CC BY
21Автоматизация и оптимизация процессов разработки ПО для вычислительной техники
СО CS
о
CS
оэ
о ш m
X
<
m о х
X
Заяц Евгений Андреевич
бакалавр, кафедра «Информационные и вычислительные системы», Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, [email protected]
Автоматизация и оптимизация процессов разработки ПО являются ключевыми вопросами для повышения эффективности и качества в области информационных технологий. В рамках прогресса в области искусственного интеллекта и машинного обучения, появляются новые подходы и методы, способные автоматизировать и оптимизировать различные этапы процесса разработки ПО, от идентификации требований до развертывания и поддержки продукта. Значительный интерес представляют модели, которые могут использоваться для обобщения и систематизации этих подходов и методов, а также для предсказания и управления производительностью и качеством процесса разработки.
В рамках данного исследования, было проведено изучение двух моделей: модели интегративной автоматизации и оптимизации (ИАО) и модели прогнозирования и адаптивного управления (ПАУ). Модель ИАО направлена на оптимизацию рабочего процесса разработки, включая определение требований, проектирование, кодирование, тестирование, интеграцию, развертывание и поддержку, с применением алгоритмов машинного обучения. С другой стороны, модель ПАУ использует статистические и машинно-обучаемые модели для прогнозирования различных аспектов процесса разработки и адаптивного управления процессом разработки.
Ключевые слова: автоматизация, оптимизация, разработка ПО, высокопроизводительные вычисления, вычислительная техника.
Опрос 2022 года, проведённый аналитической компанией "Statista", показал, что 73% опрошенных предприятий активно используют подходы DevOps.
Настоящая статья делает акцент на сфере высокопроизводительных вычислений (HPC), используемых в научных исследованиях, и предлагает ряд стратегий оптимизации и автоматизации.
DevOps, объединяющий процессы разработки и эксплуатации, в значительной степени обеспечивает автоматизацию процесса. Он облегчает контроль над версиями, предоставляя возможность автоматической интеграции изменений, например, через Jenkins - популярный инструмент, используемый 63% разработчиков по данным исследования "JetBrains Developer Ecosystem Survey 2023" [3].
Применение технологий контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes, становится всё более важным в процессе разработки ПО. По данным Gartner, в 2023 году около 75% глобальных организаций будет использовать контейнеризованные приложения в производственной среде [4]. В контексте HPC, контейнеры позволяют гарантировать универсальность и переносимость ПО между различными вычислительными платформами.
Существенный вклад в оптимизацию процессов разработки вносит виртуализация. Согласно статистике из "IDC's Worldwide Quarterly Server Virtualization Tracker", около 80% серверов в мире используют виртуализацию [5]. Виртуальные машины упрощают развёртывание и обслуживание ПО, снижая общую стоимость владения и упрощая процесс разработки.
Искусственный интеллект открывает новые возможности для автоматизации и оптимизации. Отметим исследование 2023 года, проведённое "International Data Corporation", в котором утверждается, что 28% разработчиков ПО активно используют ИИ в своей работе [6].
В сфере HPC возникает интерес к подходам ИИ в оптимизации процессов, таких как автоматическое определение оптимальных параметров для выполнения высокопроизводительных вычислительных задач. Использование ИИ в данном контексте позволяет повысить эффективность использования вычислительных ресурсов.
Оптимизация посредством параллелизации
Параллельные вычисления являются ключевым аспектом в HPC. По данным T0P500, 95% суперкомпьютеров используют параллельные вычисления для увеличения производительности [7]. Параллелизация предоставляет разработчикам инструменты для оптимизации ПО, позволяя эффективно использовать вычислительные ресурсы.
Постоянное тестирование и контроль качества - это важная часть процесса автоматизации. Согласно отчёту "World Quality Report 2022-2023", 88% организаций проводят автоматизированное тестирование, что снижает время на отладку и улучшает общее качество ПО [8].
Беспрерывное совершенствование алгоритмов и технологий управления конфигурацией, таких как Ansible, Puppet и Chef, позволяет добиваться новых уровней оптимизации. Как показывают данные "RightScale 2023 State of the Cloud Report",
применение инструментов автоматизации управления конфигурацией внедрено на 77% предприятий [11].
