Resumen:
Los Benchmarks utilizados para comparar el rendimiento de diferentes sistemas presentan una alta variabilidad que puede ser representada en modelos de variabilidad como los feature models. En este artículo presentamos las ventajas de la caracterización de Benchmarks (dada por sus cargas de trabajo), junto a los problemas de escalabilidad y complejidad de selección por objetivos de los Feature Models. Para solucionar esos problemas, formalizamos un modelo de caracterización de paquetes de cargas de trabajo para Feature Models, basándonos en ocho atributos abstractos (operaciones matemáticas, memoria, …). Este modelo y sus ventajas son evaluados en el eco-asistente HADAS, junto a un Benchmark PHP, y al Benchmark de sistemas empotrados BEEBS, obteniendo una capacidad de selección más intuitiva, y un decremento en el tiempo de obtención de configuraciones válidas y sus métricas en HADAS, con respecto a la representación estándar.