As formigas são criaturas fascinantes que, além dos avanços na biologia também inspiraram pesquisas sobre teoria da informação. Em particular, o estudo resultou na criação da Teoria da Forragem de Informação, que descreve como os agentes de buscam informações em seu ambiente. Esta teoria também explica fenômenos recentes e bem-sucedidos, como crowd sourcing. Crowdsourcing tem sido aplicado a muitas atividades em engenharia de software, incluindo desenvolvimento, tradução e testes, mas uma atividade parece resistir: depuração. No entanto, os desenvolvedores sabem que a depuração pode exigir dedicação, esforço, longas horas de trabalho, por vezes, para mudar uma linha de código único. Nós introduzimos o conceito de Depuração em Enxame, para trazer crowd sourcing para a atividade de depuração. Através de crowd sourcing, pretendemos ajudar os desenvolvedores, capitalizando a sua dedicação, esforço e longas horas de trabalho para facilitar atividades de depuração. Mostramos que a depuração enxame requer uma abordagem específica para recolher informações relevantes, e descrevemos sua infra-estrutura. Mostramos também que a depuração em enxame pode reduzir o esforço desenvolvedores. Concluímos com as vantagens e limitações atuais de depuração enxame, e sugerir caminhos para superar estas limitações e ainda mais a adoção de crowd sourcing para atividades de depuração. / Ants are fascinating creatures that beyond the advances in biology have also inspired research on information theory. In particular, their study resulted in the creation of the Information Foraging Theory, which describes how agents forages for information in their environment. This theory also explains recent and fruitful phenomena, such as crowdsourcing. Many activities in software engineering have applied crowdsourcing, including development, translation, and testing, but one action seems to resist: debugging. Developers know that debugging can require dedication, effort, long hours of work, sometimes for changing one line of code only. We introduce the concept of Swarm Debugging, to bring crowdsourcing to the activity of debugging. Through crowdsourcing, we aim at helping developers by capitalizing on their dedication, effort, and long hours of work to ease debugging activities of their peers or theirs, on other bugs. We show that swarm debugging requires a particular approach to collect relevant information, and we describe the Swarm Debugging Infrastructure. We also show that swarm debugging minimizes developers effort. We conclude with the advantages and current limitations of swarm debugging and suggest directions to overcome these limitations and further the adoption of crowdsourcing for debugging activities.

As formigas são criaturas fascinantes que, além dos avanços na biologia também inspiraram pesquisas sobre teoria da informação. Em particular, o estudo resultou na criação da Teoria da Forragem de Informação, que descreve como os agentes de buscam informações em seu ambiente. Esta teoria também explica fenômenos recentes e bem-sucedidos, como crowd sourcing. Crowdsourcing tem sido aplicado a muitas atividades em engenharia de software, incluindo desenvolvimento, tradução e testes, mas uma atividade parece resistir: depuração. No entanto, os desenvolvedores sabem que a depuração pode exigir dedicação, esforço, longas horas de trabalho, por vezes, para mudar uma linha de código único. Nós introduzimos o conceito de Depuração em Enxame, para trazer crowd sourcing para a atividade de depuração. Através de crowd sourcing, pretendemos ajudar os desenvolvedores, capitalizando a sua dedicação, esforço e longas horas de trabalho para facilitar atividades de depuração. Mostramos que a depuração enxame requer uma abordagem específica para recolher informações relevantes, e descrevemos sua infra-estrutura. Mostramos também que a depuração em enxame pode reduzir o esforço desenvolvedores. Concluímos com as vantagens e limitações atuais de depuração enxame, e sugerir caminhos para superar estas limitações e ainda mais a adoção de crowd sourcing para atividades de depuração. / Ants are fascinating creatures that beyond the advances in biology have also inspired research on information theory. In particular, their study resulted in the creation of the Information Foraging Theory, which describes how agents forages for information in their environment. This theory also explains recent and fruitful phenomena, such as crowdsourcing. Many activities in software engineering have applied crowdsourcing, including development, translation, and testing, but one action seems to resist: debugging. Developers know that debugging can require dedication, effort, long hours of work, sometimes for changing one line of code only. We introduce the concept of Swarm Debugging, to bring crowdsourcing to the activity of debugging. Through crowdsourcing, we aim at helping developers by capitalizing on their dedication, effort, and long hours of work to ease debugging activities of their peers or theirs, on other bugs. We show that swarm debugging requires a particular approach to collect relevant information, and we describe the Swarm Debugging Infrastructure. We also show that swarm debugging minimizes developers effort. We conclude with the advantages and current limitations of swarm debugging and suggest directions to overcome these limitations and further the adoption of crowdsourcing for debugging activities.

