Lieferung 8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene

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1 Lieferung 8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene für das BMBF-Projekt Modellgetriebene agile Entwicklung für mobile Anwendungen (ModAgile Mobile) Arbeitspaket AP 8 Test- und Qualitätssicherungsumgebung Arbeitspaketleitung Andrena Förderkennzeichen 01IS11012A-C Projektleitung andrena objects AG Jochen Winzen Partner andrena objects ag arconsis IT-Solutions GmbH FZI Forschungszentrum Informatik Autoren Antonia Volk, Johannes Tysiak, Martin Küster, Tobias Lutz Lieferdatum M21 Letztes Änderungsdatum Version 1.0 ModAgile Mobile L8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene 1

2 1 Einleitung In der Softwareentwicklung spielt die Qualität eine wichtige Rolle. Das trifft auch auf agile Prozesse zu. Da bei diesen Prozessen schon in der ersten Iteration funktionierende Software erstellt wird, muss eine hohe Qualität über die komplette Projektdauer gewährleistet werden. Dafür ist es wichtig, dass die Qualität jederzeit verfolgt werden kann. Negative Trends können so schnell erkannt und korrigiert werden. ISIS ist ein Werkzeug, mit dem die Qualität eines Projektes sichtbar gemacht werden kann. Es ermöglicht die Verfolgung von Software- und Prozessqualität über den Projektverlauf. Im Umfeld von modagile mobile soll es zukünftig auch möglich sein, analog zu ISIS, eine Aussage über die Qualitätsentwicklung von Modellen zu treffen. 2 ISIS-Überblick ISIS ist ein Quality Management Tool, welches sich in einen agilen Entwicklungsprozess integrieren lässt. Der Fokus liegt sowohl auf der Software- als auch der Prozessqualität. Für beide Punkte werden Kennzahlen bestimmt: der Software Quality Index (SQI) und der Process Quality Index (PQI). Der SQI setzt sich aus einer gewichteten Summe von Indikatoren zusammen, die basierend auf den folgenden Metriken errechnet werden: Testabdeckung Pakete in Zyklen Cyclomatic Complexity Mittlere Komponentenabhängigkeit Klassengröße Methodenlänge Compilerwarnungen Das Ziel dieser Metriken ist, auszudrücken wie gut der erzeuget Quellcode ist. Die Metriken wurden so gewählt, dass Design, Modularität und Strukturierung des Codes bewertet werden. So deutet z.b. eine hohe Anzahl von großen Klassen auf eine schlechte Modularität. Für den PQI werden folgende Werte herangezogen: Kundenzufriedenheit (Ein Wert zwischen 0 und 10) Anzahl von Bugs Schätzabweichung Diese Kennzahlen drücken die Qualität des Prozesses aus. Eine hohe Kundenzufriedenheit und eine geringe Anzahl von Bugs deuten auf einen guten Prozess. Eine hohe Schätzabweichung deutet dagegen auf einen schlechten Prozess. Ein Messpunkt beider Indizes kann jederzeit erzeugt werden. Für sich gesehen, sagt der aktuelle Wert aus, wie es um die Software- bzw. Prozessqualität bestimmt ist. Mehrere Messpunkte in (regelmäßigen) Intervallen, können darüber hinaus Auskunft geben, wie sich die Qualität während eines Projektes ModAgile Mobile L8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene 2