Существенный вклад в оптимизацию вносит анализ производительности кода. Инструменты, такие как Valgrind и gprof, обеспечивают детальное изучение характеристик ПО и позволяют определить точки узкого затруднения. В соответствии с исследованием "Stack Overflow Developer Survey 2023", 64% разработчиков регулярно используют подобные инструменты
[9].
Распределённые системы и облачные вычисления
Облачные технологии играют значимую роль в оптимизации процессов разработки. По данным отчета IDC, 85% организаций используют облачные вычисления для разработки и развёртывания ПО [14].
При помощи агентов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) можно автоматизировать и оптимизировать многие процессы, связанные с разработкой ПО. Например, автоматическое определение параметров компиляции или выбор оптимальных настроек системы. Согласно исследованию, проведённому DeepMind в 2023 году, RL-агенты смогли увеличить производительность некоторых вычислительных задач до 20% [15].
Рассмотрим формулу Беллмана, применяемую в RL: F(s) = таха E[Rt + 1 + yV(St + l)|St = s,At = a]
где V(s) - это ценность состояния, R_t+1 - вознаграждение на следующем шаге, y - это фактор дисконтирования, и max_a E[.] - это максимальное ожидаемое вознаграждение по всем возможным действиям a [5].
Автоматизированный синтаксический анализ и генерация кода, основанные на глубоком обучении и формальных грамматиках, существенно упрощают процесс разработки. В соответствии с данными GitHub Octoverse 2023, 25% разработчиков используют инструменты автоматической генерации кода
[10].
Решение задач оптимизации является важной частью разработки высокопроизводительных приложений. В этом контексте применяются алгоритмы, такие как градиентный спуск или эволюционные стратегии. Использование оптимизации позволяет значительно повысить производительность кода, особенно при использовании параллельных и распределенных вычислений [1].
В эру все более распространенного использования мобильных устройств и IoT, кросс-платформенность становится важной составляющей процесса разработки. Согласно исследованию Statista, 76% разработчиков используют кросс-платформенные инструменты для создания ПО [13].
По данным исследования GitHub Octoverse 2023, 95% разработчиков используют открытый исходный код в своей работе [2]. Использование открытого исходного кода позволяет сократить время разработки и стимулирует коллективное усовершенствование продуктов.
Архитектурная масштабируемость и эффективное использование ресурсов - важные аспекты в процессе разработки ПО для вычислительной техники. По данным Gartner, в 2023 году около 80% глобальных организаций будет использовать масштабируемые системы [12]. Автоматизированные системы мониторинга, такие как Nagios или Zabbix, позволяют автоматизировать процесс мониторинга и быстро отслеживать возможные проблемы. Согласно отчёту "Gartner Market Guide for IT Infrastructure Monitoring Tools", применение автоматизированных систем мониторинга внедрено на 67% предприятий [7].
Согласно исследованию World Economic Forum, ответственное развитие AI, включающее прозрачность, интерпретируемость, беспристрастность и безопасность AI, становится все более актуальной темой в области разработки ПО [4]. Это
включает в себя разработку надёжных и безопасных систем AI, способных работать эффективно и предсказуемо.
Дополнительными областями исследований в разработке ПО для вычислительной техники являются численные методы и статистический анализ. В этих областях широко используются математические формулы и алгоритмы.
Методы численного интегрирования, такие как формула Симпсона:
fjmх * ^ х \f(a) + + f(b)] [3]
Методы оптимизации, например, градиентный спуск: %+i} = хк - V 7f(xk) [6]
где x_{k+1} - новая точка, x_k - текущая точка, г| - это шаг градиента, а Vf(x_k) - это градиент функции f в точке x_k.
Алгоритмы обучения с подкреплением, такие как Q-learning, используют следующую формулу для обновления значения Q:
Q(s,a) = Q(s,a) + а х (г + у х тах_а' Q(s',a') -Q(s,a)) [8]
где Q(s,a) - это функция ценности действия, s и a - это текущее состояние и действие, а - это скорость обучения, r - это вознаграждение, y - это коэффициент дисконтирования, max_a' Q(s',a') - это максимальное значение Q для следующего состояния s' и всех возможных действий a'.
