CRUDマトリクスを用いたソフトウェア設計影響分析手法

全文

(1)情報処理学会第 73 回全国大会. 2B-1. CRUD マトリクスを用いたソフトウェア設計影響分析手法加藤正恭†. 小川秀人†. †. 株式会社日立製作所中央研究所. 1.. はじめにソフトウェア派生開発においては，新機能の追加が既存機能の動作に悪影響を与えないよう，設計時にどこにどのような影響が及ぶかを分析しておかなければならない。性能要求の高い組込みソフトウェア開発では，処理速度を向上する実装上の工夫としてあえてグローバル変数を用いて開発することがある。このような製品では，グローバル変数を介した処理間の連係動作が見えにくくなる。よって，ソフトウェアを変更した場合の影響が特定しにくいという課題がある。従来は，影響が波及しそうな機能に目安をつけて絞込み，人手で仕様書やソースコードを調査して影響を分析していた。しかし，大規模なソフトウェアの場合は，人手では限界がある。本研究では，ソースコードから関数と変数の依存関係に関連する情報を自動的に抽出して， CRUD マトリクス[1]として可視化する手法を開発した。本手法により，グローバル変数を介した相互作用が多いソフトウェアにおいても，効率的に影響分析ができるようになった。. 従来，CRUD マトリクスは業務システムの開発でデータ設計分析に用いられてきた。本研究では，機能を関数に，データを変数に置き換えることによって，関数による変数アクセス仕様を表形式で可視化し，関数と変数の相互作用を分析する手法について検討した。 2.2. CRUD マトリクスによる設計影響分析 CRUD マトリクスによる設計影響分析プロセス (図 2)について述べる。まず，派生開発のベースとなる既存ソースコードから CRUD マトリクスを生成(①)する。次に，機能の追加・変更に関する情報をもとに CRUD マトリクスを修正(②)する。そのあと，CRUD マトリクスから設計リスクを抽出し，適宜設計を見直す(③)。これらの作業を設計リスクがなくなるまで繰り返し，機能追加・変更の影響を洗い出す。抽出可能な設計リスクには，例えば「従来は特定の関数でしか更新できなかった変数が，今回追加した関数でも更新可能になったので，従来の更新関数が誤動作しないか」などがある。既存開発部分のＣＲＵＤマトリクス. 2. CRUD マトリクスによる設計影響分析 2.1. CRUD マトリクス CRUD マトリクスとは，機能とデータを２軸にもつマトリクスであり，機能によるデータアクセス仕様を可視化したもの(図 1)である。ＣＲＵＤマトリクスデータ１機能Ａ. データ２. データ３. ＵＣ. 機能Ｂ. ＲＵＵ. 機能Ｃ. ＵＤＲ. 図 1. 変数１関数ＡＵ. 変変数数２３. 関数Ｂ. ＲＵＵ. ② 修正. Ｃ. "機能Ｂがデータ３を更新する" ことをあらわす. .c.c. CRUD マトリクス. 図 2. ＲＵ. ＲＵ. 関数ＣＵＤＲ. ① 生成既存開発部分ソースコード. 変変変変変数数数数数１２３４５関数ＡＵＣ関数Ｂ. 関数ＣＵＤＲ. Ｃ：作成（Ｃｒｅａｔｅ）Ｒ：参照（Ｒｅａｄ）Ｕ：更新（Ｕｐｄａｔｅ）Ｄ：削除（Ｄｅｌｅｔｅ）. Software Impact Analysis Method Using CRUD Matrix Tadahisa Kato†, Hideto Ogawa† † Central Research Laboratory, Hitachi, Ltd.. 機能追加・変更後のＣＲＵＤマトリクス. 関数ＤＵ. ＲＣ. 関数ＥＵ. Ｄ. 機能追加・変更設計情報. .c.c. ③ 設計見直し整合性取れるまで ②～③繰返し. CRUD マトリクスによる影響分析プロセス. また，実装完了後に改めてソースコードから CRUD マトリクスを生成し，設計時のものと比較することで，設計どおり実装されたかどうかの確認もできる。. 1-249. Copyright 2011 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..

