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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro




                 Un Método de Generación de Pruebas de
               Rendimiento para Múltiples Tecnologías desde
                 Modelos UML con Anotaciones MARTE

                          A. García Domínguez e I. Medina Bulo


                                                           SE
                                       Universidad de Cádiz, España


                                            JISBD 2012
                                        18 septiembre, 2012


A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                1 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Contenidos


      1   Introducción
             Motivación
             Modelos de rendimiento
             Algoritmos de inferencia

      2   Generación de artefactos de prueba de rendimiento
            Enfoque general
            Desde pruebas unitarias en Java
            Desde documentos WSDL

      3   Conclusiones y trabajo futuro



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Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                2 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Motivación


      Rendimiento como requisito
               En algunos contextos, puede ser clave para tener éxito
               Se firman Acuerdos de Nivel de Servicio en partes críticas
               Es difícil garantizar el cumplimiento de un acuerdo en una
               composición de Servicios Web

      Principal reto: dependencia en otros servicios
               ¿Cuánto rendimiento debemos pedir?
               Insuficiente: no cumpliremos nuestro acuerdo
               Excesivo: pagaremos más de la cuenta


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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Enfoques existentes para obtener el rendimiento deseado
¿Desde acuerdos o desde código? ¿Ascendente o descendente?



      Ingeniería de rendimiento tradicional: acuerdos, ascendente
               Tenemos acuerdos para todos los componentes
               Estimamos el rendimiento global y comparamos
               ¿Y si no tenemos esa información para algún servicio?

      Perfilado o monitorización: código, ascendente
               Hemos implementado todos los servicios
               Medimos tiempos reales y corregimos cuellos de botella
               ¿Y si tenemos que firmar un acuerdo antes de implementar?


A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Nuestro enfoque: inferencia de rendimiento


      Características
               Desde acuerdos, descendente
               Tenemos requisitos para la composición y anotaciones locales
               con nuestros conocimientos parciales sobre los servicios usados
               Inferimos el rendimiento mínimo a exigir a los servicios

      Ventajas
               Puede usar la información incompleta que haya disponible
               sobre los servicios
               Puede ayudar a definir el acuerdo antes de implementar


A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Ejemplo de modelo: motor de búsqueda de viajes

                                                 Consultar
                                                Aerolínea A
                Recibir
               Consulta
                                                 Consultar
                                                Aerolínea B


                                                 Consultar
                                        c         Hotel C
                                                                             Reservar
                                        !c       Consultar
                                                  Hotel D

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Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                6 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento        Conclusiones y trabajo futuro



Inferencia de peticiones por segundo


                                             «gastep»
                                         {throughput = ?}
            «gastep»                            CAA                               «gascenario»
        {throughput = ?}                                                         {throughput =
                RC                           «gastep»                             (10Hz, req)}
                                         {throughput = ?}
                                                CAB
                        «gastep»             «gastep»
                      {prob = 0.8}       {throughput = ?}
                             c                                                 «gastep»
                                                CHC
                                                                           {throughput = ?}
                        «gastep»             «gastep»                             R
                      {prob = 0.2}       {throughput = ?}
                            !c                  CHD

A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                           UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                    7 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento         Conclusiones y trabajo futuro



Inferencia de peticiones por segundo


                                             «gastep»
                                        {throughput = 10}
            «gastep»                            CAA                                «gascenario»
       {throughput = 10}                                                          {throughput =
                RC                           «gastep»                              (10Hz, req)}
                                        {throughput = 10}
                                                CAB
                        «gastep»             «gastep»
                      {prob = 0.8}       {throughput = 8}
                             c                                                  «gastep»
                                                CHC
                                                                           {throughput = 10}
                        «gastep»             «gastep»                              R
                      {prob = 0.2}       {throughput = 2}
                            !c                  CHD

A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                            UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                     7 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento       Conclusiones y trabajo futuro