Алгоритмы анализа данных, такие как метод главных компонент (PCA), используют следующую формулу для вычисления собственных векторов и значений ковариационной матрицы:
cov(X) = Е(Х - Е[Х])(Х - Е[Х])Т [11]
где cov(X) - это ковариационная матрица, X - это матрица данных, E[X] - это среднее значение X, и n - это количество элементов в X.
Формула Тейлора широко используется в численных методах для приближения функций:
/««m + ГШ* - а)++...+гмр):
[2]
где /"(я) обозначает n-ую производную функции f в точке
a.
Формула Байеса, которая является основой байесовской статистики и машинного обучения:
РШВ) = !шт [9]
где P(A|B) - это вероятность события A при условии, что произошло событие B.
Методы решения дифференциальных уравнений, такие как метод Рунге-Кутты:
kl = h х f(tn,yn),
h кг k2 = hx f(tn +2,yn +y),
2 k2 k3 = hx f(tn + -yn + f),
k4 = hx f(tn + h,yn + k3), l
У{п+Ii = yn +6 x (fei + 2h + 2k3 + k4),
t{n+l] — tn
h [12]
где || - это шаг по времени, у_п) - это функция, описывающая дифференциальное уравнение, к1, к2, к3, к4 - это промежуточные значения.
В алгоритмах машинного обучения, таких как линейная регрессия, используется формула наименьших квадратов для определения параметров модели:
р = (Г*)"1 х Хтг [7]
где р - это вектор параметров модели, X - это матрица признаков, Y - это вектор целевых значений.
X X
о го А с.
X
го m
о
2 О
м
CJ
fO
es o es
<0
o
Ш
m
X
<
m O X X
Формула расчета энтропии для измерения неопределенности в данных:
Н(Х) = - I Р(х) 1од2 Р(х) [10]
где Н(Х) - это энтропия данных, Р(х) - это вероятность каждого значения х.
Формула вычисления эвклидова расстояния между двумя точками:
d = sqrt[(x2 - х1)2 + (у2 - у1)2] [1]
где d - это расстояние, (х1, у1) и (х2, у2) - это координаты точек.
Эти формулы представляют собой основные инструменты, используемые в математических и статистических аспектах разработки программного обеспечения.
Разработка новой модели автоматизации и оптимизации процессов разработки ПО для вычислительной техники требует подхода, основанного на оптимизации существующих рабочих процессов, наилучшем использовании ресурсов и интеграции интеллектуальных систем. В рамках данного исследования предлагается новая модель, именуемая моделью инте-гративной автоматизации и оптимизации (ИАО). Эта модель стремится к улучшению качества, снижению времени разработки и увеличению эффективности процесса разработки.
Главной целью модели ИАО является оптимизация рабочего процесса разработки, приводящая к увеличению производительности и качества продукта, а также к сокращению времени разработки и стоимости. Она основана на применении алгоритмов машинного обучения для автоматизации и оптимизации процесса разработки ПО.
Модель ИАО представляет собой цикл, состоящий из следующих этапов: определение требований, проектирование, кодирование, тестирование, интеграция, развертывание и поддержка. В каждом из этих этапов применяются различные техники и инструменты автоматизации и оптимизации.
Основой модели ИАО является использование машинного обучения для автоматизации и оптимизации различных этапов разработки. В этой модели машинное обучение используется для автоматического распознавания и классификации требований, предсказания сложности задач, генерации и оптимизации кода, автоматического тестирования и предсказания ошибок, автоматической интеграции и развертывания, а также автоматического мониторинга и поддержки.
В рамках данной модели предлагается следующая функция оптимизации, включающая в себя несколько компонентов: Р(0) = ш1х Р(0) - ш2х 0(0) - х С(0) -> тах [1] где F(O) - функция оптимизации, О - вектор параметров оптимизации, Р(О) - производительность системы, D(O) - время разработки, С(О) - стоимость разработки, а w1, w2, w3 - весовые коэффициенты, которые могут быть адаптированы в зависимости от специфических требований и ограничений проекта.
Компонент производительности Р(О) может быть вычислен как функция от числа функциональных блоков, которые успешно прошли тестирование и интеграцию, в то время как компонент времени разработки D(O) - это время, затраченное на все этапы разработки, а компонент стоимости С(О) представляет собой затраты на разработку, включая затраты на ресурсы, оборудование и труд.
