Анализ оптимизации программной системы на примере свободных автоматизированных библиотечно-информационных систем

Main Article Content

Олег Иванович Васильев
Валентин Юрьевич Медведев

Аннотация

Статья посвящена исследованию возможностей оптимизации работоспособности и повышения эффективности функционирования сложных многофункциональных программных систем на примере свободных автоматизированных библиотечно-информационных систем (далее – АБИС).


К 2023 году в мире накоплен ценный опыт создания и эксплуатации интегрированных АБИС различного масштаба и назначения, однако вопросы совершенствования их проектных решений остаются актуальными. В первую очередь это касается необходимости оптимизации структуры исходного программного кода с целью повышения его читаемости и поддерживаемости, снижения времени выполнения отдельных функциональных модулей, уменьшения объёма занимаемой оперативной памяти.


В рамках исследования был проведён сравнительный анализ исходных кодов нескольких действующих открытых АБИС, реализованных на различных языках программирования. Были изучены основные подходы к проектированию структуры кода, выявлены наиболее частотно используемые алгоритмы и паттерны. Для оценки степени оптимизированности исходного кода был разработан комплекс показателей, включающий оценку структуры, читаемости, модульности и других характеристик. На этой основе проведено сравнение отдельных фрагментов кода до и после применения известных техник рефакторинга.


В результате проведённой работы удалось выявить наиболее распространённые ошибки и недочёты в структуризации исходных кодов АБИС, определить основные направления их оптимизации. Получены данные о возможном снижении затрат на тестирование и техническую поддержку посредством улучшения качества исходных кодов.

Article Details

Библиографические ссылки

1. Фаулер М. Архитектура корпоративных программных приложений.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямc», 2006. 544 с.: ил. C. 46–48.
2. Фаулер М. Архитектура корпоративных программных приложений.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямc», 2006. 544 с.: ил. C. 347.
3. Koha, описание. URL: https://koha-community.org
4. NewGenLib, описание. URL: https://sourceforge.net/projects/newgenlib/
5. Evergreen, описание. URL: https://evergreen-ils.org
6. Релиз Koha. URL: https://github.com/Koha-Community/Koha/releases/tag/v23.11.00
7. Релиз NewGenLib. URL: https://sourceforge.net/projects/newgenlib/files/NewGenLib/version3.1.5/
8. Релиз Evergreen. URL: https://launchpad.net/evergreen/3.10/3.10.4
9. Alghazali S.M.M., Polshchykov K., Hailan A.M., Svoykina L. Development of Intelligent Tools for Detecting Resource-intensive Database Queries // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2021. V. 12, No. 7. P. 32–36.
10. Labusch K. et al. BERT for Named Entity Recognition in Contemporary and Historical German // Proceedings of the 15th Conference on Natural Language Processing. 2019. P. 9–11.
11. Гринберг М. Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python. Litres, 2022.
12. Меркулова А.Ш. Автоматизированные библиотечно-информационные системы: практикум для обучающихся по направлению 51.03.06 «Библиотечно-информационная деятельность», квалификация (степень) выпускника «бакалавр»: учебное пособие. Кемерово: КемГИК, 2021. 130 с. ISBN 978-5-8154-0590-5. Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. URL: https://e.lanbook.com/book/250673
13. Аракелян Э.К., Андрюшин А.В., Мезин С.В., Косой А.А. Оценка оптимального уровня интеллектуальности АСУТП энергоблоков большой мощности на базе современных ПТК // Материалы XII Межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем» / под общ. ред. С.Н. Васильева. М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2019. С. 574–576.
14. Gorodnyaya L. Method of paradigmatic analysis of programming languages and systems // CEUR Workshop Proceedings. 2020. V. 2543. P. 149–158.
15. Шиняева О.В., Ахметшина Е.Р., Клюева Т.В. и др. Информационно-цифровое неравенство населения и способы его преодоления в регионе: монография под редакцией О.В. Шиняевой. Ульяновск: УлГТУ, 2020. 201 с. ISBN 978-5-9795-2015-5. Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. URL: https://e.lanbook.com/book/259799
16. An Yang, Kai Liu, Jing Liu, Yajuan Lyu, Sujian Li. Adaptations of ROUGE and BLEU to Better Evaluate Machine Reading Comprehension Task [Электронный ресурс] // arXiv.org. 2018. Дата обновления: 10.06.2018. URL: https://arxiv.org/abs/1806.03578
17. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления/ СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 608 с.
18. Современные технологии в науке и образовании – СТНО-2018: Сборник трудов международного научно-технического форума: в 11 томах, Рязань, 28 февраля 2018 года / Под общ. ред. О.В. Миловзорова. Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2018. 234 с.
19. Городняя Л.В. Перспективы функционального программирования параллельных вычислений // Электронные библиотеки. 2021. № 6. C. 1090–1116.
20. Изместьева О.В., Матусевич Д.С. Зарубежное свободное программное обеспечение автоматизированных библиотечно-информационных систем // Научные и технические библиотеки. 2020. № 3. С. 1090–1116.
21. Ионов М.А. Опыт миграции БЕН РАН на АБИС Коха // Электронный век науки. Информационное и ресурсное обеспечение научной деятельности в контексте цифровой трансформации: материалы I международной научно-практической конференции, Махачкала, 27 сентября – 1 октября 2021 года / Библиотека по естественным наукам Российской академии наук; Дагестанский государственный университет. Москва: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Библиотека по естественным наукам Российской академии наук, 2021. С. 12–16.
22. Нещерет М.Ю. Цифровая библиография: библиотеки в поисках инновационных инструментов библиографической деятельности // Научные и технические библиотеки. 2021. № 7. С. 33–50.
23. Скрыпников А.В., Денисенко В.В., Хитров Е.Г., Евтеева К.С., Савченко И.И. Распознавание рукописного текста с использованием нейронных сетей // Современные наукоемкие технологии. 2021. № 6-1. С. 91–95.
24. Сукиасян Э.Р. Библиотечно-библиографическая классификация (ББК): современное состояние и перспективы // Научные и технические библиотеки. 2020. № 1. С. 60–75.