Какие стили архитектуры программного обеспечения популярны?

В литературе по программной инженерии можно встретить понятие архитектурного стиля программного обеспечения (ПО). Во многих книгах по архитектуре ПО и академических лекциях это понятие рассматривается как одно из важных. Однако, многие разработчики-практики пессимистично настроены в отношении понятия архитектурного стиля. Таким образом, не вполне понятно, является ли данное понятие чисто академической концепцией или действительно используется разработчиками прикладного программного обеспечения. В этой статье делается попытка оценить отношение разработчиков-практиков к концепции архитектурного стиля ПО. Также оценивается популярность одиннадцати конкретных архитектурных стилей. Применяются два метода. Опрос разработчиков был применен для оценки отношения разработчиков и определения того, считает ли сообщество разработчиков возможным автоматическое распознавание архитектурных стилей. Для интеллектуального анализа открытого исходного кода с платформы GitHub применялись автоматические скрипты. Эти скрипты позволяют выявлять факт использования стилей в конкретных репозиториях. Скрипты работают на основе самостоятельно разработанных наборов свойств для выбранных стилей. Было обнаружено, что понятие стиля архитектуры программного обеспечения – это не только «университетская» концепция. Многие разработчики ПО применяют это понятие и соответствующую концепцию в своей работе. В работе сформулированы свойства для одиннадцати архитектурных стилей ПО и описаны разработанные на основе этих свойств автоматические скрипты. Результаты интеллектуального анализа репозиториев с использованием предложенных свойств показали, какие стили популярны среди разработчиков проектов с открытым исходным кодом, опубликованных коммерческими компаниями и некоммерческими сообществами. Результаты интеллектуального анализа репозиториев дополнительно валидируются опросом GitHub-разработчиков.

1. P. C. Clements and M. Shaw. “The Golden Age of Software Architecture” revisited. IEEE Software, vol. 26, no. 4, 2009, pp. 70-72.

2. M. Shaw and D. Garlan. Software architecture - perspectives on an emerging discipline. Prentice Hall, 1996, 264 p.

3. R. N. Taylor, N. Medvidovic, and E. M. Dashofy. Software Architecture - Foundations, Theory, and Practice. Wiley, 2010, 750 p.

4. M. Richards and N. Ford. Fundamentals of Software Architecture: An Engineering Approach. O’Reilly, 2020, 432 p.

5. M. Richards. Software architecture patterns. O’Reilly Media, 2015, 47 p.

6. M. Kleppmann. Designing data-intensive applications: The big ideas behind reliable, scalable, and maintainable systems. O’Reilly Media, 2017, 616 p.

7. L. Atchison. Architecting for Scale: High Availability for Your Growing Applications. O’Reilly Media, 2016, 230 p.

8. A. Sharma, M. Kumar, and S. Agarwal. A complete survey on software architectural styles and patterns. Procedia Computer Science, vol. 70, 2015, pp. 16-28.

9. A. Shahbazian, Y. K. Lee et al. Recovering Architectural Design Decisions. In Proc. of the 2018 IEEE International Conference on Software Architecture (ICSA), 2018, pp. 95-104.

10. F. A. Fontana, M. Zanoni et al. Code smell detection: Towards a machine learning-based approach. In Proc. of the 2013 IEEE International Conference on Software Maintenance, 2013, pp. 396-399.

11. M. Boussaa, W. Kessentini et al. Competitive coevolutionary code-smells detection. Lecture Notes in Computer Science, vol. 8084, 2013, pp. 50–65.

12. D. M. Le, P. Behnamghader et al. An empirical study of architectural change in open source software systems. In Proc. of the 2015 IEEE/ACM 12th Working Conference on Mining Software Repositories, 2015, pp. 235–245.

13. L. Zhu, M. A. Babar, and D. R. Jeffery. Mining patterns to support software architecture evaluation. in WICSA. In Proc. of the Fourth Working IEEE/IFIP Conference on Software Architecture (WICSA 2004), 2004, pp. 25-36.

14. E. Kouroshfar, M. Mirakhorliet al. A study on the role of software architecture in the evolution and quality of software. In Proc. of the 2015 IEEE/ACM 12th Working Conference on Mining Software Repositories, 2015, pp. 246-257.

15. F.A. Fontana, V. Lenarduzzi et al. Are architectural smells independent from code smells? An empirical study. Journal of Systems and Software, vol. 154, 2019, pp. 139-156.

16. F.A. Fontana, I. Pigazzini et al. Automatic detection of instability architectural smells. In Proc. of the 2016 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME), 2016, pp. 433–437.

17. F.A. Fontana, I. Pigazzini et al. Arcan: A tool for architectural smells detection. In Proc. of the 2017 IEEE International Conference on Software Architecture Workshops (ICSAW), 2017, pp. 282–285.

18. A. Biaggi, F. A. Fontana, and R. Roveda. An architectural smells detection tool for C and C++ projects. In Proc. of the 2018 44th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), 2018, pp. 417–420.

19. U. Azadi, F. A. Fontana, and M. Zanoni. Machine learning based code smell detection through WekaNose. In Proc. of the 40th International Conference on Software Engineering: Companion Proceeedings, 2018, pp. 288–289.

20. F. A. Fontana, P. Avgeriou et al. A study on architectural smells prediction. In Proc. of the 2019 45th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), 2019, pp. 333–337.

21. U. Azadi, F. A. Fontana, and D. Taibi. Architectural smells detected by tools: a catalogue proposal. In Proc. of the 2019 IEEE/ACM International Conference on Technical Debt (TechDebt), 2019, pp. 88–97.

22. F. Palomba, D. A. Tamburri et al. How do community smells influence code smells? In Proc. of the 40th International Conference on Software Engineering: Companion Proceeedings, 2018, pp. 240–241.

23. R. Pfeiffer. What constitutes software? An empirical, descriptive study of artifacts. In Proc. of the 17th International Conference on Mining Software Repositories, 2020, pp. 481–491.