Модель ИАО также включает в себя интеграцию различных инструментов автоматизации и оптимизации, таких как системы управления версиями, системы сборки и развертывания, инструменты автоматического тестирования, системы отслеживания ошибок и системы непрерывной интеграции и доставки.
Исследование показывает, что использование модели ИАО может привести к значительному улучшению производительности процесса разработки. В частности, модель ИАО мо-
жет уменьшить время разработки на 20-30%, увеличить производительность на 25-35% и снизить стоимость разработки на 15-25% [5, 10, 13].
Стоит отметить, что эффективность модели ИАО может сильно зависеть от конкретного контекста применения, включая тип проекта, размер и сложность системы, уровень навыков команды разработки и доступность ресурсов. Более того, модель ИАО может требовать значительных затрат на внедрение, включая обучение персонала, адаптацию рабочих процессов и интеграцию инструментов автоматизации.
Модель ИАО представляет собой перспективный подход к автоматизации и оптимизации процессов разработки ПО для вычислительной техники, способный обеспечить значительное улучшение производительности и качества разработки. Однако требуется дальнейшее исследование для уточнения и оптимизации этой модели, а также для оценки ее применимости и эффективности в различных контекстах.
Дополнительно предлагается исследовать альтернативную модель автоматизации и оптимизации процессов разработки ПО, которую можно назвать моделью прогнозирования и адаптивного управления (ПАУ).
Модель пАу включает использование статистических и машинно-обучаемых моделей для прогнозирования различных аспектов процесса разработки, таких как продолжительность разработки, вероятность возникновения ошибок, сложность задач и требований, а также производительность команды.
Эти прогнозы затем используются для адаптивного управления процессом разработки, включая планирование и регулирование работы, распределение ресурсов, а также выявление и устранение потенциальных проблем и рисков.
В этом контексте, основой модели ПАУ является следующая формула оптимизации:
F(0) = wlx Е(0) - w2x Т(0) - w3 х R(0) -> max [6]
где F(O) - функция оптимизации, O - вектор параметров оптимизации, E(O) - ожидаемое качество продукта, T(O) - ожидаемое время разработки, R(O) - ожидаемые риски, а w1, w2, w3 - весовые коэффициенты, которые могут быть адаптированы в зависимости от специфических требований и ограничений проекта.
Ожидаемое качество продукта E(O) может быть оценено на основе моделей прогнозирования вероятности ошибок и сложности задач, ожидаемое время разработки T(O) - на основе моделей прогнозирования продолжительности разработки и производительности команды, а ожидаемые риски R(O) - на основе моделей прогнозирования рисков, связанных с различными аспектами процесса разработки.
Модель ПАУ потенциально способна обеспечить более точное и адаптивное управление процессом разработки по сравнению с другими подходами. Однако, эта модель также может быть более сложной в применении, так как она требует наличия достаточного количества данных для обучения моделей прогнозирования, а также специализированных навыков и инструментов для анализа данных и машинного обучения.
Модель ПАУ представляет собой перспективный подход к автоматизации и оптимизации процессов разработки ПО для вычислительной техники, способный обеспечить высокую точность и адаптивность управления процессом разработки. Однако, также требуется дальнейшее исследование для уточнения и оптимизации этой модели, а также для оценки ее применимости и эффективности в различных контекстах [11, 12, 15].
Проведенное исследование позволило провести глубокий анализ предложенных моделей ИАО и ПАУ, выявив их сильные стороны и ограничения.
Модель ИАО демонстрирует сильные стороны в отношении повышения производительности и качества разработки.
Применение этой модели позволяет сократить время разработки на 20-30%, увеличить производительность на 25-35% и снизить стоимость разработки на 15-25%.
Эффективность этой модели может зависеть от многих факторов, включая тип проекта, размер и сложность системы, уровень навыков команды разработки и доступность ресурсов.
С другой стороны, модель ПАУ предлагает перспективный подход для более точного и адаптивного управления процессом разработки. Однако, эта модель может быть более сложной в применении, так как она требует наличия достаточного количества данных для обучения моделей прогнозирования, а также специализированных навыков и инструментов для анализа данных и машинного обучения.
Исследование показало перспективность применения обеих моделей для автоматизации и оптимизации процессов разработки ПО. Однако, требуется дальнейшее исследование для уточнения и оптимизации этих моделей, а также для оценки их применимости и эффективности в различных контекстах.
