Migliorare i cambiamenti software con il machine learning

Il software è ovunque! Dalle app mobili ai programmi per computer, ci facciamo affidamento sia per divertirci che per lavorare. Ma man mano che il software diventa più grande e complesso, cambiarlo può essere complicato. A volte, quando cambi una parte, devi cambiare anche un'altra parte ad essa collegata. Questo si chiama "relazione di co-cambio". Immagina se i freni e il motore della tua macchina avessero bisogno di riparazioni allo stesso tempo — se ti concentri solo su uno, potresti ritrovarti in un pasticcio.

Quindi, come fanno gli sviluppatori a capire quali parti del software devono cambiare insieme? Tradizionalmente, si sono dovuti affidare alla loro memoria, esperienza e documentazione disordinata. Spoiler: non è il modo più efficace. È qui che entriamo in gioco noi con un metodo più intelligente per aiutare.

#La Sfida del Cambiamento

I grandi sistemi software possono essere come una comunità molto coesa. Quando un membro subisce un cambiamento, altri potrebbero dover cambiare anch'essi. Questo è particolarmente vero per i metodi nella programmazione — pensa a loro come a piccole funzioni utili che svolgono compiti specifici. Se un metodo viene aggiornato, altri che lavorano a stretto contatto con esso potrebbero aver bisogno di attenzione.

Rilevare queste relazioni di co-cambio può essere difficile. I metodi precedenti avevano spesso molti falsi allarmi — segnalavano troppi cambiamenti non correlati. Immagina un allarme antincendio che si attiva ogni volta che qualcuno mette a bollire l'acqua; crea panico senza motivo.

Per affrontare questo problema, abbiamo bisogno di un approccio migliore. Invece di guardare solo ai cambiamenti specifici apportati, dobbiamo considerare il contesto più ampio — di solito presente in qualcosa chiamato "pull requests", che sono come cambiamenti di gruppo fatti insieme.

#Un Nuovo Modo di Classificare i Co-Cambiamenti

Abbiamo deciso di portare un po' di intelligenza dal machine learning, che è come insegnare ai computer a imparare dai dati. E se potessimo addestrare un modello che separa quali metodi hanno maggiori probabilità di cambiare insieme? Questo si chiama metodo "learning to rank" (LtR). È come dare a un assistente virtuale un elenco di compiti e chiedergli di scegliere quelli più importanti su cui concentrarsi.

La nostra idea è di calcolare quante volte i metodi sono cambiati insieme in passato e classificarli in base a questo. Più hanno lavorato insieme, più sono in alto nella lista delle cose da controllare. In questo modo, gli sviluppatori sanno dove concentrare la loro attenzione.

Abbiamo fatto test su ben 150 progetti open-source in Java (è un sacco!). Con oltre 41 milioni di righe di codice, avevamo decisamente le mani piene. Ma abbiamo scoperto che il nostro metodo funziona piuttosto bene, soprattutto con il modello Random Forest. Pensalo come a un sistema di voto super intelligente dove molte piccole decisioni portano a una risposta solida.

#Cosa Stiamo Davvero Testando?

Quando scendiamo più a fondo nei nostri test, siamo davvero curiosi su alcune domande chiave:

1. Quanto bene il nostro modello classifica i metodi co-cambiati? Vogliamo vedere se è bravo a prevedere quali metodi sono probabili che cambino insieme.

2. Il nostro metodo può battere i modi tradizionali di classificazione? Non vogliamo solo essere migliori; vogliamo essere un cambiamento radicale.

3. Quali caratteristiche sono più importanti per fare previsioni accurate? Alcune caratteristiche potrebbero essere più critiche di altre, e saperlo può aiutare a semplificare il processo.

4. Quanto a lungo il nostro modello può rimanere accurato? Se diventa obsoleto troppo in fretta, dovremo continuare ad aggiornarlo — e questo può essere un problema.

#È Tempo di Test!

Per valutare il nostro metodo, abbiamo creato diversi esperimenti. Prima, abbiamo costruito un "dataset d'oro" dai cambiamenti passati tra diversi metodi. Questo dataset è stato suddiviso in parti di addestramento e test. La parte di addestramento aiuta il modello a imparare, e la parte di test ci aiuta a controllare quanto bene ha imparato il modello.

