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1 オープンソースソフトウェアに対するユーザ指向の信頼性評価ツールの開発 田村慶信 a, 肌附康司 b, 山田茂 c, 木村光宏 d a 広島工業大学情報学部情報工学科 tam@cc.it-hiroshima.ac.jp b 鳥取大学大学院工学研究科社会開発システム工学専攻 b02t7041z@edu.tottori-u.ac.jp u.ac.jp c 鳥取大学工学部社会開発システム工学科 yamada@sse.tottori-u.ac.jp d 法政大学工学部経営工学科 kim@k.hosei.ac.jp 1

2 発表の構成発表の構成 I. 研究の背景 II. III. IV. ソフトウェアの信頼性評価 オープンソースソフトウェアソフトウェア (OSS( OSS) 各ソフトウェアコンポーネントの重要度推定 V. システム全体に対する信頼性評価 VI. VII. VIII. 数値例 信頼性評価法のツール化と実行例 本研究のまとめと今後の課題と今後の課題 2

3 ソフトウェア開発を取り巻く環境ソフトウェア開発を取り巻く環境 同一企業内における開発形態 複数のソフトウェアソフトウェアハウスや同一企業内 複数の企業間での遠隔地間共同開発 オープンソースプロジェクトなどの様々な形態が存在する. 3

4 ソフトウェアの信頼性評価ソフトウェアの信頼性評価 企業組織におけるソフトウェア開発工程 1. 要求仕様定義 2. 設計 3. コーディング 4. テスト 5. 運用 保守 4

5 ソフトウェアの信頼性評価ソフトウェアの信頼性評価 運用 保守 テスト工程 コーディング 設計 要求仕様定義 ソフトウェア開発工程の中でも, 特に, テスト工程においては, 総開発労力 総開発費用に占める割合が最も大きいことが知られている. 5

6 ソフトウェアの信頼性評価ソフトウェアの信頼性評価 ソフトウェアを生産する場合のソフトウェア信頼性を動的かつ定量的に評価する数理モデルとして, 従来より, 数多くのソフトウェア信頼度成長モデル (Software Reliability Growth Model, 以下 SRGM と略す ) が提案されてきた. 6

7 Open Source Software (OSS) なぜ OSS を利用するのか?( 利用者側 ) フリーである 無料で導入できる ソースコードが公開されている 自由にカスタマイズ可能 なぜ OSS を開発するのか?( 開発者側 ) ソフトウェアの開発には お金 がかかるため, オープンソースを利用して開発費を最小化するという戦略がとられている 7

8 Open Source Software (OSS) 代表的なオープンソースプロジェクト : Mozilla.org Firefox( ウェブブラウザ ) OpenOffice.org OpenOffice( オフィスソフト ) Fedora Project Fedora Core Linux(Unix 系 OS) GNOME Project GNOME( デスクトップ環境 ) Samba.org Smaba( ファイル共有サーバ ) GIMP.org GIMP( グラフィックスソフトウェア ) OS レベルからサーバ デスクトップ環境 アプリケーションまで, 広い範囲の OSS が開発 利用されている. 8

9 Open Source Software (OSS) 代表的な OSS:Mozilla.org プロジェクト Client Software Firefox( ウェブブラウザ ) Thunderbird( メーラ ) Mozilla Application Suite Camino Calendar( スケジューラ ) Minimo Server Software Bugzilla( バグトラッキングシステム ) Update( 自動アップデートツール ) Webtools Mozilla.org プロジェクトだけをみても, その他 Components, Client Support など, 様々な OSS が開発されている. 9

10 Open Source Software (OSS) 誰が OSS を開発するのか?( 昔と今 ) 古典的な OSS 開発 ( 昔 ) コア開発者が楽しいからプログラムを作る, あるいは, ある問題を解くために自前でプログラムを作って, それを公開したところ少なからずユーザがついて, いろいろ要求をとりいれていくうちに雪ダルマ式に機能 ( コンポーネント ) が充実していく ビジネスモデルとしての OSS 開発 ( 今 ) 企業に雇用されたプログラマが仕事としてサラリー ( 金銭的な報酬 ) を受けて開発している 10

