メトリクス値の変遷に基づく ソフトウェアの特性分析手法の 提案と実装 大阪大学大学院 情報科学研究科 ○村尾 憲治 ・ 肥後 芳樹 ・ 井上 克郎 Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University 概要 ソフトウェアに関する知識の獲得 → 多大な労力が必要 ソースコードに対する ソフトウェアメトリクス値の変遷 効率的なソフトウェアの開発や保守に 役立つ情報（ソフトウェアの特性）を提供 2 ソフトウェアに関する知識 対象ソフトウェアに関する深い知識は， その開発や保守を行うにあたり有益 • 問題を発生しやすいモジュール → 効率的な開発や保守 • ソフトウェアの開発されてきた過程 → 今後の開発の見通し 開発者が知識を得るのは困難 3 ソフトウェアに関する知識の提供 • ソフトウェアの開発履歴から知識を提供 バージョン管理システム • ソフトウェアのソースコードから知識を提供 ソフトウェアメトリクス 4 バージョン管理システム 開発者 開発者 ソフトウェアの開発履歴を 保存・提供するシステム 全ての変更の内容が システムに蓄積される バージョン 管理システム チェック アウト ソースコードがどのように 変更されてきたか分かる 5 チェック イン 変更 作業用 コピー 開発者 ソフトウェアメトリクス ソフトウェアの複雑さや信頼性などの指標 CKメトリクス 継承 DIT (depth of inheritance tree) NOC (number of children) 結合 RFC （response for a class) CBO (coupling between object-class) クラスの 内部複雑度 WMC (weighted methods per class) LCOM (lack of cohesion in method) ※値が大きいほどモジュール（クラス）が複雑であることを示す 問題の発生しやすいモジュールの特定[1] [1] V. R. Basili, et al. A Validation of Object-Oriented Design Metrics as Quality Indicators. TSE, Vol.22, No.10, pp.751-761, 1994 6 目的 対象ソフトウェアにおける何らかの 傾向や性質（ソフトウェアの特性） に関する情報を提供 • • • • メトリクス値の安定しないモジュール 対象ソフトウェアにおいて値の安定しないメトリクス 各変更がソフトウェアに与えた影響の程度 各開発者がソフトウェアに与えた影響の程度 7 ソフトウェアの特性 • メトリクス値の安定しないモジュール 利用例） 将来バグが頻繁に発生するモジュールの特定 • 対象ソフトウェアにおいて値の安定しないメトリクス 利用例） 設計上の欠陥の把握 • 各変更がソフトウェアに与えた影響の程度 利用例） 開発過程の理解 • 各開発者がソフトウェアに与えた影響の程度 利用例） 開発者の評価 8 提案手法：概要 バージョン管理システムと ソフトウェアメトリクスを利用 → 変更毎のメトリクス値を取得 メトリクス値の変動の激しさを表す 指標（変動度）をユーザに提示 → 変動度からソフトウェアの特性を把握 9 変動度 開発過程を通じたメトリクス値の 変動の激しさを表す指標 • • • • • • モジュールの変動度 メトリクスの変動度 変更の変動度 （モジュール，メトリクス）の変動度 （モジュール，変更）の変動度 （モジュール，メトリクス，変更）の 変動度 10 • • • • • • • • エントロピー H 正規化エントロピー H 四分位偏差 Q 四分位分散係数 Q ハミング距離 DH ユークリッド距離 DE マハラノビス距離 DM メトリクス値の変化量 CV エントロピー メトリクス値が同じ回数と変更回数から導出 計測対象の粒度（次元）： （モジュール，メトリクス） 4 m3 H pi log pi 3 m2 m1 変更回数：5，値2：4回，値3：1回 2 m1 メトリクス値 H ( 4 5 log 4 5 1 5 log 15 ) ≒0.72 m2 変更回数：5，値1,2,3：1回，値4：2回 H (3 15 log 1 c1 c2 c3 c4 c5 変更 1 5 2 5 log 2 5 ) ≒1.9 m3 変更回数：3，値1,3,4：1回 H (3 1 3 log 1 3 ) ≒1.6 エントロピーが大きいほど変動が激しい 11 マハラノビス距離 変更間の各メトリクス値の変化の量，および対象 ソフトウェアにおける各メトリクス間の共分散から 導出 計測対象の粒度（次元）： （モジュール，変更） 1 x ：ある変更後のメトリクス値 DM ( x y ) ( x y ) y ：ある変更前のメトリクス値 共分散行列 マハラノビス距離が大きいほど変動が激しい 12 モジュールの変動度（1/2） モジュールの変動度 FMD (fluctuation of module) 例）エントロピーによるモジュールの変動度 対象のモジュールおけるエントロピーの総和 FMD( H ) H MT メトリクス 正規化エントロピー，四分位分散係数による モジュールの変動度 FMD(H ), FMD (Q) も同様 13 モジュールの変動度（2/2） モジュールの変動度 FMD (fluctuation of module) 例）マハラノビス距離によるモジュールの変動度 対象のモジュールにおけるマハラノビス距離の総和 FMD( DM ) DM CT 変更時刻 ハミング距離，ユークリッド距離による モジュールの変動度 FMD(DH ), FMD (DE )も同様 14 変更の変動度 変更の変動度 FCT (fluctuation of change time) 例）マハラノビス距離による変更の変動度 対象の変更におけるマハラノビス距離の総和 FCT ( DM ) DM MD モジュール ハミング距離，ユークリッド距離による 変更の変動度 FCT (DH ), FCT (DE ) も同様 15 提案手法：手順 メトリクス値 バージョン 管理システム 手順1：メトリクス値の変遷を 取得 • モジュールの変動度 4 m3 3 m2 2 m1 1 • メトリクスの変動度 手順2：変動度の 計測 • 変更の変動度 c1 c2 c3 c4 c5 変更 • （モジュール，メトリクス）の変動度 • （モジュール，変更）の変動度 • （モジュール，メトリクス，変更）の変動度 手順3：ソフトウェア の特性分析 グラフによる変動度の可視化など 16 ユーザ 提案手法：手順１ メトリクス値の変遷を取得 入力： バージョン管理システム 出力： 全ての変更時におけるそれぞれの モジュールに対する各メトリクス値 1. バージョン管理システムから全ての変更とその変更 時におけるソースコードを取得 2. 