Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/1822/84128

TítuloEnergy debt: applying technical debt to energy consumption
Autor(es)Maia, Daniel Fernandes Veiga
Orientador(es)Saraiva, João
Pereira, Rui Alexandre Afonso
Palavras-chaveGreen software
Technical debt
Code smells
Refactoring
Energy debt
Code analysis
Software systems engineering
Débito técnico
Débito energético
Análise de código
Engenharia de sistemas de software
Data16-Dez-2020
Resumo(s)The purpose of this dissertation is to analyse the impact of certain practices in long term power usage and expand on the concept of Technical Debt by introducing this aspect of energy consumption, dubbing the resulting notion as Energy Debt. This dissertation presents energy debt as a range of excess of energy required to execute code. It holds a minimum and maximum cost which depends on a set of factors during runtime. We analyse existing research regarding energy consumption to compile a detailed set of energy smells and the expected energy savings when they are eliminated via refactoring. Then, we present the debt model that computes excessive energy expenditure of a software system. This debt model is based on the number and variety of occurrences of energy smells present on the software’s source code. Lastly, we’ve developed a tool which we dubbed E-Debitum, which extends the Sonar Qube framework to detect energy smells and compute energy debt.
O objetivo desta dissertação é de analisar o impacto energético de certas práticas a longo termo e expandir o conceito de Débito Técnico, introduzindo o fator de consumo de energia, denominando o conceito resultante de Débito Energético. Este relatório apresenta débito energético como um intervalo de valores representante do excesso energético necessário para executar código. Este contém um custo mínimo e máximo dependente num conjunto de fatores no momento de execução. Foi indagada pesquisa existente em consumo energético apresentado um conjunto detalhado de smells energéticos e as poupanças de energia projetadas quando estes são eliminados através de refactoring. É apresentado depois o modelo de débito que computa gasto energético excessivo de um sistema de software. Este modelo de débito é baseado na quantidade e variedade de smells energéticos presentes no código. Por fim, é delineada uma ferramenta denominada de E-Debitum, que extende a framework SonarQube para melhor detetar e computar o débito energético.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado integrado em Informatics Engineering
URIhttps://hdl.handle.net/1822/84128
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

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