2016 IEEE 27th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE) 2016
DOI: 10.1109/issre.2016.25
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Software Aging Analysis of the Android Mobile OS

Abstract: Mobile devices are significantly complex, feature-rich, and heavily customized, thus they are prone to software reliability and performance issues. This paper considers the problem of software aging in Android mobile OS, which causes the device to gradually degrade in responsiveness, and to eventually fail. We present a methodology to identify factors (such as workloads and device configurations) and resource utilization metrics that are correlated with software aging. Moreover, we performed an empirical analy… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
1
1

Citation Types

0
32
0
13

Year Published

2019
2019
2024
2024

Publication Types

Select...
8

Relationship

1
7

Authors

Journals

citations
Cited by 44 publications
(45 citation statements)
references
References 28 publications
0
32
0
13
Order By: Relevance
“…For every experiment, AndroFIT starts by generating a workload for the device, by using the monkey tool [39] to emulate user inputs across several apps and Android subsystems (e.g., switching between apps, navigating the forms of an app, etc.). The workload exercises popular mobile apps [40], including com.tencent.mm, com.sina.weibo, com.qiyi.video, com.youku.phone, com.taobao.taobao, com.tencent.mobileqq, com.baidu.searchbox, com.baidu.BaiduMap, com.UCMobile, and com.moji.mjweather. The tool first runs the workload for a warm-up period (30 seconds).…”
Section: B Test Automationmentioning
confidence: 99%
“…For every experiment, AndroFIT starts by generating a workload for the device, by using the monkey tool [39] to emulate user inputs across several apps and Android subsystems (e.g., switching between apps, navigating the forms of an app, etc.). The workload exercises popular mobile apps [40], including com.tencent.mm, com.sina.weibo, com.qiyi.video, com.youku.phone, com.taobao.taobao, com.tencent.mobileqq, com.baidu.searchbox, com.baidu.BaiduMap, com.UCMobile, and com.moji.mjweather. The tool first runs the workload for a warm-up period (30 seconds).…”
Section: B Test Automationmentioning
confidence: 99%
“…Software aging may affect such systems also. Mobile systems also get affected by software aging as studied in [35][36][37]. Machine learning has been used for software aging detection in mobile systems [38].…”
Section: Software Aging Detection Techniquesmentioning
confidence: 99%
“…У роботі (Cotroneo et al, 2011) Різні досліджувані системи можуть мати власні набори чинників, які специфічно впливають на явище старіння ПЗ. Наприклад, у роботі (Cotroneo et al, 2016) для дослідження процесу старіння в операційній системі Android сформовано набір чинників, що охоплює: 1) набори додатків для дослідження; 2) фізичні пристрої, що мають різні характеристики; 3) робоче навантаженнязапуски і завершення додатків; 4) робоче навантаження -події введення; 5) вільний для використання простір файлового сховища.…”
Section: рис 1 ланцюг загрозunclassified
“…Аналіз часових рядів широко застосовується під час моніторингу ресурсів для того, щоб підтвердити чи спростувати наявність чи тенденцію до виникнення старіння. Наприклад, у роботі (Cotroneo et al, 2016) представлено експериментальну методологію для аналізу проблем старіння ПЗ в операційній системі Android, яка використовує статистичні методи тест Манна-Кендала та процедуру оцінки нахилу Сена, щоб визначити, які чинники посилюють погіршення продуктивності та споживання ресурсів. Моделі часових рядів ARMA та ARX використовувалися в (Li et al, 2002) на веб-сервері Apache, щоб оцінити вичерпання ресурсів.…”
Section: рис 1 ланцюг загрозunclassified
See 1 more Smart Citation