Abstract
Виконано огляд та аналіз літературних джерел, в яких досліджено явища старіння програмного забезпечення мобільних додатків. Визначено основні характеристики явища старіння програмного забезпечення. Встановлено, що мобільні системи та додатки є особливо вразливі до ефектів старіння і потребують детальних досліджень. Охарактеризовано основні методи та засоби дослідження явища старіння, що застосовуються для його вивчення в мобільній системі Android. Описано загальну схему дослідження явища старіння, яка дає змогу проводити експерименти та визначати наявність чи відсутність старіння в системі, а також вказує на вплив факторів на прояви старіння. Визначено використовувані індикатори старіння, а саме такі індикатори системи та додатків, як тривалість запуску Android Activity, оперативна пам'ять, файлове сховище, використання CPU, Garbage Collector. Виділено основні фактори, що впливають на прояви явища старіння: технічні характеристики пристрою, типи додатків та програмний код, інтенсивність запуску додатків, події введення, оперативна пам'ять та пам'ять файлового сховища. Встановлено, що згідно з результатами попередніх досліджень, ефективними алгоритмами машинного навчання для визначення наявності старіння є метод опорних векторів та дерева прийняття рішень. Проаналізовано наявні дослідження, методи та засоби виконання процедури омолодження програмного забезпечення для зменшення впливу старіння на надійність системи Android. З'ясовано, що для протидії старінню програмного забезпечення в мобільній системі Android пропонують засоби як на рівні розроблення архітектури та реалізації мобільного додатку, так і на системному рівні і рівні компонент. Встановлено, що ключовим засобом протидії старінню є перезавантаження компонент на рівні системи (наприклад, Activity manager) чи додатків (Java-контейнери), а також є необхідність розроблення таких засобів для планування виконання процедури омолодження. Обґрунтовано актуальність впливу явища старіння на забезпечення надійності сучасних мобільних та вбудованих систем. Визначено напрями майбутніх досліджень, а саме: визначення ефективних факторів і індикаторів для мобільних систем, побудова моделей старіння, розроблення методів і засобів омолодження програмного забезпечення мобільних систем.
Publisher
Ukrainian National Forestry University
Reference30 articles.
1. Abdullah, Z. H., Yahaya, J. H., Mansor, Z., & Deraman, A. (2017). Software Ageing Prevention from Software Maintenance Perspective – A Review. Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering, 9(3–4), 93–96.
2. Alonso, J., Belanche, L., & Avresky, D. (2011). Predicting software anomalies using machine learning techniques. Proceedings of 2011 IEEE International Symposium on Network Computing and Applications, 163–170. https://doi.org/10.1109/NCA.2011.29
3. Alonso, J., Torres, J., Berral, J. L., & Gavalda, R. (2010). Adaptive on-line software aging prediction based on machine learning. 2010 IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems & Networks (DSN), 507–516. https://doi.org/10.1109/DSN.2010.5544275
4. Android. (2020). Activity – Android Developers. January 29. Retrieved from: https://developer.android.com/reference/android/app/Activity
5. Android. (2020). Android Debug Bridge. January 29. Retrieved from https://developer.android.com/studio/command-line/adb
Cited by
5 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献