大規模ソフトウェア保守のための影響波及量尺度インパクトスケール

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2013-02-15
• タイトル: 大規模ソフトウェア保守のための影響波及量尺度インパクトスケール
• タイトル / 言語: en
• タイトル: ImpactScale: Change Impact Metric for Maintenance of Large Software Systems
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ソフトウェア工学] ソフトウェア保守，メトリクス，障害予測，影響波及解析，グラフ解析（論文賞受賞）
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 株式会社富士通研究所ソフトウェアシステム研究所
• 著者所属: 株式会社富士通研究所ソフトウェアシステム研究所
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 筑波大学システム情報系
• 著者所属: 株式会社富士通研究所ソフトウェアシステム研究所
• 著者所属: 富士通株式会社フィールドイノベーション本部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Software Systems Laboratories, Fujitsu Laboratories Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Software Systems Laboratories, Fujitsu Laboratories Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Software Systems Laboratories, Fujitsu Laboratories Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Field Innovation Unit, Fujitsu Limited
• 著者名: 小林, 健一; 松尾, 昭彦; 井上, 克郎; 早瀬, 康裕; 上村, 学; 吉野, 利明
• 著者名(英): Kenichi, Kobayashi; Akihiko, Matsuo; Katsuro, Inoue; Yasuhiro, Hayase; Manabu, Kamimura; Toshiaki, Yoshino
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ソフトウェア保守においては変更時に他に及ぼす影響の大きいモジュールほど扱いが難しい．本稿では障害予測の精度向上を目的として，変更の影響波及量を定量化するメトリクス「インパクトスケール」を提案する．ソフトウェア保守において効果的な障害予測を行うには，プロダクトメトリクスとプロセスメトリクスの両方が必要といわれている．しかし，実際の保守現場においてはプロセスメトリクスの入手性は低く利用可能な状況は多くない．インパクトスケールの目的はプロセスメトリクスの得られない状況で従来のプロダクトメトリクスより効果的な障害予測を実現することであり，その影響波及モデルは確率的な波及と関係依存的な波及という特徴を持つ．インパクトスケールの有効性検証のため，2つの大規模企業システムを対象として，ポアソン回帰分析と工数考慮モデルを用いて障害予測を行う実験を実施したところ，インパクトスケールを既存のプロダクトメトリクスからなる予測モデルに追加することにより，10%検査工数における障害検出数が50%以上上昇するという結果を得た．また，既存のプロダクトメトリクスに依存ネットワーク尺度をあわせた予測モデルに対しても予測性能が上昇するという結果を得た．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In software maintenance, changing modules which affect many other modules are intractable. We defined a new metric, ImpactScale, which quantifies the scale of the change impact of a module to improve the accuracy of fault prediction. Both product metrics and process metrics are required to predict faults effectively in maintenance. However, process metrics cannot be always collected in practical situations. ImpactScale is designed to improve the accuracy of fault prediction by using only product metrics under situations without process metrics. The change propagation model for ImpactScale is characterized by probabilistic propagation and relation-sensitive propagation. To evaluate ImpactScale, we predicted faults in two large enterprise systems using Poisson regression and the effort-aware models. The results showed that adding ImpactScale to existing product metrics increased the number of detected faults at 10% effort by over 50%. ImpactScale also improved the predicting model using existing product metrics and dependency network measures.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 54, 号 2, p. 870-882, 発行日 2013-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764