Valutazione sperimentale di tecniche di testing per software in relazione ai tipi di guasti

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1 tesi di laurea Valutazione sperimentale di tecniche di testing per software Anno Accademico 2008/2009 relatore Ch.mo prof. Stefano Russo correlatore Ing. Roberto Pietrantuono candidato Giuseppe Scafuti Matr. 885/187

2 Contesto Il è una fase fondamentale del ciclo di sviluppo software finalizzata a rilevare guasti e migliorare la qualità Selezione delle tecniche di testing migliori per il sistema Necessità di studi comparativi: Teorici vs Empirici Insufficienza di studi empirici: Complessità Costo Obiettivo La valutazione sperimentale di tecniche di testing in termini di: Efficienza Costo Comportamento per tipo di guasto Fornire dei criteri per migliorare l efficienza del processo di

3 Background Tecniche di testing comparate: Stress Robustness Functional Statistical Tipi di guasti ( fault ) : Orthogonal Defect Classification ( ODC ) Evita descrizioni di fault (defect) ambigue e prolisse Insieme di classi di defect ortogonali ODC Class Defect Assignment Checking Interface Algorithm Function Descrizione Assegnazioni omesse o/e non corrette Errata gestione di condizioni logiche, range di valori Errata gestione delle interazioni tra moduli, liste di parametri Zone di codice non corrette da reimplementare senza cambiamenti formali di progettazione Zone di codice non corrette che necessitano di riprogettazione

4 Obiettivi della Comparazione Efficienza A. Quale tecnica di rileva la percentuale maggiore di fault? B. Cosa influenza l Efficienza delle tecniche di testing? Costo A. Quale tecnica fornisce il miglior Detection Rate (Numero di fault rilevati per ora)? B. Cosa influenza il Detection Rate delle tecniche di testing? Efficienza per tipi di guasti ODC A. Quale tecnica presenta una buona efficienza per vari tipi di fault? Trade-off Efficienza vs Costo

5 Design of Experiments (DoE) Selezione delle Variabili ( o fattori ) Dipendenti ( o di risposta ): Variabile dipendente Efficienza Detection Rate Efficienza per tipo di fault Metrica Percentuale di fault rilevati Numero di fault rilevati per ora Percentuale di fault rilevati per tipo Selezione delle Variabili ( o fattori ) Indipendenti (V.I. V.I.) : V.I. Continua Range Assignment 11% 31% Checking 15% 35% Interface 0% 17% Algorithm 30% 50% Function 0% 16% V. I. Categorica Tecniche di Tipo di Software Quantità di fault Robustness Trattamenti Stress Statistical Functional Apache MySQL Samba Alto Medio Basso

6 Numero Esperimenti: 16 Campagna di Fault Injection per: Esecuzione degli Esperimenti Analisi dell efficienza per tipo di fault Generazione delle versioni bacate dei software Calcolo Percentuale di fault totali rilevati ( Efficienza ) Tecnica utilizzata: Software Mutation Software Fault Injection ( SFI ) tool C/C++ Source file Software Fault Injection tool (SFI)

7 Analisi dei Dati OBIETTIVO: Individuare i Fattori Indipendenti che influenzano le Variabili di Risposta Fase A: A.1 Analisi della Varianza ( fattori indipendenti categorici ) Correlazione ( fattori indipendenti continui) A.2 Prove di Convalida: Leverage degli effetti sui dati interpolati con modello lineare di regressione multipla Fase B: Test di Tukey per confronti multipli (protezione del 95%) Verifica delle Assunzioni Analisi della Varianza (ANOVA) 1. Indipendenza degli esperimenti 2. Omoschedasticità delle varianze dei fattori su cui è applicato il test Modello di Regressione Lineare Multipla 1. Omoschedasticità 2. Normalità dei Residui 3. Incorrelazione tra variabili indipendenti e residui

8 Analisi dei Dati Detection Rate: Quantità di fault, fattore di influenza principale Detection Rate simile ( eccetto il Robustness ) Indipendenza dal Target Applicativo ( tipo di Software ) Quantità di fault Media (#fault/ora) Dev. Std Basso 0,48 0,05 Medio 1,02 0,40 Alto 1,34 0,40 Efficienza : Functional e Statistical statisticamente non differenti Robustness statisticamente differente Risultati contrastanti per Quantità di fault e tipo di Software Tecniche di Media (%fault rilevati) Dev. Std Functional 73,12 3,68 Statistical 67,43 7,9 Stress 59,82 6,07 Robustness 36,11 13,25

9 Facoltà di Ingegneria Efficienza per tipi di fault ODC: Analisi dei Dati Quantità di fault influenza Efficienza Interface e Algorithm fault Indipendenza dal Target Applicativo Efficienza Checking fault dipende dalla distribuzione tra Interface e Assignment fault Percentuale di fault rilevati Efficienza per tipi di fault ODC Assignment Checking Algorithm Interface Function Tipologie di fault ODC Functional Statistical Stress Robustness

10 Analisi dei dati MANOVA ( Analisi della Varianza Multivariata ) Efficienza e Detection Rate sono influenzati contemporaneamente datecniche di e Quantità di fault AVC ( Analisi delle Variabili Canoniche ) I vari livelli di Quantità di Fault influenzano principalmente Il Detection Rate Lo Statistical influisce positivamente su entrambe le variabili di Risposta Lo Stress influenza principalmente il Detection Rate

11 Conclusioni Efficienza delle tecniche di testing: Quantità di fault ( fattore di influenza limitata) Indipendenza dal target applicativo Detection Rate delle tecniche di testing: Quantità di fault ( fattore di influenza principale ) Indipendenza dal target applicativo Simile per le varie tecniche (eccetto Robustness testing ) Functional e Statistical presentano una migliore efficienza Robustness rileva una bassa percentuale di fault Tuttavia è particolarmente efficiente nel rilevare specifiche classi di fault Abbinare Statistical e Stress per avere migliore efficienza in tutte le classi di fault e costo contenuto

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