[2/3] Quality Metrics in Software Architecture (Рубрика #Architecture)

Продолжая рассказ про эту научную статью, поговорим про методологию исследования и подход к реализации.

Для реализации своего фреймворка авторы взяли следующие инструменты
- Модель реализована с помощью доменно-специфического языка (Domain-Specific Language, DSL) на базе xText, что позволяет текстово описывать элементы качества и их связи.
- Для визуализации используется генератор кода (xTend), который строит интерактивные веб-интерфейсы: списки метрик и атрибутов, а также граф взаимосвязей между ними.
- Каталог поддерживает расширение и коллективную работу: любой участник может предложить новую метрику или атрибут через pull request, после чего данные автоматически попадают в визуализацию (правда, в репозитории не было pull requests за все время)

Если описывать подход авторов к исследованию, то он был достаточно строгим
- Они сформулировали исследовательские вопросы (RQ1–RQ4): какие метрики и атрибуты используются, являются ли они универсальными или специфичными, внутренними или внешними, и как их применять на практике.
- Они сформулировали поисковую стратегию: запросы по ключевым словам в пяти крупнейших научных базах (IEEExplore, ACM Digital Library, Scopus, Springer Link, ScienceDirect) за период 2011–2022 гг.
- Они отфильтровали найденные публикации по релевантности, языку, типу публикации и другим критериям, из 746 публикаций осталось всего 33
- Они проанализировали и классифицировали найденные метрики и атрибуты - для этого использовались характеристики из ISO/IEC 25010:2011, а потом они добавили классификацию по признакам generic/specific (универсальные/специфичные) и internal/external (внутренние/внешние)
- На основе этого они собрали модель и дальше использовали DSL для описания и генерации визуализаций

Этот подход обеспечивает полноту охвата, прозрачность критериев отбора и воспроизводимость результатов. Важным аспектом является открытость каталога для дальнейшего пополнения и коллективного развития.

Авторы подчёркивают, что их каталог и фреймворк — это "живой" инструмент, который должен развиваться совместно с профессиональным сообществом. Основные направления будущих исследований и развития:
- Оценка и валидация с участием стейкхолдеров: планируется провести пользовательские исследования с архитекторами и экспертами для проверки удобства и полезности DSL и каталога.
- Комьюнити-драйв развитие: каталог открыт для внешних вкладов, его развитие зависит от активности сообщества инженеров и исследователей.
- Интеграция в практику: каталог может использоваться для:
-- Поиска и выявления новых или отсутствующих связей между метриками и атрибутами;
-- Поддержки инструментов автоматической оценки качества архитектуры;
-- Анализа влияния одних атрибутов качества на другие (impact traceability);
-- Построения переиспользуемых моделей качества и SaaS-решений, не зависящих от конкретного архитектурного языка.
- Расширение набора внешних метрик: большинство найденных метрик — внутренние, поэтому требуется разработка и внедрение большего количества внешних метрик, отражающих восприятие качества пользователями и заказчиками.
- Валидация связей между атрибутами: каталог помогает выявлять неожиданные или спорные связи между атрибутами качества, что может стать поводом для новых исследований и экспериментальных проверок

В итоге, эта статья предлагает систематизированный и практически применимый каталог метрик для оценки архитектуры ПО, реализованный в виде расширяемой модели и фреймворка.

