Penilaian dan penambahbaikan prestasi dan kebolehpercayaan perisian kokpit pintar

Pengarang |. Zhang Xuhai

Dengan perkembangan pesat kereta pintar, kokpit pintar mengalami beberapa masalah dari segi prestasi dan kebolehpercayaan, mengakibatkan pengalaman pengguna yang lemah dan peningkatan aduan secara beransur-ansur. Artikel ini membincangkan secara ringkas kepentingan membina rangka kerja penilaian perisian kokpit pintar dari perspektif kejuruteraan, serta kaedah untuk meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan secara berterusan.

1. Prestasi lemah dan kebolehpercayaan perisian kokpit pintar

Menurut "Kertas Putih Kokpit Pintar 2023 - Fokus pada Separuh Kedua Elektrifikasi" yang dikeluarkan oleh KPMG, skala pasaran automotif pintar China untuk berkembang dari 2022 hingga 2026 Kadar pertumbuhan kompaun tahunan dijangka melebihi 17%, menunjukkan bahawa bidang ini mempunyai potensi pembangunan yang besar. Apabila pasaran berkembang, fungsi perisian kokpit pintar akan menjadi lebih pelbagai dan berkuasa, dan tahap kecerdasan keseluruhan juga akan bertambah baik dengan ketara. Ini menunjukkan bahawa industri automotif bergerak ke arah yang lebih pintar dan bersambung, memberikan pengguna pengalaman pemanduan yang lebih bijak, mudah dan selesa.

(Sumber: "Kertas Putih Kokpit Pintar 2023 - Fokus pada Separuh Kedua Elektrifikasi")

Memandangkan ramalan saiz pasaran terus berkembang, perkadaran aduan pengguna tentang perisian kokpit pintar juga meningkat dari tahun ke tahun . Ia terutamanya memberi tumpuan kepada pengalaman pengendalian, prestasi dan kebolehpercayaan perisian kokpit pintar, menonjolkan cabaran yang dibawa oleh peningkatan bilangan fungsi pintar.

Menurut laporan analisis aduan kereta bagi empat suku tahun 2023 daripada Cheqi.com, masalah kualiti yang terlibat dalam kokpit pintar (mesin kenderaan) menyumbang sebahagian besar, antaranya bahagian yang berkaitan dengan mesin kereta antara kesalahan aduan TOP20 mata dalam Q1~Q4 ( Kegagalan sistem audio dan video, masalah navigasi, kegagalan sambungan dalam kenderaan, kegagalan sistem bantuan keselamatan pemanduan, dll.) masing-masing menyumbang 15.89%, 10.99%, 10.56% dan 9.56% daripada jumlah aduan. . juga mengurangkan Keyakinan pengguna dan pengiktirafan jenama.

Selepas menggabungkan trend pembangunan perisian kokpit pintar dan aduan pengguna, boleh didapati bahawa prestasi dan kebolehpercayaan adalah faktor paling kritikal yang mempengaruhi pengalaman pengguna selain kemudahan pengendalian. Kedua-dua faktor utama ini bukan sahaja berkaitan secara langsung dengan kepuasan pengguna, tetapi juga menentukan daya saing perisian kokpit pintar dalam pasaran secara besar-besaran.

Peningkatan prestasi adalah asas untuk memastikan operasi lancar perisian kokpit pintar. Apabila fungsi terus meningkat, perisian memerlukan pemproses yang lebih cekap dan algoritma yang dioptimumkan untuk memastikan tindak balas segera kepada operasi pengguna dan kelancaran sistem yang tinggi.

Kebolehpercayaan adalah kunci untuk memastikan pengguna boleh mempercayai perisian kokpit pintar dalam pelbagai senario penggunaan. Pengguna menjangkakan bahawa mereka tidak akan terganggu oleh kegagalan perisian kokpit pintar semasa memandu.

