МЕТОД РИЗИК-ОРІЄНТОВАНОГО УПРАВЛІННЯ ЯКІСТЮ ІТ-ПРОДУКТУ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ДАНИХ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ В МЕЖАХ SDLC

Анотація

Стаття присвячена розробленню методу ризик-орієнтованого управління якістю ІТ-продукту в межах життєвого циклу розробки програмного забезпечення. Об’єктом дослідження є процес забезпечення якості програмних систем за умов невизначеності та обмежених ресурсів, а проблемою, що вирішувалася, є відсутність інтегрованого механізму кількісного оцінювання, прогнозування та пріоритизації ризиків якості на основі даних SDLC. У роботі запропоновано формалізовану математичну модель, у якій ризик інтерпретується як імовірнісна характеристика дефектності програмних компонентів, а також механізм інтеграції оцінок ризику в процеси забезпечення якості у вигляді адаптивних контрольних точок і програмний прототип системи підтримки прийняття рішень. Отримані результати дозволили вирішити зазначену проблему завдяки поєднанню імовірнісного моделювання, методів машинного навчання та ризик-орієнтованої пріоритизації тестування, що забезпечує перехід від статичного контролю до data-driven управління якістю. Результати пояснюються встановленням зв’язку між метриками програмних артефактів і ймовірністю дефектів, що дає змогу ранжувати компоненти за рівнем ризику, формувати реєстр ризиків і оптимізувати розподіл ресурсів верифікації. Експериментальна апробація на відкритому наборі NASA Metrics Data Program засвідчила, що модель досягає ROC-AUC = 0,669 і PR-AUC = 0,382, а в сценарному аналізі забезпечує recall@top-k ≈ 0,38 проти ≈ 0,37 для LOC-орієнтованого підходу та ≈ 0,18 для випадкової стратегії. Практичне використання результатів доцільне в системах управління якістю програмного забезпечення, DevOps-аналітиці, середовищах CI/CD і процесах пріоритизації тестування за наявності історичних даних про метрики коду, результати перевірок, характеристики модулів і дефектність, а також обмежених ресурсів контролю.