Inferencia de tiempos límite


                                          «gastep» {hostDemand                    «gascenario»
                                              = {(5, req)}}                   {respT = (10s, req)}
       «gastep» {hostDemand                         QAA                        «gaanalysiscontext»
          = {(sRP, req)}}                                                      {contextParams = {
                                          «gastep» {hostDemand                 sRP = ?, sAB = ?,
                  RR                                                           sHC = ?, sHD = ?,
                                          = {(sAB, req)},rep=3}
                                                                                    sR = ?}}
                                                    QAB

                                          «gastep» {hostDemand
                                             = {(sHC, req)}}
                                                    QHC                    «gastep» {hostDemand
                                                                            = {(3 × sR, req)}}
                                          «gastep» {hostDemand                       B
                                           = {(2 + sHD, req)}}
                                                    QHD

A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                          UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                   8 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento       Conclusiones y trabajo futuro



Inferencia de tiempos límite


                                          «gastep» {hostDemand                    «gascenario»
                                              = {(5, req)}}                   {respT = (10s, req)}
       «gastep» {hostDemand                         QAA                        «gaanalysiscontext»
          = {(sRP, req)}}                                                      {contextParams = {
                                          «gastep» {hostDemand                 sRP = ?, sAB = ?,
                  RR                                                           sHC = ?, sHD = ?,
                                          = {(sAB, req)},rep=3}
                                                                                    sR = ?}}
                                                    QAB

                                          «gastep» {hostDemand
                                             = {(sHC, req)}}
                                                    QHC                    «gastep» {hostDemand
                                                                            = {(3 × sR, req)}}
                                          «gastep» {hostDemand                       B
                                           = {(2 + sHD, req)}}
                                                    QHD

A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                          UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                   8 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento       Conclusiones y trabajo futuro



Inferencia de tiempos límite


                                          «gastep» {hostDemand                     «gascenario»
                                              = {(5, req)}}                    {respT = (10s, req)}
       «gastep» {hostDemand                         QAA                         «gaanalysiscontext»
          = {(sRP, req)}}                                                       {contextParams = {
                                          «gastep» {hostDemand                sRP = 0,6, sAB = 1,66,
                  RR                                                          sHC = 2,6, sHD = 0,6,
                                          = {(sAB, req)},rep=3}
                                                                                    sR = 0,6}}
                                                    QAB

                                          «gastep» {hostDemand
                                             = {(sHC, req)}}
                                                    QHC                    «gastep» {hostDemand
                                                                            = {(3 × sR, req)}}
                                          «gastep» {hostDemand                       B
                                           = {(2 + sHD, req)}}
                                                    QHD

A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                          UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                   8 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Contenidos


      1   Introducción
             Motivación
             Modelos de rendimiento
             Algoritmos de inferencia

      2   Generación de artefactos de prueba de rendimiento
            Enfoque general
            Desde pruebas unitarias en Java
            Desde documentos WSDL

      3   Conclusiones y trabajo futuro



A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                9 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento        Conclusiones y trabajo futuro



Punto de partida

                            Modelo de                              Modelo
                           rendimiento                          diseño/impl.

                                                              Transformación
                                                                   M2T

                                                                  Artefactos
                                                                  de pruebas

        ¿Cómo podemos relacionar los modelos de rendimiento con los
       modelos de diseño e implementación, a la vez que los mantenemos
                       limpios de detalles innecesarios?


A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                           UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Entrelazado de modelos para unir rendimiento y diseño


            Modelo de                              Modelo
           rendimiento                          diseño/impl.

                                                  Modelo                    Transformación
                                                entrelazado                      M2T

                                                 Artefactos
                                                 de pruebas


               ¿Qué hacer cuando no tenemos modelos de diseño o de
                        implementación, sino sólo código?

