面向持续软件工程的微服务架构技术专题前言

随着软件互联网化和服务化的高度发展,持续性(continuity)成为现代软件系统的基本特性之一,覆盖从商业策划、软件开发、运维、演化的所有环节,使得软件系统在持续稳定提供功能和服务的同时,软件系统的边界和内部结构始终处于不断变化、持续更新和适应之中,持续软件工程(continuous software engineering)由此被提出并迅速得到广泛的实践应用.微服务(microservice)架构作为一种全新的去中心化分布式架构,在软件架构层面成为适应持续软件工程发展的必然趋势,而领域驱动设计(domain-driven design,简称DDD)伴随着微服务架构的兴起也重新获得了业界的广泛关注,二者共同关注服务自顶向下的合理设计和分解.微服务架构与领域驱动设计共同支持实现现代软件系统的持续性特征.为了反映中国学者和实践者在求解以微服务架构为代表的持续软件工程所面临的架构难题和挑战过程中取得的理论、技术或实验方面的创新性、突破性的高水平研究成果,特设立此专题. 本专题采取公开征稿的方式,共收到19篇投稿并通过了形式审查.特约编辑邀请了20余位领域专家参与审稿,每篇稿件至少邀请2位评审专家并经过两轮审稿.共计10篇稿件通过第1轮评审,并在CCF中国软件大会上进行了报告.经过第2轮终审,最终有6篇论文入选本专题.其中, 论文“基于混沌工程的微服务韧性风险识别和分析”研究微服务架构系统的韧性风险识别问题,通过向系统引入随机环境扰动并观察服务性能的变化来寻找潜在韧性风险,向运维人员提供参考. 论文“面向微服务架构的开发组织适应性评估框架”通过系统化文献综述得出了使用微服务架构对组织产生的7个方面的影响,进一步提出了一个用于评估并提高开发组织对于微服务架构的适应性的评估框架. 论文“一种优化的数据流驱动的微服务化拆分方法”提出了一种自动化的微服务拆分与评估方法DFD-A,支持从数据收集分析、服务拆分到候选微服务架构评估的自动化设计过程,并实现了原型工具. 论文“一种监控系统的链路跟踪型日志数据的存储设计”基于开源的应用性能监控系统CAT,提出了一种针对tracing类型日志数据的存储设计方案,提升了存储效率和查询效率,并在美团点评线上系统中得到真实 应用. 论文“基于多源特征空间的微服务可维护性评估”提出了一种多源特征空间模型以统一表示软件维护过程中产生的多源数据.基于该模型提出了微服务代码可维护性度量,并实现了原型工具MicroEvaluator. 论文“多版本共存的微服务系统自适应演化方法”针对微服务系统中的多版本共存现象和用户/运维需求的变化,提出了最优化微服务系统演化方案的设计方法,实现了相应的编程框架以支持微服务系统自适应演化. 本专题面向持续软件工程和微服务架构的研究人员和工程实践人员,内容涵盖系统软件、软件工程等领域,反映了我国学者在以微服务架构为代表的持续软件工程方法、技术以及支持工具等方面的高水平研究成果.感谢《软件学报》编委会、中国计算机学会软件工程专委会与系统软件专委会对专题工作的指导和帮助,感谢专题全体评审专家及时、耐心、细致的评审工作,感谢踊跃投稿的所有作者.希望本专题能够对国内持续软件工程和微服务领域的科研工作有所促进.     

智能数据管理与分析技术专刊前言

数据管理与智能计算的深度融合已经成为大数据时代顺利前行的迫切需求.智能数据管理旨在“为数据增添智能”,是数据科学与技术的重要基石,更是大数据产业蓬勃发展的关键支撑.一方面,将新一代人工智能方法应用于先进数据管理技术,尝试探索和突破智能数据管理与分析的理论体系、技术方法及系统平台,已经成为数据管理领域的新兴研究方向;另一方面,研发面向人工智能的数据库基础软件,为新一代人工智能技术的研发和广泛应用提供海量数据的有效存储、查询、分析和挖掘等的系统支持,亦是国家科技创新的决定性因素.智能数据管理与分析领域日益得到学术界和工业界的普遍关注,其理论、技术和方法亟待深入地探索与思考.目前,针对智能数据管理与分析的研究仍然处于起步阶段,有很多需要研究的问题. 本专刊公开征文,共收到投稿38篇(包括第35届中国数据库学术会议(NDBC 2018)推荐的12篇高质量论文).其中,37篇论文通过了形式审查,内容涉及智能数据管理与分析技术和应用.特约编辑先后邀请了 70多位专家参与审稿工作,每篇投稿至少邀请2位专家进行评审.稿件经初审、复审、NDBC 2018会议宣读和终审4个阶段,历时5个月,最终有20篇论文入选本专刊.根据主题,这些论文可以分为4组.     

