Розробка програмного засобу для ефективного рефакторингу та контрою якості архітектури проєкту

Abstract

У кваліфікаційної роботі бакалавра було розроблено допоміжний інструмент для проведення аналізу компонентної архітектури на основі механізмів машинного навчання. Вивчено архітектурні проблеми у розробці, досліджено існуючі аналоги. Описана концепція програмного інструменту, продумано алгоритми виявлення архітектурних проблем і труднощі у реалізації, вивчено підходи машинного навчання та вибрано оптимальний. При проведенні дослідження підтвердилася гіпотеза про роль зворотніх зв'язків користувачів для модулів для покращення архітектури. Розроблений програмний інструмент дає змогу виявляти розбіжності у структурі схожих за абстрактністю та стійкістю модулів. Це дозволить ефективніше рефакторити та контролювати якість архітектури проєкту.

In the bachelor's thesis, an auxiliary tool was developed for the analysis of component architecture based on machine learning mechanisms. Architectural problems in development were studied, existing analogues were studied. The concept of the software tool is described, algorithms for identifying architectural problems and difficulties in implementation are thought out, machine learning approaches are studied and the optimal one is selected. The research confirmed the hypothesis about the role of user feedback for modules to improve the architecture. The developed software tool makes it possible to detect differences in the structure of modules that are similar in terms of abstractness and stability. This will allow more effective refactoring and quality control of the project architecture.