Nästan alla komplexa mjukvarusystem idag är konfigurerbara. Konfigurerbarhet har många fördelar, men utmanar prestandaprognoser, optimering och felsökning. Ofta är inverkan av individuella konfigurationsalternativ på prestanda okänd. Värre, konfigurationsalternativ kan interagera, vilket ger upphov till en konfiguration utrymme av möjligen exponentiell storlek. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi ett tillvägagångssätt som bygger på en prestandainfluenssmodell för ett givet konfigurerbart system, som beskriver alla relevanta influenser från konfigurationsalternativ och deras interaktioner. Vårt tillvägagångssätt kombinerar maskininlärning och provtagning av heuristik på ett nytt sätt. Det förbättrar över standard tekniker genom att det (1) representerar influenser av alternativ och deras interaktioner uttryckligen (som underlättar felsökning), (2) smidigt integrerar binära och numeriska konfigurationsalternativ för första gången, (3) innehåller domän kunskap, om tillgänglig (som underlättar inlärning och ökar noggrannhet), (4) anser komplexa begränsningar bland alternativ, och (5) systematiskt minskar lösningen utrymme till en dragbar storlek. En rad experiment visar genomförbarheten av vårt tillvägagångssätt när det gäller noggrannheten hos de modeller man lärt sig och exaktheten i de förutsägelser man kan göra med dem.
Siegmund m.fl. REF kombinerade maskininlärning och provtagning heuristik för att beräkna de individuella influenserna av konfigurationsalternativ och deras interaktioner.
Performance-influence models for highly configurable systems
{'venue': 'ESEC/FSE 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}