云计算安全研究专刊前言

随着信息技术的发展快速步入大数据时代,云计算作为推动信息技术实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态,已成为信息化发展过程中的重大变革和信息技术发展的必然趋势.然而,正是由于云计算模式所具有的一些特性,如云计算平台的服务外包和基础设施公有化特征、超大规模多租户资源共享特征、云计算环境的动态复杂性、云平台资源的高度集中性、云平台的开放性等,使得人们在享受云计算所提供的应用便利和成本低廉的同时,也逐渐意识到了其在诸多安全方面的全新挑战.新的计算模式需要新的安全保障技术、理论和方法来应对安全挑战,如在外包环境下如何实现用户数据安全防护、如何实现虚拟化技术的安全性、如何设计适合云计算环境的安全协议、如何构建一个安全可靠的云计算平台以及如何测试和评价云计算平台的安全性等.本专刊选题为“云计算安全研究”,力图反映我国学者在云计算安全领域的近期研究成果. 专刊公开征文仅限一轮,共征得投稿37篇.稿件几乎全部来自国家211大学或者中科院相关研究单位,质量相对较高.稿件内容涉及云计算安全理论、算法以及应用等诸多方面的研究内容.对于云计算环境,云数据以及云计算应用等方面的安全问题进行了深入的探讨,反映了我国学者近期对于云计算安全关注的主要方向.特约编辑先后邀请了40余位云计算安全及相关领域的专家参与审稿工作,每篇投稿邀请2位专家进行评审.稿件评审时间历经3个月,经初审、复审、云计算安全专题研讨会宣读和终审各个阶段,最终由软件学报编委会批准,决定19篇论文入选本专刊.纵观所收录的文章,它们的研究范围和内容可分为三个部分.     

形式化方法与应用专题前言

计算机科学的发展主要涉及硬件和软件的发展,而软、硬件发展的核心问题之一是如何保证它们是安全可靠的。如今,硬件性能变得越来越高,运算速度变得越来越快,体系结构变得越来越复杂,软件的功能也变得越来越复杂,如何开发可靠的软、硬件系统,己经成为计算机科学发展的巨大挑战。特别是现在计算机系统广泛应用于许多安全攸关系统中,如高速列车控制系统、航空航天控制系统、核反应堆控制系统、医疗设备控制系统等等,这些系统中的任何错误都可能导致灾难性后果。 形式化方法己经成功应用于各种硬件设计,特别是芯片的设计。各大硬件制造商都有一个非常强大的形式化方法团队为保障系统的可靠性提供技术支持,例如IBM、AMD等等。近年来,随着形式验证技术和工具的发展,特别是在程序验证中的成功应用,形式化方法在处理软件开发复杂性和提高软件可靠性方面已显示出无可取代的潜力。各个著名的研究机构都投入了大量人力和物力从事这方面的研究。例如,美国宇航局NASA拥有一支庞大的形式化方法研究团队,他们在保证美国航天器控制软件正确性方面发挥了巨大作用,在美国研发“好奇号”火星探测器时,为了提高控制软件的可靠性和生产率,广泛使用了形式化方法。在新兴领域,如区块链及人工智能等领域,形式化方法也逐步得到应用,提升系统的整体安全可控。 本专题公开征文,共征得投稿27篇。特约编辑先后邀请了国内外在该领域比较活跃的学者参与审稿工作,每篇投稿至少邀请2位专家进行初审。大部分稿件经过初审和复审两轮评审,部分稿件经过了两轮复审。通过初审的稿件还在FMAC 2020大会上进行了现场报告,作者现场回答了与会者的问题,并听取了与会者的修改建议。最终有18篇论文入选本专题。     

