Automatic non-functional testing and tuning of configurable generators

Mohamed Boussaa 1
1 DiverSe - Diversity-centric Software Engineering
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA_D4 - LANGAGE ET GÉNIE LOGICIEL
Résumé : Les techniques émergentes de l’ingénierie dirigée par les modèles et de la programmation générative ont permis la création de plusieurs générateurs (générateurs de code et compilateurs). Ceux-ci sont souvent utilisés afin de faciliter le développement logiciel et automatiser le processus de génération de code à partir des spécifications abstraites. De plus, les générateurs modernes comme les compilateurs C, sont devenus hautement configurables, offrant de nombreuses options de configuration à l'utilisateur de manière à personnaliser facilement le code généré pour la plateforme matérielle cible. Par conséquent, la qualité logicielle est devenue fortement corrélée aux paramètres de configuration ainsi qu'au générateur lui-même. Dans ce contexte, il est devenu indispensable de vérifier le bon comportement des générateurs. Cette thèse établit trois contributions principales : Contribution I: détection automatique des inconsistances dans les familles de générateurs de code : Dans cette contribution, nous abordons le problème de l'oracle dans le domaine du test non-fonctionnel des générateurs de code. La disponibilité de multiples générateurs de code avec des fonctionnalités comparables (c.-à-d. familles de générateurs de code) nous permet d'appliquer l'idée du test métamorphique en définissant des oracles de test de haut-niveau (c.-à-d. relation métamorphique) pour détecter des inconsistances. Une inconsistance est détectée lorsque le code généré présente un comportement inattendu par rapport à toutes les implémentations équivalentes de la même famille. Nous évaluons notre approche en analysant la performance de Haxe, un langage de programmation de haut niveau impliquant un ensemble de générateurs de code multi-plateformes. Les résultats expérimentaux montrent que notre approche est capable de détecter plusieurs inconsistances qui révèlent des problèmes réels dans cette famille de générateurs de code. Contribution II: une approche pour l'auto-configuration des compilateurs. Le grand nombre d'options de compilation des compilateurs nécessite une méthode efficace pour explorer l'espace d’optimisation. Ainsi, nous appliquons, dans cette contribution, une méta-heuristique appelée Novelty Search pour l'exploration de cet espace de recherche. Cette approche aide les utilisateurs à paramétrer automatiquement les compilateurs pour une architecture matérielle cible et pour une métrique non-fonctionnelle spécifique tel que la performance et l'utilisation des ressources. Nous évaluons l'efficacité de notre approche en vérifiant les optimisations fournies par le compilateur GCC. Nos résultats expérimentaux montrent que notre approche permet d'auto-configurer les compilateurs en fonction des besoins de l'utilisateur et de construire des optimisations qui surpassent les niveaux d'optimisation standard. Nous démontrons également que notre approche peut être utilisée pour construire automatiquement des niveaux d'optimisation qui représentent des compromis optimaux entre plusieurs propriétés non-fonctionnelles telles que le temps d'exécution et la consommation des ressources. Contribution III: Un environnement d'exécution léger pour le test et la surveillance de la consommation des ressources des logiciels. Enfin, nous proposons une infrastructure basée sur les micro-services pour assurer le déploiement et la surveillance de la consommation des ressources des différentes variantes du code généré. Cette contribution traite le problème de l'hétérogénéité des plateformes logicielles et matérielles. Nous décrivons une approche qui automatise le processus de génération, compilation, et exécution du code dans le but de faciliter le test et l'auto-configuration des générateurs. Cet environnement isolé repose sur des conteneurs système, comme plateformes d'exécution, pour une surveillance et analyse fine des propriétés liées à l'utilisation des ressources (CPU et mémoire).
Type de document :
Thèse
Mathematical Software [cs.MS]. Université Rennes 1, 2017. English. 〈NNT : 2017REN1S011〉
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Soumis le : jeudi 19 octobre 2017 - 10:06:12
Dernière modification le : jeudi 15 novembre 2018 - 11:58:59
Document(s) archivé(s) le : samedi 20 janvier 2018 - 12:45:23

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Citation

Mohamed Boussaa. Automatic non-functional testing and tuning of configurable generators. Mathematical Software [cs.MS]. Université Rennes 1, 2017. English. 〈NNT : 2017REN1S011〉. 〈tel-01598821v2〉

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