Présentation de Kaiaulu : Un nouvel outil pour la recherche en logiciel

Dans le monde du développement logiciel, les chercheurs doivent souvent analyser des données provenant de nombreux projets différents. Cela peut impliquer de collecter et de traiter une tonne d'infos, ce qui peut être chiant et sujet à des erreurs. Un outil appelé Kaiaulu a été créé pour faciliter ce processus. Son but est de simplifier la collecte et l'analyse des données de divers projets logiciels, permettant aux chercheurs de se concentrer sur leurs véritables objectifs.

#Contexte

Il y a eu divers outils créés pour soutenir la recherche dans les projets logiciels. Certains de ces outils incluent Codeface, GrimoireLab, et SmartSHARK. Bien qu'ils offrent des fonctions similaires, chacun fait des choix différents en matière de conception. Ces différences peuvent influencer leur facilité d'utilisation et leur efficacité à aider les chercheurs à atteindre leurs objectifs.

Beaucoup de ces outils partagent des caractéristiques avec un ancien outil appelé Alitheia Core, qui a été lancé en 2009. Même si Alitheia Core était conçu pour aider les chercheurs à collecter, intégrer et analyser des données, il n'est plus activement développé. Cela a poussé de nombreux outils récents à essayer de combler le vide laissé par Alitheia Core. Cependant, il semble que beaucoup de ces nouveaux outils finissent par répéter le même travail qu'a fait Alitheia Core, rendant le processus de collecte et d'analyse des données aussi ennuyeux et sujet à erreurs qu'avant.

Cela soulève des questions importantes : Qu'est-ce qui a mal tourné avec ces outils existants ? Pourquoi de nouveaux outils continuent d'émerger en répliquant les mêmes fonctions ? Est-ce que ces nouveaux outils font un meilleur boulot qu'Alitheia Core ?

#Principes de conception

Pour répondre à ces questions et améliorer les futurs outils, il faut analyser les choix de conception faits par les outils existants. Cette analyse nous aidera à identifier ce qui fonctionne bien et ce qui ne fonctionne pas. Avec cette compréhension, on peut développer un nouvel outil, Kaiaulu, qui s'appuie sur les forces des outils existants tout en abordant leurs faiblesses.

Après avoir évalué une gamme d'outils, nous avons trouvé plusieurs principes de conception clés qui peuvent guider le développement de nouveaux outils d'analyse logicielle. Ceux-ci incluent :

1. Niveaux d'abstraction : Les outils utilisent des niveaux d'abstraction variés, allant de conceptions simples à complexes. Utiliser une abstraction plus claire peut faciliter l'utilisation efficace des outils par les chercheurs.

2. Fichiers de configuration : L'utilisation de fichiers de configuration peut simplifier le processus de mise en place et faciliter la reproduction des analyses par les chercheurs.

3. Modes d'interaction utilisateur : Les outils devraient offrir à la fois des modes interactifs et de traitement par lots. Cela permet aux utilisateurs d'explorer les données librement puis de les traiter à plus grande échelle quand ils sont prêts.

4. Accessibilité des données : Le chemin pour accéder aux données devrait être aussi simple que possible. Des configurations compliquées peuvent dissuader les utilisateurs d'exploiter efficacement l'outil.

5. Réutilisabilité du code : Les outils devraient tirer parti du code et des bibliothèques existants sans créer de dépendances sur des logiciels obsolètes.

En appliquant ces principes, nous avons conçu Kaiaulu pour améliorer la manière dont les chercheurs peuvent collecter et analyser les données logicielles.

#Observations des outils existants

Pour développer efficacement Kaiaulu, nous avons examiné quelques outils notables actuellement disponibles. Voici les observations faites à partir de cette évaluation :

#Niveaux d'abstraction

Les outils varient dans leur gestion de l'abstraction. Par exemple, Codeface fonctionne comme une application monolithique, ce qui signifie qu'elle traite l'ensemble du processus comme une seule unité. Cela peut rendre difficile pour les chercheurs d'adapter ou de réutiliser des parties de l'application. D'autres outils, comme GrimoireLab, décomposent le processus en plus petits composants, permettant aux chercheurs de choisir quelles parties utiliser. Cette flexibilité facilite la construction de nouvelles fonctionnalités sur des bases existantes.

#Fichiers de configuration

Codeface est unique car il permet aux utilisateurs de créer des fichiers de configuration de projet. Ces fichiers stockent des paramètres importants nécessaires à l'analyse des données et peuvent faciliter la reproduction des résultats pour des travaux futurs. En revanche, d'autres outils ne proposent pas cette fonctionnalité, rendant plus difficile la répétition des analyses par les utilisateurs sans efforts significatifs.

#Modes d'interaction utilisateur

La plupart des outils actuellement disponibles offrent soit une interface en ligne de commande (CLI), soit une interface de programmation d'application (API), mais pas les deux. Une CLI permet aux utilisateurs d'exécuter des commandes pour récupérer ou traiter des données en mode batch. Une API offre une manière interactive d'explorer les données en utilisant des langages de programmation. Les outils qui n'offrent qu'un seul mode limitent les utilisateurs dans la façon dont ils peuvent travailler avec les données.

