ПРОБЛЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗРОБКИ НОВОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ: ВИКОРИСТАННЯ РЕПОЗИТОРІЇВ ВІДКРИТОГО КОДУ ДЛЯ ПОБУДОВИ ПРОГНОСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ

Анотація

У поточному дослідженні було розглянуто проблему підвищення ефективності процесу розробки нового програмного забезпечення шляхом використання прогностичних моделей, побудованих на основі подій, що фіксуються протягом усього життєвого циклу продукту (SDLC). У сучасному конкурентному середовищі розробки програмного забезпечення оптимізація використання ресурсів і врахування попереднього досвіду є критичними для зменшення часу виходу продукту на ринок та підвищення його якості. В роботі пропонується використовувати події SDLC як надійну основу для планування термінів і обсягів випуску нових версій продукту. Також розглядається доцільність використання репозиторіїв відкритого коду як джерела подій SDLC у випадках, коли продукт перебуває на ранніх стадіях розробки й ще не має власної історії подій. Для дослідження було вибрано низку проєктів з відкритим кодом, що містять значну кількість історичних даних щодо змін коду, вирішення задач і виявлених дефектів, а саме: Spring, Mockito, Quarkus, DBeaver. Для апробації підходу було розроблено модель прогнозування дефектів, яка враховує обсяг виконаних задач, змін коду та його цикломатичну складність. Навчання моделі здійснювалося на основі даних проєктів групи Spring, а перевірка її точності – на базі даних репозиторіїв проєктів Mockito, Quarkus, DBeaver. У процесі дослідження було підтверджено ефективність моделі та можливість її застосування для прогнозування й покращення процесу розробки нового програмного забезпечення. Модель також продемонструвала здатність адаптуватися до нових даних, що відкриває можливість її інтеграції у процеси безперервної інтеграції та розгортання для автоматизованого аналізу якості коду й планування випусків програмного продукту. Результати дослідження свідчать про значний потенціал застосування машинного навчання для покращення SDLC, а також підтверджують доцільність використання репозиторіїв відкритого коду як надійного джерела даних.