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Consumo de energía en los sistemas embebidos

Escrito por Eduard Enoiu el 26/09/2019 a las 09:55:44
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(Investigador de la universidad de Mälardalen en Suecia y ponente de QA&TEST 2019)

Hoy en día, las organizaciones necesitan entregar productos embebidos de alta fiabilidad y calidad al tiempo que tienen que considerar restricciones exigentes de energía. Veamos, por ejemplo, el sector de la automoción donde un cambio en un subsistema o la sustitución de un componente de hardware pueden afectar al uso de energía por parte del sistema completo. En tales casos, no es suficiente con mostrar la corrección funcional del comportamiento de cada subsistema, sino que también se debe proporcionar evidencia de que el sistema cumple con sus requisitos de energía. Por lo tanto, verificar que el sistema no excede el presupuesto de energía proporcionado, a través de las llamadas pruebas de viabilidad, así como la realización de  pruebas que permitan determinar el peor escenario de consumo de energía del sistema, resultan imprescindibles para asegurar la calidad de servicio de un sistema así como para contar con una estimación fiable de su rendimiento.

 

Los ingenieros de pruebas a menudo confían en las pruebas manuales cuando se trata de verificar el consumo de energía de los sistemas embebidos. ¿Cómo pueden comenzar su viaje hacia la automatización?

 

 

Restringir los recursos dedicados a las pruebas de software implica que se dedique menos tiempo a garantizar un nivel adecuado de calidad de software. Dado que los equipos de pruebas tienen recursos limitados para crear manualmente los conjuntos de pruebas necesarios para cubrir todos los escenarios necesarios para verificar el rendimiento de un sistema, se están investigando y proponiendo en la actualidad métodos para generar automáticamente conjuntos de pruebas seleccionando las situaciones nominal y potencialmente problemáticas de un sistema integrado. A diferencia de las pruebas manuales, la generación de pruebas es automática en el sentido de que la creación de tests para satisfacer un objetivo dado se realiza automáticamente. Sin embargo, en las últimas décadas, ha sido un desafío desarrollar técnicas y herramientas de generación de pruebas sólidas y aplicables que sean verdaderamente relevantes en la práctica. 

 

 

 

En QA&TEST 2019 tendré el placer de presentar el trabajo que realizo junto con mis colegas de la Universidad de Mälardalen en Suecia que muestra que la generación automática de conjuntos de pruebas seleccionando casos mediante técnicas de generación aleatoria de pruebas y  mutación es una solución para mejorar la eficiencia y la eficacia de los procesos de prueba.

 

 

Específicamente, generamos y seleccionamos casos de prueba utilizando el concepto de energy-aware mutants,  pequeñas modificaciones sintácticas en la arquitectura del sistema, con el objetivos de imitar fallos de energía reales. Los casos de prueba que pueden distinguir un cierto comportamiento de sus mutaciones son sensibles a los cambios y, por lo tanto, se consideran adecuados para detectar fallos. Aplicamos este método a un freno por sistema de cable y nuestros resultados sugieren que un enfoque que selecciona casos de prueba que muestran consumos de energía diversos puede aumentar la capacidad de detección de fallos. Este tipo de resultados debería motivar tanto a la academia como a la industria a investigar el uso de la generación automática de pruebas para analizar el consumo de energía e identificar la evidencia empírica a favor o en contra de su uso en el desarrollo de software de control industrial.

 

Eduard Enoiu. Investigador de la universidad de Mälardalen en Suecia y ponente de QA&TEST 2019