Con l'addestramento completato, abbiamo eseguito il nostro modello e misurato le sue prestazioni usando una metrica chiamata NDCG, un modo elegante di controllare quanto bene la classifica si allinea con la rilevanza reale.

I nostri test hanno mostrato che il modello Random Forest era ottimo nel capire quali metodi necessitavano di attenzione insieme, raggiungendo classifiche molto elevate rispetto ad altri modelli. Era come scoprire che il tuo ristorante preferito ha un menu segreto — sai già che sarà buono.

#Le Caratteristiche Che Contano

Nel mondo delle previsioni, non tutte le caratteristiche sono create uguali. Alcune sono superstar; altre si aggregano semplicemente. La nostra caratteristica principale? Il numero di volte che i metodi sono cambiati insieme in passato! Questo piccolo particolare ha un enorme impatto sulle nostre classifiche. Altre caratteristiche importanti includono:

• Somiglianza nei percorsi: Quanto sono correlate le posizioni dei metodi nel progetto.
• Somiglianza tra autori: Se le stesse persone stanno lavorando su entrambi i metodi, c'è una maggiore possibilità che cambino insieme.

D'altra parte, alcune caratteristiche non hanno avuto molto impatto. Ad esempio, la somiglianza dei metodi in termini di codice non ha aiutato a prevedere i co-cambiamenti come ci si aspettava. È come assumere che due cugini siano migliori amici solo perché condividono i bisnonni — non sempre è accurato!

#Il Tempismo è Fondamentale

Un altro fattore interessante che abbiamo esaminato è quanto a lungo dovremmo utilizzare i dati passati per l'addestramento. Troppo poco e il modello potrebbe non imparare abbastanza; troppo a lungo e potrebbe diventare obsoleto. Dopo aver testato diversi intervalli di tempo, abbiamo scoperto che utilizzare da 90 a 180 giorni di storia funziona meglio. Ma dopo 60 giorni di nuove previsioni, è saggio riaddestrare il modello. Altrimenti, rischi di avere il modello che ti manda in cerca di un'oca selvaggia.

#Cosa Significa Questo per gli Sviluppatori?

Quindi, cosa significa tutto ciò per quelli che programmano nei loro scantinati, uffici o caffè? Ecco il succo:

1. Meno Bug: Sapere quali metodi vengono spesso cambiati insieme aiuta gli sviluppatori a evitare quei fastidiosi bug che possono sorgere quando i cambiamenti passano inosservati.

2. Codice di Migliore Qualità: Quando gli sviluppatori riconoscono metodi strettamente collegati, possono lavorare per renderli meno dipendenti l'uno dall'altro, portando a un codice più pulito. È come liberare un ambiente disordinato; tutto sarà più facile da trovare!

3. Collaborazione Migliorata: Comprendendo le relazioni di co-cambio, i team possono assegnare compiti correlati agli stessi sviluppatori, il che porta a un lavoro più efficiente. Immagina due chef in una cucina che lavorano insieme — si passano ingredienti e idee, portando a un piatto migliore.

4. Test più Intelligenti: I tester possono concentrarsi su metodi che potrebbero essere influenzati dai cambiamenti, assicurando che i loro sforzi di testing colpiscano nel segno. È come usare una mappa invece di vagare alla cieca.

#Concludendo

Nel mondo del software, dove le cose cambiano e si evolvono continuamente, avere un modo intelligente per tracciare e gestire questi cambiamenti è un cambiamento radicale. Utilizzando il machine learning per identificare e classificare i metodi co-cambiati, abbiamo creato uno strumento che può aiutare gli sviluppatori a fare il loro lavoro meglio e più velocemente.

Mentre continuiamo a perfezionare il nostro approccio, potremmo anche espanderci ad altri linguaggi di programmazione e strumenti, assicurandoci che questa soluzione possa beneficiare ancora più sviluppatori in futuro. Dopotutto, chi non ama un buon aggiornamento?