Analyse und Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung von Fehlermustern in Software-Applikationen

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GRIN Verlag, Jun 6, 2012 - Computers - 105 pages
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 1.0, Fachhochschule Worms , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Diplomarbeit soll einen Beitrag leisten zu der Erforschung und Implementierung eines geeigneten Analyse-Algorithmus zur Ermittlung des Kerns von Problemen von Software -Applikationen. Bei der Entwicklung von Software oder, allgemeiner, von Systemen aus Hard- und Software, hat fast jede Organisation Schwierigkeiten im Budget und mit der zugesagten Qualität fertig zu werden. Dafür gibt es zahlreiche Gründe: Auftraggeber und Auftragnehmer stehen unter Zeitdruck, Anwendungen werden übereilt gefertigt, infolgedessen wird die Qualität der Applikationen vernachlässigt. Die meisten Anwendungen werden nicht fehlerfrei hergestellt, es gibt fast immer sogenannte Restfehler (engl. residual errors). So hat zum Beispiel eine Anwendung, deren Programmumfang 500.000 „Lines of Code“ enthält, zwischen 500 bis 1500 Restfehler. In den letzten 20 Jahren hat die Informationstechnologie nicht nur Einzug in die Produkte, sondern auch in deren Entwicklungsprozess und ihren gesamten Lebenszyklus PLM (Product Lifecycle Management) 3 erhalten. Im gesamten PLM, das heißt, von der Idee über Entwicklung und Konstruktion, Produktion sowie V ertrieb und Services eines Produkts entstehen große Mengen verschiedenste r Daten, Dokumente und Informationen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Identifizierung von Fehlermustern einer Software-Applikation. Eine Vielzahl von Log Files einer abgestürzten Anwendung steht oft mit einer Vielzahl von vernetzen Computern in Verbindung. Um die Gesamt-Problematik zu identifizieren und die Fehlerquote von Anwendungsabstürzen zu minimieren, müssen eine geeignete Methode und ein zweckmäßiges System entwickelt werden. Gegenstand dieser Diplomarbeit soll sein, zu dieser Problemstellung einen Analyse-Algorithmus zu entwickeln, der relevante Fehlermuster aus Log Files entdecken, selektieren, aufwerten und statistisch darstellen kann.
 

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Contents

Konzeption
6
DataMiningKonzept und Technologien
22
Entwurf und Implementierung des Programms
49
SystemImplementierung für Data Mining
63
Ergebnisse und Evaluation
79
Resümee
87

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Common terms and phrases

Abbildung 6-4 Abend Trace Files Absturz Agenten Agrawal Algorithmen Algorithmus Analyse analysiert anhand Anwendung Anwendungsabstürzen Applikationen Apriori Assoziationsanalyse Assoziationsregeln Attribute Aufgabe Aufgabenstellung aufgrund Ausgabe des Apriori-Algorithmus ausgewählt Beispiel bestimmten Betriebssystems Black-Box-Test CATIA CheckFiles Clusterverfahren CRISP-DM dargestellt Darstellung Data Mining Data-Mining-Algorithmus Data-Mining-Projekt Data-Mining-Prozess Data-Mining-Verfahren Dateien Daten Datenanalyse Datenbankmanagementsystem Datenbankmodell Datenbestand Datenvorbereitung Discovery in Databases diversen effizient engl entwickelt Ereignisse Ergebnisse Erstellung erzeugt Fayyad Fehler Fehlerquote Fehlerwirkung Fehlerzustand File-Namen FrameInformation gespeichert gibt Häufigkeit Hilfe Identifizierung von Fehlermustern IEEE Implementierung Informationen IT-Events Jackson-Diagramm Kamber Kapitel Klasse Klassendiagramm Knowledge Discovery Künstliche Neuronale Netze Log Files Log-Datei logische Events Management Methoden Modell MTBF MTBF-Programm muss Muster Objekte Objektrelationale Datenbank OS-Events Phase Product Lifecycle Management Programm Projekt Rohdaten Seite Software Repositories Software-Anwendung Software-Applikation Softwarequalität Softwaretest Softwarewartung spatio-temporale Datenbanken speichern Struktur strukturiert Systems Tabelle Technologien Tivoli Enterprise unsere Unternehmen Unterschied Untersuchung User Verfahren und Algorithmen verschiedenen vorhanden wichtigsten Windows Workstation zeigt Ziel

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