論文の概要: Detecting Performance-Relevant Changes in Configurable Software Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17271v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 14:20:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.060359
• Title: Detecting Performance-Relevant Changes in Configurable Software Systems
• Title（参考訳）: 構成可能なソフトウェアシステムにおける性能関連変化の検出
• Authors: Sebastian Böhm, Florian Sattler, Norbert Siegmund, Sven Apel,
• Abstract要約: ConfFLAREは、変更がパフォーマンス関連コードとデータ-フローの相互作用を識別することで、パフォーマンスに潜在的に影響を及ぼすかどうかを見積もっている。 ほぼすべてのケースでパフォーマンスのレグレッションを正しく検出し、2つのケースを除いて、関連する機能をすべて識別する。 これにより、平均してテストすべき構成数が、合成で79%、実世界の回帰シナリオで70%削減され、パフォーマンステスト時間が短縮される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.036869046810223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Performance is a volatile property of a software system and frequent performance profiling is required to keep the knowledge about a software system's performance behavior up to date. Repeating all performance measurements after every revision is a cost-intensive task, especially in the presence of configurability, where one has to measure multiple configurations to obtain a comprehensive picture. Configuration sampling is a common approach to control the measurement cost. However, it cannot guarantee completeness and might miss performance regressions, especially if they only affect few configurations. As an alternative to solve the cost reduction problem, we present ConfFLARE: ConfFLARE estimates whether a change potentially impacts performance by identifying data-flow interactions with performance-relevant code and extracts which software features participate in such interactions. Based on these features, we can select a subset of relevant configurations to focus performance profiling efforts on. In a study conducted on both, synthetic and real-world software systems, ConfFLARE correctly detects performance regressions in almost all cases and identifies relevant features in all but two cases, reducing the number of configurations to be tested on average by $79\%$ for synthetic and by $70\%$ for real-world regression scenarios saving hours of performance testing time.
• Abstract（参考訳）: パフォーマンスはソフトウェアシステムの揮発性特性であり、ソフトウェアシステムのパフォーマンス動作に関する知識を最新の状態に保つためには、頻繁なパフォーマンスプロファイリングが必要である。 各リビジョン後のすべてのパフォーマンス測定を繰り返すことはコスト集約的な作業であり、特に構成可能性の存在下では、包括的な画像を得るために複数の構成を計測しなければならない。 構成サンプリングは、測定コストを制御するための一般的なアプローチである。 しかし、完全性を保証することはできず、特に少数の構成にしか影響しない場合、パフォーマンスの低下を見逃す可能性がある。 ConfFLAREは、コスト削減問題の解決の代替として、変更がパフォーマンス関連コードとのデータフロー相互作用を識別し、そのようなインタラクションにどのソフトウェア機能が関与するかを推定する。 これらの機能に基づいて、パフォーマンスプロファイリングの取り組みに集中するために、関連する設定のサブセットを選択することができます。 ConfFLAREは、合成されたソフトウェアシステムと実世界のソフトウェアシステムの両方で、ほぼすべてのケースでパフォーマンスの回帰を正しく検出し、関連する特徴を2つのケースを除いてすべて特定し、合成のために平均79セント、実世界の回帰シナリオのために70ドルという価格でテストする構成の数を削減します。

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