RISCOSS Consortium 3 RISCOSS Consortium 3

4 I nostri interessi Ingegneria dei Requisiti Ingegneria dei requisiti Goal-Oriented Approcci basati su apprendimento automatico nel campo dell ingengeria dei requisiti Software Testing Testing di sistemi software complessi Testing per servizi RISCOSS Consortium 4

5 Il progetto RISCOSS RISCOSS Inizio 01/11/2012 Durata Siamo al mese mesi Call FP7 ICT , Objective 1.2 Keywords Website Open Source Software, OSS, Decision making Techniques, Risk Management RISCOSS Consortium 5

6 I partners Universitat Politecnica De Catalunya (UPC) Spagna ERICSSON Telecomunicazioni (TEI) Italia Fondazione Bruno Kessler (FBK) Italia Maastricht University (UMM) Olanda Fundacion Centro Nacional De Referencia De Las Tecnologias De La Informacion Y La Comunicacion Basadas Enfuentes Abiertas (CENATIC) Spagna XWIKI SAS (XWiki) Francia OW2 Consortium Association (OW2) Francia K.P.A. KENETT-PREMINGER Associates LTD (KPA) Israele RISCOSS Consortium 6

7 L OSS, la sua adozione e i rischi OSS (FLOSS) promuove un approccio libero alla creazione e scelta del software questo apre importanti opportunita ma anche la possibilita di rischi legati ad esempio alla scelta dei compoenti da usare in un progetto Vari possibili rischi Qualita del software Licenze e loro integrazione Integrazione del software con il software esistente Mancato mantenimento ed evoluzione RISCOSS Consortium 7

8 Adozione dell Open Source Usare un programma Open Source Linux, Open Office Includere un componente Open Source in un proprio progetto Ad esempio un componente per calcoli statistici Creare un nuovo progetto Open Source a partire da uno esistente Sviluppare, Produrre, Vendere software con licenza Open Source RISCOSS Consortium 8

9 Adozione dell Open Source (2) Piu in generale: adozione della filosofia Open source secondo diversi gradi di coinvolgimento Coinvolgimento limitato: uso il software ma non restituisco nulla alla comunita Coinvolgimento nella comunita : partecipo alla comunita restituendo del feedback o contribuendo attivamente allo sviluppo RISCOSS Consortium 9

10 Missione del Progetto Specifica di metodi per la identificazione e gestione dei rischi di adozione dell OSS tenendo conto della natura open e community-based tipica del contesto Open Source Metodi adeguati alla rappresentazione delle relazioni sociali, analisi dei dati, ragionamento sui rischi Una piattaforma di supporto per il decision-making RISCOSS Consortium 10

11 Ecosistema OSS ECOSISTEMA ADOPTER COMMUNITY RISCOSS Consortium 11

12 Gli Adopters (?) in RISCOSS Grande azienda Pubblica Amministrazione Comunita OSS e PMI Consorzio di comunita RISCOSS Consortium 12

13 Visione del progetto ECOSISTEMA ADOPTER COMMUNITY suggerimenti richieste produce Livello decisionale dell organizzazione (rischi, costi, ) componenti software osservazioni richieste Livello Tecnico (software ecosystem) informazioni su componenti RISCOSS Consortium 13

14 Visione del progetto ECOSISTEMA ADOPTER COMMUNITY suggerimenti richieste produce Livello decisionale dell organizzazione (rischi, costi, ) componenti software osservazioni richieste Livello Tecnico (software ecosystem) informazioni su componenti RISCOSS Consortium 14

15 Dati dall ecosistema OSS Dati del dominio OSS, in particolare Proprieta del software Proprieta delle comunita Proprieta dell ecosistema composto da comunita e organizzazioni interessate all OSS Conoscenza di esperti per: Esplicitare proprieta non identificabili automaticamente Valutare la relazione tra dati e rischio in determinati contesti RISCOSS Consortium 15

16 Quale connessione? Obiettivi dell organizzazione Adopter Qualita del progetto software Attivita della comunita? OPPORTUNITA RISCHI Licenze RISCOSS Consortium 16

17 Tre livelli di azione Analisti Livello 3 Analisi strategica e di Business Modelli Strategici e di Business dell ecosistema Livello 2 Indicatori di Rischio Indicatori di progetto OSS Indicatori di comunita OSS Indicatori contestuali Livello 1 Acquisizione dei dati Misure Pareri Progetti software Community RISCOSS Consortium 17