3 entwickelt, wie in Abbildung 1 zu erkennen ist. Gerade die Möglichkeit die Entwicklung der Qualität zu verfolgen, ist wichtig für agile Prozesse. Abbildung 1 Qualitätsverlauf in ISIS Die ursprüngliche Idee bestand darin, ISIS so zu erweitern, dass es auch auf Modellebene funktioniert. Dieses Vorhaben wurde allerdings verworfen. Ein Grund dafür war, dass der Fokus auf die Qualität der Modelle und nicht auf den Prozess gelegt wurde. Die Metriken in ISIS basieren auf einer Analyse von Quellcode, sind also nicht auf Modelle anwendbar. Stattdessen können die Metriken, die auch in AP 8.3 zum Einsatz kommen, als Basis dienen. Der Mehrwert von ISIS beim SQI liegt somit nur noch in der Historisierung der Messpunkte. An ihnen kann man erkennen, wie sich die Qualität über mehrere Iterationen hinweg entwickelt. Weiter liegt ein Nachteil von ISIS darin, dass es ein eigenständiges Tool ist, welches nicht direkt in die Entwicklungsumgebung integriert ist. Zwar ist die Erstellung eines Messpunktes jederzeit möglich, allerdings nimmt das eine gewisse Zeit in Anspruch. Ein Messpunkt wird angelegt, indem eine Berechnung der Softwaremetriken mit einem weiteren Tool durchgeführt werden muss. Werte für den PQI müssen zusätzlich manuell gepflegt werden. 3 Kontinuierliche Modellqualitätsbewertung 3.1 Idee Wie bereits in Kapitel 2 skizziert, ermöglicht der modellbasierte Ansatz von ModAgile Mobile neben der reinen Qualitätsbewertung des Software-Quellcodes auch eine Bewertung der erstellten Modelle. Eine ModAgile Mobile L8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene 3

4 Qualitätsbewertung der Modelle birgt den Vorteil, dass Schwächen der Modellierung bereits frühzeitig erkannt werden. Dadurch wird verhindert, dass zunächst schlecht strukturierter Quellcode für die verschiedenen Zielplattformen generiert wird und erst auf dieser Ebene Schwächen identifiziert werden können, die einer anschließenden Fehlerbehebung zugeführt werden können. Dadurch werden potentiell mehrere Entwicklungsteams (für die unterschiedlichen Plattformen) mit denselben Problemstellungen konfrontiert, die bereits plattformunabhängig auf Modellebene gelöst werden können. Somit können direkt auf Modellebene bereits sinnvolle Verbesserungsvorschläge und Fehlerausgaben generiert werden. Das vereinfacht das Finden und Beheben der Schwachstellen im Modell. Nicht zuletzt ist es auch wie bei der kontinuierlichen Qualitätsbewertung des Quellcodes von großer Bedeutung, dass die erhobenen Messwerte jederzeit und an einem zentralen Ort für alle Projektbeteiligten einsehbar sind, um das Qualitätsbewusstsein fest im Projektteam zu verankern. Unter anderem auch aufgrund der letzten Forderung ist es sinnvoll, die erhobenen Messwerte für die Qualitätsbetrachtung im Rahmen der kontinuierlichen Integration auf dem Build-Server (siehe auch Dokument L7.2 Werkzeugintegration/-kette mit Konfiguration für automatisiertes Build und Testen) ausführen zu lassen. Im Projekt ModAgile Mobile wird als Build-Server die stark verbreitete Open Source Software Jenkins CI 1 eingesetzt. Nachfolgend wird daher die Integration einer automatisierten Modellqualitätsbewertung in Jenkins CI vorgestellt. Die dabei gesammelten Ergebnisse lassen sich jedoch auch mit geringem Aufwand in weitere Build-Server integrieren, so dass eine Integration in die kontinuierliche Integration weitgehend unabhängig vom eingesetzten Werkzeug erfolgen kann. 3.2 Umsetzung als Jenkins-Plugin Um zu gewährleisten, dass Schwellwerte, die einmal für eine mobile Anwendung festgelegt wurden, auch eingehalten werden, wurde eine Integration der Metrikerhebung und auswertung in den automatischen Build-Prozess integriert. Abbildung 2 veranschaulicht die Zusammenhänge: 1 ModAgile Mobile L8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene 4