#Architecture #Metrics #Software #Engineering #SystemDesign #Management

What Every Programmer Should Know about How CPUs Work • Matt Godbolt • GOTO 2024 (Рубрика #Engineering)

Посмотрел на неделе интересное выступление Мэтта Годболта, британского программиста, разработчика игр и бывшего сотрудника Google, наиболее известного как создатель популярного среди разработчиков инструмента Compiler Explorer. В этом выступлении Мэтт рассказывал о вещах, которые обязательно знать программистам о том, как работают CPUs (да, я знаю, что сейчас более модно рассказывать о том, как работают GPUs, но мы тут про базу, а не про хайп). Доклад проливает свет за 45 минут на следующие вещи

- Как выглядит архитектура современных процессоров в плане конвейерной обработки инструкций, что такое фронтэнд и бэкэнд в процессорах
- Как базово работает механизм branch prediction (предсказания ветвлений)
- Как процессоры разбирают инструкции и избегают конфликтов при работе с регистрами.
- Как достигается одновременное выполнение множества инструкций и почему это важно для производительности (тут про буфер переупорядочивания)
- Как процессор реагирует на ошибки (например, сегментации) и отменяет неверные вычисления.
- Как точность предсказания ветвлений напрямую влияет на скорость работы программ.
- Как сортировка данных и особенности кода влияют на эффективность исполнения (примеры на Python и C++)
- Почему деление — одна из самых медленных операций, как компиляторы и программисты могут это обойти (роль кэшей и памяти)
- Какие инструменты можно использовать для анализа производительности (Perf, Compiler Explorer, Cache Grind и другие)

В итоге, этот доклад прямо интересно посмотреть тем, кто хочет писать быстрый и эффективный код, понимая, как реально работают современные процессоры и компиляторы.

#Engineering #Software #Architecture #Hardware

The Beauty of Simplicity - Making Your Own Technology • Yan Chernikov • YOW! 2024 (Рубрика #Architecture)

Посмотрел недавно интересно выступление Яна Черникова (The Cherno), австралийского разработчика, популярного YouTube-блогера и бывшего инженера Electronic Arts. Его основной вклад — образовательный контент по C++, разработке игровых движков и программированию, а также создание собственного 3D-движка Hazel. Черников прославился благодаря подробным видеоурокам по архитектуре игровых движков и практическим сериям по созданию Hazel с нуля. До Hazel он работал над движками Osiris и Frostbite в EA, но ушёл, чтобы сосредоточиться на собственных проектах и образовательной деятельности.

В этом выступлении он рассказал интересный доклад про красоту простоты. В своем докладе он подчёркивает ценность простоты как основы для выживания и эффективности в разработке собственных решений. Вот основные темы, что он затронул в своем рассказе
- Как он пришел к Hazel и почему это было вызовом самому себе и стало образовательным проектом для сообщества
- Как Hazel вырос из личного проекта в командную разработку благодаря вовлечённости сообщества и добровольцам
- Как выглядит образовательная часть - самHazel и сопутствующие видео используются для обучения C++, архитектуре движков и демонстрации реальных кейсов разработки
- Как сравнить использование готовых движков с созданием собственного продукта - Unity и Unreal Engine против Hazel
- Какие основные неявные критерии выбора: лицензии, поддержка, найм специалистов - все это важные аспекты при выборе между готовыми решениями и самостоятельной разработкой
- Как работать с зависимостями и почему важна модульность - лучше минимизировать внешние зависимости и работать модульно - это обеспечит гибкость и возможность менять отдельные модули под свои задачи
- Почему open source помогает делает свои решшение - сейчас есть много открытых решений, что позволяют ускорить разработку и делегировать часть задач готовым решениям
- Что такое VSDD (vertical slice driven development) - я уже как-то рассказывал про доклад "Designing for change with Vertical Slice Architecture - Chris Sainty - NDC London 2024", где об это рассказывают сильно подробнее
Вертикальная разработка и оптимизация
Подход VSDD: развитие всех компонентов проекта параллельно, а не углубление только в одну часть; простота как ключ к эффективной оптимизации.
- Почему важно поступательное движение и фокус на конечном продукте, а также зачем пробовать создавать свои решения, даже если это кажется сложным

В общем, Черников вдохновляет разработчиков не бояться создавать свои технологии, ценить простоту и учиться на реальных задачах, а не только на готовых решениях.

#Architecture #SystemDesign #Engineering #Management #Software