Bewertung der Effektivität von Kompatibilitätsbewertungen im Abhängigkeitsmanagement

Viele Softwareprojekte sind auf Drittanbieter-Bibliotheken angewiesen, die als Abhängigkeiten bekannt sind, damit sie richtig funktionieren. Die Kunden müssen diese Abhängigkeiten verwalten, um sicherzustellen, dass sie aktuell bleiben und gut funktionieren. Allerdings kann das Update auf neuere Versionen riskant sein und zu möglichen Problemen in der Software führen.

Um dabei zu helfen, automatisieren Tools wie Dependabot den Prozess der Abhängigkeitsverwaltung. Sie öffnen automatisch Anfragen für Updates und beinhalten einen Kompatibilitätswert, der Einblicke in die Sicherheit dieser Updates basierend auf gemeinsamen Erfahrungen aus der Community bietet.

Dieser Artikel zielt darauf ab zu untersuchen, wie gut diese crowdsourcierte Kompatibilitätswerte den Kunden helfen, das Risiko von Updates ihrer Abhängigkeiten zu bewerten.

#Verständnis der Abhängigkeitsverwaltung

Software wird selten von Grund auf neu gebaut. Die meisten Anwendungen hängen von bestehenden Bibliotheken oder Frameworks ab. Diese Abhängigkeiten können die Produktivität steigern, indem sie Entwicklern erlauben, Code wiederzuverwenden, bringen aber auch Komplexität und Risiken mit sich. Wenn Bibliotheken mit neuen Funktionen, Bugfixes oder Sicherheitsverbesserungen aktualisiert werden, stehen die Kunden vor der herausfordernden Aufgabe zu bestimmen, wann und wie sie aktualisieren.

Beim Überlegen eines Updates müssen die Kunden die Vorteile gegen das Risiko möglicher Breaking Changes abwägen. Breaking Changes könnten bestehende Funktionen beeinträchtigen oder neue Bugs einführen. Daher wird das Management dieser Updates zu einem kritischen Teil der Softwareentwicklung.

#Die Rolle von Dependabot

Dependabot dient als automatisches Tool zur Abhängigkeitsverwaltung. Wenn eine neue Version einer Bibliothek veröffentlicht wird, öffnet es eine Anfrage, um die Abhängigkeit im Projekt des Kunden zu aktualisieren. Neben dieser Anfrage wird ein Kompatibilitätswert bereitgestellt. Dieser Wert soll die kollektiven Erfahrungen der Community mit dem Update widerspiegeln und den Kunden helfen, die damit verbundenen Risiken einzuschätzen.

Der Kompatibilitätswert wird berechnet, indem man mehrere Kunden betrachtet, die auf die gleiche Bibliotheksversion aktualisiert haben, und auswertet, ob ihre Tests bestanden oder fehlgeschlagen sind. Die Idee ist, dass, wenn viele Kunden erfolgreich ohne Probleme aktualisieren, die Community eine verlässliche Indikation geben kann, dass das Update sicher zu übernehmen ist.

#Forschungsziele

Angesichts der Abhängigkeit von crowdsourcierten Daten ist es wichtig zu bewerten, wie effektiv diese Kompatibilitätswerte sind. Daher untersucht dieses Papier mehrere Schlüsselfragen:

1. Wie oft werden Kompatibilitätswerte angezeigt, und was sagen sie über die Sicherheit von Updates aus?
2. Welche zusätzlichen Metriken können die Bewertung von Updates verbessern, wenn crowdsourcierte Daten begrenzt sind?
3. Wie viel Vertrauen sollten die Kunden in die Kompatibilitätswerte setzen?

#Datensammlung

Um die Effektivität der Kompatibilitätswerte von Dependabot zu analysieren, wurde ein grosses Datenset gesammelt, das zahlreiche Anfragen für Abhängigkeitsupdates und deren entsprechende Kompatibilitätswerte beinhaltete. Diese Datensammlung umfasste die Identifizierung von Paketen unter Verwendung von Dependabot, das Sammeln von Details zu Pull-Requests und das Erfassen von Kompatibilitätswertaufzeichnungen.

Ziel war es, einen umfassenden Überblick darüber zu geben, wie häufig Kompatibilitätswerte verfügbar waren und wie sie mit den tatsächlichen Ergebnissen der Abhängigkeitsupdates zusammenhingen.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Die Analyse ergab mehrere wichtige Erkenntnisse bezüglich der von Dependabot bereitgestellten Kompatibilitätswerte.

#Verfügbarkeit von Kompatibilitätswerten

Eine der bedeutenden Erkenntnisse war, dass die meisten Kompatibilitätswerte nicht auf Pull-Requests angezeigt wurden. Tatsächlich fehlte der überwiegende Teil die Mindestanzahl an Kandidatenupdates, die erforderlich war, damit ein Wert angezeigt werden konnte. Das deutet darauf hin, dass, obwohl Dependabot viele Anfragen öffnet, nur ein kleiner Teil dieser Anfragen effektiv auf crowdsourcierte Daten zugreifen kann.

