[논문 리뷰] The Harmony Platform

Jean‐Rémy Falleri, Cédric Teyton외 4명|arXiv (Cornell University)|2013. 09. 02.

Software Engineering Research참고 문헌 1인용 수 10

한 줄 요약

Harmony 플랫폼은 Git, SVN, 버그 트래커와 같은 이질적인 데이터 소스를 통합된 일관성 있는 모델로 추상화함으로써 소프트웨어 리포지터리 마이닝(MSR) 연구를 간소화하기 위해 설계된 모듈식 OSGi 기반 프레임워크이다. 연구자들이 확장 가능한 추출기, 재사용 가능한 분석 모듈, 병렬 처리 및 지속성 기능을 내장한 지원을 통해 맞춤형 분석을 효율적으로 개발하고 조합하고 실행할 수 있도록 하여 MSR 연구에서의 기술적 부담을 크게 줄여준다.

ABSTRACT

According to Wikipedia, The Mining Software Repositories (MSR) field analyzes the rich data available in software repositories, such as version control repositories, mailing list archives, bug tracking systems, issue tracking systems, etc. to uncover interesting and actionable information about software systems, projects and software engineering. The MSR field has received a great deal of attention and has now its own research conference : http://www.msrconf.org/. However performing MSR studies is still a technical challenge. Indeed, data sources (such as version control system or bug tracking systems) are highly heterogeneous. Moreover performing a study on a lot of data sources is very expensive in terms of execution time. Surprisingly, there are not so many tools able to help researchers in their MSR quests. This is why we created the Harmony platform, as a mean to assist researchers in performing MSR studies.

연구 동기 및 목표

• 소프트웨어 리포지터리 마이닝(MSR) 연구에서 이질성과 계산 비용 문제를 해결한다.
• 저수준의 데이터 통합 및 실행 관련 문제를 추상화함으로써 MSR 분석을 구현하는 데 드는 엔지니어링 부담을 감소시킨다.
• 연구자들이 인프라 관리를 관리하는 데서 벗어나 도메인 특화 분석 설계에 집중할 수 있도록 한다.
• 플러그인 방식의 소스 추출기, 사용자 정의 데이터 모델, 재사용 가능한 분석 컴포넌트를 통해 확장성을 지원한다.
• 표준 JPA 어노테이션을 사용한 내장된 병렬 처리 및 지속성 기능을 통해 확장 가능한 실행을 지원한다.

제안 방법

• OSGi 기반 컴포넌트 아키텍처를 사용하여 다양한 데이터 소스(Git, SVN, TFS, 버그 트래커 등)를 통합된 일관성 있는 일련의 버전 기반 데이터 모델로 추상화한다.
• 분석 간 통신을 위해 블랙보드 패턴을 활용하여 모듈식이고 조합 가능한 분석 파이프라인을 구현한다.
• 추상 모델에 리포지터리 데이터를 추출할 수 있도록 ISourceExtractor 인터페이스를 제공한다.
• 의존성 인식 기반 스케줄링이 가능한 분석을 정의하고 연결하기 위해 IAnalysis 및 IPostProcessingAnalysis 인터페이스를 제공한다.
• Eclipse RCP 및 JDT/CDT와 같은 도구와 통합하여 소스 코드 및 설정 파일의 세밀한 분석을 지원한다.
• 표준 JPA와 내장된 스케줄러 서비스를 사용하여 데이터 지속성 및 병렬 실행을 자동화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 연구자들이 저수준의 데이터 통합 및 실행 인프라를 재구성하지 않고도 이질적인 소프트웨어 리포지터리에서 효율적으로 MSR 연구를 수행할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 모듈식이고 확장 가능한 플랫폼이 맞춤형 MSR 분석을 구현하고 조합하는 데 소요되는 시간과 노력을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 통합된 데이터 모델이 버전 제어 및 이슈 트래킹 시스템을 효과적으로 표현하여 다중 메트릭스 분석을 지원할 수 있는가?
• RQ4 플랫폼의 아키텍처는 복잡한 의존성 인식 기반 분석 파이프라인을 대규모로 실행하는 데 어떻게 기여하는가?
• RQ5 내장된 병렬 처리 및 지속성 기능이 MSR 연구의 성능과 유지보수성에 미치는 영향은 어떠한가?

주요 결과

• Harmony 플랫폼은 간단한 소유자 계산 예제를 통해 몇 십 줄의 코드로도 MSR 분석을 구현할 수 있음을 입증하며, 반복적인 코드의 최소화를 가능하게 한다.
• 플랫폼의 모듈식 OSGi 아키텍처는 새로운 소스 추출기와 분석의 원활한 통합을 가능하게 하여 재사용성과 확장성을 증진시킨다.
• 내장된 병렬 처리 및 데이터 지속성 지원은 MSR 연구를 확장하기 위해 필요한 엔지니어링 노력의 감소에 기여한다.
• 통합된 데이터 모델은 버전 제어 및 이슈 트래킹 시스템을 효과적으로 추상화하여 저수준의 데이터 소스 결합 없이도 다중 시스템 분석을 가능하게 한다.
• Eclipse RCP 및 JDT/CDT와의 통합을 통해 소스 코드 수준의 세밀한 분석이 가능해져, 메타데이터 수준의 연구를 넘어서는 유용성을 제공한다.
• 향후 R 스크립팅 및 샘플링 컴포넌트 지원이 추가로 제공되면, MSR 연구에서 통계적 및 대표성 있는 분석 능력이 더욱 향상될 것이다.