As formigas são criaturas fascinantes que, além dos avanços na biologia também inspiraram pesquisas sobre teoria da informação. Em particular, o estudo resultou na criação da Teoria da Forragem de Informação, que descreve como os agentes de buscam informações em seu ambiente. Esta teoria também explica fenômenos recentes e bem-sucedidos, como crowd sourcing. Crowdsourcing tem sido aplicado a muitas atividades em engenharia de software, incluindo desenvolvimento, tradução e testes, mas uma atividade parece resistir: depuração. No entanto, os desenvolvedores sabem que a depuração pode exigir dedicação, esforço, longas horas de trabalho, por vezes, para mudar uma linha de código único. Nós introduzimos o conceito de Depuração em Enxame, para trazer crowd sourcing para a atividade de depuração. Através de crowd sourcing, pretendemos ajudar os desenvolvedores, capitalizando a sua dedicação, esforço e longas horas de trabalho para facilitar atividades de depuração. Mostramos que a depuração enxame requer uma abordagem específica para recolher informações relevantes, e descrevemos sua infra-estrutura. Mostramos também que a depuração em enxame pode reduzir o esforço desenvolvedores. Concluímos com as vantagens e limitações atuais de depuração enxame, e sugerir caminhos para superar estas limitações e ainda mais a adoção de crowd sourcing para atividades de depuração. / Ants are fascinating creatures that beyond the advances in biology have also inspired research on information theory. In particular, their study resulted in the creation of the Information Foraging Theory, which describes how agents forages for information in their environment. This theory also explains recent and fruitful phenomena, such as crowdsourcing. Many activities in software engineering have applied crowdsourcing, including development, translation, and testing, but one action seems to resist: debugging. Developers know that debugging can require dedication, effort, long hours of work, sometimes for changing one line of code only. We introduce the concept of Swarm Debugging, to bring crowdsourcing to the activity of debugging. Through crowdsourcing, we aim at helping developers by capitalizing on their dedication, effort, and long hours of work to ease debugging activities of their peers or theirs, on other bugs. We show that swarm debugging requires a particular approach to collect relevant information, and we describe the Swarm Debugging Infrastructure. We also show that swarm debugging minimizes developers effort. We conclude with the advantages and current limitations of swarm debugging and suggest directions to overcome these limitations and further the adoption of crowdsourcing for debugging activities.

O custo de serviços na Internet tem encorajado o uso de cache a nível de aplicação para suprir as demandas dos usuários e melhorar a escalabilidade e disponibilidade de aplicações. Cache a nível de aplicação, onde desenvolvedores manualmente controlam o conteúdo cacheado, tem sido adotada quando soluções tradicionais de cache não são capazes de atender aos requisitos de desempenho desejados. Apesar de sua crescente popularidade, este tipo de cache é tipicamente endereçado de maneira ad-hoc, uma vez que depende de detalhes específicos da aplicação para ser desenvolvida. Dessa forma, tal cache consiste em uma tarefa que requer tempo e esforço, além de ser altamente suscetível a erros. Esta dissertação avança o trabalho relacionado a cache a nível de aplicação provendo uma compreensão de seu estado de prática e automatizando a identificação de conteúdo cacheável, fornecendo assim suporte substancial aos desenvolvedores para o projeto, implementação e manutenção de soluções de caching. Mais especificamente, este trabalho apresenta três contribuições: a estruturação de conhecimento sobre caching derivado de um estudo qualitativo, um levantamento do estado da arte em abordagens de cache estáticas e adaptativas, e uma técnica que automatiza a difícil tarefa de identificar oportunidades de cache O estudo qualitativo, que envolveu a investigação de dez aplicações web (código aberto e comercial) com características diferentes, permitiu-nos determinar o estado de prática de cache a nível de aplicação, juntamente com orientações práticas aos desenvolvedores na forma de padrões e diretrizes. Com base nesses padrões e diretrizes derivados, também propomos uma abordagem para automatizar a identificação de métodos cacheáveis, que é geralmente realizado manualmente por desenvolvedores. Tal abordagem foi implementada como um framework, que pode ser integrado em aplicações web para identificar automaticamente oportunidades de cache em tempo de execução, com base na monitoração da execução do sistema e gerenciamento adaptativo das decisões de cache. Nós avaliamos a abordagem empiricamente com três aplicações web de código aberto, e os resultados indicam que a abordagem é capaz de identificar oportunidades de cache adequadas, melhorando o desempenho das aplicações em até 12,16%. / Latency and cost of Internet-based services are encouraging the use of application-level caching to continue satisfying users’ demands, and improve the scalability and availability of origin servers. Application-level caching, in which developers manually control cached content, has been adopted when traditional forms of caching are insufficient to meet such requirements. Despite its popularity, this level of caching is typically addressed in an adhoc way, given that it depends on specific details of the application. Furthermore, it forces application developers to reason about a crosscutting concern, which is unrelated to the application business logic. As a result, application-level caching is a time-consuming and error-prone task, becoming a common source of bugs. This dissertation advances work on application-level caching by providing an understanding of its state-of-practice and automating the decision regarding cacheable content, thus providing developers with substantial support to design, implement and maintain application-level caching