#Verteilung von Kompatibilitätswerten

Wenn Kompatibilitätswerte vorhanden waren, waren sie oft stark auf hohe Werte verzerrt. Ein grosser Prozentsatz der angezeigten Werte lag über 90 %, was es den Kunden erschwerte, die Risiken im Zusammenhang mit Updates genau einzuschätzen. Diese Verzerrung kann die Kunden in die Irre führen und ihnen vorgaukeln, dass Updates sicherer sind, als sie es tatsächlich sind.

#Erkenntnisse zu Kandidatenupdates

Die Analyse der Kandidatenupdates hob auch hervor, dass viele Werte auf einer begrenzten Anzahl von Updates basierten. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Werte auf. Eine kleine Anzahl von Updates kann zu einem irreführenden Gefühl der Sicherheit führen. Es ist entscheidend, dass die Kunden verstehen, wie viele erfolgreiche Updates zu einem Wert beigetragen haben, bevor sie sich darauf verlassen.

#Vertrauenswürdigkeit von Kompatibilitätswerten

Zu verstehen, wie viel Vertrauen in Kompatibilitätswerte gesetzt werden sollte, ist für die Kunden von entscheidender Bedeutung. Viele Werte hatten eine grosse Fehlerquote, was es riskant macht, die Werte blind zu befolgen. Die Variabilität in den Werten wirft wichtige Fragen über ihre Nützlichkeit bei der Entscheidungsfindung auf.

#Elemente einer robusten Bewertung

Um die in den Kompatibilitätswerten identifizierten Einschränkungen anzugehen, ist es erforderlich, alternative Metriken in Betracht zu ziehen. Durch die Analyse historischer Daten von Kundenpaketen können zusätzliche Einblicke in die Zuverlässigkeit von Updates gewonnen werden. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Geschichte erfolgreicher Updates für eine bestimmte Bibliothek hat, sollte dieser historische Kontext ihre Bewertung neuer Updates beeinflussen.

Eine breitere Sicht, die Metriken wie die Anzahl erfolgreicher Updates in der Vergangenheit einbezieht, kann helfen, ein genaueres Bild der Sicherheit von Abhängigkeiten zu erstellen.

#Praktische Tipps für Kunden

Angesichts der Ergebnisse ist es für die Kunden wichtig, einen durchdachten Ansatz bei der Bewertung von Kompatibilitätswerten zu verfolgen. Hier sind einige praktische Tipps:

1. Über den Kompatibilitätswert hinausblicken: Verlasse dich nicht nur auf den Kompatibilitätswert bei Entscheidungen. Berücksichtige historische Daten von vorherigen Updates und wie sie abgeschnitten haben.

2. Die Qualität der Metriken bewerten: Achte auf die Anzahl der Kandidatenupdates, die zu dem Wert beitragen. Mehr Updates zeigen normalerweise eine bessere Reflexion des Risikos.

3. Zusätzliche Metriken einbeziehen: Nutze historische Metriken nicht nur für vergangene Updates, sondern auch für das allgemeine Verhalten von Abhängigkeiten. Das kann Einblicke geben, die die Kompatibilitätswerte ergänzen.

4. Vorsichtig bei hohen Werten sein: Nur weil ein Wert hoch ist, heisst das nicht, dass das Update sicher ist. Achte auf den Kontext um den Wert und berücksichtige die Grösse des Kandidatenpools.

#Fazit

Die Verwaltung von Softwareabhängigkeiten ist eine komplexe Aufgabe, die eine sorgfältige Berücksichtigung der Risiken im Zusammenhang mit Updates erfordert. Tools wie Dependabot versuchen, diesen Prozess zu vereinfachen, indem sie Kompatibilitätswerte basierend auf crowdsourcierten Daten bereitstellen.

Diese Studie hat jedoch gezeigt, dass Kompatibilitätswerte nicht immer zuverlässige Indikatoren für die Sicherheit sind. Die Kunden sollten einen umfassenderen Ansatz verfolgen, der Werte mit historischen Daten und verschiedenen Metriken kombiniert, um informierte Entscheidungen zu treffen.

In der Praxis bedeutet dies, die Einschränkungen einzelner Metriken zu erkennen und bereit zu sein, zusätzliche Wege zur Bewertung der Risiken der Abhängigkeitsverwaltung zu erkunden. Indem sie dies tun, können die Kunden stabilere Softwareumgebungen aufrechterhalten und die Wahrscheinlichkeit negativer Auswirkungen von Abhängigkeit-Updates minimieren.