(2) 情報処理学会第 73 回全国大会. 3.. CRUD マトリクスの生成と拡張ここでは，既存のソースコードから CRUD マトリクスを生成する方法，および，生成した CRUD マトリクスを実用的サイズに縮小する方法について述べる。 3.1. CRUD マトリクスの生成まず，既存ソースコードの静的解析を行い，関数リスト，変数リスト，および変数参照情報 (どの関数がどの変数を参照または更新するか) を抽出する。抽出したデータを表形式で可視化すると CRUD マトリクスになる。関数による変数の参照を R，更新を U として記す。また，リストなど可変個の要素をとるデータ構造では，リストへの要素の追加を，リスト自身の更新(U)および追加する要素の作成(C)として記す。リストからの要素の削除も同様に U，D と記す。データベース. .c.c .c. ①関数リスト. .c.c .h. 関数Ａ関数Ｂ関数Ｃ. 静的解析. ②変数リスト. .c. .c makefile. 変数１変数２変数3. 変数１変数２変数２変数３変数１変数３. 絞込み前. 関数ＡＲＲ関数Ｂ. ＷＲＷＷＷＲ. 表形式で可視化. 関数ＡＵＣ関数Ｂ. 変変変変変数数数数数１２３４５. 変数依存関係構造体変数１変数４. メンバ変数２. 関数ＡＵ. 変数３. 関数Ｂ. 変数５. 関数ＣＵ. Ｒ. 関数Ｄ. ＩＦ関数. Ｕ. 関数Ｄ. その他関数関数Ｂ関数Ｃ関数Ｅ. 図 4. Ｒ. 変数抽象化. ＲＵ. 関数Ｅ. 関数依存関係. 関数Ａ. ＵＵ. ＲＲ. ＵＲＵＲＵＲＵ. Ｕ. Ｕ. 関数抽象化. 関数抽象化. 関数ＡＵＲＲＲＵ関数Ｄ. 変変数数１４. Ｕ. Ｕ. ＵＲＵＲ変数抽象化. ＵＵ. CRUD マトリクスの抽象化. 3.3. CRUD マトリクスの絞込み CRUD マトリクスは，分析に不要な関数や変数を除外することでサイズを縮小できる。あらかじめ影響分析の基点となる関数または変数を指定し，それらに変数アクセス上関連のある関数および変数のみを抽出して CRUD マトリクスを生成する。. 変変数数３５. ＵＵ ①. Ｒ. 関数ＢＲＵ関数ＤＵＲ. 関数Ｄ関数Ｅ. Ｒ ③. ＵＵ. Ｒ. 初期指定① 基点関数関数Ｂ. 範囲拡大② 基点関数関数Ｂ. 範囲拡大③ 基点関数関数Ｂ関数Ｄ. 完了基点関数関数Ｂ関数Ｄ. 基点変数. 基点変数変数３変数５. 基点変数変数３変数５. 基点変数関数３関数５. 図 5. 3.2. CRUD マトリクスの抽象化 CRUD マトリクスは，行や列を統合することでサイズを縮小できる。関数軸方向は，呼び出し元関数に呼び出される関数の CRUD 情報を統合する。また，変数軸方向は，構造体にそのメンバの CRUD 情報を統合する。これらの処理は静的解析結果を用いれば自動化できる。. 関数Ｂ. 絞込み後. 関数ＣＵ. 関数ＣＵＤＲ. CRUD マトリクスの生成. 変変変変変数数数数数１２３４５関数ＡＲＲ. Ｕ. ＲＵＵ. ③. 図 3. Ｒ. 関数Ｄ. 変変変数数数１２３. ①. Ｕ. 関数ＣＵ関数Ｅ. ②. 絞込み中. 変変変変変数数数数数１２３４５. ＣＲＵＤマトリクス ②. ③変数参照情報関数Ａ関数Ｂ関数Ｂ関数Ｂ関数Ｃ関数Ｃ. 図 5の例で説明する。予め基点関数に関数Ｂを指定したとする。まず，基点関数(関数Ｂ)がアクセスする変数(変数３，変数５)を基点変数に追加する。次に，追加した変数にアクセスする関数のうち基点関数に含まれないもの(関数Ｄ) を追加する。これらを関数と変数が追加されなくなるまで繰り返す。得られた基点関数と基点変数に絞って CRUD マトリクスを生成すれば，予め指定した関数や変数に関連する範囲に限定した CRUD マトリクスを生成できる。. CRUD マトリクスの絞込み. 4.. 評価本手法を 100 万行規模のソフトウェア開発の影響分析に適用し，工数削減効果を評価した。従来も CRUD マトリクスによる影響分析を実施していたが，手作業中心のため，機能あたり１ヶ月の準備工数を要していた。本手法を適用し作業の一部を自動化することで，影響分析の準備工数を 3 時間(従来比 1/50)まで削減した。 5.. 結論本研究では CRUD マトリクスによるソフトウェアの設計影響分析手法を開発した。ソースコードから CRUD マトリクスを生成することで影響分析を効率化した。また，CRUD マトリクスの抽象化や絞込みにより，CRUD マトリクスを実用的なサイズに纏められるようにした。一方，情報源にソースコードを用いたため，CRUD マトリクス上の語句が実装レベルの表現になり分かりにくくなった。より平易な表現への置き換え方法については今後検討する。参考文献 [1] H.Kilov, oriented. 1-250. "From semantic to data modeling",. International Conference on Integration, 1990. 385 - 393.. object-. First System. Copyright 2011 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..

(3)