스마트 조종석 소프트웨어 성능 및 신뢰성 평가 및 개선

저자 | 장쉬하이

스마트카의 급속한 발전으로 인해 스마트 콕핏은 성능과 신뢰성 측면에서 몇 가지 문제를 안고 있으며, 이로 인해 사용자 경험이 저하되고 불만이 점차 증가하고 있습니다. 이 기사에서는 엔지니어링 관점에서 스마트 조종석 소프트웨어 평가 프레임워크를 구축하는 것의 중요성과 성능 및 안정성을 지속적으로 개선하는 방법에 대해 간략하게 설명합니다.

1. 스마트 콕핏 소프트웨어의 열악한 성능과 신뢰성

KPMG가 발표한 '2023 스마트 콕핏 백서 - 전동화 하반기를 중심으로'에 따르면 중국 자동차 스마트 콕핏 시장 규모는 지속되고 있다 2022년부터 2026년까지 확대 연평균 복합 성장률이 17%를 넘을 것으로 예상돼 이 분야의 발전 잠재력이 크다는 점을 보여준다. 시장이 성장함에 따라 스마트 조종석 소프트웨어 기능은 더욱 다양해지고 강력해지며 전반적인 지능 수준도 크게 향상될 것입니다. 이는 자동차 산업이 소비자에게 더욱 지능적이고 편리하며 편안한 운전 경험을 제공하면서 더욱 지능적이고 연결된 방향으로 나아가고 있음을 보여줍니다.

(출처: "2023 스마트 콕핏 백서 - 하반기 전동화를 중심으로")

시장 규모 전망이 지속적으로 확대됨에 따라 스마트 콕핏 소프트웨어에 대한 소비자 불만 비율도 해마다 증가하고 있음 . 주로 스마트 조종석 소프트웨어의 작동 경험, 성능 및 신뢰성에 중점을 두고 스마트 기능의 지속적인 증가로 인한 과제를 강조합니다.

체치닷컴의 2023년 4분기 자동차 불만 분석 보고서에 따르면 스마트 콕핏(자동차 기계)과 관련된 품질 문제가 상당한 비율을 차지하고 있으며, 그 중 TOP20 불만 결함 중 자동차 기계 관련 부품이 포함되어 있습니다. 1~4분기(음성 및 영상 시스템 장애, 내비게이션 문제, 차량 내 상호 연결 장애, 운전 안전 보조 시스템 장애 등)가 전체 민원 중 각각 15.89%, 10.99%, 10.56%, 9.56%를 차지했습니다.

_(출처: Chezhi.com)_구체적인 불만사항 양식을 자세히 살펴보면 충돌, 블랙 스크린, 멈춤, 느린 응답 등의 문제가 매우 흔하며 사용자의 운전 경험에 심각한 영향을 미치는 것을 알 수 있습니다. 또한 브랜드에 대한 사용자의 신뢰와 인지도를 감소시킵니다.

스마트 콕핏 소프트웨어의 개발 동향과 사용자 불만을 종합해보면, 조작의 용이성 외에도 성능과 신뢰성이 사용자 경험에 영향을 미치는 가장 중요한 요소임을 알 수 있습니다. 이 두 가지 핵심 요소는 사용자 만족도와 직접적인 관련이 있을 뿐만 아니라 시장에서 스마트 조종석 소프트웨어의 경쟁력을 크게 결정합니다.

• 성능 개선은 스마트 콕핏 소프트웨어의 원활한 작동을 보장하는 초석입니다. 기능이 계속 증가함에 따라 소프트웨어에는 사용자 작업에 대한 즉각적인 응답과 높은 시스템 유연성을 보장하기 위해 보다 효율적인 프로세서와 최적화된 알고리즘이 필요합니다.
• 신뢰성은 사용자가 다양한 사용 시나리오에서 스마트 조종석 소프트웨어를 신뢰할 수 있도록 보장하는 열쇠입니다. 사용자는 운전 중 스마트 콕핏 소프트웨어의 오류로 인해 방해를 받지 않기를 기대합니다. 충돌이나 정지 등의 문제를 피하기 위해서는 시스템이 안정적으로 실행되는 것이 가장 좋습니다.

다음 글에서는 스마트 콕핏 분야의 소프트웨어 개발 모범 사례와 소프트웨어 고유의 특성을 결합하여 성능과 신뢰성을 평가하고 향상시키는 방법을 모색해 보겠습니다.

2. 성능과 신뢰성을 위한 평가 프레임워크

측정할 수 없으면 개선할 수 없습니다.