solutions. More specifically, we provide three key contributions: structured knowledge derived from a qualitative study, a survey of the state-of-the-art on static and adaptive caching approaches, and a technique and framework that automate the challenging task of identifying cache opportunities The qualitative study, which involved the investigation of ten web applications (open-source and commercial) with different characteristics, allowed us to determine the state-of-practice of application-level caching, along with practical guidance to developers as patterns and guidelines to be followed. Based on such patterns and guidelines derived, we also propose an approach to automate the identification of cacheable methods, which is often manually done and is not supported by existing approaches to implement application-level caching. We implemented a caching framework that can be seamlessly integrated into web applications to automatically identify and cache opportunities at runtime, by monitoring system execution and adaptively managing caching decisions. We evaluated our approach empirically with three open-source web applications, and results indicate that we can identify adequate caching opportunities by improving application throughput up to 12.16%. Furthermore, our approach can prevent code tangling and raise the abstraction level of caching.

O custo de serviços na Internet tem encorajado o uso de cache a nível de aplicação para suprir as demandas dos usuários e melhorar a escalabilidade e disponibilidade de aplicações. Cache a nível de aplicação, onde desenvolvedores manualmente controlam o conteúdo cacheado, tem sido adotada quando soluções tradicionais de cache não são capazes de atender aos requisitos de desempenho desejados. Apesar de sua crescente popularidade, este tipo de cache é tipicamente endereçado de maneira ad-hoc, uma vez que depende de detalhes específicos da aplicação para ser desenvolvida. Dessa forma, tal cache consiste em uma tarefa que requer tempo e esforço, além de ser altamente suscetível a erros. Esta dissertação avança o trabalho relacionado a cache a nível de aplicação provendo uma compreensão de seu estado de prática e automatizando a identificação de conteúdo cacheável, fornecendo assim suporte substancial aos desenvolvedores para o projeto, implementação e manutenção de soluções de caching. Mais especificamente, este trabalho apresenta três contribuições: a estruturação de conhecimento sobre caching derivado de um estudo qualitativo, um levantamento do estado da arte em abordagens de cache estáticas e adaptativas, e uma técnica que automatiza a difícil tarefa de identificar oportunidades de cache O estudo qualitativo, que envolveu a investigação de dez aplicações web (código aberto e comercial) com características diferentes, permitiu-nos determinar o estado de prática de cache a nível de aplicação, juntamente com orientações práticas aos desenvolvedores na forma de padrões e diretrizes. Com base nesses padrões e diretrizes derivados, também propomos uma abordagem para automatizar a identificação de métodos cacheáveis, que é geralmente realizado manualmente por desenvolvedores. Tal abordagem foi implementada como um framework, que pode ser integrado em aplicações web para identificar automaticamente oportunidades de cache em tempo de execução, com base na monitoração da execução do sistema e gerenciamento adaptativo das decisões de cache. Nós avaliamos a abordagem empiricamente com três aplicações web de código aberto, e os resultados indicam que a abordagem é capaz de identificar oportunidades de cache adequadas, melhorando o desempenho das aplicações em até 12,16%. / Latency and cost of Internet-based services are encouraging the use of application-level caching to continue satisfying users’ demands, and improve the scalability and availability of origin servers. Application-level caching, in which developers manually control cached content, has been adopted when traditional forms of caching are insufficient to meet such requirements. Despite its popularity, this level of caching is typically addressed in an adhoc way, given that it depends on specific details of the application. Furthermore, it forces application developers to reason about a crosscutting concern, which is unrelated to the application business logic. As a result, application-level caching is a time-consuming and error-prone task, becoming a common source of bugs. This dissertation advances work on application-level caching by providing an understanding of its state-of-practice and automating the decision regarding cacheable content, thus providing developers with substantial support to design, implement and maintain application-level caching solutions. More specifically, we provide three key contributions: structured knowledge derived from a qualitative study, a survey of the state-of-the-art on static and adaptive caching approaches, and a technique and framework that automate the challenging task of identifying cache opportunities The qualitative study, which involved the investigation of ten web applications (open-source and commercial) with different characteristics, allowed us to determine the state-of-practice of application-level caching, along with practical guidance to developers as patterns and guidelines to be followed. Based on such patterns and guidelines derived, we also propose an approach to automate the identification of cacheable methods, which is often manually done and is not supported by existing approaches to implement application-level caching. We implemented a caching framework that can be seamlessly integrated into web applications to automatically identify and cache opportunities at runtime, by monitoring system execution and adaptively managing caching decisions. We evaluated our approach empirically with three open-source web applications, and results indicate that we can identify adequate caching opportunities by improving application throughput up to 12.16%. Furthermore, our approach can prevent code tangling and raise the abstraction level of caching.