A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Extracción de modelos desde código

                                                   Código


            Modelo de                              Modelo                      Extracción
           rendimiento                          diseño/impl.                   de modelos

                                                Modelo de                   Transformación
                                                entrelazado                      M2T

                                                 Artefactos
                                                 de pruebas


           ¿Qué hacer si el modelo de entrelazado no es suficientemente
                                    detallado?
A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Refinamiento de modelos de entrelazado y resultado final

                                                   Código


            Modelo de                              Modelo                      Extracción
           rendimiento                          diseño/impl.                   de modelos

                                                Modelo de                    Transf. M2M
                                                entrelazado                   de refinado

                                               Modelo entr.                 Transformación
                                                refinado                          M2T

                                                 Artefactos
                                                 de pruebas
A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                               13 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento      Conclusiones y trabajo futuro



Generación desde pruebas unitarias en Java
Muchos SW se hacen en Java (Apache Axis, Apache CXF) y se prueban con JUnit

       Código          Desc. modelos              Modelo entrel.           Artefactos de prueba

      public class MisPruebasUnitarias {
        @Test
        public void rechazado() {
          // ... test code ...
        }

          @Test
          public void aceptado() {
            // ... test code ...
          }
      }
A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                         UCASE (Universidad de Cádiz)
Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                                 14 / 19
Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento           Conclusiones y trabajo futuro



Generación desde pruebas unitarias en Java
Muchos SW se hacen en Java (Apache Axis, Apache CXF) y se prueban con JUnit

       Código          Desc. modelos              Modelo entrel.              Artefactos de prueba




                                                                           Casos de prueba




A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                              UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento      Conclusiones y trabajo futuro



Generación desde pruebas unitarias en Java
Muchos SW se hacen en Java (Apache Axis, Apache CXF) y se prueban con JUnit

       Código          Desc. modelos              Modelo entrel.           Artefactos de prueba



    Requisito de rendimiento




                                                                                 Caso de prueba




A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                         UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento      Conclusiones y trabajo futuro



Generación desde pruebas unitarias en Java
Muchos SW se hacen en Java (Apache Axis, Apache CXF) y se prueban con JUnit

       Código          Desc. modelos              Modelo entrel.           Artefactos de prueba

      @RunWith(ContiPerfSuiteRunner.class)
      @SuiteClasses(MyUnitTests.class)
      @PerfTest( invocations = 100, threads = 10)
      @Required(max=1000)
      public class PruebaCargaInferida {}


               Se usa la biblioteca ContiPerf para generar menos código
               Se pueden convertir conjuntos completos o pruebas sueltas
               Se pueden expresar tiempos límite como máximos, promedios,
               percentiles (90 %, 95 % , 99 %) o medianas
A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                         UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Generación desde documentos WSDL

      Diferencias
               Podemos usar el documento WSDL como modelo de diseño
               Necesitamos otro metamodelo específico de entrelazado
               Usamos una herramienta de pruebas de rendimiento separada:
               The Grinder

      Generación de casos de prueba: refinamiento del entrelazado
               El anterior enfoque reutilizaba pruebas existentes
               En este caso, el modelo de entrelazado puede especificar cómo
               generar las pruebas
               El paso de refinamiento del modelo de entrelazado podría
               implementar la generación

A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
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Introducción           Generación de artefactos de prueba de rendimiento    Conclusiones y trabajo futuro



Conclusiones y trabajo futuro

      Resultados
               Hemos presentado un enfoque general para generar pruebas de
               rendimiento para varias tecnologías desde los mismos requisitos
               Hemos mostrado dos formas de usar este enfoque, empleando
               tecnologías libremente disponibles
               Ambos enfoques están implementados y disponibles bajo la
               Eclipse Public License

      Trabajo futuro
               Estrategias alternativas para generar entradas desde WSDL
               Validar el enfoque con casos de estudio mayores


A. García Domínguez e I. Medina Bulo                                       UCASE (Universidad de Cádiz)
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Fin de la presentación


