3D visualization techniques to support slicing-based. program comprehension. Présentation dans le cadre du cours ift6251 Guillaume Langelier

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1 3D visualization techniques to support slicing-based program comprehension Par : J. Rilling et S.P. Mudur Présentation dans le cadre du cours ift6251 Guillaume Langelier 1

2 Préambule Visualisation en génie logiciel Domaine en ébullition Logiciel intangible Transformation code graphiques Représentation pour : Analyser Comprendre Évaluer Approche semi-automatique 2

3 Plan Problème Introduction Métriques logiciels Program slicing Visualisation MetaBall MetaViz Conclusion et Critiques 3

4 Problème Compréhension de programmes Plusieurs développeurs sont appelés à travailler sur un projet à différents moments Compréhension = tâche importante et difficile lors de la maintenance Documentation n est pas à jour 4

5 Introduction aux différents concepts 5

6 Introduction : compréhension Logiciels de plus en plus grands Pas nécessaire de comprendre l ensemble du logiciel. Solution : program slicing 6

7 Introduction : Métriques Métrique : indicateur permettant de mesurer un phénomène logiciel. Ex : Nombre de lignes de code Nombre de classes couplées entre elles Profondeur d une classe dans l arbre d héritage. Résultat : Grande tables remplies de chiffres Solution : Program slicing,, Visualisation scientifique 7

8 Introduction : Visualisation The main goal of every visualization technique is Overview first, zoom and filter, then details on demand. Ben Shneiderman Diagramme Limité par le support 2D de l écran Limité par le système perceptuel humain Solution : 3D, Metaballs, Program Slicing 8

9 Introduction : Metaballs Metaballs : Fusionne et transformes des particules Interaction entre particules Particule = position du centre Énergie décroît en s éloignant du centre selon une formule mathématique. Composition de surface = chevauchement de champs d énergies. 9

10 Introduction : Metaballs Représentation organique Humain Animaux Plantes Chimie Biologie Triangularisé pour un rendu plus rapide 10

11 Raffinement des concepts utilisés 11

12 Métriques logiciels Il y a une forte relation entre les métriques logiciels et l effort de maintenance des programmes orientés-objets. objets. L effort de maintenance peut être prédit à l aide d une combinaison de métriques. Métriques conceptuelles (design metrics) Cohésion Couplage 12

13 Couplage Mesure la relation et l interaction entre modules ou classes. Fort couplage = système complexe propagation d erreurd Incohérence d un d autre module après s le changement Implique qu on doit étudier les autres modules pour comprendre. 13

14 MPC Entre deux classes Mesure le couplage par le passage de message Nombre statique de messages envoyés depuis les méthodes de la classe A vers la classe B 14

15 Program slicing Débogage (Programmeur) Tranche de programme : Les parties d un programme P qui peuvent influencer une variable v à un point d intérêt. Trouver par des Algorithmes Statique/Dynamique Maintenance : Isoler les parties à modifier 15

16 Slicing et couplage SMPC = Envoie de messages à l intérieur de la tranche. Contexte Précision 16

17 Visualisation: limitations des graphes en 2 Dimensions trop d objets Support saturé Humain saturé Difficulté avec le placement, la navigation et le nombre de vues réduites. 17

18 3D vs 2D Avantages 3D Plus d information Plus d espace disponible Inconvénients Représentation 2D en 3D Occlusion Confusion 18

19 Association visuel ou spatial correspondant à des aspects du logiciels Ville Metaballs Cone-Trees Human Agents Système Solaire Métaphores 19

20 Actuellement en visualisation de Graphes Taille + couleur (nœud) Distance entre éléments Vue d ensemble métriques 20

21 métaballs 21

22 Metaballs Éléments = Blobs sphérique ou ellipsoïdales Connections = Blob cylindriques Proximité = appartenance à un groupe Étiquette = texture 22

23 Correspondance UML/Metaballs Metaballs 23

24 Correspondance visuel Caractéristiques du programme Entité logiciel Type d entité Mesure sur l entité Groupe d entité Relation entre entités Force de la relation Niveau d abstraction Différents aspects Propriété des MetaBall Particules Forme du Blob Dimension du blob Regroupement de particules Blob cylindryque Potentiel d énergie entre les blobs et les associations Expansion/Amalgamation de particule Couleur, luminosité, ect 24

25 Groupement et Gestalt Groupement d'entités = fondamental en visualization Classification Analyse Reconnaissance de pattern Pas seulement la distance Couleur Forme Mouvement Appartenance à une forme régulière 25

26 Regroupement, filtrage et Mettre ou enlever l emphase sur certains éléments en fonction de leur contenu recherche 26

27 Navigation Possibilité de naviguer en trois dimensions en étant totalement libre (VR) Navigation par classes Navigation par caractéristiques 27

28 Implantation 28

29 Pipeline de MétaViz Chaque partie est indépendante On communique via des fichiers xml 29

30 Auto-Repésentation 30

31 Placement des entités Groupement par proximité Minimiser la confusion Utilisation optimale de l espace Facilité de lecture 31

32 Placements des entités Hill climbing Feedback à l utilisateur Intervention humaine? 32

33 Vue hiérarchique Liens = architecture Grosseur = taille des classes Navigation en cliquant sur les classes 33

34 Visualization de couplage MPC Tableaux classiques Trop d informations Différent de la représentation mentale MetaViz Répond au 2 e point 34

35 Slicing : détails sur demande MétaViz ne permet pas de montrer un grand nombre d entités. Approche «Selon les besoins» SMPC = Sliced MPC On garde seulement les classes inclues dans la tranche pour le calcul 35

36 Leur conclusion La compréhension de code coûte cher La visualisation est un outil puissant Le program slicing est intuitif et peut réduire l information présentée. Pistes de recherche Études de cas industriels Validation avec des sujets Inclusion dans une suite d outlis (CONCEPT) 36

37 Critiques Points Forts Le slicing est une idée intéressante Bonne utilisation de l espace 3D Basée sur le cheminement d un programmeur Introduction sur la visualisation très intéressante. Points Faibles Utilisation de graphes L article critique les graphes et les utilisent en même temps. Restreint sur le nombres d objets présentés Peu de métriques montrées à la fois Difficile de départir ce qui est théorique et ce qui est implanté Confusion au niveau des sections Manque de transparences au niveau des algorithmes utilisés Slicing très semblable aux filtres déjà existant Pas de démonstration de l apport concret au génie logiciel Intervention de l humain? (Slicing, placement) Refaire le placement quand on applique un slicing? L énergie des particules est plus ou moins utilisées, ce ne sont que des boules 37

38 Questions? 38

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