通过纳入现代利益相关者及其视图/视点增强架构框架
软件工程
2025-09-04 v5 机器学习
摘要
文献中已提出了多种面向软件、系统和企业的架构框架。这些框架识别了若干利益相关者，并定义了建模视角、架构视点以及视图，以框定并解决利益相关者的关注点。然而，具有数据科学与机器学习（ML）相关关注点（如数据科学家与数据工程师）的利益相关者尚未被纳入现有架构框架。唯有如此，我们才能构想出 ML 赋能系统的整体系统架构描述。需注意，ML 组件的行为与功能具有特殊性，应区别于传统软件系统的行为与功能。其主要原因在于，实际功能应从数据中推断，而非在设计时规定。此外，ML 组件的结构模型（如 ML 模型架构）通常采用与软件工程（SE）界用于软件结构模型不同的符号与形式化方法加以规定。然而，这两个方面（即 ML 与非 ML）正变得如此交织，以至于有必要扩展软件架构框架与建模实践，以支持 ML 赋能系统架构。本文通过一项使用在线调查工具的实证研究来弥补这一缺口。我们调查了来自 10 个国家、超过 25 个组织的 61 名主题专家。
引用
@article{arxiv.2308.05239,
title = {Enhancing Architecture Frameworks by Including Modern Stakeholders and their Views/Viewpoints},
author = {Armin Moin and Atta Badii and Stephan Günnemann and Moharram Challenger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.05239},
year = {2025}
}
备注
ICICT 2025