• Dalam artikel berikut, kami akan menggabungkan amalan terbaik pembangunan perisian dan ciri perisian tersendiri dalam bidang kokpit pintar untuk meneroka cara menilai dan meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaannya.
• 2. Rangka kerja penilaian untuk prestasi dan kebolehpercayaan

Jika anda tidak dapat mengukurnya, anda tidak boleh memperbaikinya.

Sistem perisian kokpit pintar itu sendiri adalah sejenis perisian, dan proses pembangunannya juga mengikuti perisian Proses biasa untuk reka bentuk seni bina, pelaksanaan pembangunan dan pengesahan kualiti. Oleh itu, sebelum membincangkan cara untuk menambah baik, kita harus terlebih dahulu menjelaskan: Bagaimana untuk menilai dengan betul prestasi dan kebolehpercayaan sistem perisian? 1. Model Ciri Seni Bina Perisian atau keperluan perniagaan, tetapi tanggungjawab utama arkitek adalah untuk mentakrif, menemui dan menganalisis perkara bebas domain yang diperlukan untuk perisian: ciri seni bina.

Ciri Seni Bina ialah ciri perisian yang perlu dipertimbangkan oleh arkitek semasa mereka bentuk perisian yang bebas daripada keperluan domain atau perniagaan, seperti kebolehauditan, prestasi, keselamatan, skalabiliti, kebolehpercayaan, dsb. Dalam kebanyakan kes, kami juga memanggilnya keperluan tidak berfungsi (Keperluan Tidak berfungsi) atau atribut kualiti (Atribut Kualiti).

Jelas sekali, ciri seni bina perisian utama perlu diambil kira pada permulaan reka bentuk seni bina, dan perhatian berterusan harus diberikan semasa proses pembangunan perisian. Jadi apabila membangunkan sistem perisian, apakah ciri seni bina utama yang perlu dipertimbangkan?

ISO/IEC 25010:2011 ialah satu set piawaian yang dipromosikan oleh International Organization for Standardization (kini dikemas kini kepada versi 2023 Ia tergolong dalam sistem ISO System and Software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) dan mentakrifkan satu set. sistem dan perisian model Kualiti. Model kualiti ini digunakan secara meluas untuk menerangkan dan menilai kualiti perisian, dan boleh membimbing kami dengan baik dalam memodelkan ciri seni bina utama perisian.

ISO 25010 menerangkan model kualiti seperti berikut (bahagian yang berkaitan dengan prestasi dan kebolehpercayaan diserlahkan dalam rajah):

ISO 25010 membahagikan ciri seni bina perisian (dipanggil "atribut kualiti" dalam teks asal standard) , meliputi banyak aspek, seperti kefungsian, kebolehpercayaan, kecekapan prestasi, kebolehselenggaraan, mudah alih, dsb. Setiap ciri seni bina mentakrifkan aspek utama yang berkaitan dengannya. Ciri ini juga termasuk berbilang sub-ciri untuk menerangkan dimensi khusus ciri dengan lebih terperinci. Dapat dilihat bahawa model kualiti ini menyediakan rangka kerja yang komprehensif dan umum untuk lebih memahami dan menilai kualiti perisian.

Untuk ciri prestasi, model membahagikan tiga subciri: ciri masa, penggunaan sumber dan kapasiti untuk ciri kebolehpercayaan, model membahagikan empat subciri: kematangan, ketersediaan, toleransi kesalahan dan kemudahan pemulihan.

Sudah tentu, apa-apa jenis perisian mempunyai ciri-ciri sendiri dan persekitaran operasi yang boleh memenuhi semua ciri-ciri seni bina dalam model di atas adalah sangat baik, tetapi kosnya pasti tinggi Sama seperti sistem dalaman dengan hanya 3 pengguna, fleksibiliti reka bentuk Penskalaan untuk memenuhi ketersediaan adalah tidak diperlukan. Jelas sekali, dalam bidang perisian kokpit pintar, menggunakan pengalaman pengguna untuk menilai prestasi dan ciri-ciri kebolehpercayaan adalah lebih konsisten dengan matlamat reka bentuk perisian kokpit pintar daripada menggunakan nisbah penskalaan dan skala elastik untuk menilai.