18 Misure sul progetto Analisi statistiche su caratteristiche del progetto Open Source come l analisi dei problemi del codice in un dato intervallo di tempo RISCOSS Consortium 18

19 Misure sulla struttura comunita Analisi della struttura sociale delle comunita, della sua attivita e della sua evoluzione (via Social Network Analysis) RISCOSS Consortium 19

20 Collegamento tra misure e rischi Valutazione da parte degli esperti della correlazione tra le misure, gli indicatori di rischio e i rischi stessi attraverso Bayesian Networks Bug Fix time 1 day 10 days 100 days 75 % 20 % 5 % correlazione Security Risk Critical Bug Fix time 1 day 3 days 10 days 60 % 30 % 10 % Not sec. risk Sec. risk 65 % 35 % PREDIZIONI MISURE Active community A B C X % Y % Z % RISCOSS Consortium 20

21 Rappresentazione dell ecosistema Rappresentazione ed analisi dell ecosistema Modellazione attraverso linguaggi goal-oriented Definizione di ontologie dei rischi specifiche per l ambito OSS (che si basano su ontologie esistenti come i concetti definiti nello standard ISO 31000) RISCOSS Consortium 21

22 Modelli dell ecosistema Le dipendenze dell ecosistema (nel caso l adopter sia coinvolto nella comunita ) OSS- Component OSS Community Technical Documentaion OSS Adopter Bugs to resolve Commit Resolved bugs Actor Legenda Resource RISCOSS Consortium 22

23 Modelli dell ecosistema La struttura degli attori dell ecosistema OSS Community Release OSS Adopter Integrate OSS component Develop Report bug Maintain Patch OSS- Component Technical Documentaion Integration acquisition of technical expertise help Contribute to OSS community Maintain Bugs to resolve Report bug Patch Commit Resolved bugs Legenda Actor Goal activity Resource RISCOSS Consortium 23

24 I tre livelli insieme La gerarchia completa con l uso delle tecniche proposte Strategic layer Risk Indicators (Layer II) OSS Adopter software maintained impact Risk in code refinement evaluation of the risk Bayesian Network OSS Measures (Layer I) measure / statistics from OSS communities RISCOSS Consortium 24

25 Analisi dell ecosistema Identificazone dei rischi e propagazione dell impatto tra gli attori dell ecosistema Scelta tra diversi trattamenti alternativi per la mitigazione del rischio Entrambe attraverso tecniche di propagazione e di apprendimento automatico RISCOSS Consortium 25

26 Ragionando sui modelli OSS Community Release OSS Adopter Integrate OSS component Develop Report bug Maintain Patch Bugs to resolve OSS- Component Technical Documentaion IMPACT on COMMUNITY Integration acquisition of technical expertise help Report bug Contribute to OSS community IMPACT on Adopter Maintain Patch measure from OSS community Commit Resolved bugs impact feed distribution of bug fixing time Legenda Bayesian Networks and expert opinions Actor RISCOSS Consortium activity Resource 26

27 Un possibile risultato dell analisi Example: scenario analysis Scenario1 Scenario2 Scenario3 Indicators Values (can make it possible) Long time in bug fixing X X X Scenarios properties Risk events Tutorial Available X High Activeness X X Needs from organisation ( canmake it critical) Maintenance need X X X Product Quality Need X X X Risk Events Lack Of Support Critical Probable, Critical Probable Low Update Frequency Probable Probable Probable, Critical Timeliness Probable Probable Error Proneness Probable, Critical Probable, Critical Critical List of affected Goals RISCOSS Consortium 27

28 Risultati dell analisi sulla piattaforma Quali sono i rischi attivi, gli obiettivi che subiscono l impatto, il perche dell impatto RISCOSS Consortium 28

29 In sintesi Metodi per la descrizione dell ecosistema, quindi dell aspetto sociale del dominio di interesse Metodi di ragionamento per individuare l occorrenza di un evento e il suo impatto Metodi di analisi dei dati di tipo statistico RISCOSS Consortium 29

30 In Futuro Miglioramento delle tecniche proposte Anche attraverso il coinvolgimento di comunita Specifica di nuovi modelli di rischio Anche attraverso la creazione di gruppi di interesse intorno al progetto (creazione di comunita ) Valutazione del framework anche in ambiti diversi dall OSS RISCOSS Consortium 30