스마트 콕핏 소프트웨어 시스템 자체도 일종의 소프트웨어이고, 그 개발 과정도 아키텍처 설계, 개발 구현 및 품질 검증을 위한 소프트웨어 공통 프로세스를 따릅니다. 따라서 개선 방법을 논의하기 전에 먼저 소프트웨어 시스템의 성능과 안정성을 올바르게 평가하는 방법을 명확히 해야 합니다.

1. 소프트웨어 아키텍처 특성 모델

Mark Richards와 Neal Ford는 "소프트웨어 아키텍처: 아키텍처 패턴, 특성 및 실행에 대한 안내"에서 "아키텍처 특성"을 설명했습니다.

건축가는 도메인을 결정하기 위해 다른 사람과 협력할 수 있습니다. 또는 비즈니스 요구 사항이지만 아키텍트의 주요 책임은 소프트웨어에 필요한 도메인 독립적인 것, 즉 아키텍처 기능을 정의, 발견 및 분석하는 것입니다.

아키텍처 특성은 감사 가능성, 성능, 보안, 확장성, 안정성 등과 같이 도메인 또는 비즈니스 요구 사항에 독립적인 소프트웨어를 설계할 때 설계자가 고려해야 하는 소프트웨어 특성입니다. 많은 경우 우리는 이를 비기능적 요구사항(Nonfunction Requirement) 또는 품질 속성(Quality Attributes)이라고도 부릅니다.

분명히 아키텍처 설계 초기에 주요 소프트웨어 아키텍처 기능을 고려해야 하며, 소프트웨어 개발 프로세스 중에 지속적인 관심을 기울여야 합니다. 그렇다면 소프트웨어 시스템을 개발할 때 고려해야 할 주요 아키텍처 기능은 무엇입니까?

ISO/IEC 25010:2011은 국제 표준화 기구(현재 2023 버전으로 업데이트됨)에서 추진하는 표준 집합으로, ISO 시스템 및 소프트웨어 품질 요구 사항 및 평가(SQuaRE) 시스템에 속하며 다음과 같은 표준을 정의합니다. 시스템 및 소프트웨어 품질 모델. 이 품질 모델은 소프트웨어 품질을 설명하고 평가하는 데 널리 사용되며 소프트웨어의 주요 아키텍처 기능을 모델링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

ISO 25010에서 설명하는 품질 모델은 다음과 같습니다(성능 및 신뢰성과 관련된 부분은 그림에 강조 표시되어 있습니다).

ISO 25010은 소프트웨어 아키텍처 특성(표준 원문에서는 "품질 속성"이라고 함)을 구분합니다. ) , 기능성, 신뢰성, 성능 효율성, 유지 관리성, 이식성 등과 같은 다양한 측면을 다루고 있습니다. 각 아키텍처 기능은 이와 관련된 주요 측면을 정의하며 기능의 특정 차원을 더 자세히 설명하는 여러 하위 기능도 포함합니다. 이 품질 모델은 소프트웨어 품질을 더 잘 이해하고 평가할 수 있는 포괄적이고 일반적인 프레임워크를 제공한다는 것을 알 수 있습니다.

성능 특성의 경우 모델은 시간 특성, 리소스 활용도 및 용량의 세 가지 하위 특성을 나누고, 신뢰성 특성의 경우 모델은 성숙도, 가용성, 내결함성 및 복구 용이성의 네 가지 하위 특성을 나눕니다.

물론 모든 종류의 소프트웨어에는 고유한 특성과 운영 환경이 있습니다. 위 모델의 아키텍처 특성을 모두 충족할 수 있는 소프트웨어는 훌륭하지만 3개만 있는 내부 시스템과 마찬가지로 비용이 높을 수밖에 없습니다. 가용성에 맞춰 확장하는 것은 불필요합니다. 분명히, 스마트 조종석 소프트웨어 분야에서는 사용자 경험을 사용하여 성능 및 신뢰성 특성을 평가하는 것이 처리량 및 탄성 확장 비율을 사용하여 평가하는 것보다 스마트 조종석 소프트웨어의 설계 목표와 더 일치합니다.

2. 지표 시스템을 통한 아키텍처 특성 평가

이전 소프트웨어 품질 모델을 분석하면 모델이 주로 "소프트웨어의 아키텍처 특성이 어떻게 작동해야 하는지"를 정의하지만 "어떻게 필요한지"를 설명하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 평가된다”. 건축적 특징의 요구사항을 충족한 것으로 판단된다. 품질 모델의 특징과 하위 특징은 건축적 특징을 정성적으로 기술한 것이나, 건축적 특징을 정량적으로 평가하는 방법에 대해서는 언급되지 않았다.

