تحلیل خودکار خطاها در سیستم های نرم افزاری مبتنی بر داده

در سال های اخیر، با افزایش پیچیدگی سیستم های نرم افزاری و حجم عظیم داده ای که این سیستم ها تولید و پردازش می کنند، تحلیل خطاها به شکل دستی دیگر پاسخگوی نیازهای مهندسی نرم افزار نیست و رویکردهای خودکار تحلیل خطا اهمیت زیادی یافته اند. تحلیل خطاهای نرم افزاری مبتنی بر داده، به معنای به کارگیری روش های داده محور مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای شناسایی، طبقه بندی، پیش بینی و گزارش خطاها است تا کیفیت، قابلیت اطمینان و نگهداری سیستم افزایش یابد. این رویکردها تلاش می کنند تا با استفاده از داده های تاریخی خطا، داده های اجرایی سیستم، و اطلاعات خروجی تست ها، الگوهای خطا را به صورت خودکار کشف کنند و به توسعه دهندگان کمک کنند تا بدون دخالت گسترده انسانی، خطاهای پیچیده را تشخیص دهند. در این مقاله، ضمن بررسی مفاهیم بنیادین تحلیل خودکار خطا در سیستم های نرم افزاری مبتنی بر داده، روش های اصلی مورد استفاده در تحقیقات اخیر شامل الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تحلیل می شوند. همچنین چالش های مهم این حوزه مانند کمبود داده ی آموزشی با کیفیت، ناهماهنگی داده ها، و نیاز به تفسیرپذیری نتایج نیز مورد بحث قرار می گیرد. مقاله نشان می دهد که اگرچه پیشرفت های جدید در تحلیل خودکار خطا قابل توجه است، هنوز بسیاری از موانع تحقیقاتی و عملی وجود دارد که باید توسط پژوهشگران و مهندسان حل شوند تا این روش ها در مقیاس بزرگ تر و کاربرد واقعی قابل اعتماد شوند. نهایتا، این مطالعه مسیرهای آینده پژوهش را بررسی کرده و پیشنهاداتی برای توسعه روش های تحلیل خطای نرم افزاری خودکار ارائه می دهد، از جمله به کارگیری مدل های زبان بزرگ برای تحلیل خطاهای پیچیده و تلفیق داده های چندمنبع.

کلیدواژه ها:

تحلیل خودکار خطا ، پیش بینی عیوب نرم افزار ، یادگیری ماشین ، تحلیل داده محو ، یادگیری عمیق