#Accessibilité des données

L'accessibilité des données est cruciale pour une recherche efficace. Certains outils, comme GrimoireLab, fournissent un accès facile aux données avec un minimum de configuration. D'autres, comme Codeface et SmartSHARK, nécessitent que les utilisateurs comprennent des configurations de base de données plus compliquées, ce qui peut être un obstacle à l'entrée.

#Réutilisabilité du code

La réutilisation du code peut faire gagner du temps et des efforts, mais cela comporte des risques. Si un outil dépend de code obsolète ou non pris en charge, cela peut créer des maux de tête en matière de maintenance. Kaiaulu vise à éviter ces pièges en choisissant uniquement des bibliothèques qui sont activement maintenues.

#Choix de conception pour Kaiaulu

Sur la base des observations des outils existants, nous avons fait plusieurs choix de conception en créant Kaiaulu :

#Abstraction flexible

Kaiaulu utilise un niveau d'abstraction flexible, permettant aux utilisateurs de comprendre et de travailler facilement avec les données. Il prend en charge des interactions à la fois de haut niveau et de bas niveau, permettant aux utilisateurs d'explorer en profondeur des ensembles de données spécifiques ou d'adopter une vue plus large.

#Fichiers de configuration de projet

Kaiaulu incorpore des fichiers de configuration de projet, écrits dans un format simple. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de spécifier les paramètres nécessaires à leurs analyses sans configurations compliquées. Cela facilite également le partage des configurations avec d'autres, favorisant la collaboration parmi les chercheurs.

#Modes d'interaction doubles

Kaiaulu prend en charge à la fois les interactions CLI et API. Les utilisateurs peuvent explorer les données de manière interactive et traiter des ensembles de données plus volumineux en mode batch quand ils sont prêts. Cette double approche donne aux utilisateurs la liberté de travailler de la manière qui leur convient le mieux.

#Accessibilité simplifiée des données

Pour faciliter l'accès aux données, Kaiaulu minimise les étapes nécessaires pour commencer. Les utilisateurs peuvent obtenir facilement les données dont ils ont besoin sans se soucier de structures de base de données compliquées ou de configurations.

#Réutilisabilité robuste du code

Kaiaulu met l'accent sur la sélection soignée des dépendances et des bibliothèques, en veillant à ce que tous les composants soient bien maintenus. Cet accent sur la réutilisation robuste du code améliore la stabilité et la fiabilité globales de l'outil.

#Fonctionnalités clés de Kaiaulu

Kaiaulu est bourré de fonctionnalités conçues pour aider les chercheurs dans leur analyse des dépôts logiciels :

#Analyse de données

Kaiaulu offre une large gamme de parseurs de données qui gèrent divers types de données de projet. Que ce soit des journaux Git, des listes de diffusion ou des systèmes de suivi des problèmes, Kaiaulu simplifie le processus de collecte de ces informations. Chaque parseur est conçu pour produire des données dans un format cohérent, facilitant la combinaison et l'analyse des données provenant de différentes sources.

#Analyse de réseau

Une fonctionnalité remarquable de Kaiaulu est sa capacité à représenter les données sous forme de réseaux. Les utilisateurs peuvent visualiser les relations entre différents éléments d'un projet, comme les auteurs, les fichiers et les fils de communication. Cette visualisation aide les chercheurs à comprendre les interactions complexes dans un projet logiciel.

#Calcul de métriques

Kaiaulu fournit des métriques intégrées qui permettent aux chercheurs d'obtenir des insights sur les performances des logiciels. Ces métriques peuvent couvrir le nombre de bugs, l'évolution du code et les interactions sociales entre développeurs. Les utilisateurs peuvent explorer ces métriques pour mieux comprendre la santé et la dynamique des projets logiciels.

#Détection de communautés

En utilisant l'analyse de réseau social, Kaiaulu peut aider à identifier des motifs importants dans le réseau de collaboration d'un projet. Les chercheurs peuvent appliquer des algorithmes de détection de communautés pour découvrir des groupes de développeurs qui travaillent ensemble. Ces infos peuvent mener à une compréhension plus profonde du travail d'équipe et du comportement organisationnel au sein des projets logiciels.

#Correspondance d'identité

Un aspect crucial de l'analyse des projets logiciels est la correspondance des identités des utilisateurs. Beaucoup de développeurs utilisent des noms ou des emails différents sur diverses plateformes. Kaiaulu a une fonctionnalité de correspondance d'identité qui aide les chercheurs à suivre avec précision les contributeurs individuels en combinant leurs informations provenant de différentes sources.

#Conclusion

En résumé, Kaiaulu est conçu pour rendre le processus d'exploration des dépôts logiciels plus facile et plus efficace pour les chercheurs. En tirant des leçons des outils existants et en mettant en œuvre des fonctionnalités pratiques, Kaiaulu aide les utilisateurs à se concentrer sur les tâches importantes d'analyse de données sans se sentir submergés par des configurations ennuyeuses.

Le développement de Kaiaulu est un effort continu, et il y a tout un potentiel pour des améliorations encore plus poussées à l'avenir. À mesure que la technologie évolue, les outils disponibles pour la recherche en logiciel évolueront également. Kaiaulu vise à rester à la pointe, en s'adaptant aux besoins changeants des chercheurs dans ce domaine passionnant du développement logiciel.