실제로 SQuaRE는 품질 모델을 위한 평가 프레임워크도 제공합니다(자세한 내용은 ISO/IEC 25020:2019 참조).

위의 평가 프레임워크는 본질적으로 아키텍처를 평가하기 위해 가중치가 다른 일련의 지표를 사용합니다. 하위 특성) 지표는 일부 지표 요소로부터 계산될 수 있으며, 지표 요소는 소프트웨어 개발 활동에서 구현되는 일부 측정 방법을 통해 측정될 수 있습니다.

소프트웨어 산업에서는 응답 시간, 처리량, RTO, RPO, MTTR 등 비즈니스 영역 전반에 걸쳐 합의에 도달할 수 있는 많은 평가 지표가 있으며, 이는 기업이 비즈니스 영역에서 자체 지표 시스템을 구축할 때 직접 채택할 수 있습니다.

다음은 대부분의 소프트웨어에 적용할 수 있는 비교적 일반적인 소프트웨어 성능 및 안정성 지표의 몇 가지 예입니다.

물론 다양한 기능 영역과 운영 환경으로 인해 평가 아키텍처는 다음과 같습니다. 특성의 지표 체계에는 일정한 차이가 있을 수밖에 없습니다.

우선 비즈니스 시나리오에 따라 평가 지표에 대한 가중치 설정이 다릅니다. 예를 들어, 스마트 콕핏 시스템과 소프트웨어의 성능 효율성 평가에서는 시간 특성이 사용자의 운전 경험과 연관되어 있기 때문에 중요하다. 인터넷 서비스를 제공하는 웹 애플리케이션의 경우 더 많은 사용자에게 서비스를 제공하기 위해서는 용량 특성이 중요하다. 주의를 기울였습니다.

둘째, 특정 영역에는 고유한 성과 지표가 있습니다. 이러한 차이지표는 실제 사업에서 추출되어야 합니다. 예를 들어 UI 인터페이스의 유창함은 단순히 응답 시간으로 평가할 수 없으며, 프레임 속도, 프레임 드롭 수 등의 지표를 통해 종합적으로 판단해야 합니다.

3. 지표 요소의 데이터 소스 찾기

지표 시스템을 구축한 후, 다음 문제는 지표 값을 계산하기 위한 합리적인 지표 요소를 어떻게 찾는가입니다.

마찬가지로 순환적 복잡성, 모듈 결합, CPU 사용량, 메모리 사용량, 트랜잭션 실행 시간, 동시성 등 직접 채택할 수 있는 공통 지표 요소가 많이 있습니다. 그러나 지표 요소는 지표 자체보다 비즈니스 분야와 더 관련성이 높으며, 적절한 지표 요소를 찾기 위해서는 도메인 지식을 결합하는 것이 더 필요합니다.

GQM 방법은 지표 요소를 찾고 확립하기 위한 효과적인 분석 방법입니다. GQM은 "Goal - Question - Indicator"로 번역될 수 있는 "Goal - Question - Metrics"의 약자이며, 오랜 역사를 가진 분석 방법입니다. 1984년 Victor Basili와 David Weiss가 개발했습니다.

기본적으로 GQM은 트리를 통해 구조를 분석하여 레이어별로 진행합니다. 먼저, 목표 달성 방법에 따라 목표에 대해 질문한 후, 각 질문을 문제 해결 방법을 뒷받침할 수 있는 여러 지표 요소로 세분화하고, 마지막으로 가장 적합한 지표 요소를 선택합니다.

"스마트 콕핏 홈 화면 작동의 원활성 평가"와 "스마트 콕핏의 고장률 및 가용성 계산"을 각각 기반으로 "스마트 콕핏 소프트웨어의 성능 및 신뢰성 특성을 찾는 데 도움이 되는 평가 지표 요소"를 예로 들었습니다. 시스템 및 애플리케이션" 목표로 GQM 분석 트리 구축:

분석 시작 시 아이디어를 확장하려면 먼저 가능한 한 많은 지표 요소를 식별하지 않고도 식별할 수 있습니다. 지표요소 획득의 가치와 난이도를 고려하여 각 지표요소의 획득가치와 용이성을 분석하고 이에 따라 우선순위를 정한 후 가장 적합한 지표요소를 선택합니다. 이 프로세스는 다음과 같은 우선순위 원칙을 따를 수 있습니다.

• 지원할 수 있는 문제가 많을수록 높음
• 수집 및 계산이 쉬울수록 높음

GQM 방식을 기반으로 해체 가능 지표를 추상화하고 더 많은 것을 얻으십시오. 명확한 지표 계산 공식과 수집된 데이터 포인트를 통해 완전한 평가 프레임워크가 구축되었습니다.