5 Abbildung 2 Integration der Metrikerhebung in die kontinuierliche Überwachung und Integration (aus [1]) In den Metrikmodellen, die vom Entwickler definiert werden, stehen auch Grenzwerte für die einzelnen Metriken, die dann zu einer Verletzung führen (im Diagramm Konfiguration ). Diese Schwellwerte sind in der Regel projektspezifisch und werden zu Beginn einer Entwicklung festgelegt und inkrementell angepasst, falls nötig. Das Anwendungsmodell (im Diagramm Modell ) wird in jedem agilen Inkrement der Entwicklung verändert und ins Repository eingecheckt. Diese Änderung bekommt der automatische Build-Prozess (Jenkins) mit und liest die Modelle ein. Der MetricEvaluationJob berechnet aus den Modellen und den Konfigurationen der Metriken, ob ein Schwellwert überschritten wurde. Im Projekt ModagileMobile wurde kein spezieller Mechanismus für die Publikation der Ergebnisse implementiert, sondern der existierende Mechanismus zum Ausführen von (Unit-)Tests genutzt, um Metrikverletzungen zu signalisieren. Ein Unit-Test untersucht, ob ein Testkriterium (oder Zusicherung, engl. assertion) erfüllt wird oder nicht. Falls ja, ist der Test grün, falls nein rot. Dies kann in der testgetriebenen Entwicklung dazu genutzt werden, zunächst den Testfall zu schreiben, um das zu implementierende Verhalten und ein Abnahmekriterium festzulegen. Der Test ist (ohne entsprechende Implementierung) natürlich am Anfang rot. Danach wird der Code umgesetzt, der den Test schließlich grün macht, wodurch sichergestellt ist, dass die benötigte Einheit auch das erfüllt, was zu Beginn gefordert wurde. Für die Metrikberechnung wurde folgende Umsetzung genutzt: Metrik ~ Testfall Schwellwerte ~ Zusicherungen: grün = Metrik im Bereich der Schwellwerte, rot = Verletzung Aus einer Metrik wird ein Testfall erstellt, die Schwellwerte der Metrik definieren die Zusicherung, die erfüllt werden muss. Ist der Schwellwert verletzt, schlägt der Testfall fehl und wird entsprechend als Teil der kontinuierlichen Überwachung publiziert. ModAgile Mobile L8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene 5

6 Das Ergebnis der Metrikberechnung wird so dem Entwickler nach jeder Einbuchung (engl. commit) mitgeteilt. Das Feedback ist direkt und kann sofort umgesetzt werden. Dies erhöht die Qualität der entstandenen Modelle und führt dazu, dass weniger schlechte Modelle weiterverarbeitet werden. Für das Projektmanagement sind die gelieferten Werte (nicht nur die Zahl der Verletzungen) auch wichtig für die Bewertung, wie fortgeschritten ein Projekt ist. Typischerweise wird sich der Fortschritt in einer modellgetriebenen Anwendung in einer Größenmetrik niederschlagen (Anzahl Klasse, Referenzen, etc.). Auch wenn dies noch keine Detailangaben über den Fortschritt des Projektes liefert, so kann es doch, im Zusammenhang mit anderen Qualitätsmetriken, als Indiz angesehen werden, ob sich ein Projekt auf das Ziel zubewegt oder nicht. Damit verfolgen die Idee des Software Quality Index (SQI), jedoch auf Modellebene. Die gewichtete Summe der erhobenen Metriken kann also als Model Metrics Quality Index (MMQI) bezeichnet werden. Wie die Erhebung der Metriken in der Praxis aussieht, wird am Beispiel im folgenden Abschnitt verdeutlicht. 4 Beispiel-Metrikerhebung Wie bereits in der Lieferung 8.3 Erweiterung von USUS um Metriken auf der Modell-Ebene erläutert, werden Metriken für Daten- oder Domänenmodelle (auf Basis von Ecore) sowie für Anwendungsmodelle (angepasst für das im Projekt entwickelte Metamodell) berechnet. Beide Metrikerhebungen können durch das Jenkins-Plugin überwacht werden, wie im Folgenden gezeigt wird. 4.1 App-Modell-Metrikerhebung Anhand eines sehr kleinen Anwendungsmodells soll gezeigt werden, wie die Erhebung und Auswertung der App-Modellmetriken in der Praxis mit dem Jenkins-Buildserver passiert. Abbildung 3 zeigt ein Projekt, in dem Modellmetriken für das Anwendungsmodell ( App-Modell ) erhoben wurden. Abbildung 3 Jenkins-Integration der Metrikerhebung als Testfälle Die Abbildung zeigt, dass in diesem Beispiel von den 21 ausgeführten Tests drei fehlgeschlagen sind: Anzahl der Display-Elemente zu hoch, Anzahl Displayelemente in komponierten Elementen zu hoch Kopplung zwischen Bildschirmen (Screens) zu stark. ModAgile Mobile L8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene 6

