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Konzeption und prototypische Implementierung eines Frameworks zur automatisierten Softwaremessung
(2008)
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Bernhard Daubner
- Im Rahmen der betriebswirtschaftlichen Unternehmenssteuerung sind sogenannte Management-Cockpits oder Managementunterstützungssysteme schon länger bekannt. Dabei handelt es sich um EDV-Systeme zur Visualisierung entscheidungsrelevanter Daten, welche insbesondere der Unternehmensleitung auf Knopfdruck wesentliche Kenngrößen (Key Performance Indicators) des Unternehmens darstellen. Analog dazu sollen Projektleitstände den Projektleitern entsprechende Kenngrößen der laufenden IT-Projekte darstellen. Derartige Kennzahlen sind beispielsweise die Testabdeckung, der Fertigstellungsgrad, die Code-Qualität oder der bereits erbrachte Arbeitsaufwand. Diese Softwaremaße sollten dazu von den Messwerkzeugen automatisiert erfasst werden können. Aktuell verfügbare Anwendungen zur Softwaremessung sind jedoch entweder stark an bestimmte Prozessmodelle oder Entwicklungsumgebungen gebunden, können teilweise selbst keine Messwerte ermitteln und dienen somit als reine Visualisierungswerkzeuge oder können nur eingeschränkt von den Anwendern konfiguriert oder erweitert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird daher ein Framework zur automatisierten Softwaremessung vorgestellt. Zu dessen wesentlichen Anforderungen gehören die weitgehende Automatisierung des Messprozesses und die Möglichkeit, die zu erhebenden Softwaremaße unabhängig von einem konkreten Projekt definieren zu können. Dazu werden Kontextinformationen bestimmt, welche als Anknüpfungspunkte für die zu erhebenden Softwaremaße dienen. Ein Kontext kann dabei eine bestimmte Aktivität des zugrunde liegenden Vorgehensmodells, eine Projektphase oder eine zu implementierende Funktionalität sein. Dadurch ist es beispielsweise möglich, Umfangsmessungen auf bestimmte Projektphasen oder auf Komponenten, durch die bestimmte Funktionalitäten implementiert werden, einzuschränken. Im Gegensatz zu vielen anderen Messwerkzeugen, die entweder nur die Vermessung von bereits erstellten Artefakten erlauben oder Softwaremaße nur auf der Ebene des Gesamtprojekts ermitteln können, ermöglicht es der hier dargestellte Ansatz, Softwaremaße in Bezug auf einen bestimmten Kontext zu definieren. Die konkrete Ausprägung der letztendlich zu messenden Entitäten muss zum Zeitpunkt der Definition des Softwaremaßes noch nicht bekannt sein. Dadurch kann erreicht werden, dass Softwaremaße standardisiert und über Projektgrenzen hinweg konsistent ermittelt werden können. Als prototypische Implementierung dieses Softwaremessungsansatzes wird ein Framework dargestellt, welches auf einer Open-Source-Projektverwaltungssoftware basiert. Dieses Framework, welches entsprechende API-Funktionen zur Ermittlung einfacher Softwaremaße zur Verfügung stellt, erlaubt die flexible Definition komplexer Softwaremaße, welche dann zur Projektlaufzeit automatisiert ermittelt und gegebenenfalls visualisiert werden können. Zur Definition der zu erhebenden Softwaremaße wird auf die Konfigurationsmöglichkeiten der zugrunde liegenden Projektverwaltungssoftware zurückgegriffen. Dadurch können bei der Softwaremessung bereits vorhandene Projektinformationen wiederverwendet werden. Um die Tragfähigkeit des in dieser Arbeit dargestellten Ansatzes unter Beweis zu stellen, wird die Evaluierung dieses Messwerkzeuges anhand zweier studentischer Softwareentwicklungsprojekte dargestellt.
