数据驱动的应用维护：来自实践一线的观察
软件工程
2018-06-22 v1
摘要
在本文中，我们介绍了在设计、开发以及试点部署一种基于数据驱动的机器学习应用维护解决方案过程中的经验。我们实现了一个概念验证，以解决应用维护项目中遇到的一系列相互关联的问题，包括重复事件工单识别、处理人推荐、主题挖掘以及事件到业务流程的映射。在 IT 服务背景下，这些问题频繁出现，然而在引入自动化与优化方面仍存在差距。尽管围绕软件仓库挖掘与分析的研究由来已久，但由于这些解决方案对用户施加的限制，此类研究成果在实践中并未得到良好采纳。我们讨论了设计低采纳壁垒的务实解决方案的必要性，以及针对底层业务约束与数据性质处理恰当复杂度问题的必要性。
引用
@article{arxiv.1806.08103,
title = {Data-Driven Application Maintenance: Views from the Trenches},
author = {Janardan Misra and Shubhashis Sengupta and Divya Rawat and Milind Savagaonkar and Sanjay Podder},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.08103},
year = {2018}
}
备注
Earlier version of paper appearing in proceedings of the 4th International Workshop on Software Engineering Research and Industrial Practice (SER&IP), IEEE Press, pp. 48-54, 2017