                 ¡Gracias por su atención!
                             Código y descargas:
              https://neptuno.uca.es/redmine/projects/sodmt

                                           E-mail:
                              antonio.garciadominguez@uca.es

                                            Twitter:
                                         @antoniogado


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Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE                                  17 / 19
Referencias I

            A. García-Domínguez, I. Medina-Bulo and M. Marcos-Bárcena.
            Model-driven design of performance requirements with UML
            and MARTE.
            Actas de ICSOFT 2011, Sevilla, España, págs. 54–63.
            H. Bruneliere, J. Cabot, F. Jouault, and F. Madiot.
            MoDisco: a generic and extensible framework for model driven
            reverse engineering.
            Actas de ASE 2010, Antwerp, Bélgica, págs. 173–174.
            D. S. Kolovos.
            Epsilon ModeLink.
            http://eclipse.org/epsilon/doc/modelink/


A. García Domínguez e I. Medina Bulo                     UCASE (Universidad de Cádiz)
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Referencias II




            V. Bergmann.
            ContiPerf 2.
            http://databene.org/contiperf.html




A. García Domínguez e I. Medina Bulo               UCASE (Universidad de Cádiz)
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Un Método de Generación de Pruebas de Rendimiento para Múltiples Tecnologías desde Modelos UML con Anotaciones MARTE