11 Open Source Software (OSS) OSS の問題点 品質上の問題 OSS の開発は世界中に分散する誰もが開発に参加できる環境である一方, その信頼性向上に関する取り組みは, フォールト ( バグ ) 報告に基づいて修正作業を行うのみといったのが現状であり, 常にバージョンアップや不具合に対するバグフィックスが繰り返されている サポートの問題 OSS の利用にあたり, ユーザがどの程度, 使用する OSS について知識があるのかが問題となる 11

12 OSS に対する信頼性評価 ( これまでの研究の一例 ) ソフトウェア工学の基礎研究会第 12 回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ FOSE 2005 オープンソース開発における障害報告とソフトウェアの変更コストとの関係分析岩田英丈, 阿萬裕久, 山田宏之 Eclipse.org というプロジェクト クラスの再利用とソースコードの変更率との関係に関する考察土居通夫, 阿萬裕久, 山田宏之 Java のクラスファイルを対象 セキュリティ, 開発手法, ネットワーク関連など, 様々な OSS に関する研究が行われているが, 信頼性 ( 特に動的解析 ) においては, ほとんど行われていない. 12

13 OSS の開発サイクル 開発者 ( ソースコードの改良 ) 修正した OSS を登録 開発 修正された OSS を Web 上に公開 不具合内容の確認 一般の企業組織において採用されているテスト進捗度管理技術の適用 バージョンアップされた OSS の使用 バグトラッキングシステム 不具合内容の報告 ユーザ (OSS の使用 ) OSS の開発は世界中に分散する誰もが開発に参加できる環境である一方, その信頼性向上に関する取り組みは, フォールト ( バグ ) 報告に基づいて修正作業を行うのみといったのが現状である. 13

14 OSS に対する信頼性評価 OSS の信頼性を評価することに対する問題点 各コンポーネントに対する信頼性評価 OSS において, 各コンポーネントの相互作用を考えた場合, コンポーネントの規模, フォールト報告者のスキル, フォールト修正状態, コンポーネントの開発時間, コンポーネント間のパスの数, コンポーネント間の入出力データ量といった様々な要因を考慮する必要がある. システム全体としての信頼性評価 1 つの企業組織内において, ある特定の使用目的に限定されたソフトウェアの開発を対象としている従来の SRGM では,OSS の信頼度成長現象を十分に包括できない. 14

15 OSS に対する信頼性評価 OSS の信頼性を評価のためのアプローチ 各コンポーネントに対する信頼性評価 ニューラルネットワークを使用することにより, 各コンポーネントの相互作用の状態をブラックボックスとして考え, 入力と出力のデータのみから相互作用の状態を把握する. システム全体としての信頼性評価 OSS 開発において重要なのは, バグトラッキングシステムへのフォールト登録数やユーザ数の状態によって信頼度成長曲線が大きく変化することであり, こうした OSS 開発の活動状況を把握するために既存の SRGM を拡張する. 15

16 各コンポーネントに対する信頼性評価各コンポーネントに対する信頼性評価 16

17 各コンポーネントに対する信頼性評価各コンポーネントに対する信頼性評価 17

18 各コンポーネントに対する信頼性評価各コンポーネントに対する信頼性評価 18

19 各コンポーネントに対する信頼性評価各コンポーネントに対する信頼性評価 入力データ : 致命的であると判断されたフォールト数 フォールト発見時における特定 OS の数 システムの内部構造に習熟した修正者のフォールト修正数 システムの内部構造に習熟した発見者のフォールト発見数 出力データ : 各コンポーネントに対する累積発見フォールト数データ 教師信号 : 各コンポーネントに対する累積発見フォールト数データ 19

20 システム全体に対する信頼性評価システム全体に対する信頼性評価 20

21 数値例数値例 実際のオープンソースプロジェクトにおけるバグトラッキングシステムから採取されたフォールトデータを適用した数値例を示す. 本研究では,11, の主要コンポーネントから構成される Thunderbird と呼ばれるメーラの OSS を取り上げる 年 12 月時点におけるデータを使用した数値例を示す. Fault Level Reported Date of Software Fault Failure Contents Name of Fault Reporter 21

