从Docker容器看容器技术的发展:一种系统文献综述的视角

近些年,软件构造、运行和演化过程面临着诸多新需求,例如开发测试环境需要高效切换或配置、应用隔离、减少资源消耗、提高测试和部署效率等,给开发人员开发和维护软件带来了巨大的负担.容器技术有希望将开发人员从繁重的开发运维负担中解脱出来,尤其是Docker作为目前工业界的容器行业标准,近年来逐渐成为学术界一个热门的研究领域.为了帮助研究人员全面准确地理解当前Docker容器研究的现状和趋势,使用系统文献综述(systematic literature review)的方法搜集了75篇该领域最新的高水平论文,进行了详细的分析和总结.首先,使用定量研究方法调查了Docker容器研究的基本现状,包括研究数量、研究质量、研究领域和研究方式.其次,首次提出了面向Docker容器研究的分类框架,分别从核心、平台和支持3个方面对当前研究进行了系统性地归纳和梳理.最后,讨论了Docker容器技术的发展趋势并总结了7个未来的研究方向.

软件缺陷标题质量的实证研究

软件缺陷标题用简洁的语言描述了软件缺陷的关键信息,有助于软件开发者快速地掌握软件缺陷的梗概,进而高效地开展软件缺陷管理工作。当前诸多软件开发实践中可以发现,软件缺陷标题的质量参差不齐,存在冗长、晦涩、缺乏对关键信息的描述等问题,导致难以阅读和理解,影响了软件缺陷管理的效率和质量。因此有必要深入探究影响软件缺陷标题质量的具体因素以及当前软件缺陷标题的质量情况。文中围绕这两个方面的问题开展了定性和定量相结合的实证研究,选取190个在线文档进行定性分析以获取开发者对缺陷标题质量的需求,基于分析结果采取GQM范式构建了缺陷标题质量度量模型,并以此对GitHub中5个开源项目的1804个软件缺陷标题进行质量问题普遍性分析。研究结果表明:1)开发者主要关注软件缺陷标题4个方面的质量需求,即简洁(110,58%)、清楚(65,34%)、提供期望信息(157,83%)和提供具体描述(67,35%);2)70%的软件缺陷标题存在不同程度的质量问题。缺乏期望信息和描述不具体是最常见的两类质量问题,42%的软件缺陷标题缺乏期望信息,24%的软件缺陷标题需要补充具体描述。文中的研究发现有助于指导报告者提交高质量的软件缺陷标题。

自主机器人的主动观察模式及软件实现架构

自主机器人运行在开放环境中,对环境信息的感知受限,难以获得有关环境完整、及时的信息。为有效完成任务,自主机器人需要主动地观察环境,即根据任务的需求,自发地决策、调度和执行观察行为,针对性地获取与任务相关的环境信息。主动观察的需求给自主机器人的观察模式以及软件系统构造提出了两方面的挑战:一方面,为支持任务的有效实现,需设计主动的观察模式,从机制层面确保自主机器人能够基于任务需求,观察所需的环境信息;另一方面,主动的观察模式导致自主机器人观察、决策等软构件的功能抽象和数据交互更为复杂,需要针对上层复杂机制的实现设计适配的软件架构。为应对上述挑战,文中将自主机器人的行为定义为任务行为和观察行为两类,针对开放环境中两类典型的环境信息受限场景——片面观察场景和过时观察场景,提出了两类主动观察模式来构建观察行为与任务行为的协同机制,并基于这两类主动观察模式设计了观察行为的决策和调度算法。另外,还设计了一个基于多智能体系统的自主机器人软件架构,实现了所提出的主动观察模式。最后,为验证所提出的主动观察模式的有效性,选取开放环境中一个典型的任务——图书馆服务机器人的图书传送任务开展实验验证。该任务中,自主机器人对图书的位置信息受限,容易导致图书传送任务失败。文中选取当前自主机器人领域主流的反应式观察和伴随观察模式作为对比方法,通过从行为执行过程、行动轨迹和时间消耗3方面进行对比,验证了所提方法的有效性。