  • 1. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Un Método de Generación de Pruebas de Rendimiento para Múltiples Tecnologías desde Modelos UML con Anotaciones MARTE A. García Domínguez e I. Medina Bulo SE Universidad de Cádiz, España JISBD 2012 18 septiembre, 2012 A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 1 / 19
  • 2. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Contenidos 1 Introducción Motivación Modelos de rendimiento Algoritmos de inferencia 2 Generación de artefactos de prueba de rendimiento Enfoque general Desde pruebas unitarias en Java Desde documentos WSDL 3 Conclusiones y trabajo futuro A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 2 / 19
  • 3. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Motivación Rendimiento como requisito En algunos contextos, puede ser clave para tener éxito Se firman Acuerdos de Nivel de Servicio en partes críticas Es difícil garantizar el cumplimiento de un acuerdo en una composición de Servicios Web Principal reto: dependencia en otros servicios ¿Cuánto rendimiento debemos pedir? Insuficiente: no cumpliremos nuestro acuerdo Excesivo: pagaremos más de la cuenta A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 3 / 19
  • 4. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Enfoques existentes para obtener el rendimiento deseado ¿Desde acuerdos o desde código? ¿Ascendente o descendente? Ingeniería de rendimiento tradicional: acuerdos, ascendente Tenemos acuerdos para todos los componentes Estimamos el rendimiento global y comparamos ¿Y si no tenemos esa información para algún servicio? Perfilado o monitorización: código, ascendente Hemos implementado todos los servicios Medimos tiempos reales y corregimos cuellos de botella ¿Y si tenemos que firmar un acuerdo antes de implementar? A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 4 / 19
  • 5. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Nuestro enfoque: inferencia de rendimiento Características Desde acuerdos, descendente Tenemos requisitos para la composición y anotaciones locales con nuestros conocimientos parciales sobre los servicios usados Inferimos el rendimiento mínimo a exigir a los servicios Ventajas Puede usar la información incompleta que haya disponible sobre los servicios Puede ayudar a definir el acuerdo antes de implementar A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 5 / 19
  • 6. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Ejemplo de modelo: motor de búsqueda de viajes Consultar Aerolínea A Recibir Consulta Consultar Aerolínea B Consultar c Hotel C Reservar !c Consultar Hotel D A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 6 / 19
  • 7. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Inferencia de peticiones por segundo «gastep» {throughput = ?} «gastep» CAA «gascenario» {throughput = ?} {throughput = RC «gastep» (10Hz, req)} {throughput = ?} CAB «gastep» «gastep» {prob = 0.8} {throughput = ?} c «gastep» CHC {throughput = ?} «gastep» «gastep» R {prob = 0.2} {throughput = ?} !c CHD A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 7 / 19
  • 8. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Inferencia de peticiones por segundo «gastep» {throughput = 10} «gastep» CAA «gascenario» {throughput = 10} {throughput = RC «gastep» (10Hz, req)} {throughput = 10} CAB «gastep» «gastep» {prob = 0.8} {throughput = 8} c «gastep» CHC {throughput = 10} «gastep» «gastep» R {prob = 0.2} {throughput = 2} !c CHD A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 7 / 19
  • 9. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Inferencia de tiempos límite «gastep» {hostDemand «gascenario» = {(5, req)}} {respT = (10s, req)} «gastep» {hostDemand QAA «gaanalysiscontext» = {(sRP, req)}} {contextParams = { «gastep» {hostDemand sRP = ?, sAB = ?, RR sHC = ?, sHD = ?, = {(sAB, req)},rep=3} sR = ?}} QAB «gastep» {hostDemand = {(sHC, req)}} QHC «gastep» {hostDemand = {(3 × sR, req)}} «gastep» {hostDemand B = {(2 + sHD, req)}} QHD A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 8 / 19
  • 10. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Inferencia de tiempos límite «gastep» {hostDemand «gascenario» = {(5, req)}} {respT = (10s, req)} «gastep» {hostDemand QAA «gaanalysiscontext» = {(sRP, req)}} {contextParams = { «gastep» {hostDemand sRP = ?, sAB = ?, RR sHC = ?, sHD = ?, = {(sAB, req)},rep=3} sR = ?}} QAB «gastep» {hostDemand = {(sHC, req)}} QHC «gastep» {hostDemand = {(3 × sR, req)}} «gastep» {hostDemand B = {(2 + sHD, req)}} QHD A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 8 / 19
  • 11. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Inferencia de tiempos límite «gastep» {hostDemand «gascenario» = {(5, req)}} {respT = (10s, req)} «gastep» {hostDemand QAA «gaanalysiscontext» = {(sRP, req)}} {contextParams = { «gastep» {hostDemand sRP = 0,6, sAB = 1,66, RR sHC = 2,6, sHD = 0,6, = {(sAB, req)},rep=3} sR = 0,6}} QAB «gastep» {hostDemand = {(sHC, req)}} QHC «gastep» {hostDemand = {(3 × sR, req)}} «gastep» {hostDemand B = {(2 + sHD, req)}} QHD A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 8 / 19
  • 12. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Contenidos 1 Introducción Motivación Modelos de rendimiento Algoritmos de inferencia 2 Generación de artefactos de prueba de rendimiento Enfoque general Desde pruebas unitarias en Java Desde documentos WSDL 3 Conclusiones y trabajo futuro A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 9 / 19