全ての変更時におけるソースコードに対してソフト ウェアメトリクスを適用し，モジュール毎にそれぞれ のメトリクス値を取得 17 提案手法：手順２ 変動度の計測 入力： 全ての変更時におけるそれぞれの モジュールに対する各メトリクス値 出力： 6種類の変動度 1. 入力のメトリクス値からエントロピーやマハラノビス 距離などを計測 2. エントロピーやマハラノビス距離などからモジュール の変動度や変更の変動度など計6種類の変動度を 導出 18 提案手法：手順３ ソフトウェアの特性分析 入力： 6種類の変動度 出力： 対象ソフトウェアの特性 1. 各種変動度をグラフなどを用いて可視化 2. 可視化された変動度から対象ソフトウェアの特性を 読み取る 例） • モジュールの変動度から将来問題の発生しやすい モジュールを特定 • 変更の変動度から対象ソフトウェアの開発過程を把握 19 提案手法の実装 手法の手順1～2を自動で行うツールを作成 ツールの対象 プログラミング言語 Java バージョン管理システム CVS モジュールの粒度 クラス 使用可能なメトリクス CKメトリクス， 対象クラスの行数など 20 適用事例：概要（1/2） 複数のオープンソースソフトウェアに対し， 手法を実装したツールを適用 対象ソフトウェア ソフトウェア名 FreeMind • FreeMind • JHotDraw • HelpSetMaker 対象開発期間 2000/08～2008/01 利用したメトリクス 最初の変更時の ソースコードの総行数 3,882 最後の変更時の ソースコードの総行数 39,350 • CKメトリクス （RFC, CBO, LCOM, NOC, DIT） • 対象クラスの行数（LOC） 開発者数 12 総変更回数 225 21 適用事例：概要（2/2） 各種変動度からソフトウェアの特性を導出 • • • • • • モジュールの変動度 メトリクスの変動度 変更の変動度 （モジュール，メトリクス）の変動度 （モジュール，変更）の変動度 （モジュール，メトリクス，変更）の変動度 22 適用事例：モジュールの変動度 （1/3） 14 モジュールの変動度が大 12 10 8 6 4 2 0 FMD(H ) – 他のモジュールに影響 – 他のモジュールから影響 – 頻繁に変更されている 問題の発生しやすい状態 45 40 35 30 モジュールの変動度が大きい クラスに注意すれば， 効率的な開発や保守が望める 25 20 15 10 5 0 FMD(DM ) 23 適用事例：モジュールの変動度 （2/3） 将来のバグ修正の予測効果に関する実験 1. 開発履歴を前半と後半に分割 2. 前半の開発履歴から変動度を計測 3. 前半の開発履歴における最後の変更時での メトリクス値を計測 4. 後半の開発履歴におけるバグ修正変更を調査 5. それぞれの上位何%が後半のバグ修正の何% を含んでいるか，その関係を調査 24 適用事例：モジュールの変動度 （3/3） ランキングの上位20％ バグ修正被覆率（％） 100 90 • モジュールの変動度 80 97～100%の予測 70 60 • メトリクス値 50 22～89％の予測 40 30 モジュールの変動度は 将来のバグ修正の予測に 有効 25 モジュールの変動度（全5種） 20 メトリクス（全6種） 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 モジュールの変動度／メトリクス値ランキング被覆率（％） 2000/8/1 (a) (b) (c) (d) 26 変更の変動度は開発過程の理解に有効 FCT (DM ) Ver.0.4リリースへ向けての多量のバグ修正 Ver.0.6へ移行するための2年ぶりの変更 Ver.0.8に実装する新機能を持つプラグインの一斉追加 Ver.0.9に実装する機能の追加と多量のソースコードの削除や統合 2007/12/1 2007/10/1 (c) 2007/8/1 2007/6/1 2007/4/1 2007/2/1 2006/12/1 2006/10/1 2006/8/1 2006/6/1 2006/4/1 2006/2/1 2005/12/1 2005/10/1 2005/8/1 2005/6/1 2005/4/1 2005/2/1 2004/12/1 2004/10/1 2004/8/1 2004/6/1 (b) 2004/4/1 2004/2/1 2003/12/1 (a) 2003/10/1 2003/8/1 2003/6/1 2003/4/1 2003/2/1 2002/12/1 2002/10/1 2002/8/1 2002/6/1 2002/4/1 2002/2/1 2001/12/1 2001/10/1 2001/8/1 2001/6/1 2001/4/1 2001/2/1 2000/12/1 2000/10/1 適用事例：変更の変動度 90 (d) 80 70 60 50 40 30 20 10 0 まとめ • メトリクス値の変遷から変動度を導出し，ソフト ウェアの特性を分析する手法を提案 • 手法を実装したツールを作成し，複数のオープン ソースソフトウェアに適用 様々な変動度からそれぞれ有益なソフトウェアの 特性を取得 今後の課題 ツールの拡張 • C++やC#など，他のプログラミング言語への対応 • Subversionなど，他のバージョン管理システムへの対応 27
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