Energie-Test von Android-Anwendungen

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1 Fakultät Informatik Institut für Software- und Multimediatechnik - Lehrstuhl für Softwaretechnologie Energie-Test von Android-Anwendungen Komplexpraktikum Sommersemester 2012 Claas Wilke, Sebastian Richly

2 AGENDA Kontext und Problemstellung Zielstellung Ablauf und Organisation Offene Fragen?

3 KONTEXT & PROBLEMSTELLUNG

4 PROBLEM ! Folie 4

5 PROBLEM Mobile devices have limited battery uptime Depending on usage, uptime can vary heavily Although providing similar services, different applications consume different amounts of energy Users select their applications based on community rankings but not on power consumption

6 If you buy/install an app

7 If you buy a washing machine

8 clients Services Select user type or specify manually Heavy Reader Browse inbox Read s Write s Send s

9 General Process Domain specific, but application independent 1. Service modeling Service model 2. Test case derivation Application specific Benchmark Energy model 3. Profiling Device specific Legend Activity Product 5. Power cons. estimation Power rate / energy label Usage model 4. Usage modeling Domain specific, but application independent? 9

10 1 SERVICE / USE CASE MODELING 1. Service modeling Service model 2. Test case derivation Benchmark Energy model 3. Profiling 5. Power cons. estimation Usage model 4. Usage modeling Power rate / energy label

11 SERVICE MODEL Expresses different use cases or services typically possible for a specific type of applications Domain-specific service model Allows for the derivation of different test paths usable for benchmarking Use cases are insufficient Should allow for the expression of parallel activities (foreground and background services)

12 Example Service Model

13 2 TEST CASE DERIVATION 1. Service modeling Service model 2. Test case derivation Benchmark Energy model 3. Profiling 5. Power cons. estimation Usage model 4. Usage modeling Power rate / energy label

14 TEST CASE DERIVATION App-specific test cases are derived from the service model semi-automatically Service model is extended with app-specific information Which buttons to click for which transition? Service model 2. Test case derivation Benchmark Test path model Test model Results in an Android test project, including JUnit test cases

15 Test Case Derivation

16 3 POWER CONSUMPTION PROFILING 1. Service modeling Service model 2. Test case derivation Benchmark Energy model 3. Profiling 5. Power cons. estimation Usage model 4. Usage modeling Power rate / energy label

17 PROFILING Profiling apps power consumption Hardware invasively Profiling of OS settings, e.g., CPU, WIFI, LCD usage Correlation of services and power consumption

18 ANDROID PROFILING Extension of Android JUnit runner Test app with test cases Deployed on device instrumenting app under test Black-box tests for byte code possible Test server Starts the test process on the device Listens to response messages (logs) Extension: integration of power meter hardware

19 Android test runner IDE / test server App project deploy Device under test App Test project Android test runner do { deploy app project deploy test project trigger instrumentation runner start profiling while (not test finished) { listen to events } end profiling } deploy Android Debug Bridge run tests started, stopped run run Test app Instrumentation runner

20 Energy profiling NTP time server Time synchronization global time offset Device under test global time offset IDE / test server Control flow App Android test runner run Events (log) USB cable Test app Energy power rates GPIB profiles profiles Battery Power meter WT210

21 Energy Profiling

22 A FIRST CASE STUDY Comparing two clients Power consumption for simple use cases Use Case App under test Avg. power [W] % Check inbox K-9 Mail MailDroid ± ± Read mail K-9 Mail MailDroid ± ± Open attachment K-9 Mail MailDroid ± ± Background service K-9 Mail MailDroid ± ± K-9 is more efficient than Mail Droid 22

23 RESULTS First results promising Further case studies necessary More tests Tests with varying parameters (e.g., mail size) Other domains: e.g., news feeds, browsers, games? Target for this course

24 ZIELSTELLUNG FÜR KOMPLEXPRAKTIKUM

25 ZIELSTELLUNG Weitere Fallstudien Evaluation des Ansatzes an weiteren Beispielen Weitere Anwendungsdomänen Komplexere und detailliertere Anwendungsfälle Wiederverwendbarkeit Realistischer und sinnvoller Code Wartbar, gut dokumentiert Publikation Bei sinnvollen Ergebnissen Publikation als Workshop- oder Konferenzpapier

26 ABLAUF & ORGANISATION

27 ABLAUF Einarbeitung in (Eclipse), Android, ADT Auswahl von Fallstudien Eine pro Student Oder komplexere Studie für zwei Studenten Recht autonome Bearbeitung der Studie Gemeinsames Ausmessen der Fallstudien am Ende des Semesters Regelmäßiges Treffen zur Klärung von Problemen, Findung von Lösungen Vorerst: alle zwei Wochen Termin: Donnerstags, 3. DS

28 ORGANISATION Ablauf: während der Vorlesungszeit (bis Mitte Juli) 4 SWS (entspricht 6 Credit Points) Organisation:

29 EINARBEITUNG ANDROID

30 EINARBEITUNG ANDROID Was ihr jetzt können solltet Java-Programmierung Mit Eclipse (Testen mit JUnit ) (Android-Grundkenntnisse) Was ihr nach dem KP können solltet Android-Apps nutzen Android-Apps mit Eclipse entwickeln Android-Apps mit Eclipse testen

31 EINARBEITUNG ANDROID Aufgabe für die nächsten zwei Wochen Einarbeitung in Grundlagen Durchprobieren von Beispielen Themen App-Entwicklung mit den Android Development Tools (ADT) Der Android-Emulator Testen von Apps mit den ADT Testen mit Robotium Testen von Byte-Code Apps mit Robotium Die Android Debug Bridge (ADB)

32 EINARBEITUNG ANDROID App-Entwicklung mit ADT hello-world.html Der Android-Emulator emulator.html Testen von Apps mit den ADT helloandroid_test.html activity_test.html

33 EINARBEITUNG ANDROID Testen mit Robotium Testen von Byte-Code Apps mit Robotium Die Android Debug Bridge (ADB)

34 NÄCHSTES TREFFEN 26. April, Uhr Festlegung von Apps für Testentwicklung

35 FRAGEN?

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