  • 13. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Punto de partida Modelo de Modelo rendimiento diseño/impl. Transformación M2T Artefactos de pruebas ¿Cómo podemos relacionar los modelos de rendimiento con los modelos de diseño e implementación, a la vez que los mantenemos limpios de detalles innecesarios? A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 10 / 19
  • 14. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Entrelazado de modelos para unir rendimiento y diseño Modelo de Modelo rendimiento diseño/impl. Modelo Transformación entrelazado M2T Artefactos de pruebas ¿Qué hacer cuando no tenemos modelos de diseño o de implementación, sino sólo código? A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 11 / 19
  • 15. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Extracción de modelos desde código Código Modelo de Modelo Extracción rendimiento diseño/impl. de modelos Modelo de Transformación entrelazado M2T Artefactos de pruebas ¿Qué hacer si el modelo de entrelazado no es suficientemente detallado? A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 12 / 19
  • 16. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Refinamiento de modelos de entrelazado y resultado final Código Modelo de Modelo Extracción rendimiento diseño/impl. de modelos Modelo de Transf. M2M entrelazado de refinado Modelo entr. Transformación refinado M2T Artefactos de pruebas A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 13 / 19
  • 17. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Generación desde pruebas unitarias en Java Muchos SW se hacen en Java (Apache Axis, Apache CXF) y se prueban con JUnit Código Desc. modelos Modelo entrel. Artefactos de prueba public class MisPruebasUnitarias { @Test public void rechazado() { // ... test code ... } @Test public void aceptado() { // ... test code ... } } A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 14 / 19
  • 18. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Generación desde pruebas unitarias en Java Muchos SW se hacen en Java (Apache Axis, Apache CXF) y se prueban con JUnit Código Desc. modelos Modelo entrel. Artefactos de prueba Casos de prueba A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 14 / 19
  • 19. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Generación desde pruebas unitarias en Java Muchos SW se hacen en Java (Apache Axis, Apache CXF) y se prueban con JUnit Código Desc. modelos Modelo entrel. Artefactos de prueba Requisito de rendimiento Caso de prueba A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 14 / 19
  • 20. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Generación desde pruebas unitarias en Java Muchos SW se hacen en Java (Apache Axis, Apache CXF) y se prueban con JUnit Código Desc. modelos Modelo entrel. Artefactos de prueba @RunWith(ContiPerfSuiteRunner.class) @SuiteClasses(MyUnitTests.class) @PerfTest( invocations = 100, threads = 10) @Required(max=1000) public class PruebaCargaInferida {} Se usa la biblioteca ContiPerf para generar menos código Se pueden convertir conjuntos completos o pruebas sueltas Se pueden expresar tiempos límite como máximos, promedios, percentiles (90 %, 95 % , 99 %) o medianas A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 14 / 19
  • 21. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Generación desde documentos WSDL Diferencias Podemos usar el documento WSDL como modelo de diseño Necesitamos otro metamodelo específico de entrelazado Usamos una herramienta de pruebas de rendimiento separada: The Grinder Generación de casos de prueba: refinamiento del entrelazado El anterior enfoque reutilizaba pruebas existentes En este caso, el modelo de entrelazado puede especificar cómo generar las pruebas El paso de refinamiento del modelo de entrelazado podría implementar la generación A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 15 / 19
  • 22. Introducción Generación de artefactos de prueba de rendimiento Conclusiones y trabajo futuro Conclusiones y trabajo futuro Resultados Hemos presentado un enfoque general para generar pruebas de rendimiento para varias tecnologías desde los mismos requisitos Hemos mostrado dos formas de usar este enfoque, empleando tecnologías libremente disponibles Ambos enfoques están implementados y disponibles bajo la Eclipse Public License Trabajo futuro Estrategias alternativas para generar entradas desde WSDL Validar el enfoque con casos de estudio mayores A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 16 / 19
  • 23. Fin de la presentación ¡Gracias por su atención! Código y descargas: https://neptuno.uca.es/redmine/projects/sodmt E-mail: antonio.garciadominguez@uca.es Twitter: @antoniogado A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 17 / 19
  • 24. Referencias I A. García-Domínguez, I. Medina-Bulo and M. Marcos-Bárcena. Model-driven design of performance requirements with UML and MARTE. Actas de ICSOFT 2011, Sevilla, España, págs. 54–63. H. Bruneliere, J. Cabot, F. Jouault, and F. Madiot. MoDisco: a generic and extensible framework for model driven reverse engineering. Actas de ASE 2010, Antwerp, Bélgica, págs. 173–174. D. S. Kolovos. Epsilon ModeLink. http://eclipse.org/epsilon/doc/modelink/ A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 18 / 19
  • 25. Referencias II V. Bergmann. ContiPerf 2. http://databene.org/contiperf.html A. García Domínguez e I. Medina Bulo UCASE (Universidad de Cádiz) Generación de Pruebas de Rendimiento desde MARTE 19 / 19