22 数値例数値例 ニューラルネットワークの教師信号として利用 ニューラルネットワークの入力層のデータとして利用 22

23 数値例数値例 信頼性に関する重要度が最も大きい ( コンポーネントの成熟度が高い ) 信頼性に関する重要度が最も小さい ( コンポーネントの成熟度が低い ) 23

24 数値例数値例 推定曲線 19 ヶ月目のフォールト数は約 3000 個 フォールト報告終了時点のフォールト数は約 2300 個 18 ヶ月目までのデータを使用して推定 実際のフォールト数 24

25 数値例数値例 OSS 開発の活動状態が非常に活発な場合 ユーザ数が多い OSS の人気がある OSS 開発の活動状態が安定している場合 ユーザ数が少ない OSS の人気ない 完成度の高い OSS 25

26 数値例数値例 1 ヶ月の間にコンポーネントが増加しているために推定値と若干の違いが生じている 使用したデータ 実際のフォールト数 推定されたフォールト数 26

27 SRAT for OSS メインメニュー未知パラメータの推定やグラフの表示を行う. 重要度の計算各コンポーネントを特徴付けるデータからニューラルネットワークにより重みを計算する. 各コンポーネントの重要度の推定結果システム全体に対する各コンポーネントの重要度を表示. モデルパラメータの推定結果推定されたモデルパラメータを表示. 27

28 SRAT for OSS 対数型ポアソン実行時間モデルに基づく累積発見フォールト数の推定値先の実行例において推定されたモデルに含まれる未知パラメータの推定結果から, 累積発見フォールト数の推定曲線が表示される. バグトラッキングシステムから採取された実際のフォールト発見数データ横軸は, 時間軸を表しており, この場合は単位は 日. また, 縦軸は, 実際に発見された累積フォールト数を表している. 28

29 SRAT for OSS 対数型ポアソン実行時間モデルに基づく瞬間フォールト発見率の推定値先の実行例において推定されたモデルに含まれる未知パラメータの推定結果から, 瞬間フォールト発見率の推定曲線が表示される. バグトラッキングシステムから採取された実際の瞬間フォールト発見率データ実際の瞬間フォールト発見率を表している. 29

30 SRAT for OSS バグトラッキングシステムから採取された実際の累積 MTBF データ実際の累積 MTBFを表している. 対数型ポアソン実行時間モデルに基づく瞬間フォールト発見率の推定値先の実行例において推定されたモデルに含まれる未知パラメータの推定結果から, 累積 MTBFの推定曲線が表示される. 30

31 SRAT for OSS 実測データに対する対数型ポアソン実行時間モデルの予測相対誤差の推定結果実測値と推定値との予測誤差を比較するために使用される. 特に, 運用進捗率に対する適合性を確認するために有用である. この結果から分かること進捗率 20% までは実測データに対する適用モデルの推定値がばらついているが,20% 以降については推定値が安定している様子が確認できる. 31

32 おわりに 1 OSS の品質上の問題に焦点をあて,OSS, の信頼性評価法について議論した 実際に OSS を使用するユーザ側の立場に立った信頼性評価法として, ニューラルネットワークとソフトウェア信頼度成長モデルを融合した信頼性評価法を提案した 実際のオープンソースプロジェクトにおけるバグトラッキングシステムから採取されたフォールトデータに対するフォールトデータに対するツールの実行例を示した 提案された信頼性評価法をソフトウェア信頼性評価ツールとして実装した 32

33 おわりに 2 これまで,OSS, の開発工程ではソフトウェアの信頼性を動的かつ定量的に評価するという試みが行われていなかったことから, 本研究研究において新たに提案された信頼性評価法をオープンソースプロジェクトに導入することによって, より高品質な OSS の開発に結びつくものと考える. 本研究では, バグトラッキングシステム上に登録された限られた情報だけに基づいた信頼性評価手法を提案しているが, その他にも, ユーザ数 人気度などを考慮した信頼性評価法を提案する必要がある. 33

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