Feature-Model Driven Variability Analysis of Automotive Software Systems

Moderne Fahrzeuge sind häufig stark konfigurierbar, um individuellen Kundenanforderungen und -wünschen gerecht zu werden. Neben verschiedenen anderen Fahrzeugeigenschaften wirkt sich diese Konfigurierbarkeit insbesondere auf die Fahrzeugsoftware aus, da softwaregesteuerte Funktionalitäten in Abhängigkeit der jeweiligen Fahrzeugkonfiguration aktiviert, deaktiviert oder parametriert
werden müssen. Diese Software-Variabilität führt zu einer großen Anzahl unterschiedlicher Software-Varianten, die zusätzliche Komplexität in den ohnehin schon komplexen Softwarefunktionen in modernen Fahrzeugen verursachen. Die Beherrschung dieser variabilitätsbedingten Komplexität während der Entwicklung und Wartung von automobilen Softwaresystemen erfordert daher dedizierte Prozesse und Methoden.
Ein zentraler Aspekt zur Beherrschung der variabilitätsbedingten Softwarekomplexität ist es, detaillierte Informationen über die Konfigurierbarkeit des Systems, wie zum Beispiel die Anzahl valider Systemkonfigurationen, zur Verfügung zu haben. Diese Informationen sind besonders in frühen Entwicklungsphasen wertvoll, wenn Anpassungen der Konfigurierbarkeit basierend auf diesen Informationen einfacher zu realisieren sind. In frühen Entwicklungsphasen sind diese Informationen jedoch schwer zu bestimmen, da oft nur prototypische Beschreibungen der Konfigurierbarkeit existieren, welche anfällig für Variabilitätsanomalien sind und dadurch unter Umständen nicht die ursprünglich geplante Konfigurierbarkeit beschreiben. Daher müssen enthaltene Anomalien behoben werden, bevor Analysen durchgeführt werden, was eine höchst komplexe und mühsame Aufgabe ist. Ein weiterer wichtiger Aspekt während der Entwicklung von konfigurierbaren automobilen Softwaresystemen ist es, die Anzahl der Softwarevarianten zu bestimmen, die von dem System abgeleitet werden können. Diese Zahl ist wichtig, da sie nicht nur als Maß für die durch Konfigurierbarkeit verursachte Softwarekomplexität, sondern auch zur Bewertung der Wirksamkeit von Maßnahmen zur Reduzierung dieser Komplexität werden kann. Abschließend muss die Variabilität des Softwaresystems validiert werden, indem sichergestellt wird, dass das Softwaresystem keine konfigurationsspezifischen Bugs und Implementierungsfehler enthält. Aufgrund von kombinatorischer Explosion kann das System jedoch die Ableitung von Millionen verschiedener Softwarevarianten erlauben, was es unmöglich macht, jede Softwarevariante individuell auszuführen und zu testen. Daher muss eine repräsentative Stichprobe von Softwarevarianten generiert werden, auf die die Validierung des Systems reduziert werden kann. Zusätzlich erschweren die in automobilen Softwaresystemen involvierten, physischen Hardwarekomponenten, wie zum Beispiel Steuergeräte, den Validierungsprozess, da sie teuer sind und großen manuellen Aufwand verursachen, wenn konkrete Testinstanzen des Systems aufgebaut werden müssen.
In dieser Arbeit stellen wir Beiträge vor, die die zuvor beschriebenen Herausforderungen im Entwicklungsprozess von konfigurierbaren automobilen Softwaresystemen adressieren. Zuerst präsentieren wir eine Methode zum effizienten Beheben von Anomalien in Feature-Modellen, bei der automatisiert eine optimierte Reihenfolge bestimmt wird, in der die Anomalien untersucht werden sollten, wodurch die Untersuchung einer Teilmenge der Anomalien überflüssig wird. Des Weiteren präsentieren wir eine Methode zum Berechnen der exakten Anzahl an Softwarevarianten die von einer Software Produktlinie abgeleitet werden können. Dies beinhaltet auch eine Methode zum Konstruieren eines Feature-Modells der Software-Variabilität, wodurch existierende Feature-Modell Analysen für die Analyse der Software-Variabilität verwendet werden können. Außerdem stellen wir eine Methode zur Generierung einer repräsentativen Stichprobe von Softwarevarianten vor, auf die die Validierung des Softwaresystems reduziert werden kann. Mit einer Erweiterung dieser Methode präsentieren wir außerdem einen Ansatz zur Generierung einer solchen repräsentativen Stichprobe an Softwarevarianten, die zusätzlich auf einer möglichst kleinen Menge an Hardwarevarianten ausgeführt werden können. Dies reduziert den manuellen Aufwand für den Aufbau der benötigten Hardwarevarianten und erhöht damit die Effizienz des Testprozesses.
Wir evaluieren alle vorgestellten Methoden anhand realer automobiler Softwaresysteme. Damit zeigen wir nicht nur die Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden auf reale Daten, sondern auch, dass die Methoden geeignet sind, die beschriebenen Herausforderungen zu lösen und damit einen hohen Nutzen für die Entwicklung von automobilen Softwaresystemen bieten.