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Génie logiciel pour OpenHarmony : travaux connexespar@escholar
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Génie logiciel pour OpenHarmony : travaux connexes

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Cette section met en évidence les enseignements des feuilles de route de recherche et des revues de littérature en génie logiciel, couvrant des sujets tels que les systèmes auto-adaptatifs, le développement piloté par modèle, l'informatique orientée services et l'intelligence artificielle pour le génie logiciel. Découvrez des perspectives précieuses pour orienter les futurs efforts de recherche dans des domaines émergents.
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Auteurs:

(1) LI LI, Université Beihang, Chine ;

(2) XIANG GAO, Université Beihang, Chine ;

(3) HAILONG SUN, Université Beihang, Chine ;

(4) CHUNMING HU, Université Beihang, Chine ;

(5) XIAOYU SUN, Université nationale australienne, Australie ;

(6) HAOYU WANG, Université des sciences et technologies de Huazhong, Chine ;

(7) HAIPENG CAI, Université de l'État de Washington, Pullman, États-Unis ;

(8) TING SU, Université normale de Chine orientale, Chine ;

(9) XIAPU LUO, Université polytechnique de Hong Kong, Chine ;

(10) TEGAWENDÉ F. BISSYANDÉ, Université du Luxembourg, Luxembourg ;

(11) JACQUES KLEIN, Université du Luxembourg, Luxembourg ;

(12) JOHN GRUNDY, Université Monash, Australie ;

(13) TAO XIE, Université de Pékin, Chine ;

(14) HAIBO CHEN, Université Jiao Tong de Shanghai, Chine ;

(15) HUAIMIN WANG, Université nationale de technologie de défense, Chine.

Tableau des liens

Introduction

Contexte d’OpenHarmony

L’état de l’écosystème OpenHarmony

Présentation de l'ingénierie logicielle mobile

La feuille de route de la recherche

Discussion

Travaux connexes

Conclusion et références

7 TRAVAUX CONNEXES

Le génie logiciel OpenHarmony en est à ses débuts et seuls des travaux limités ont été réalisés dans ce domaine. En effet, comme souligné dans la section 3.4, seuls 8 articles sont présentés sur cet aspect. Dans cette section, nous ne discuterons plus de ces travaux liés à OpenHarmony. Au lieu de cela, nous profitons de cette occasion pour mettre en évidence des travaux connexes qui fournissent une feuille de route de recherche ou un énoncé de position pour guider un nouveau domaine de recherche, ou une enquête comprenant des revues de la littérature pour résumer une direction de recherche mature. Nous mettons maintenant en évidence les plus représentatifs.


Feuille de route de la recherche . L’un des rapports de feuille de route de recherche les plus représentatifs est celui présenté par Cheng et al. [22] qui ont proposé de mener des recherches en génie logiciel pour les systèmes auto-adaptatifs. Après des discussions approfondies entre les auteurs lors d'un séminaire de Dagstuhl sur le génie logiciel pour les systèmes auto-adaptatifs, les auteurs ont identifié quatre points de vue jugés essentiels au génie logiciel des systèmes auto-adaptatifs. Pour chaque point de vue, les auteurs résument ensuite l'état de l'art et mettent en évidence les défis qui doivent être relevés afin d'atteindre l'objectif final, c'est-à-dire que le logiciel est capable de faire automatiquement face à la complexité des systèmes à forte intensité logicielle d'aujourd'hui. . Les auteurs ont publié une autre version (appelée deuxième feuille de route de recherche) cinq ans plus tard après le succès de la première version. L'objectif de ce deuxième document de feuille de route [25] reste le même, c'est-à-dire résumer l'état de l'art et identifier les défis critiques pour l'ingénierie logicielle systématique des systèmes auto-adaptatifs. Parmi d’autres documents représentatifs sur la feuille de route de la recherche, citons celui proposé par France et al. [34] qui préconisent le développement de logiciels complexes piloté par des modèles ainsi que celui proposé par Papazoglou et al. [85] qui préconisent l'informatique orientée services comme nouveau paradigme informatique pour soutenir le développement d'une composition rapide, peu coûteuse et facile d'applications distribuées. Ces deux travaux ont résumé l’état de l’art et les défis rencontrés par les activités de recherche en cours. Plus récemment, McDermott et al. [79] présentent une feuille de route de recherche sur l'intelligence artificielle pour le génie logiciel (AI4SE) et le génie logiciel pour l'intelligence artificielle (SE4AI), présentant les aspects clés visant à permettre l'automatisation des pratiques d'ingénierie des systèmes traditionnelles (AI4SE), et encouragent de nouvelles pratiques d'ingénierie des systèmes soutenant un nouveau vague de systèmes automatisés, adaptatifs et d’apprentissage (SE4AI).


Revue de littérature. Une revue de la littérature consiste à examiner des sources scientifiques (principalement des publications de recherche) sur un sujet spécifique, dans le but de fournir un aperçu de l'état de l'art, étayé par une évaluation critique du matériel. En plus de fournir une réflexion sur le passé, il donne également une image claire de l’état des connaissances sur le sujet, utile pour orienter les orientations de recherche futures. En raison des avantages susmentionnés, dans ce travail, nous avons eu recours à une étude des articles de revue de la littérature (au lieu de la majorité des publications primaires) présentés dans le domaine de l'ingénierie logicielle mobile. En fait, mener une enquête sur des enquêtes n’est pas nouveau pour la communauté. Nos collègues chercheurs ont exploré ce type d'étude dans divers domaines alors que le nombre de publications primaires ne cessait d'augmenter jusqu'à ce qu'il devienne difficile de suivre le corpus croissant d'articles dans le domaine. Par exemple, AI-Zewairi et al. [3] ont mené une enquête sur les méthodologies de développement logiciel agiles, qui ont retenu l'attention de la communauté du génie logiciel avec un nombre excessif d'études de recherche publiées. Comme autre exemple, McNabb et al. [80] ont présenté à la communauté une enquête sur la visualisation de l'information, qui est également devenue extrêmement populaire et le nombre de publications est devenu de plus en plus difficile à suivre. D'autres travaux représentatifs incluent celui proposé par Giraldo et al. [41] qui ont proposé une enquête d'enquêtes sur le thème de la sécurité et de la confidentialité dans les systèmes cyber-physiques ainsi que celle proposée par Chatzimparmpas et al. [20] qui ont mené une enquête sur l'utilisation de la visualisation pour interpréter les modèles d'apprentissage automatique.


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