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Publication
Injecting software faults in Python applications
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
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| 3.41 MB | Adobe PDF |
Abstract(s)
As técnicas de injeção de falhas de software têm sido amplamente utilizadas como meio
para avaliar a confiabilidade de sistemas na presença de certos tipos de falhas. Apesar
da grande diversidade de ferramentas que oferecem a possibilidade de emular a presença
de falhas de software, há pouco suporte prático para emular a presença de falhas de soft ware em aplicações Python, que cada vez mais são usados para suportar serviços cloud
críticos para negócios. Nesta tese, apresentamos uma ferramenta (de nome Fit4Python)
para injetar falhas de software em código Python e, de seguida, usamo-la para analisar a
eficácia da bateria de testes do OpenStack contra estas novas, prováveis, falhas de software.
Começamos por analisar os tipos de falhas que afetam o Nova Compute, um componente
central do OpenStack. Usamos a nossa ferramenta para emular a presença de novas falhas
na API Nova Compute de forma a entender como a bateria de testes unitários, funcionais
e de integração do OpenStack cobre essas novas, mas prováveis, situações. Os resultados
mostram limitações claras na eficácia da bateria de testes dos programadores do Open Stack, com muitos casos de falhas injetadas a passarem sem serem detectadas por todos
os três tipos de testes. Para além disto, observamos que que a maioria dos problemas
analisados poderia ser detectada com mudanças ou acréscimos triviais aos testes unitários.
Description
Keywords
Falhas de software Análise de bugs Orthogonal defect classification Injeção de falhas Testes de mutação Resiliência de software