Метрики інтерфейсу користувача для виявлення явища старіння програмного забезпечення в мобільній системі Android

Abstract

Мобільні пристрої та системи, зокрема Android, вразливі до виникнення у них ефектів старіння програмного забезпечення, які проявляються в зниженні продуктивності під час їх тривалого використання. Для виявлення ефектів старіння та протидії їм важливо ідентифікувати ефективні метрики системи та користувацького інтерфейсу. Метрики старіння, що використовуються у сучасних дослідженнях операційної системи Android, не враховують процесів старіння у користувацьких додатках. Тому в цій роботі розглянуто дві нові метрики графічного інтерфейсу користувача, які дають змогу відстежувати зниження продуктивності та збільшення часу відгуку користувацьких додатків: тривалість відображення кадрів та кількість “зіпсованих” кадрів. Реалізовано фреймворк для практичної перевірки та аналізу нових метрик, що забезпечує виконання стресового тестування мобільних додатків операційної системи Android, збирання даних про стан системи під час тестування та формування часових рядів для їх подальшого аналізу та дослідження системних метрик і метрик графічного інтерфейсу користувача. Запропоновані метрики було порівняно із раніше використовуваною метрикою тривалості запуску Android Activity і системними метриками використання пам’яті. Доведено на основі практичних результатів, що метрики тривалості відображення та “зіпсованих” кадрів забезпечують даними, застосовними у переважній кількості сценаріїв використання мобільних додатків. Тому запропоновано використати нові метрики в комбінації із іншими метриками для виявлення старіння в системі та вивчення явища старіння загалом. Зазначено, що метрика тривалості відображення кадрів дає змогу визначити стани системи та порогові значення переходів між цими станами, що забезпечує можливість побудови математичних моделей на основі ланцюгів Маркова чи обчислення часу до відмови через старіння за допомогою регресійних методів. Виявлено необхідність додаткового вивчення залежностей між метриками тривалості відображення кадрів, кількості “зіпсованих” кадрів та використання пам’яті різними процесами системи. Отже, обґрунтовано доцільність використання запропонованих метрик у майбутніх дослідженнях явища старіння користувацьких додатків у операційній системі Android.Mobile systems and devices including Android are vulnerable to the effects of software aging which are manifested in performance degradation during long run-time. It is important to identify efficient system and user interface metrics for detecting and counteracting the software aging effects. The aging metrics used in researches of the Android operating system do not take into account the aging processes in user applications. Therefore, this paper discusses two new graphical user interface metrics that allow to track performance degradation and user applications response time: Frame Draw Time and Janky Frames (dropped or delayed frames). Test framework was implemented to perform stress testing of mobile applications in the Android operating system, to collect system state data during stress test performing and to map obtained raw data into time series. Calculated time series are used for further analysis and study of system and graphical user interface metrics. The considered metrics have been compared to the previously used Android Activity Launch Time metric and RAM usage metrics. Practical results have shown that Frame Draw Time and Janks Frames metrics provide data, which can be useful in most scenarios of mobile application using. Therefore, it is proposed to use the two new metrics in combination with other previously used metrics to detect aging trends in the system state and to study the phenomenon of software aging in general. It is noted that the Frame Draw Time metric value can be mapped to states with determined thresholds for transition between these states. These states and thresholds provide the possibility of developing mathematical models based on Markov chains or forecasting the time to aging-failure using regression methods. The need of further study of the correlations between Frame Draw Time metric, Janky Frames metric and metrics of memory usage by different system processes has been identified. Thus, the expediency of using the proposed metrics in future studies of the aging phenomenon in the Android operating system is substantiated, in particular, the effectiveness of the proposed metrics could be checked for different mobile use cases and for different types of mobile applications.