Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2024.

Bibliography: pages 81-84.

Software architecture recovery approaches help to reconstruct the architecture of complex software systems. However, the manual effort and expertise required to use such techniques are high, as the user demands detailed knowledge about the software architecture recovery process and preparing additional software artifacts to use as input for such approaches. Such practices lack consideration for the context standards of the recovered software. Additionally, proper module detection rules that are aware of the modeled system’s context should be studied to enhance the cluster quality of the detected modules. A novel approach to software architecture recovery was introduced by implementing an automated knowledge-based rules solution that considers the context of the developed software while identifying and clustering that system’s software modules. Such solution is aided by a novel code distance model that is utilized to enhance the cohesiveness of the recovered software modules, improving the recovered software architecture quality, and enhancing readability through providing visualizations at different abstraction levels for the recovered architecture. The proposed method has been evaluated on two software systems (AUTOSAR application and HTTP driver) with varying sizes and from different contexts and involved experienced participants. AUTOSAR application is used within the automotive industry and contains 669 KLOCs in a total of 3065 source code files. HttpDriver is an open-source software that processes server-to-client requests. HTTP driver software is used within web application domain and contains 1656 KLOCs in a total of 1508 source code files. The results demonstrate significant improvements in cohesion and coupling of the produced clusters compared to alternative architecture recovery approaches

تساعد النهج لاستعادة هندسة البرمجيات في إعادة بناء هندسة البرمجيات المعقدة. ومع ذلك، فإن الجهد اليدوي والخبرة المطلوبة لاستخدام مثل هذه التقنيات عالية، حيث يتطلب المستخدم معرفة مفصلة بعملية استعادة هندسة البرمجيات وإعداد فنيات برمجية إضافية لاستخدامها كمدخلات لهذه التقنيات. مثل هذه الممارسات تفتقر إلى مراعاة معايير سياق البرمجيات التي تم استعادتها. بالإضافة إلى ذلك، يجب دراسة قواعد كشف الوحدات الصحيحة التي تدرك سياق النظام المُنمّى لتعزيز جودة تجميع الوحدات المكتشفة. تم تقديم نهج جديد لاستعادة هندسة البرمجيات من خلال تنفيذ حلاً مُعتمداً على المعرفة وذلك باعتبار سياق البرمجيات المطورة أثناء تحديد وتجميع وحدات البرمجيات في ذلك النظام. يُعتمد هذا الحل على نموذج مسافة الكود الجديد الذي يُستخدم لتعزيز تلاحم وحدات البرمجيات المستعادة، مما يحسن جودة هندسة البرمجيات المستعادة ويعزز القابلية للقراءة من خلال توفير تصورات على مستويات تجريدية مختلفة للهندسة المستعادة. تم تقييم الطريقة المقترحة على نظامين برمجيين (تطبيق أوتوسر ومشغل هتتب) بأحجام متفاوتة ومن سياقات مختلفة وشارك فيها مشاركون ذوو خبرة. يتم استخدام تطبيق أوتوسر داخل صناعة السيارات ويحتوي على 669 ألف سطر من الكود في مجموع 3065 ملف كود مصدري. مشغل هتتب هو برنامج مفتوح المصدر يقوم بمعالجة طلبات الخادم إلى العميل. يُستخدم برنامج مشغل هتتب داخل مجال تطبيقات الويب ويحتوي على 1656 ألف سطر من الكود في مجموع 1508 ملف كود مصدري. تُظهر النتائج تحسناً كبيراً في التلاحم والتقارن بين العناقيد المنتجة مقارنة بالنهج البديلة لاستعادة الهندسة.

Issues also as CD.

Text in English and abstract in Arabic & English.