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北京軟件公司使用ExplorViz進行系統(tǒng)理解的軟件環(huán)境和應(yīng)用可視化_北京軟件開發(fā)公司
發(fā)表日期:2017-05-17 17:17:30 ?? 文章編輯:宜天信達 ?? 瀏覽次數(shù):
背景:北京軟件公司組織中部署的軟件應(yīng)用程序的數(shù)量不斷增加。這些應(yīng)用程序 - 通常是數(shù)百個 - 形成大型軟件風(fēng)景。
目標:這種景觀及其應(yīng)用的理解常常受到建筑侵蝕,人員流失或需求變化的阻礙。因此,需要一種有效和有效的理解這種軟件風(fēng)景的方法。
方法:在我們的ExplorViz可視化中,我們引入了針對大型軟件風(fēng)景快速準確地解決系統(tǒng)理解任務(wù)的分層抽象。除了在景觀層面上的層次可視化外,ExplorViz還提供從景觀到個人應(yīng)用層面的多層次可視化。通過與Extravis方法的比較,利用物理模型和虛擬現(xiàn)實對3D應(yīng)用程序級可視化進行經(jīng)驗評估。為了評估ExplorViz,我們進行了四個對照實驗。我們提供包含所有實驗數(shù)據(jù)的軟件包,以便我們的結(jié)果的可驗證性,可重復(fù)性和進一步擴展性。
結(jié)果:與平面可視化相比,我們觀察到層次可視化的任務(wù)正確性的統(tǒng)計顯著增加。花費的時間沒有顯示任何顯著差異。為了與Extravis進行比較,我們觀察到使用ExplorViz解決程序理解任務(wù)導(dǎo)致正確性的顯著增加和花費在較少或相似的時間內(nèi)。物理模型通過啟動基于手勢的交互而改進了針對特定任務(wù)的基于團隊的程序理解過程,但并不適用于所有任務(wù)。我們的虛擬現(xiàn)實實驗的參與者ExplorViz將實現(xiàn)的翻譯,旋轉(zhuǎn)和選擇手勢評為高可用性。然而,我們的縮放手勢不太受歡迎。
結(jié)論:結(jié)果表明我們的分層和多層次的方法增強了景觀和應(yīng)用程序可視化的現(xiàn)有狀態(tài),從而更好的軟件系統(tǒng)理解,包括與物理模型和虛擬現(xiàn)實的新形式的交互。
雖然程序理解已被廣泛研究,但系統(tǒng)理解受到的關(guān)注較少。從歷史的角度來說,當程序達到數(shù)百行代碼時,程序的理解變得很重要。企業(yè)中的IT基礎(chǔ)架構(gòu)通常由數(shù)以百計的應(yīng)用程序組成大型軟件景觀。因此,系統(tǒng)理解 - 在我們的術(shù)語中,對這種景觀的理解 - 是維護過程的關(guān)鍵部分。這種情況通過例如云計算來加強,云計算通過復(fù)制節(jié)點提供可擴展性,從而增加部署的應(yīng)用程序的數(shù)量。
實現(xiàn)系統(tǒng)理解的一種方法是軟件風(fēng)景可視化。當前軟件風(fēng)景可視化主要發(fā)生在應(yīng)用程序性能管理(APM)工具中。在對它們進行調(diào)查時,我們觀察到這些工具通常使用平面圖形表示節(jié)點,應(yīng)用程序和通信。
相比之下,我們的ExplorViz方法提供了大型軟件風(fēng)景的實時跟蹤可視化,引入了三個層次抽象。首先,存在由一個或多個服務(wù)器節(jié)點組成的系統(tǒng)。其次,特別針對云環(huán)境及其橫向可擴展性設(shè)計,我們的分層可視化功能是運行相同應(yīng)用程序配置的集群節(jié)點的節(jié)點組。第三,應(yīng)用之間的通信量由通信鏈路的厚度表示。
除了在景觀層面上這樣層次化的可視化外,ExplorViz方法提供了從景觀層面到應(yīng)用層面的多層次監(jiān)控。
雖然這些可視化似乎是合理的,但仍然應(yīng)該評估它們是否對理解過程有任何益處]。例如,用戶可能不了解抽象,或者抽象可能不支持,甚至可能阻礙用戶解決系統(tǒng)理解任務(wù)。
本文在這方面的主要貢獻是:
  • 1。
  • 使用ExplorViz介紹了大型軟件景觀的層次和多層可視化,包括其元模型以及從監(jiān)控軌跡生成這些模型的過程。
  • 2。
  • 將可控實驗的可重用設(shè)計和執(zhí)行與平面景觀可視化與系統(tǒng)理解任務(wù)中的層次景觀可視化進行了比較,重點介紹了我們?nèi)绾尾僮魇芸貙嶒灥姆椒?。這包括對錯誤的典型來源的徹底分析以及參與者為每個任務(wù)選擇的策略。
  • 3。
  • 為了評估ExplorViz的應(yīng)用級可視化,我們總結(jié)了將ExplorViz與Extravis跟蹤可視化方法進行比較的受控實驗,用于采用物理3D打印的ExplorViz模型,并在虛擬現(xiàn)實中探索3D ExplorViz模型。

在評估分級和多級可視化是否帶來好處的同時,我們進行了這些實驗以獲得改進ExplorViz工具的輸入。
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