面向非确定性的软件质量保障方法与技术专题前言

随着互联网、物联网、云计算等新计算平台、新应用模式、及智能化等新软件模式的广泛运用,软件系统内外各种来源的非确定性不断增强.从软件系统内部的不确定性看,并发程序是一类典型的非确定性软件系统.并发程序由于其随机性高的特点,容易导致并发缺陷且难以调试.从软件系统外部的不确定性看,软件所处的网络环境和所服务的用户需求变得更加动态多变,这就要求软件系统能够主动应对这些动态变化.具有自适应和持续演化能力的软件系统需要在环境和需求的自动感知与理解、适应行为的自主决策、以及适应行为的精准实施等环节处理各种不确定性,以保障系统能够持续稳定地提供服务.从软件构造途径的不确定性看,包含深度神经网络部件的数据驱动智能化软件系统是另一类非确定性软件系统,其非确定性来自于机器学习模型的归纳本质.此类系统日益应用于一些安全相关的领域,这就对其软件质量提出了更高的要求.本专题关注软件质量保障中非确定性问题所面临的挑战以及相关软件质量保障技术. 本专题采取自由投稿的方式,共收到24篇投稿.特约编辑邀请了近20位领域专家参与审稿,每篇稿件至少邀请2位专家进行评审,每篇稿件均经过至少两轮审稿.共计16篇稿件通过评审,并在中国软件大会上进行了报告,最终该16篇论文入选本专题.     

面向领域的软件系统构造与质量保障专题前言

软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来了新的契机.因此,面向领域的软件技术不仅是软件领域,也是众多其他领域国内外学者的关注焦点和研究重点.与传统的软件系统相比,面向领域的软件系统(简称领域软件)带来了研究与应用上的新挑战.面对领域软件的特点和需求,如何有效地构造领域软件,实现领域应用的软件定义与智能化,如何通过验证、分析、测试等多种手段严格保障系统控制行为的正确性、实时性、协同性等重要质量特性,是一个重大挑战. 本专题采取自由投稿的方式,共收到37篇投稿,其中36篇通过了形式审查.特约编辑邀请了30位领域专家参与审稿,每篇稿件至少邀请2位专家进行评审,每篇稿件都经过两轮审稿.共计16篇稿件通过第1轮评审,并在CCF软件工程专业委员会、系统软件专业委员会、形式化方法专业委员会年会2020 CCF中国软件大会(Chinasoft)上进行了报告.经过第2轮终审,最终有10篇论文入选本专题.其中, 　　论文“基于反例确认的CPS不确定性模型校准”研究了CPS中不确定性模型的准确性问题,提出了一种基于反例确认的校准方法以提高不确定性模型的准确度并精化CPS系统模型的验证结果. 　　论文“安全关键异构软件混合建模及代码生成方法”提出了一种AADL和SDL的混合建模方法,支持以自底向上的方式对安全关键软件系统进行混合建模,并给出了面向多核处理器平台的代码自动生成方法. 　　论文“基于环境建模的物联网系统TAP规则生成方法”提出了一种基于环境建模的TAP规则生成方法,自动地基于环境模型从服务需求中推导系统行为,检测系统行为的完整性与一致性,并最后转换为TAP规则. 　　论文“区块链赋能的高效物联网数据激励共享方案”提出了一个高效的区块链物联网数据激励共享框架,利用分片技术构建能够并行处理数据共享交易的异步共识区,并在云/边缘服务器和分片异步共识区上部署高效的共识机制,从而提高数据共享交易的处理效率. 　　论文“时空轨迹数据驱动的自动驾驶场景元建模方法”提出一种面向自动驾驶领域的时空轨迹数据元建模方法以实现数据的统一、处理与重用,并基于自动驾驶安全场景建模语言ADSML讨论了如何使用ADSML实现场景实例化. 　　论文“基于深度学习的混合模糊测试方法”提出了一个基于深度学习将符号执行与模糊测试相结合的混合测试方法,并实现了相应的混合测试工具SmartFuSE. 　　论文“一种结构信息增强的代码修改自动转换方法”基于深度学习提出了一种结构信息增强的代码修改自动转换方法,增强了模型对代码的结构信息和依赖信息的捕获能力,从而提升了代码修改自动转换的准确性. 　　论文“融合代码与文档的软件功能特征挖掘方法”提出了一种融合代码与文档的软件功能特征挖掘方法.通过迭代挖掘软件源代码和以Stack Overflow讨论帖为代表的软件文档,自动提取开源软件的功能特征描述,并构造层次化的软件功能特征视图. 　　论文“基于偶然正确性概率的错误定位技术”通过对基于代码覆盖的错误定位技术中可疑度的计算方法进行修正,提出了一种错误定位技术,以消除偶然正确性现象对错误定位技术的影响. 　　论文“面向神经机器翻译系统的多粒度蜕变测试”提出了一种基于蜕变测试的多粒度测试框架,用于在没有参考译文的情况下评估神经机器翻译系统的翻译质量及其翻译鲁棒性. 　　本专题面向领域软件的研究人员和工程人员,内容涵盖领域软件的需求分析、设计与建模、开发与构造、测试与验证等领域,反映了我国学者在相关领域的高水平研究成果.感谢《软件学报》编委会、CCF软件工程专委会、系统软件专委会、形式化方法专委会对专题工作的指导和帮助,感谢专题全体评审专家及时、耐心、细致的评审工作,感谢踊跃投稿的所有作者.希望本专题能够对领域软件的科研工作有所促进.     