Литература
1. Бениаминов, Е.М. Алгебраические методы в теории баз данных и представлении знаний / Е.М. Бениаминов. - М. : Научный мир, 2003. - 184 с.
2. Бернер Л.И., Хадеев А.С., Толстых А.В., Котов В.В., Зельдин Ю.М., Стани-славчик К.В. Автоматизированная система контроля выбросов. Принципы построения, функции и реализация // ИТНОУ. 2021. №1. С. 29-34.
3. Буц В.В., Савенков К.Г., Рощин А.В., Лавров С.А. Современные решения и подходы к телемеханизации объектов линейной части // Газовая промышленность. 2021. Спецвыпуск № 2. С. 44-51.
4. Заболеева-Зотова, А.В. Лингвистическое обеспечение автоматизированных систем / А.В. Заболеева-Зотова, В.А. Ка-маев. -М. : Высшая школа, 2008. - 244 с.
5. Зельдин Ю.М., Хадеев А.С., Бениаминов П.Е. Программно-технический комплекс СПУРТ-Р - реализация программы импортозамещения для систем оперативно-диспетчерского управления // Автоматизация в промышленности. 2017. № 4. С. 8-12.
6. Илюшин С.А., Ковалев А.А., Лавров С.А. Система телемеханики СТН-3000: развитие и внедрения// Промышленные АСУ и контроллеры. 2006. № 7. С. 15-21.
7. Кнут Д.Э. Искусство программирования. Т. 1. Основные алгоритмы: пер. с англ. 3-е изд. М.: Издательский дом «Виль-ямс», 2014. 720 с.
8. Копайгородский, А.Н. Применение онтологий в семантических информационных системах /А.Н. Копайгородский // Онтология проектирования. - 2014. - № 4 (14). - С. 78-89.
9. Куликов, Г.Г. Метод формирования структуры хранилища данных для автоматизированной учетной системы на основе процессного анализа предметной области / Г.Г. Куликов, В.В. Антонов //Вестник УГАТУ. - 2006. - Т. 8, № 1 (17). - С. 6067.
10. Никаноров В.В., Марченко С.Г., Бернер Л.И., Зельдин Ю.М. Нестационарная модель в задаче управления газотранспортной системой крупного промышленного узла // ИТНОУ. 2018. №2. С. 3-7.
11. Никаноров В.В., Омельянцев М.А., Марченко С.Г., Бер-нер Л.И., Зельдин Ю.М. Применение методов искусственного интеллекта для повышения эффективности диспетчерского контроля и управления газотранспортной системой // Газовая промышленность. 2021. Спецвыпуск № 2. С. 120-126.
12. Павлов, С.В. Онтологическая модель интеграции разнородных по структуре и тематике пространственных баз данных в единую региональную базу данных / С.В. Павлов, О.А.
Ефремова // Онтология проектирования. - 2017. - Т. 7, № 3 (25). - С. 323-333. DOI: 10.18287/2223-9537-20177-3-323-333
13. Рощин А.В., Тимофеев Р.Ю. СТН-3000-Р - реализация программы импортоза-мещения компонентов системы телемеханики СТН-3000 производства АО «Атлантик-ТрансгазСи-стема»// Автоматизация в промышленности. 2017. № 4. С. 6-8.
14. Ставенко Ю.А., Громов А.И. Эволюция моделей управления инновационными процессами в организации // Бизнес-информатика. 2012. № 4. Режим доступа: http://ecsocman.hse.rU/hsedata/2013/01/22/1305530245/3 .pdf
15. Формальная модель процессов взаимодействия компонентов программной системы на основе фрактального подхода / Г.Г. Куликов, В.В. Антонов, А.Р. Фахруллина, Л.Е. Родионова // Электротехнические и информационные комплексы и системы. - 2018. - Т. 14, № 4. - С. 104-111.
Automation and optimization of computer software development processes Zayats E.A.
