У даному дослідженні метою є вдосконалення методу синтезу вимог та специфікацій для реінжинірингу ІТ-проектів з максимальною ефективністю та бізнес-орієнтованістю. Основним завданням є адаптація застарілих ІТ-систем до змінюваного технічного середовища, зокрема до хмарних технологій та вимог до систем безпеки. Для досягнення цих цілей, запропонована методу використовує аналіз архаїчних систем, метод зворотної розробки, опитування експертів, аналіз документації та моделювання чорного ящика. Застосування цих методів дає змогу виявити та коригувати вимоги та специфікації, забезпечуючи високий рівень якості та ефективності у процесі реінжинірингу ІТ-проектів. У статті далі розглядаються практичні використання методу, перспективи подальшого розвитку та особливості застосування різних статистичних методів у процесі покращення результатів реінжинірингу. Описуються принципи роботи методу разом із основними підходами та техніками, які сприяють аналізу існуючих ІТ-систем, синтезу вимог та специфікацій, контролю якості та ефективності реалізації проектів реінжинірингу. Окремо проаналізовані складові методу містять збір даних про існуючу систему та здійснення аналізу архаїчних систем з метою визначення вимог до нової системи. Розглядається застосування моделі чорного ящика для тестування розробленої системи, включаючи аналіз отриманих результатів, коректування вимог та покращення специфікацій. Метод включає засоби аналізу документації, реверсивного інжинірингу, опитувань і відображення даних, а також методики аналізу, наприклад формулу паралельного тестування, формулу матриці відповідності вимог та формулу прогнозування вимог на основі аналізу швидкості розбіжностей.
1. Luna-Herrera, Y. A., Pérez-Arriaga, J. C., Ocharán-Hernández, J. O., & Sanchéz-García, Á. J. (2023). Comprehension of Computer Programs Through Reverse Engineering Approaches and Techniques: A Systematic Mapping Study. In: Mejia J., Muñoz M., Rocha Á., Hernández-Nava V. (eds). New Perspectives in Software Engineering. CIMPS 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, 576. Springer, Cham.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-20322-0_9
2. Marinescu, R. (2012). Assessing technical debt by identifying design flaws in software systems. IBM J. Res. Dev. 56(5), 9:1-9:13.
https://doi.org/10.1147/JRD.2012.2204512
3. Jamshidi, P., Ahmad, A., & Pahl, C. (2013). Cloud Migration Research: A Systematic Review. IEEE Transactions on Cloud Computing, 1(2), 142-157.
https://doi.org/10.1109/TCC.2013.10
4. Andrikopoulos, V., Binz, T., Leymann, F., & Strauch, S. (2013). How to adapt applications for the Cloud environment: Challenges and solutions in migrating applications to the Cloud. Computing, 95(6), 493-535.
https://doi.org/10.1007/s00607-012-0248-2
5. Maji, A. K., Mitra, S., & Zhou, B. (2015). "Parallel Testing of Combinational Circuits in Linear Time," 2015 33rd IEEE International Conference on Computer Design (ICCD), New York, NY, pp. 89-96.
https://doi.org/10.1109/ICCD.2015.7357096
6. Adnan, M., & Mirza, N. (2010). Document Analysis through Legacy System Reengineering. Data & Knowledge Engineering Lab (DKE), University of Engineering & Technology-Lahore
7. Galbois, J., & Bournez, G. (2017). Technical Documentation Mining to Improve Legacy System Processes. Control Engineering Practice, 62, 59-164, ISSN 0967-0661
8. Krishna, R., Alshayeb, M., Hattab, G., Zheng, Q., Chivers, M., & Lisitenko, D. (2021). Reverse engineering as a stepping stone to continuous software maintenance. Software: Practice and Experience, 51(10), 1914-1936.
https://doi.org/10.1002/spe.2979
9. Wu, Y., Brinkkemper, S., & Li, X. (2009). Balancing agility and structured methods for successful software engineering projects. Empir Software Eng 14, 450-471.
10. Chin, L., & Sturer, J. (1998). Understanding and implementing the IBM unified process for system development. IBM Systems Journal, 37(4), 539-558.
11. Rubin, K. S. (2012). Essential Scrum: A practical guide to the most popular agile process. Addison-Wesley.
12. Ammann, P., & Offutt, J. (2008). Introduction to software testing. Cambridge University Press.
https://doi.org/10.1017/CBO9780511809163
13. IIBA (International Institute of Business Analysis), A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK Guide), 3rd ed., International Institute of Business Analysis, Toronto, Ontario, Canada, 2015.
14. DiMarzio, J. F. (2011). "Parallel Testing of Cloud-Based Applications," 2011 IEEE Ninth International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications Workshops, Busan, pp. 253-257.
https://doi.org/10.1109/ISPAW.2011.49
15. Goseva-Popstojanova, K., Guedem, A., & Singh, A. D. (2016). "Cost-Effective Software Testing in the Cloud," 2016 IEEE 9th International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW), Chicago, IL, pp. 330-335.
https://doi.org/10.1109/ICSTW.2016.25
16. Petrenko, A., Schlingloff, H. & Ulrich, A. (2005). "Black-box testing of communicating systems," 5th International Conference on Application of Concurrency to System Design, St. Malo, France, 164-173.
https://doi.org/10.1109/ACSD.2005.20
17 Eagle, C., & Younan, Y. (2021). Reverse Engineering with the Ghidra Platform. Synthesis Lectures on Information Security, Privacy, and Trust, 13(1), 1-271
18. Lakes, R., Müller, D., & Kim, N. (2021). Extracting Population Dynamics Insights from Google Trends on Pandemics. PLoS ONE, 16(5), e0251867.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251867
19. Kumar, R., & Upreti, G. (2019). Sentiment Analysis using Machine Learning Techniques: A Comparative Analysis. In 2019 4th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON), 254-259. https://doi.org/10.1109/ISCON47742.2019.8987091