3. 지속적으로 성능과 신뢰성을 향상시키는 엔지니어링 방법

앞서 소개한 평가 프레임워크를 기반으로 특정 분석 방법을 숙지하고 스마트 조종석 소프트웨어의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위한 방향을 명확히 했습니다.

평가의 다음 단계는 개선입니다. 이 섹션에서는 스마트 조종석 소프트웨어의 성능 및 신뢰성 아키텍처 기능을 지속적으로 개선하기 위해 엔지니어링 방법을 사용하여 소프트웨어가 반복될 때 성능과 신뢰성이 향상될 수 있도록 보장하는 방법에 대해 논의합니다. 악화되지는 않지만 장기적으로 꾸준히 개선될 것입니다.

1. 건축 모델링은 연구 개발을 안내합니다

모델링은 설계 단계에서 비즈니스 영역과 건축 특성을 분석하는 효과적인 방법입니다. 소프트웨어 아키텍처를 설계할 때 많은 조직은 비즈니스 도메인 모델링에 집중하고 아키텍처 기능 모델링을 과소평가하는 경향이 있습니다. 이로 인해 보안, 안정성, 성능 등과 같은 설계 고려 사항이 심각하게 뒤로 미뤄지고 생산 문제로 인해 무시되는 경우가 많습니다. 소프트웨어 출시 후 강제 개선.

실제로 초기 아키텍처 기능 모델링은 후속 연구 개발 프로세스에서 코드 개발을 안내할 수 있을 뿐만 아니라 코드가 설계 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 자연스럽게 화이트박스 테스트로 변환될 수도 있습니다.

성능 모델링의 경우 소프트웨어 아키텍처의 성능 문제와 사전 정의된 성능 지표를 식별하여 성능 모델을 구성할 수 있습니다. 성능 모델링에 대해서는 저자가 『성능공학이란 무엇인가』에서 소개한 바 있다.

신뢰성 모델링의 경우 자동차 제조 분야의 성숙한 모델링 방법 덕분에 소프트웨어 분야도 직접 참조하고 맞춤화할 수 있습니다. FTA(Fault Tree Analysis) 및 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)와 같은 모델링 방법. _(출처: FMEA 절차를 설명하는 국가 표준 G)_

(B/T 7826-2012)

설립된 모델이 건축 검토 회의에서만 유효하고 건축 검토 회의에서만 유효하지 않도록 하기 위해 실제로 구현될 때 모두 아키텍처 설계에 이어 아키텍처가 서서히 악화되지 않도록 모델을 기반으로 해당 적합성 기능을 구축해야 합니다. 다음 섹션에서는 아키텍처 적합성 기능을 소개합니다.

2. 피트니스 기능의 지속적인 관리

지표 시스템을 통해 스마트 조종석 소프트웨어의 성능과 신뢰성을 정량적으로 분석하고 평가할 수 있습니다. 그러나 평가 프로세스가 너무 복잡하고 길며 신속하게 수행하기 어려운 경우 시간이 지남에 따라 이러한 아키텍처 기능에 대한 평가가 팀에 큰 부담이 되어 평가 활동 수가 점점 줄어들게 됩니다. , 피드백은 점점 느려지고 지속 불가능하며 결국 정체됩니다.

자동화할 수 있는 모든 것은 자동화되어야 합니다.

소프트웨어 기능이 요구 사항을 충족하는지 평가할 때 소프트웨어 기능 안전망을 형성하여 소프트웨어가 요구 사항을 충족하는지 지속적으로 확인하기 위해 다수의 자동화된 테스트를 구축할 것입니다. 건축적 특성 평가에 있어서 전통적인 접근 방식은 "스포츠 스타일" 평가에 더 가깝습니다.

• R&D 측면에서는 정기적으로 전담 성능 또는 신뢰성 테스트 팀을 구성하고 지표 시스템을 보유하고 지표 요구 사항이 블랙박스 관점에서 충족되는지 테스트 및 평가하고 테스트 보고서를 생성합니다. 디자인 측면에서는 정기적으로 다양한 형태의 아키텍처 논의를 주선하고 검토 회의를 열어 디자인 자체와 소프트웨어가 설계된 대로 올바르게 구현되었는지 평가하고 수많은 문서를 작성합니다.
• ASPICE가 일반적인 경우입니다. 프로세스와 문서화의 복잡성은 물론 각 개발 단계의 엄격한 요구 사항으로 인해 설계 및 테스트가 이전 스냅샷 버전의 상태를 유지하기 쉽고 절대 유지되지 않습니다. 소프트웨어가 변경되는 속도.

