Andrea Capiluppi Dipartimento di Automatica e Informatica Politecnico di Torino, Italy & Computing Dept. The Open University, UK AICA 2004, Benevento, 29 Sett 2004 Folder Structure Evolution in Open Source Software Maurizio Morisio Dipartimento di Automatica e Informatica Politecnico di Torino, Italy Juan F. Ramil Computing Dept. The Open University, UK

AICA Sett 2004 – Benevento Outline Motivazione Definizioni e Attributi Selezione dei progetti Open Source Identificazione e Analisi di Pattern Conclusioni

AICA Sett 2004 – Benevento Motivazioni

AICA Sett 2004 – Benevento Empirical Evidence Theories, Models Good Practice Motivation

AICA Sett 2004 – Benevento Motivazione Studi empirci sullevoluzione dei sistemi OSS Obiettivo: comprenderne il comportamento evolutivo, generare euristiche e guidelines Approccio: simile a quello usato da Lehman per i sistemi commerciali: Generare ipotesi empiriche Osservare differenze e analogie Modificare le ipotesi esistenti, generarne di nuove Obiettivo di lungo termine: teorie e modelli dellevoluzione del software con studi longitudinali Metodologia: combinare osservazioni a differenti livelli di granularita {system, subsystem, module, function}

AICA Sett 2004 – Benevento Motivazione Obiettivo specifico: osservare evoluzione attraverso un {altro} livello, disposizione del codice nei folders (folder tree) Research questions: Lo studio della struttura delle directory da informazioni sullevoluzione di un sistema? Esistono relazioni tra questa struttura e altre caratteristiche evolutive (tasso di crescita)? Utilizzo di dati empirici per valutare queste domande

AICA Sett 2004 – Benevento Definizioni e Attributi

AICA Sett 2004 – Benevento Definizioni e Attributi Source File: ogni file che contiene codice Source Folder:ogni directory contenente almeno un source file root Level Parent Folder F1 F2 Folder Tree: rappresentazione grafica della struttura Level: sottoinsieme di nodi aventi la stessa distanza dal nodo root

AICA Sett 2004 – Benevento Esempio di Folder Tree Profondita (depth) = massima distanza Ampiezza (width): massimo numero di folder in un livello

AICA Sett 2004 – Benevento Evoluzioni possibili di un folder tree [ Espansione verticale ] [Espansione orizzontale]

AICA Sett 2004 – Benevento Attributi Size: indicatore di functional power (LOCs, KBs, numero di files, numero di folders) Folder tree: struttura (visualizzazione tramite Graphviz, tool Open Source) Activity rate: tasso di evoluzione, modi di attivita - Trovare gli elementi aggiunti o tolti e relativamente semplice - Trovare gli elementi modificati: focus su elementi modificati durante un periodo, piuttosto che singoli change: number of files touched per release

AICA Sett 2004 – Benevento Selezione dei progetti

AICA Sett 2004 – Benevento Selection of Projects Ampia base di sistemi usata in uno studio precedente di caratterizzazione del OSS Da questo sample -> si estraggono I progetti piu grandi Risultato dellestrazione 26 sistemi In totale 992 data points Sistemi vengono caratterizzati tramite levoluzione dei folder tree

AICA Sett 2004 – Benevento Initial Characterization (example 1) Alta correlazione fra differenti metriche (locs, files, Kbytes) Maggioranza sta sotto un limite di size (misurato allultimo stato stabile, o release)

AICA Sett 2004 – Benevento Initial Characterization (example 2) Size medio dei source file dentro i source folder sta generalmente sotto un limite (20 Kb)

AICA Sett 2004 – Benevento Identificazione e Analisi dei Pattern

AICA Sett 2004 – Benevento Identification of patterns Espansione orizzontale (10 su 25) Riduzione vericale (4 su 25) Espansione vericale (11 su 25) Associata di solito con espansione orizzontale Studio della relazione tra pattern di evoluzione, crescita funzionale e activity rate

AICA Sett 2004 – Benevento Espansione orizzontale Crescita costante dei source file Picchi di activity rate intorno alle release maggiori

AICA Sett 2004 – Benevento Riduzione verticale Size stabile durante levoluzione Le modifiche sono diffuse e costanti nel 70% del sistema

AICA Sett 2004 – Benevento Espansione verticale Periodi di crescita lineare e super-lineare Picchi di activity rate consistono di aggiunte piuttosto che modifiche

AICA Sett 2004 – Benevento Conclusioni Quasi tutti I sistemi mostrano unespansione almeno in uno dei parametri strutturali – segno di evoluzione sana Folder tree sono utili per esaminare evoluzione di sistemi software Trend di crescita e activity rate utili per riconoscere gli stage di evoluzione Lavori attuali e futuri: Relazione tra tipo evoluzione della struttura e tipo di application domain Osservazioni su diversi livelli di granularita per identificare stage di evoluzione Relazione tra quantita di modifiche e complessita Astrazione qualitativa e simulazione

AICA Sett 2004 – Benevento Empirical Evidence Theories, Models Good Practice Conclusioni

AICA Sett 2004 – Benevento Final Remarks Dati e tool usati nel lavori presente e passati sono in inea: Fondamentale la collaborazione fra divesri gruppi per condividere dati, tool e interpretazioni

AICA Sett 2004 – Benevento…domande?