"Szoftverforráskód minőségének gépi tanuláson alapuló javítását támogató mérő és elemző felhőszolgáltatás fejlesztése"

A technológiai fejlődés, a felhasználói igények folyamatos változásainak hatására a szoftverek néhány év alatt elavulnak és elértéktelenednek. Ennek elkerülése érdekében a szoftvereket folyamatosan fejlesztik, azonban ezzel a rendszeresen módosított szoftver még inkább ki van téve a szoftvererózió negatív hatásainak. Ennek oka, hogy a szoftvereken végrehajtott bármilyen változtatás kedvezőtlen következményekkel jár, mint pl. a funkcionális hibák megjelenése, kritikus lassulás, komplexitás növekedése. Ezek a kedvezőtlen hatások idővel összeadódnak, növelve az erózió ütemét. A szoftverek fejlődése magával vonja, hogy a forráskód bonyolultabb lesz, ami azt eredményezi, hogy megnő a szoftver karbantartásának költsége. Ebből adódik, hogy a szoftverfejlesztési költségek kb. 80%-át karbantartási költségek adják így, ha egy cég nem tervez megfelelő szintű karbantartással, akkor a rendszer karbantarthatósága exponenciálisan csökken, a fejlesztés pedig hasonló ütemben lassul. Ebből következik, hogy a szoftverek termelékenységének fenntartása és növelése érdekében fontos a szoftverek karbantarthatóságának mérése és aktív befolyásolása. A projekt során mesterséges intelligencián alapuló, szoftver-karbantarthatóság javítást támogató virtuális asszisztens és analitikai eszközök fejlesztése valósul meg, amely felhő alapú szolgáltatásként kerül kifejlesztésre majd értékesítésre. A projekt keretében betanított modellek összefüggéseket fognak teremteni a karbantarthatóságot befolyásoló alacsony szintű, automatikusan kinyerhető számszerűsíthető értékek, valamint a magasabb szintű karbantarthatóság összetevői (pl. stabilitás, változtathatóság, elemezhetőség, rendelkezésre állás), és maga a karbantarthatóság között. A projekt keretében kifejlesztett alkalmazás-keret, amely képes lesz egy szoftverkarbantarthatósággal kapcsolatos mérőszámokat tartalmazó BigData adatbázison gépi tanulási algoritmusokat futtatni, műszaki előrehaladás a meglévő technológiákhoz képest.
A „Szoftverforráskód minőségének gépi tanuláson alapuló javítását támogató mérő és elemző felhőszolgáltatás fejlesztése” c. projektet az Ante P92 Informatikai Tanácsadó és Szolgáltató Kft és a FrontEndART Szoftver Kft 379,75 MFt beruházási költséggel, 214,75 MFt-os vissza nem térítendő támogatásból valósítja meg.

Kedvezményezett: Ante P92 Informatikai Tanácsadó és Szolgáltató Kft (konzorciumvezető); FrontEndART Szoftver Kft (konzorciumi tag)

Projektazonosító: 2020-1.1.2-PIACI-KFI-2020-00078

Kapcsolat: Turschl Gusztáv ügyvezető

E-mail: gusztav.turschl@p92.hu

Kapcsolat: Dr. Bakota Tibor

E-mail: tibor.bakota@frontendart.com