面向DevOps的軟件工程新技術(shù)專(zhuān)題前言*

榮國(guó)平,白曉穎,岳 濤

1(南京大學(xué) 軟件學(xué)院,江蘇 南京 210046)

2(清華大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系,北京 100084)

3(南京航空航天大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,江蘇 南京 210016)

軟件互聯(lián)網(wǎng)化和服務(wù)化,催生并促進(jìn)了持續(xù)軟件工程(continuous software engineering)的發(fā)展,即要求軟件系統(tǒng)持續(xù)在線演化的同時(shí),還需要始終保證高可用性,不受系統(tǒng)功能的添加或者更新的影響.軟件系統(tǒng)的復(fù)雜性日益提升,質(zhì)量和安全要求越來(lái)越高,功能更新越來(lái)越快,傳統(tǒng)上軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和運(yùn)維割裂、各階段開(kāi)發(fā)活動(dòng)及團(tuán)隊(duì)相互獨(dú)立的方式顯然已經(jīng)無(wú)法勝任互聯(lián)網(wǎng)模式下的軟件應(yīng)用形態(tài)變化和發(fā)展需求.DevOps 由此應(yīng)運(yùn)而生.當(dāng)前,熱門(mén)的微服務(wù)軟件體系架構(gòu)、云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)、持續(xù)集成與持續(xù)部署、程序行為分析、大數(shù)據(jù)分析、智能運(yùn)維等技術(shù),為DevOps 的實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造了技術(shù)條件.有鑒于此,我們組織了本專(zhuān)題,重點(diǎn)關(guān)注DevOps 這種新型軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)維方式各個(gè)環(huán)節(jié)的方法、技術(shù)以及支持工具等.

本專(zhuān)題以面向DevOps 的軟件工程新技術(shù)為主題.采取公開(kāi)征稿的方式,共有24 篇稿件通過(guò)了形式審查.之后,特約編輯先后邀請(qǐng)了多名本領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c審稿,每篇稿件至少邀請(qǐng)2 位專(zhuān)家進(jìn)行評(píng)審,經(jīng)過(guò)兩輪評(píng)審后,最終有10 篇稿件通過(guò)評(píng)審,入選本專(zhuān)題.其中,

論文“自動(dòng)化工具對(duì)中國(guó)DevOps 實(shí)踐的影響”,分析了目前DevOps 實(shí)踐中被研究者分析最多的自動(dòng)化支持工具以及它們?cè)趪?guó)內(nèi)目前DevOps 實(shí)踐中出現(xiàn)的問(wèn)題,并給出了解決這些問(wèn)題的3 個(gè)建議和一個(gè)DevOps 轉(zhuǎn)型范例.

論文“基于符號(hào)執(zhí)行與模糊測(cè)試的混合測(cè)試方法”,提出一種模糊測(cè)試和符號(hào)執(zhí)行的混合測(cè)試方法:采用模糊測(cè)試技術(shù),通過(guò)隨機(jī)變異生成測(cè)試用例,覆蓋程序運(yùn)行空間中較深的執(zhí)行路徑;采用符號(hào)執(zhí)行技術(shù)覆蓋復(fù)雜的條件分支路徑.兩種方法相互配合,在較小的代價(jià)下,大幅度提高了測(cè)試覆蓋率.論文工作實(shí)現(xiàn)了Afleer 原型系統(tǒng),并在實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)了新的軟件漏洞.

論文“軟件缺陷預(yù)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展”,甄選了2010 年～2017 年間117 篇研究論文,基于軟件缺陷預(yù)測(cè)模型的框架,從缺陷數(shù)據(jù)集、模型構(gòu)建方法、評(píng)價(jià)指標(biāo)等方面,分析了已有工作成果.論文尤其針對(duì)缺陷數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)問(wèn)題,如異常值、高維度、類(lèi)不平衡、數(shù)據(jù)差異等問(wèn)題,對(duì)相關(guān)研究進(jìn)展進(jìn)行了廣泛的調(diào)研和分析,對(duì)數(shù)據(jù)分析研究都具有借鑒意義.論文從演化預(yù)測(cè)模型、缺陷數(shù)和嚴(yán)重度預(yù)測(cè)模型、異構(gòu)數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)脫敏問(wèn)題等方面,探討了進(jìn)一步的研究方向.

