ソフトウェア分析

ソフトウェア分析とは、ソフトウェアシステムの領域に特化した分析であり、ソースコード、静的および動的特性（ソフトウェアメトリクスなど）、ならびにそれらの開発および進化に関連するプロセスを考慮に入れます。その目的は、ソフトウェアライフサイクル全体、特にソフトウェア開発とソフトウェア保守の段階において、ソフトウェアエンジニアリングの効率性と有効性を記述、監視、予測、改善することです。データ収集は通常、ソフトウェアリポジトリのマイニングによって行われますが、ユーザー操作や本番環境データの収集によっても実現できます。

• 「ソフトウェア分析は、ソフトウェア開発、システム、およびユーザーに関連するタスクを実務者が達成するのに役立つ、ソフトウェア成果物から洞察力のある実用的な情報を取得することを目的としています。」^{[ 1 ]} --- ソフトウェアシステムが構成されている成果物に適用される分析に焦点を当てています。
• 「ソフトウェア分析とは、ソフトウェア開発者やチームがデータから洞察を得て共有し、より良い意思決定を行えるようにすることを目的として、管理者やソフトウェアエンジニアがソフトウェアデータに対して行う分析のことです。」^{[ 2 ]} --- ソフトウェア分析の方法と技術の中核的な目的を強化し、ソフトウェア成果物と、関係する開発者やチームの活動の両方に焦点を当てています。
• 「ソフトウェア分析（SA）はビッグデータ分析の一分野です。SA​​はソースコードだけでなく、すべてのソフトウェア成果物の分析に関係しています。[...] これらの階層は、経営委員会の上位レベルから企業ビジョンとポートフォリオ管理の設定、ソフトウェア開発者によるプロジェクト管理計画と実装まで多岐にわたります。」^{[ 3 ]} --- さまざまな利害関係者を含む幅広い範囲を反映しています。

ソフトウェア分析は、意思決定を支援し、洞察、すなわちソフトウェアシステムとその実装、構成、動作、品質、進化、およびこれらのプロセスに関わる様々な利害関係者の活動に関する知見、結論、評価を生み出すことを目的としています。

• ソフトウェア分析によって得られる洞察に満ちた情報は、目標とするタスクを実行する上で、有意義で役立つ理解や知識をもたらします。通常、分析手法や技術を用いずに生のビッグデータを直接調べても、このような情報は容易には得られません。
• ソフトウェア分析によって得られる実用的な情報は、ソフトウェアエンジニアリングプロセスの関係者（例えば、ソフトウェア実務者、開発リーダー、経営幹部など）が取るべき解決策を方向付けたり、指示したりするのに役立つ。

ソフトウェア分析の方法、技術、ツールは通常、ソフトウェア開発環境やエコシステムに格納されている多様なデータソースから得られる情報を収集、測定、分析、視覚化することに依存しています。ソフトウェアシステムは、分析を適用するのに適しています。なぜなら、一方では、ほとんどが形式化され正確なデータが利用可能であり、他方では、ソフトウェアシステムの管理は非常に困難だからです。つまり、「ソフトウェアプロジェクトは高度に測定可能ですが、予測不可能な場合が多い」のです。^{[ 2 ]}

コアデータソースには、ソースコード、「CVS、Subversion、GIT、Bugzillaなどのソフトウェアリポジトリに記録されたチェックイン、作業項目、バグレポート、テスト実行」が含まれます。^{[ 4 ]}テレメトリデータや実行トレース、ログも考慮に入れることができます。

自動化された分析、膨大なデータ、体系的な推論は、ほぼすべてのレベルでの意思決定を支援します。一般的に、ソフトウェア分析で使用される主要なテクノロジーには、機械学習、データマイニング、統計、パターン認識、情報視覚化などの分析テクノロジー、および大規模なデータコンピューティングと処理が含まれます。たとえば、ソフトウェア分析ツールを使用すると、ソフトウェアマップを使用して派生した分析結果をマッピングできます。ソフトウェアマップは、大規模なJavaアプリケーションにおけるクラス階層やパッケージ結合など、システムアーティファクトと相関するソフトウェアメトリクスを対話的に探索することをサポートします。^{[ 5 ]}また、アジャイルソフトウェア開発企業で^は、ソフトウェア品質モデルの上に分析テクノロジーを使用するソフトウェア分析ツールもあり、ソフトウェアの品質（信頼性など）を評価し、その改善のためのアクションを導き出すこと^{をサポート}

2009年に、 Microsoft Research Asia (MSRA)の Software Analytics Group (SA) の一部がDongmei Zhang 、Shi Han、Yingnong Dang、Jian-Guang Lou、および Haidong Zhangによる論文で「ソフトウェア分析」という用語が使用されました。^{[ 7 ]}

この用語は、ソフトウェア分析グループがノースカロライナ州立大学のTao Xie氏と共同で、ソフトウェア分析に関する一連のチュートリアルや講演をソフトウェアエンジニアリング会議で行った後、ソフトウェアエンジニアリング研究コミュニティで広く知られるようになりました。これらの会議には、IEEE/ACM国際自動ソフトウェアエンジニアリング会議（ASE 2011）でのチュートリアル^{[ 8 ]} 、ソフトウェアエンジニアリングにおける機械学習技術に関する国際ワークショップ（MALETS 2011）での講演^{[ 9 ]} 、 IEEE-CSソフトウェアエンジニアリング教育訓練会議でのZhang氏によるチュートリアルと基調講演^{[ 10 ] [ 11 ]} 、ソフトウェアエンジニアリング国際会議- ソフトウェアエンジニアリング実践トラックでのチュートリアル^{[ 12 ]}、ソフトウェアリポジトリマイニング作業会議でのZhang氏による基調講演^{[ 13 ]が含まれます。}

2010年11月、Microsoft Research RedmondのEmpirical Software Engineering Group (ESE)のThomas Zimmermann氏とその同僚は、FoSER 2010論文でソフトウェア開発分析（ソフトウェア開発に焦点を当てたソフトウェア分析）を提案した。^{[ 14 ]} Zimmermann氏とウェストバージニア大学のTim Menzies氏は、国際ソフトウェア工学会議のソフトウェア工学実践トラックで、ソフトウェア開発分析に関する金魚鉢パネルを企画した。^{[ 15 ]}

• マイニングソフトウェアリポジトリ
• ソフトウェア保守
• ソフトウェア考古学
• ソフトウェア開発
• ソフトウェア開発プロセス
• ユーザーエクスペリエンス
• コンピュータソフトウェア
• アプリケーションソフトウェア
• ソフトウェア業界
• 分析

• InfoWorld：アプリケーション指標をビジネス価値に変える
• マイクロソフトリサーチアジアソフトウェア分析グループ（SA）
• マイクロソフトリサーチ・レドモンド実証ソフトウェアエンジニアリンググループ（ESE）
• ソフトウェア分析の実践とその教育・訓練への影響、第24回IEEE-CSソフトウェア工学教育・訓練会議（CSEE&T 2012）における張東梅氏による基調講演
• ソフトウェア分析の実践 – アプローチと経験、第9回ソフトウェアリポジトリマイニングに関するワーキングカンファレンス（MSR 2012）における張東梅氏による基調講演スライド
• ソフトウェア分析の実践：第34回国際ソフトウェア工学会議（ICSE 2012）における張東梅氏と謝濤氏によるミニチュートリアルスライド
• ソフトウェア分析 Pinterest
• Microsoft Azure - Azure の Application Insights