31 GRAZIE!

32 RISCOSS Consortium 32

33 Risk Modeling Language Risk characterized by Event; => the community disappear (what) Situation; => the community is not active (when) Situation; => (impossible to) maintain the final software product (why) Relationships between situations and events expose, protect Tell when a situation makes it possible (or impossible) an event increase, mitigate Tell when a situation makes it critical (or not influential) an event Risk drivers & Indicators Measure raw and derived evidences Event Situation Risk driver & indicator RISCOSS Consortium 33

34 Meta-Model Connected to the goal-models of the ecosystems to allow for the specification of risk impact on goals, activities and other assets Task govern performs propagate Actor Situation satisfied desire means-end Goal depend protect provide expose impact Event probability extent Ecosystem Indicator value evidence increase mitigate Risk Meta-Model Goal Meta-Model RISCOSS Consortium 34

35 Actor Actor Goal Goal Resource Levels of representation: OSS ecosystems OSS and risks together OSS Commu nity component OSS OSS component Commu nity OSS Adopter OSS Adopter Maintain software impact impact Difficulty in code refinement Maintain software Layer of the Business / Strategic goal of the Ecosystem Resource RIsk events RIsk events Difficulty expose in code expose refinement expose Timeliness expose people on project Layer of the risk indicators and risks situation situation Risk driver Timeliness measure of bug fixing time people on project measure of Risk driver bug fixing time RISCOSS Consortium 35 Layer of the measures and risk drivers

36 Risk and Goal model reasoning Support to different kind of analysis: qualitative reasoning when a scenario analysis has to be done or few data are available quantitative when data are available and more reach reasoning can be performed The objective is that of evaluate if a given set of situations makes an event both possible and critical RISCOSS Consortium 36

37 Risk and Goal model reasoning 1. Risk assessment If there is high/low evidence that a given scenario holds, how are risks levels? 2. Risk identification If it is the case that a given scenario holds, which risks hold? Risk and Goal model analysis starting from the knowledge about values of properties of some nodes of the graph (Risk events, Situations, Goals, Activities), it has the objective of inferring knowledge about values of properties of other nodes Specification of ecosystem models Goal and risk models are specified Analysis of the models Disjunctive logic Label prop. Analysis of the results Analysis of the possibility and severity of a risk RISCOSS Consortium 37

38 Reasoning techniques: Disjunct. logic Model analysis via Disjunctive Datalog Disjunctive Datalog: Answer Set Programming (ASP) declarative logic language It offers primitives to represent: facts and deduction rules disjunctive facts (which introduce alternative truth values of predicates) disjunctive rules (in which disjunctions may appear in the rule heads to allow multiple alternative consequences to be drawn from a rule) Analysis of alternatives An example of rules facts and models: lives(community) v disappear(community) :- low_active(community). RULES low_active(community) v high_active(community). FACTS Model 1: disappear(community), low_active(community) Model 2: lives(community), low_active(community) Model 3: high_active(community) RISCOSS Consortium 38

39 Reasoning techniques: based on evidence Some subjective knowledge is partially available from involved stakeholders Directed graph (in our case, goal and risk models) To each node is associated an evidence Each relation has a weight Compound relations have a propagation function Label propagation algorithm *0.5 n1 n3 n6 n2 and(0.5) *0.8 *0.5 n4 *0.1 n5 Observable evidences Inferred evidences Target evidences RISCOSS Consortium 39

40 Expert based risk assessment via workshops RISCOSS Consortium 40

41 Workshops for risk assessment Determining the relationships between Risk Indicators and Risks via expert assessment Scripting of scenarios Scenarios prepared by analysts Expert Opinion elicitation Scenarios evaluated by the experts Statistical models building Building of Bayesian Networks RISCOSS Consortium 41

42 Scenario for expert assessment (Random) scenarios Risk drivers and value of the intervals of their distributions Scenario 1 Scenario 2 Scenario N mostly morning mostly weekdays mostly night mostly weekdays never sometimes??? Expert assessment: Evaluate how much the values of the Risk drivers in the scenario impact the Timeliness of the community (e.g., in the interval [1,5]) RISCOSS Consortium 42

43 Resulting Bayesian Network Bayesian network (BN) BN is a Directed Acyclic Graph (DAG) Enable an effective representation and computation of the joint probability distribution over a set of random variables RISCOSS Consortium 43

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