2. Nilaikan ciri-ciri seni bina melalui sistem penunjuk

Menganalisis model kualiti perisian sebelumnya, kami akan mendapati bahawa model itu mentakrifkan "bagaimana ciri-ciri seni bina perisian harus berkelakuan", tetapi tidak menjelaskan "bagaimana ia perlu untuk dinilai". Adalah dinilai bahawa keperluan ciri-ciri seni bina telah dipenuhi. Ciri dan subciri dalam model kualiti adalah perihalan kualitatif ciri seni bina, tetapi cara menilai secara kuantitatif ciri seni bina tidak dinyatakan.

Malah, SQuaRE juga menyediakan rangka kerja penilaian untuk model kualiti (lihat ISO/IEC 25020:2019 untuk butiran):

Rangka kerja penilaian di atas pada asasnya menggunakan set penunjuk dengan pemberat yang berbeza untuk menilai Ciri-ciri seni bina ( sub-ciri), penunjuk boleh dikira daripada beberapa elemen penunjuk, dan elemen penunjuk boleh diukur melalui beberapa kaedah pengukuran yang dilaksanakan dalam aktiviti pembangunan perisian.

Dalam industri perisian, banyak penunjuk penilaian boleh mencapai kata sepakat merentas bidang perniagaan, seperti masa tindak balas, daya pemprosesan, RTO, RPO, MTTR, dsb., yang boleh diterima pakai oleh syarikat secara langsung apabila mewujudkan sistem penunjuk mereka sendiri dalam bidang perniagaan mereka.

Berikut ialah beberapa contoh prestasi perisian yang agak biasa dan penunjuk kebolehpercayaan, yang boleh digunakan untuk sebahagian besar perisian:

Sudah tentu, disebabkan kawasan fungsian dan persekitaran operasi yang berbeza, seni bina penilaian Terdapat pasti terdapat perbezaan tertentu dalam sistem penunjuk ciri.

Pertama sekali, senario perniagaan yang berbeza akan mempunyai tetapan berat yang berbeza untuk penunjuk penilaian. Sebagai contoh, untuk penilaian kecekapan prestasi sistem dan perisian kokpit pintar, ciri masa adalah penting kerana ia berkaitan dengan pengalaman memandu pengguna Untuk aplikasi Web yang menyediakan perkhidmatan Internet, untuk menyediakan perkhidmatan kepada lebih ramai pengguna, ciri kapasiti perlu diberi perhatian.

Kedua, kawasan tertentu akan mempunyai penunjuk prestasi unik mereka sendiri. Penunjuk perbezaan ini perlu diekstrak daripada perniagaan sebenar. Sebagai contoh, kelancaran antara muka UI tidak boleh hanya dinilai mengikut masa tindak balas, tetapi perlu dinilai secara menyeluruh melalui penunjuk seperti kadar bingkai dan bilangan bingkai yang digugurkan.

3. Cari sumber data elemen penunjuk

Selepas mewujudkan sistem penunjuk, masalah seterusnya ialah bagaimana untuk mencari elemen penunjuk yang munasabah untuk mengira nilai penunjuk.

Begitu juga, terdapat banyak elemen penunjuk biasa yang boleh diguna pakai secara langsung, seperti kerumitan cyclomatic, gandingan modul, penggunaan CPU, penggunaan memori, masa pelaksanaan transaksi, concurrency, dsb. Walau bagaimanapun, elemen penunjuk lebih relevan dengan bidang perniagaan berbanding penunjuk itu sendiri, dan lebih perlu untuk menggabungkan pengetahuan domain untuk mencari elemen penunjuk yang sesuai.

