Titre

Reproduction de bugs sauvages: une application à Android (projet de recherche)

Encadrants

Romain Rouvoy <romain.rouvoy@univ-lille1.fr>, Martin Monperrus <martin.monperrus@univ-lille1.fr>, Nicolas Haderer <nicolas.haderer@inria.fr>

HDR

Lionel Seinturier <lionel.seinturier@univ-lille1.fr>

Contexte:

L'équipe-projet ADAM est une équipe de recherche mixte LIFL/Inria spécialisée dans la conception d'infrastructures permettant le déploiement de systèmes complexes à différentes échelles (depuis les environnements de type Cloud/Grid vers les environnements Mobiles/Ubiquitaires et les réseaux de capteurs). L'originalité des solutions logicielles développées par les membres de l'équipe-projet ADAM réside dans leurs capacités à évoluer «à chaud» pour répondre dynamiquement aux évolutions des besoins des utilisateurs et du contexte d'exécution.

Problématique:

Avec l'avènement des smartphones et des app stores, le développement d'applications mobiles connait un engouement sans précédent. Cependant, développer une application mobile capable de s'exécuter sans la moindre erreur sur une grande variété d'équipements mobiles demeure une tâche très fastidieuse. En effet, ni l'utilisation de simulateurs d'environnements ni le déploiement sur quelques équipements représentatifs ne permet d'avoir une confiance suffisante sur le bon fonctionnement des applications développées.

La détection et l'analyse de bugs sauvage [1,2,3] consiste à collecter des données d'exécution d'applications. Cela peut se aussi se faire sur les applications des téléphones du grand public [4,5]. Ces données permettent d'identifier des traces d'exécution anormales. Ces traces peuvent alors servir à reproduire artificielement les bugs, dans le but de les corriger.

Objectif:

Dans le cadre de ce projet (5-7 mois), vous étudierez 1) comment collecter et analyser des exceptions et messages d'erreur produits par les applications mobiles, et 2) comment obtenir suffisament d'information pour permettre la reproduction de certains bugs (par exemple par instrumentation de code).

Ce projet dans un environnement de recherche et d'innovation vous permettra la fois de vous former dans les technologies mobiles, et de vous ouvrir les portes de la recherche en génie logiciel.

Possibilité de poursuite en stage.

Références:

1. Adam J. Oliner, Archana Ganapathi, Wei Xu: Advances and challenges in log analysis. Commun. ACM 55(2): 55-61 (2012). http://doi.acm.org/10.1145/2076450.2076466
2. Milan Jovic, Andrea Adamoli, Matthias Hauswirth: Catch me if you can: performance bug detection in the wild. OOPSLA 2011:155-170. http://doi.acm.org/10.1145/2048066.2048081
3. Wei Jin, Alessandro Orso: BugRedux: Reproducing field failures for in-house debugging. ICSE 2012: 474-484. http://dx.doi.org/10.1109/ICSE.2012.6227168
4. Nicolas Haderer, Romain Rouvoy, Lionel Seinturier: AntDroid: A distributed platform for mobile sensing. Inria research report RR-7885 (2012). http://hal.inria.fr/hal-00671164
5. BugSense. Quality Metrics for Mobile. http://www.bugsense.com