(출처: An ASPICE 개요)

Neal Ford, Patrick Kua 및 Rebecca Parsons가 공동 집필한 책 "Evolutionary Architecture"에서는 피트니스 기능을 "의도한 디자인을 요약하는 데 사용되는 솔루션"으로 정의합니다. 목적함수는 설정된 목표 달성에 얼마나 가까운가를 의미합니다.” 적합성 기능을 도입한다는 것은 엔지니어링 수단을 통해 아키텍처 평가를 자동화하고 정규화할 수 있음을 의미합니다.

(출처: "Evolutionary Architecture")

우리의 지표와 모델이 피트니스 함수로 변환되면 R&D 파이프라인에 바인딩되어 건축 특성에 대한 자동화된 평가를 달성할 수 있습니다.

자동화를 전제로 아키텍처 관리를 사용하여 지속적인 개선을 추진할 수 있습니다.

일상 구성, 반복 테스트, 통합 테스트 및 기타 프로세스 중에 설정된 다양한 피트니스 기능을 기반으로 피트니스 기능에 의해 생성된 실행 결과는 완전한 성능 및 신뢰성 평가 보고서 세트를 구성할 수 있습니다. 이전 버전의 평가 결과를 기준으로 최신 버전의 평가 결과와 비교함으로써 소프트웨어의 성능과 신뢰성을 면밀히 모니터링함으로써 새 버전의 어떤 부분이 최적화되었고 어떤 부분이 개선되었는지 판단할 수 있습니다. 실패했습니다. 한 눈에 봐도 품질이 저하되었습니다.

3. 관찰 가능한 도구 세트는 분석에 도움이 됩니다

지금까지는 지속적인 성능 및 신뢰성 평가를 지원하는 몇 가지 수단이 있지만 평가는 본질적으로 문제를 드러내는 것이며 후속 분석 및 최적화는 지속적인 개선을 위한 것입니다.

문제가 노출된 후에는 최대한 빨리 최적화를 수행해야 하는 경우가 많습니다. 비즈니스 중심 조직의 경우 팀은 대부분의 시간을 비즈니스 분야에서 보내며 성능 및 문제와 같은 문제를 분석하고 최적화하는 능력이 부족합니다. 일반적으로 이 시점에서 조직은 개선을 위해 기술 전문가를 찾거나 고용합니다. 그러나 기술 전문가는 부족한 자원이기 때문에 다양한 문제에 직면할 때 힘이 빠지는 경우가 많습니다.

따라서 지속적인 개선을 원하는 조직의 경우 효율성을 향상시키기 위한 엔지니어링 분석 및 최적화 방법을 확립하는 것이 필수적입니다. 여기서 첫 번째는 관찰 가능한 도구 세트를 구축하는 것입니다. 앞서 언급한 평가 프레임워크에서 지표의 역할은 주로 현재 상태를 나타내는 것입니다. 지표는 장단점을 평가할 수 있지만 문제의 근본 원인을 분석하는 데 도움을 줄 수는 없습니다. 소프트웨어 문제를 분석하려면 시스템이 실행 중일 때 발생한 상황, 구성 요소가 어떻게 상호 작용했는지, 어떤 데이터가 생성되었는지 등을 재현할 수 있어야 하며 관찰 가능한 도구를 통해 이러한 정보를 캡처하고 기록해야 합니다.

이러한 도구 세트를 사용하면 평가에서 특정 지표가 악화된 것으로 확인되면 일부 기본 정보를 기반으로 시스템 런타임의 컨텍스트 및 관찰 기록을 신속하게 연관시켜 문제를 신속하게 분석 및 찾아내고 신속하게 구현할 수 있습니다. 최적화.

요약

스마트 자동차 시장은 전망이 넓으며 빠르게 발전하고 있습니다. 경쟁이 심화됨에 따라 스마트 콕핏의 궁극적인 경험은 분명히 다양한 자동차 제조업체의 주요 목표가 될 것입니다.

이 기사에서는 소프트웨어 개발 및 전달 관점에서 성능 및 신뢰성 측면에서 스마트 조종석 소프트웨어의 지속적인 평가 방법과 지속적인 개선 방법을 소프트웨어 분야의 우수 사례 및 탐구와 결합하여 주로 논의합니다.

스마트카 분야에 점점 더 많은 외부 투자와 다양한 분야의 인재들이 쏟아져 나오면서 앞으로도 관련 산업에서 엄청난 가치가 계속해서 창출될 것이라고 믿습니다.

위 내용은 스마트 조종석 소프트웨어 성능 및 신뢰성 평가 및 개선의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!