- AutorIn
- B. Sc. Victor Jüttner
- Titel
- Anti-Pattern in Java-Systemen identifizieren und visualisieren
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-749983
- Datum der Einreichung
- 26.11.2020
- Datum der Verteidigung
- 29.09.2020
- Abstract (DE)
- Mittels Visualisierung lässt sich Software so darstellen, dass selbst für Laien ein Eindruck von einem Software-System geschaffen wird. Anti-Pattern zeigen Fehler im Design eines solchen Systems; sie zu finden und ebenfalls zu visualisieren ist eine Unterstützung zum Verbessern der Codequalität. Das Qualitätsmanagement-Werkzeug Getaviz der Forschungsgruppe Visual Software Analytics an der Universität Leipzig ermöglicht es, solche Softwarevisualisierungen leicht zu generieren, bietet aktuell aber noch nicht die Möglichkeit, Anti-Pattern im System zu finden oder anzuzeigen. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie sich Anti-Pattern in den Daten aus Getaviz-Scans identifizieren lassen und wie sie sich mit Getaviz darstellen lassen. Um Anti-Pattern zu finden, wird eine Methodik angewendet, die nur mit Softwaremetriken arbeitet. Lücken zwischen dem Getaviz-Datensatz und den geforderten Informationen zur Erkennung werden genau beschrieben und geschlossen. Die bestehenden Visualisierungen in Getaviz werden schließlich um eine Ansicht der Anti-Pattern sowie eine Steuerung, um diese Ansicht zu bedienen, erweitert. Damit wird ein guter Eindruck gegeben, wie sich diese Methodik zum Identifizieren von Anti-Pattern in Getaviz integrieren lässt und wie sich Anti-Pattern in Getaviz anzeigen lassen.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Getaviz, Anti-Pattern, Softwarevisualisierung
- Klassifikation (DDC)
- 330
- GutachterIn
- Prof. Dr. Ulrich W. Eisenecker
- BetreuerIn Hochschule / Universität
- M. Sc. David Baum
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Universität Leipzig, Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- angenommene Version / Postprint / Autorenversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-749983
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 31.05.2021
- Dokumenttyp
- Bachelorarbeit
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
- CC BY 4.0