O custo de serviços na Internet tem encorajado o uso de cache a nível de aplicação para suprir as demandas dos usuários e melhorar a escalabilidade e disponibilidade de aplicações. Cache a nível de aplicação, onde desenvolvedores manualmente controlam o conteúdo cacheado, tem sido adotada quando soluções tradicionais de cache não são capazes de atender aos requisitos de desempenho desejados. Apesar de sua crescente popularidade, este tipo de cache é tipicamente endereçado de maneira ad-hoc, uma vez que depende de detalhes específicos da aplicação para ser desenvolvida. Dessa forma, tal cache consiste em uma tarefa que requer tempo e esforço, além de ser altamente suscetível a erros. Esta dissertação avança o trabalho relacionado a cache a nível de aplicação provendo uma compreensão de seu estado de prática e automatizando a identificação de conteúdo cacheável, fornecendo assim suporte substancial aos desenvolvedores para o projeto, implementação e manutenção de soluções de caching. Mais especificamente, este trabalho apresenta três contribuições: a estruturação de conhecimento sobre caching derivado de um estudo qualitativo, um levantamento do estado da arte em abordagens de cache estáticas e adaptativas, e uma técnica que automatiza a difícil tarefa de identificar oportunidades de cache O estudo qualitativo, que envolveu a investigação de dez aplicações web (código aberto e comercial) com características diferentes, permitiu-nos determinar o estado de prática de cache a nível de aplicação, juntamente com orientações práticas aos desenvolvedores na forma de padrões e diretrizes. Com base nesses padrões e diretrizes derivados, também propomos uma abordagem para automatizar a identificação de métodos cacheáveis, que é geralmente realizado manualmente por desenvolvedores. Tal abordagem foi implementada como um framework, que pode ser integrado em aplicações web para identificar automaticamente oportunidades de cache em tempo de execução, com base na monitoração da execução do sistema e gerenciamento adaptativo das decisões de cache. Nós avaliamos a abordagem empiricamente com três aplicações web de código aberto, e os resultados indicam que a abordagem é capaz de identificar oportunidades de cache adequadas, melhorando o desempenho das aplicações em até 12,16%. / Latency and cost of Internet-based services are encouraging the use of application-level caching to continue satisfying users’ demands, and improve the scalability and availability of origin servers. Application-level caching, in which developers manually control cached content, has been adopted when traditional forms of caching are insufficient to meet such requirements. Despite its popularity, this level of caching is typically addressed in an adhoc way, given that it depends on specific details of the application. Furthermore, it forces application developers to reason about a crosscutting concern, which is unrelated to the application business logic. As a result, application-level caching is a time-consuming and error-prone task, becoming a common source of bugs. This dissertation advances work on application-level caching by providing an understanding of its state-of-practice and automating the decision regarding cacheable content, thus providing developers with substantial support to design, implement and maintain application-level caching solutions. More specifically, we provide three key contributions: structured knowledge derived from a qualitative study, a survey of the state-of-the-art on static and adaptive caching approaches, and a technique and framework that automate the challenging task of identifying cache opportunities The qualitative study, which involved the investigation of ten web applications (open-source and commercial) with different characteristics, allowed us to determine the state-of-practice of application-level caching, along with practical guidance to developers as patterns and guidelines to be followed. Based on such patterns and guidelines derived, we also propose an approach to automate the identification of cacheable methods, which is often manually done and is not supported by existing approaches to implement application-level caching. We implemented a caching framework that can be seamlessly integrated into web applications to automatically identify and cache opportunities at runtime, by monitoring system execution and adaptively managing caching decisions. We evaluated our approach empirically with three open-source web applications, and results indicate that we can identify adequate caching opportunities by improving application throughput up to 12.16%. Furthermore, our approach can prevent code tangling and raise the abstraction level of caching.