7 Dieses Feedback kann genutzt werden, um das Anwendungsmodell auf die Benutzbarkeit zu überprüfen. Ist die Anzahl der Displayelemente wirklich notwendig oder können die Anforderungen an die App auch anders erfüllt werden? Die Detailansicht für einen Fehlschlag gibt Aufschluss über die Stelle, an der die Verletzung begangen wurde: Abbildung 4 Fehlschlag eine App-Metrik Man sieht, dass der Screen PersonEdit die gegebene Metrik (Anzahl Displayelemente in komponierten Elementen) verletzt: der Schwellwert wurde auf 15 gesetzt, aber der Screen enthält 25 Displayelemente. Auch der Screen AdressPicker verletzt diese Metrik (knapp, mit 16 Displayelementen). 4.2 Metrikerhebung für Ecore-Modelle Analog zu den Anwendungsmodellen wurde die Metrikerhebung auch für die Domänen- bzw. Datenmodelle der Apps (in Ecore) umgesetzt. Wie in Lieferung 8.3 im Detail beschrieben, beziehen diese Metriken klassische objektorientierte Metriken mit ein. Daher ist die Zahl der Metriken im Allgemeinen höher als bei den spezielleren Anwendungsmodellen. Abbildung 5 Testergebnis für Ecore-Modelle Abbildung 5 zeigt eine Testausführung mit einer Übersicht aller ausgeführten Metriken. Drei Metriken wurden verletzt (zu ähnliche Namen, zu hohe Anzahl von Kind-Elementen, zu großes Paket). Zusammen führt dies an fünf Stellen zu Fehlschlägen. Es werden also Metriken unter Umständen mehrfach, d.h. an verschiedenen Stellen verletzt. Wo die Verletzung stattfindet, kann der Detailansicht entnommen werden. ModAgile Mobile L8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene 7

8 4.3 Trendentwicklung Aus der Zahl der getesteten, fehlgeschlagenen und reparierten Tests kann ein Überblick über den Stand des modellgetriebenen Projekts abgeleitet werden. Abbildung 6 Trend der Testergebnisse Abbildung 6 zeigt ein Projekt, in dem die Zahl der ausgeführten Tests ab Iteration 25 stark gestiegen ist. Dies liegt meist daran, dass die Zahl der Elemente, auf die die Metrik angewendet werden konnte, gewachsen ist. Die Zahl der Fehlschläge ist dagegen weitestgehend stabil geblieben. Man kann also davon sprechen, dass das Projekt grundsätzlich in die richtige Richtung wächst. 5 Fazit Im Rahmen von Modagile Mobile wurde ein Jenkins Plugin entwickelt, welches den Trend der Modellqualität kontinuierlich überwacht. Analog zum Software Qualitätsindex von ISIS wurde ein Modellqualitätsindex vorgestellt, der auf den Metriken basiert, welche in Lieferung 8.3 präsentiert wurden. Die vorgestellt Lösung ist direkt in den Buildprozess integriert. Somit erhalten die beteiligten Entwickler kurzfristig Feedback. Zusätzlich bietet die direkte Integration den Vorteil, dass die Hemmschwelle zur Nutzung deutlich niedriger ist als bei eigenständigen Tools. Die Anzeige des Trendverlaufs erlaubt es auch dem Management entsprechend zu reagieren und schlechter Qualität entgegen zu steuern. 6 Literaturverzeichnis [1] T. Lutz, Qualitätssicherungsmetriken für Modelle, Hochschule Karlsruhe, ModAgile Mobile L8.2 Erweiterung von ISIS um Metriken auf der Modell-Ebene 8

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