Kaedah GQM ialah kaedah analisis yang berkesan untuk mencari dan mewujudkan elemen penunjuk: GQM bermaksud "Matlamat - Soalan - Metrik", yang boleh diterjemahkan sebagai "Matlamat - Soalan - Penunjuk Ia adalah kaedah analisis dengan sejarah yang panjang, dibangunkan oleh Victor Basili dan David Weiss pada tahun 1984.

Pada asasnya, GQM menganalisis struktur melalui pokok, memajukan lapisan demi lapisan. Mula-mula, kami bertanya soalan tentang matlamat berdasarkan cara untuk mencapainya, dan kemudian pecahkan setiap soalan kepada berbilang elemen penunjuk yang boleh menyokong penyelesaian masalah, dan akhirnya pilih elemen penunjuk yang paling sesuai.

Kami mengambil "elemen indeks penilaian untuk membantu mencari prestasi dan ciri kebolehpercayaan perisian kokpit pintar" sebagai contoh, masing-masing berdasarkan "menilai kelancaran operasi skrin utama kokpit pintar" dan "mengira kadar kegagalan dan ketersediaan pintar sistem dan aplikasi kokpit" Sebagai matlamat, wujudkan pokok analisis GQM:

Pada permulaan analisis, untuk mengembangkan idea, anda boleh mengenal pasti seberapa banyak elemen penunjuk yang mungkin. tanpa mengambil kira nilai dan kesukaran untuk mendapatkan elemen penunjuk Kemudian menganalisis nilai dan kemudahan pemerolehan setiap elemen penunjuk, mengutamakan mereka dengan sewajarnya, dan pilih elemen penunjuk yang paling sesuai. Proses ini boleh mengikut prinsip keutamaan berikut:

• Semakin banyak masalah yang boleh ditanggung, semakin tinggi
• Semakin mudah untuk mengumpul dan mengira, semakin tinggi

Berdasarkan kaedah GQM, kita boleh bongkar penunjuk abstrak dan dapatkan lebih banyak Dengan formula pengiraan penunjuk yang jelas dan titik data yang dikumpul, rangka kerja penilaian yang lengkap telah dibina.

3. Kaedah kejuruteraan untuk meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan secara berterusan

Berdasarkan rangka kerja penilaian yang diperkenalkan sebelum ini, kami telah menguasai kaedah analisis tertentu dan telah menjelaskan arah untuk meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan perisian kokpit pintar.

Langkah seterusnya dalam penilaian ialah penambahbaikan Bahagian ini akan membincangkan cara menggunakan kaedah kejuruteraan untuk terus meningkatkan prestasi dan ciri seni bina kebolehpercayaan perisian kokpit pintar untuk memastikan bahawa apabila perisian itu berulang, prestasi dan kebolehpercayaannya bukan sahaja akan bertambah baik. tidak merosot, tetapi akan bertambah baik secara berterusan dalam jangka masa panjang.

1. Pemodelan seni bina membimbing penyelidikan dan pembangunan

Pemodelan ialah amalan berkesan untuk menganalisis domain perniagaan dan ciri-ciri seni bina semasa fasa reka bentuk. Apabila mereka bentuk seni bina perisian, banyak organisasi cenderung menumpukan pada pemodelan domain perniagaan dan memandang rendah pemodelan ciri seni bina ini sering mengakibatkan pertimbangan reka bentuk seperti keselamatan, kebolehpercayaan, prestasi, dll. diletakkan secara serius di belakang tabir, dan kemudian diatasi oleh masalah pengeluaran. selepas perisian dikeluarkan.

Malah, pemodelan ciri seni bina awal bukan sahaja boleh membimbing pembangunan kod dalam proses penyelidikan dan pembangunan seterusnya, tetapi juga boleh ditukar secara semula jadi kepada ujian kotak putih untuk mengesahkan sama ada kod itu memenuhi keperluan reka bentuk.

