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首页> 外文期刊>Journal of Software Maintenance and Evolution >Supporting software evolution through feedback on executing/skipping energy tests for proposed source code changes
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Supporting software evolution through feedback on executing/skipping energy tests for proposed source code changes

机译：通过反馈支持软件演进，用于执行/跳过所提出的源代码更改的能量测试

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With the increasing use of battery-powered devices comes the need to test mobile applications for energy consumption and energy issues. Unfortunately, energy testing is expensive because it is a manual, labor-intensive process that often requires multiple, separate, energy-measuring devices to collect energy usage data. The high costs of energy testing can negatively affect the planning process of application evolution. For example, developers might be limited in the number of changes they can include in a release because they must conservatively plan to conduct energy testing after each change. In this paper, we present a new approach to provide developers with feedback on executing/skipping energy tests for proposed code changes. Our technique leverages change impact analysis and precomputed API energy usage information. More specifically, for a proposed change, the technique predicts whether energy testing will be required, and if so, which energy tests will need to be run. Such information may allow developers to avoid spending unnecessary time for energy testing and develop an effective application evolution timeline. To investigate the feasibility of our technique, we implemented a prototype for Android applications and conducted three case studies at different granularity levels on 10 Android applications.
机译：随着越来越多的电池供电的设备，需要测试移动应用以获得能量消耗和能量问题。不幸的是，能量测试很贵，因为它是一种手动，劳动密集型过程，通常需要多个，单独的，能量测量设备来收集能量使用数据。能量测试的高成本可能会对应用进化的规划过程产生负面影响。例如，开发人员可能受到限制，它们可以包括在释放中的变化次数，因为它们必须保守地计划在每次变化后进行能量测试。在本文中，我们提出了一种新的方法，为开发人员提供有关执行/跳过能量测试的反馈，以便提出代码更改。我们的技术利用了更改影响分析和预先计算的API能源使用信息。更具体地说，对于提出的改变，该技术预测了是否需要能量测试，如果是的话，需要运行哪种能量测试。这些信息可以允许开发人员避免支出能量测试的不必要的时间，并开发有效的应用演化时间表。为了调查我们技术的可行性，我们为Android应用程序实施了一个原型，并在10个Android应用程序上以不同的粒度水平进行了三种案例研究。

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