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Evaluation der Leistungsfähigkeit von gemischt-parallelen Programmen in homogenen und heterogenen Umgebungen unter Berücksichtigung effizienter Schedulingstrategien
(2008)
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Sascha Hunold
- Die gemischt-parallele Formulierung von Programmen, welche aus kooperierenden Multiprozessor- Tasks (M-Tasks) bestehen, erlaubt einen höheren Grad an Parallelität als gewöhnliche datenparallele Implementierungen. Um diesen höheren Parallelitätsgrad auszunutzen, bedarf es effizienter gemischt-paralleler Realisierungen von Algorithmen, einer guten Infrastruktur zur Ausführung der Programme und leistungsfähigen Scheduling-Algorithmen, die die einzelnen M-Tasks auf die bestmögliche Menge von Prozessoren abbilden. Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit werden exemplarisch verschiedene gemischt-parallele Realisierungen der Matrixmultiplikation zweier dicht besetzter Matrizen untersucht. Dazu werden Algorithmen (z. B. die Matrixmultiplikation nach Strassen) so umstrukturiert, dass die resultierenden Verfahren aus hierarchisch organisierten, datenparallelen Multiprozessor- Tasks bestehen. Durch die abstraktere Beschreibung von Problemen mittels kooperierender Tasks lassen sich Algorithmen einfacher miteinander kombinieren. In dieser Arbeit wurden verschiedene gemischt-parallele Algorithmen zu neuen Poly-Algorithmen zusammengesetzt, wobei die gemischt-parallele Variante von Strassens Algorithmus als Ausgangsalgorithmus gewählt wurde. Die so entstandenen Poly-Algorithmen zur Matrixmultiplikation wurden in einer Vielzahl von Experimenten mit der Leistung datenparalleler Implementierungen auf homogenen parallelen und verteilten Systemen verglichen. Dabei zeigte sich, dass die gemischt-parallelen Varianten für viele Konfigurationen kürzere Laufzeiten als die datenparallelen Algorithmen erreichen. Gemischt-parallele Programme lassen sich als gerichteter azyklischer Graph (DAG) beschreiben. Diese Darstellung ist sehr gut für eine verteilte Abarbeitung der einzelnen Knoten (M-Tasks) über Clustergrenzen hinaus geeignet. Trotzdem benötigt man eine entsprechende Software-Infrastruktur, um gemischt-parallele Programme auf verschiedenen Clustern auszuführen. Aus diesem Grund wurde im Rahmen dieser Arbeit TGrid entwickelt, um gemischt-parallele Applikationen im Grid auszuführen. TGrid ist zum einen eine Middleware, die verschiedene heterogene Systeme zu einem kooperierenden System zusammenfügt. Zum anderen bietet TGrid eine Programmierschnittstelle, um gemischtparallel Programme zu formulieren und diese mit Hilfe der Middleware auszuführen. Die TGrid-Middleware ermöglicht die Co-Allokation von Ressourcen für eine einzige gemischtparallele Anwendung, d. h. ein einziges Programm kann durch mehrere Cluster parallel abgearbeitet werden. Eine weitere wichtige Eigenschaft ist die Unterstützung der automatischen Datenumverteilung zwischen M-Tasks. Der Programmierer muss dazu nur die Abbildung der Ausgangsdatenstrukturen auf die Eingangsdatenstrukturen zweier M-Tasks definieren. Die eigentliche Datenkommunikation übernimmt das TGrid-System. Für eine effiziente Ausführung gemischt-paralleler Programme in Clustern und Multiclustern (Cluster aus Clustern) ist auch die Frage zu klären, in welcher Reihenfolge die ausführbereiten Tasks abgearbeitet werden sollen. Das Ausführen von dynamisch erzeugten M-Taskgraphen in Multiclustern führt zu einer neuen Klasse von Scheduling-Problemen. Deshalb werden in der vorliegenden Arbeit zwei Algorithmen (RePA und DMHEFT) für das Scheduling von dynamisch generierten Taskgraphen entwickelt und deren Leistungsfähigkeit mit Compile-Zeit-Verfahren wie MHEFT verglichen. Da TGrid auch für die Ausführung von statisch definierten Taskgraphen genutzt werden kann, wird ein neuer zweistufiger Scheduling-Algorithmus (RATS) vorgestellt, welcher zu Compile-Zeit arbeitet. Dieser Algorithmus versucht durch gezielte Änderung der Prozessor- Allokation von Tasks, die Kosten der Datenumverteilung zu reduzieren. Nach genauer Analyse mittels Grid-Simulationen konnte festgestellt werden, dass RATS deutlich kürzere Ablaufpläne als andere zweistufige Verfahren, wie z. B. HCPA, auf homogenen Clustern produziert. Zusammenfassend zeigt die vorliegende Arbeit, wie gemischt-parallele Algorithmen entwickelt und effizient ausgeführt werden können. In homogenen parallelen Systemen ermöglichen diese gemischt-parallelen Anwendungen bessere Laufzeiten als datenparallele Implementierungen. Die Arbeit verdeutlicht auch, dass eine gemischt-parallele Formulierung von Algorithmen eine effiziente Ausführung von parallelen Verfahren in Grid-Umgebungen (Multiclustern) erlaubt, die mit anderen parallelen Programmiermodellen in diesen nicht zu erreichen ist.