Untuk pemodelan prestasi, model prestasi boleh dibentuk dengan mengenal pasti kebimbangan prestasi seni bina perisian dan penunjuk prestasi yang telah ditetapkan. Mengenai pemodelan prestasi, penulis telah memperkenalkannya dalam "Apakah Kejuruteraan Prestasi".

Untuk pemodelan kebolehpercayaan, terima kasih kepada banyak kaedah pemodelan matang dalam bidang pembuatan automotif, bidang perisian juga boleh dirujuk secara terus dan disesuaikan. Kaedah pemodelan seperti Fault Tree Analysis (FTA) dan Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). _(Sumber: Standard Kebangsaan G yang menerangkan prosedur FMEA)_

(B/T 7826-2012)

Untuk mengelakkan model yang ditubuhkan hanya sah pada mesyuarat semakan seni bina, tetapi tidak pada semua apabila ia benar-benar dilaksanakan Berikutan reka bentuk seni bina, adalah perlu untuk membina fungsi kecergasan yang sepadan berdasarkan model untuk memastikan bahawa seni bina tidak perlahan-lahan merosot Bahagian seterusnya akan memperkenalkan fungsi kecergasan seni bina.

2. Penjagaan berterusan fungsi kecergasan

Dengan sistem penunjuk, kami boleh menganalisis dan menilai secara kuantitatif prestasi dan kebolehpercayaan perisian kokpit pintar. Namun begitu, sekiranya proses penilaian terlalu kompleks, panjang, dan sukar untuk dijalankan dengan cepat, maka lama kelamaan, penilaian ciri-ciri seni bina ini akan menjadi bebanan yang berat kepada pasukan, bermakna bilangan aktiviti penilaian akan semakin berkurangan. , dan maklum balas akan dikurangkan Lebih perlahan dan perlahan, tidak mampan, dan akhirnya bertakung.

Semua yang boleh diautomasikan hendaklah diautomasikan.

Apabila menilai sama ada fungsi perisian memenuhi keperluan, kami akan membina sejumlah besar ujian automatik, untuk membentuk jaringan keselamatan ciri perisian untuk memastikan perisian memenuhi keperluan secara berterusan. Bagi penilaian ciri-ciri seni bina, pendekatan tradisional lebih kepada penilaian "gaya sukan":

• Di bahagian R&D, kami kerap menubuhkan pasukan ujian prestasi atau kebolehpercayaan yang berdedikasi, memegang sistem penunjuk dalam tangan, menguji dan menilai sama ada keperluan penunjuk dipenuhi dari perspektif kotak hitam, dan menghasilkan laporan ujian
• Pada sisi reka bentuk, kami kerap mengatur pelbagai jenis perbincangan Seni bina dan mesyuarat semakan diadakan untuk menilai reka bentuk itu sendiri dan sama ada perisian itu dilaksanakan dengan betul seperti yang direka, dan sejumlah besar dokumen dihasilkan.

Spice adalah kes yang biasa di mana perisian berubah.

(Sumber: An ASPICE Overview)

Dalam buku "Evolutionary Architecture" yang dikarang bersama oleh Neal Ford, Patrick Kua dan Rebecca Parsons, fungsi kecergasan ditakrifkan sebagai "penyelesaian yang digunakan untuk meringkaskan reka bentuk yang dimaksudkan. fungsi objektif ialah seberapa dekatnya untuk mencapai matlamat yang ditetapkan." Memperkenalkan fungsi kecergasan bermakna penilaian seni bina boleh diautomasikan dan dinormalisasi melalui cara kejuruteraan.

(Sumber: "Seni Bina Evolusi")

Apabila penunjuk dan model kami ditukar kepada fungsi kecergasan, ia boleh diikat pada saluran R&D untuk mencapai penilaian automatik ciri seni bina.