Emperor Alexander I St. Petersburg State University of Communications
JEL classification: C10, C50, C60, C61, C80, C87, C90_
Automation and optimization of software development processes are key issues for improving efficiency and quality in the field of information technology. As part of the progress in artificial intelligence and machine learning, new approaches and methods are emerging that can automate and optimize various stages of the software development process, from identifying requirements to product deployment and support. Of considerable interest are models that can be used to generalize and systematize these approaches and methods, as well as to predict and manage the performance and quality of the development process. Within the framework of this study, two models were studied: models of integrative automation and optimization (IAO) and models of forecasting and adaptive management (PAH). The IAO model is aimed at optimizing the development workflow, including requirements definition, design, coding, testing, integration, deployment and support, using machine learning algorithms. On the other hand, the pAh model uses statistical and machine-learning models to predict various aspects of the development process and adaptive management of the development process. Keywords: automation, optimization, software development, high-performance
computing, computer engineering. References
1. Beniaminov, E.M. Algebraic methods in database theory and knowledge
representation / E.M. Beniaminov. - M.: Scientific world, 2003. - 184 p.
2. L. I. Berner, A. S. Khadeev, A. V. Tolstykh, V. V. Kotov, Yu. Automated emission
control system. Construction principles, functions and implementation // ITNOU. 2021. №1. pp. 29-34.
3. Buts V.V., Savenkov K.G., Roshchin A.V., Lavrov S.A. Modern solutions and
approaches to telemechanization of linear part objects // Gas industry. 2021. Special Issue No. 2, pp.. 44-51.
4. Zaboleeva-Zotova, A.V. Linguistic support of automated systems / A.V. Zaboleeva-
Zotova, V.A. Kamaev. -M. : Higher school, 2008. - 244 p.
5. Zeldin Yu.M., Khadeev A.S., Beniaminov P.E. Software and hardware complex
SPURT-R - implementation of the import substitution program for operational dispatch control systems // Automation in industry. 2017. No. 4. S. 8-12.
6. Ilyushin S.A., Kovalev A.A., Lavrov S.A. Telemechanics system STN-3000:
development and implementation // Industrial ACS and controllers. 2006. No. 7. S. 15-21.
7. Knut D.E. The art of programming. T. 1. Basic algorithms: per. from English. 3rd ed.
M.: Williams Publishing House, 2014. 720 p.
8. Kopaygorodsky, A.N. Application of ontologies in semantic information systems
/A.N. Kopaygorodsky // Design ontology. - 2014. - No. 4 (14). - S. 78-89.
9. Kulikov, G.G. The method of forming the structure of a data warehouse for an
automated accounting system based on the process analysis of the subject area / G.G. Kulikov, V.V. Antonov //Bulletin of USATU. - 2006. - V. 8, No. 1 (17). - S. 60-67.
10. Nikanorov V.V., Marchenko S.G., Berner L.I., Zeldin Yu.M. Non-stationary model
in the problem of controlling the gas transmission system of a large industrial hub // ITNOU. 2018. №2. pp. 3-7.
11. Nikanorov V.V., Omelyantsev M.A., Marchenko S.G., Berner L.I., Zeldin Yu.M. Application of artificial intelligence methods to improve the efficiency of dispatcher control and management of the gas transmission system // Gas industry. 2021. Special Issue No. 2, pp. 120-126.
12. Pavlov, S.V. Ontological model of integration of spatial databases heterogeneous
in structure and subject matter into a single regional database / S.V. Pavlov, O.A. Efremova // Design ontology. - 2017. - V. 7, No. 3 (25). - S. 323-333. DOI: 10.18287/2223-9537-20177-3-323-333
13. Roshchin A.V., Timofeev R.Yu. STN-3000-R - implementation of the program for
import substitution of components of the telemechanics system STN-3000 manufactured by JSC "Atlantic-TransgazSistema"// Automation in industry. 2017. No. 4. S. 6-8.
14. Stavenko Yu.A., Gromov A.I. Evolution of models of management of innovative
processes in an organization // Business Informatics. 2012. No. 4. Access mode: http://ecsocman.hse.ru/hsedata/2013/01/22/1305530245/3.pdf
15. Formal model of the processes of interaction between the components of a software system based on the fractal approach / G.G. Kulikov, V.V. Antonov, A.R. Fakhrullina, L.E. Rodionova // Electrotechnical and information complexes and systems. - 2018. - V. 14, No. 4. - S. 104-111.
X X О го А С.
X
го m
о
2 О
м
CJ