支撑人工智能的数据管理与分析技术专刊前言

近年来,支撑人工智能的数据管理与分析技术正成为大数据和人工智能领域研究的热点问题之一.利用和发展数据管理与分析理论技术,为提升人工智能系统全生命周期的效率和有效性提供基础性支撑,必将进一步促进基于大数据的人工智能技术发展与其在更大范围的推广应用.本专刊聚焦在数据管理与人工智能融合发展的过程中,数据库技术对人工智能的优化支撑作用,包括两方面:(1) 传统数据管理分析的理论技术对人工智能的数据和计算过程的优化;(2) 传统数据管理系统设计理念对开发通用且易用型人工智能平台的促进作用.因此,需要利用和发展现有数据库理论,构建形成新的技术和系统经验.专刊重点立足于数据库核心技术,探讨数据管理与分析技术对人工智能研究发展推动作用,特别是数据管理分析的理论技术对人工智能在数据和计算密集环节的优化,以及数据管理系统设计理念与开发经验对构建通用型人工智能平台的促进作用,重点关注数据管理与分析技术对人工智能在数据存储、算法优化、模型管理、模型服务、系统构建等方面的支撑作用. 本专刊公开征文,共收到投稿36篇.论文均通过了形式审查,内容涉及支撑人工智能的数据管理、分析、系统与应用.特约编辑先后邀请了 60多位专家参与审稿工作,每篇投稿至少邀请2位专家进行评审.稿件经初审、复审、NDBC 2020会议宣读和终审共4个阶段,历时6个月,最终有17篇论文入选本专刊.根据主题,这些论文可以分为5组.     

面向智能制造的业务过程管理与服务技术专题前言

业务过程管理(business process management,简称BPM)致力创新企业业务过程管理、分析、控制与改进的系统化与结构化方法,其目标在于改进产品质量、提升服务水平,是现代信息系统的共性基础技术.当今全球产业结构正呈现由“工业型经济”向“服务型经济”加速转型.智能制造是实施《中国制造2025》的主攻方向之一,是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措,更是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在.如何针对智能制造的发展需求,研究更高效、柔性、智能的业务过程管理与服务技术面临巨大的机遇与挑战. 专题公开征文,共征得投稿31篇.这31篇论文通过特约编辑形式审查,有29篇论文进入到评审阶段.特约编辑先后邀请了30余位业务过程管理、服务计算、软件工程、智能制造等相关领域的专家参与审稿工作,每篇投稿邀请2位专家进行评审.稿件评审历经5个月,经初审、复审、第7届中国业务过程管理大会(CBPM 2017)会议宣读和终审4个阶段,最终有10篇论文入选本专题.这10篇论文主要涉及模型管理、过程挖掘、调度方法、服务技术等研究方向,其中模型管理2篇、过程挖掘2篇、调度方法3篇、服务技术3篇.     

领域大数据应用开发与运行平台技术研究

随着大数据技术在不同领域的快速应用,构建大数据应用系统的开发与运行一体化平台,降低大数据技术在各行各业应用普及的门槛,为面向领域的大数据应用系统的快捷开发和高效运行提供方法、工具和平台支撑,成为大数据产业发展的迫切需求。由于大数据固有的复杂性、动态性、多样性及其价值独创性,目前尚未形成系统化的大数据软件开发方法,难以满足不同领域对大数据全生命周期处理的多样化需求。大数据时代的软件工程面临的挑战,体现在互为依赖的两方面：面向大数据全生命周期的集成设计开发环境和基于软件生命周期的系统运行分析工具。本文结合特定领域的实际需求,研究面向领域的大数据应用系统开发与运行一体化平台技术,覆盖大数据生命周期（获取、清洗、集成、分析、呈现）以及软件生命周期（设计、开发、运行、优化）,形成自管理、自适应、自优化的平台化解决方案。在此基础上,开展面向装备物联网及气象民生服务的大数据示范应用,以验证平台的有效性。     

面向Agent的软件工程方法学

面向agent的软件工程技术是软件工程和人工智能领域最重要的新技术之一,与现有的开发方法相比,Agent具有较强能力可以对复杂软件系统中的活动实体进行高层抽象。该文讨论了Agent及面向Agent的软件工程技术,说明了软件开发中面向Agent的分析与设计方法。同时给出了面向Agent软件工程分析方法的一个应用实例来进行说明。