Dengan automasi sebagai prasyarat, penjagaan seni bina boleh digunakan untuk memacu peningkatan berterusan.

Berdasarkan pelbagai fungsi kecergasan yang telah diwujudkan, semasa pembinaan harian, ujian berulang, ujian integrasi dan proses lain, hasil pelaksanaan yang dijana oleh fungsi kecergasan boleh membentuk satu set lengkap laporan penilaian prestasi dan kebolehpercayaan. Mengambil keputusan penilaian versi sebelumnya sebagai garis dasar dan membandingkannya dengan keputusan penilaian versi terkini, kami boleh memantau prestasi dan kebolehpercayaan perisian dengan teliti, dengan itu menentukan bahagian mana versi baharu telah dioptimumkan dan bahagian mana yang telah gagal.

3. Set alat yang boleh diperhatikan membantu analisis

Setakat ini kami mempunyai beberapa cara untuk menyokong penilaian prestasi dan kebolehpercayaan yang berterusan, tetapi penilaian pada asasnya adalah untuk mendedahkan masalah, dan analisis dan pengoptimuman seterusnya adalah untuk peningkatan berterusan.

Selepas masalah didedahkan, pengoptimuman selalunya perlu dijalankan secepat mungkin Bagi organisasi yang berorientasikan perniagaan, pasukan menghabiskan sebahagian besar masa mereka bekerja dalam bidang perniagaan dan tidak mempunyai keupayaan untuk menganalisis dan mengoptimumkan isu seperti prestasi dan. kebolehpercayaan , biasanya pada masa ini organisasi akan mencari atau mengupah pakar teknikal untuk membantu menambah baik. Walau bagaimanapun, sebagai sumber yang terhad, pakar teknikal sering diregangkan apabila berhadapan dengan pelbagai masalah.

Oleh itu, bagi organisasi yang berharap untuk mencapai peningkatan berterusan, adalah penting untuk mewujudkan analisis kejuruteraan dan kaedah pengoptimuman untuk meningkatkan kecekapan Yang pertama di sini adalah untuk membina set alat yang boleh diperhatikan. Dalam rangka kerja penilaian yang dinyatakan sebelum ini, peranan penunjuk adalah terutamanya untuk menunjukkan status semasa Petunjuk boleh menilai kebaikan dan keburukan, tetapi tidak dapat membantu menganalisis punca masalah. Menganalisis masalah perisian memerlukan keupayaan untuk menghasilkan semula apa yang berlaku semasa sistem berjalan, cara komponen berinteraksi, dan data yang dijanakan Maklumat ini perlu ditangkap dan direkodkan melalui alat yang boleh diperhatikan.

Dengan set alat sedemikian, apabila penilaian mendapati bahawa penunjuk tertentu telah merosot, konteks dan rekod pemerhatian masa jalan sistem boleh dikaitkan dengan cepat berdasarkan beberapa maklumat asas, supaya dapat menganalisis dan mengesan masalah dengan cepat, dan melaksanakan dengan cepat. pengoptimuman.

Ringkasan

Pasaran kereta pintar mempunyai prospek yang luas dan berkembang pesat Apabila persaingan semakin sengit, pengalaman terbaik kokpit pintar pasti akan menjadi matlamat utama pelbagai pengeluar kereta.

Artikel ini terutamanya membincangkan kaedah penilaian berterusan dan kaedah penambahbaikan berterusan perisian kokpit pintar dari segi prestasi dan kebolehpercayaan dari perspektif pembangunan dan penyampaian perisian, digabungkan dengan amalan dan penerokaan cemerlang dalam bidang perisian.

Memandangkan semakin banyak pelaburan luar dan bakat merentas bidang mencurah-curah ke dalam bidang kereta pintar, saya percaya nilai yang besar akan terus dicipta dalam industri berkaitan pada masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Penilaian dan penambahbaikan prestasi dan kebolehpercayaan perisian kokpit pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!