論文“中文非功能需求描述的識(shí)別與分類(lèi)方法研究”,提出一種自動(dòng)的中文非功能需求識(shí)別和分類(lèi)方法:識(shí)別方法是基于文本關(guān)鍵詞,應(yīng)用了HanLP、BoW 和TF-IDF 等當(dāng)前熱門(mén)技術(shù)和工具.分類(lèi)過(guò)程包括分詞和提取關(guān)鍵詞、劃分關(guān)鍵詞類(lèi)別、擴(kuò)充特征詞、計(jì)算特征詞權(quán)重和文本分類(lèi)5 個(gè)步驟,應(yīng)用了HanLP 等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)了將非功能需求語(yǔ)句劃分到性能、可靠性、可用性、安全性、可維護(hù)性這五大類(lèi)非功能需求類(lèi)型中.最終,該方法的有效性通過(guò)了一個(gè)工業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用案例數(shù)據(jù)驗(yàn)證.

論文“面向完整價(jià)值交付的文檔DevOps 應(yīng)用研究”,提出“文檔DevOps”的概念,旨在強(qiáng)調(diào)文檔在完整價(jià)值交付中的意義.文章提出了產(chǎn)品文檔持續(xù)交付的模式,在敏捷軟件開(kāi)發(fā)方式的同時(shí),建立工具鏈進(jìn)行快速高效的用戶文檔開(kāi)發(fā),保障文檔質(zhì)量與及時(shí)性.“文檔DevOps”是對(duì)傳統(tǒng)DevOps 的一個(gè)補(bǔ)充,在覆蓋的人員、支持的流程上,擴(kuò)展了DevOps 方法的適用范圍.

論文“面向安卓應(yīng)用建模的IFML 擴(kuò)展”,提出了一種以減輕安卓應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員負(fù)擔(dān)為目的、以模型來(lái)描述安卓應(yīng)用開(kāi)發(fā)需求與設(shè)計(jì)的方法.該方法對(duì)前端展示和事件交互的交互流建模語(yǔ)言(IFML)進(jìn)行了擴(kuò)展,提高了其可用性與對(duì)安卓應(yīng)用的適用性.此外,文章表述的方法也進(jìn)一步探索了IFML 模型在應(yīng)用測(cè)試這一場(chǎng)景中的作用,案例研究結(jié)果表明,擴(kuò)展后的IFML 在安卓應(yīng)用的建模上可行、有效,所建立的IFML 模型可直接用于測(cè)試工作等.

論文“體現(xiàn)使用反饋的APP 軟件用戶評(píng)論挖掘”,提出了一種APP 軟件用戶評(píng)論挖掘方法,用于幫助APP 開(kāi)發(fā)人員有針對(duì)性地維護(hù)和改進(jìn)APP 軟件.其中,主要內(nèi)容包括定義評(píng)論種子且挖掘相關(guān)反饋類(lèi)型的用戶評(píng)論、持續(xù)構(gòu)建候選評(píng)論模式庫(kù)、通過(guò)應(yīng)用半監(jiān)督自學(xué)習(xí)的方式動(dòng)態(tài)擴(kuò)充評(píng)論種子庫(kù)、動(dòng)態(tài)擴(kuò)大挖掘范圍.通過(guò)使用此方法的工具M(jìn)UCBS 來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶評(píng)論的挖掘,論文作者對(duì)安卓電子市場(chǎng)的92 811 條用戶評(píng)論進(jìn)行了挖掘.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,平均挖掘率達(dá)到77.82%.

論文“人機(jī)協(xié)作的用戶故事場(chǎng)景提取與迭代演進(jìn)”以幫助開(kāi)發(fā)者掌握項(xiàng)目的用戶故事需求為出發(fā)點(diǎn),提出了敏捷軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中,基于元模型的用戶故事理解、人機(jī)協(xié)同用戶故事整合、功能場(chǎng)景圖輔助的用戶故事間關(guān)系關(guān)聯(lián)和用戶故事迭代更新方法.論文作者通過(guò)一個(gè)在線購(gòu)物系統(tǒng)案例對(duì)該方法的可行性進(jìn)行了研究.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的用戶故事整合方法具有較好的效果,具備一定的可行性.

論文“DevOps 中國(guó)調(diào)查研究”,基于2016 年以來(lái)對(duì)國(guó)內(nèi)DevOps 實(shí)踐者的兩次問(wèn)卷調(diào)查,定量分析了DevOps在中國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì),幫助實(shí)踐者和研究者建立整體理解,并從實(shí)踐與研究?jī)煞矫嫣岢隽硕囗?xiàng)建議.

論文“限界上下文視角下的微服務(wù)粒度評(píng)估”,結(jié)合幾種主要的微服務(wù)劃分原則,從限界上下文視角對(duì)微服務(wù)架構(gòu)的服務(wù)劃分粒度問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出了微服務(wù)劃分粒度的量化評(píng)估方法并實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化評(píng)估模型.