論文の概要: Technical Debt Management Automation: State of the Art and Future Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18449v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 10:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 16:53:04.001657
• Title: Technical Debt Management Automation: State of the Art and Future Perspectives
• Title（参考訳）: 技術的負債管理の自動化 - 現状と今後の展望
• Authors: Jo\~ao Paulo Biazotto, Daniel Feitosa, Paris Avgeriou, Elisa Yumi Nakagawa
• Abstract要約: TDM(Technical debt management)とは、TDを扱うための一連の活動を指す。 TDM自動化における現在のアプローチを要約する研究が不足している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.237986717780412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Technical Debt (TD) refers to non-optimal decisions made in software projects that may lead to short-term benefits, but potentially harm the system's maintenance in the long-term. Technical debt management (TDM) refers to a set of activities that are performed to handle TD, e.g., identification. These activities can entail tasks such as code and architectural analysis, which can be time-consuming if done manually. Thus, substantial research work has focused on automating TDM tasks (e.g., automatic identification of code smells). However, there is a lack of studies that summarize current approaches in TDM automation. This can hinder practitioners in selecting optimal automation strategies to efficiently manage TD. It can also prevent researchers from understanding the research landscape and addressing the research problems that matter the most. Thus, the main objective of this study is to provide an overview of the state of the art in TDM automation, analyzing the available tools, their use, and the challenges in automating TDM. For this, we conducted a systematic mapping study (SMS), and from an initial set of 1086 primary studies, 178 were selected to answer three research questions covering different facets of TDM automation. We found 121 automation artifacts, which were classified in 4 different types (i.e., tools, plugins, scripts, and bots); the inputs/outputs and interfaces were also collected and reported. Finally, a conceptual model is proposed that synthesizes the results and allows to discuss the current state of TDM automation and related challenges. The results show that the research community has investigated to a large extent how to perform various TDM activities automatically, considering the number of studies and automation artifacts we identified. More research is needed towards fully automated TDM, specially concerning the integration of the automation artifacts.
• Abstract（参考訳）: 技術的負債(Technical Debt、TD)とは、短期的な利益をもたらすが、長期にわたってシステムの保守を損なう可能性のある、ソフトウェアプロジェクトでの最適でない決定を指す。 技術的負債管理(英: Technical debt management、TDM)とは、TDを扱うために行われる一連の活動のこと。 これらのアクティビティは、コードやアーキテクチャ分析のようなタスクを伴います。 したがって、かなりの研究は、TDMタスクの自動化(コードの臭いの自動識別など)に焦点を当てている。 しかし、TDM自動化における現在のアプローチを要約する研究が不足している。 これにより、TDを効率的に管理するための最適な自動化戦略を選択することを妨げる可能性がある。 また、研究者が研究の状況を理解し、最も重要な研究課題に対処することを防ぐこともできる。 そこで本研究では,TDM自動化における技術の現状,利用可能なツールの分析,利用状況,TDM自動化の課題について概説する。 そこで,本研究では,システムマッピング研究 (SMS) を実施し,最初の1086の一次研究から,TDM自動化の異なる側面をカバーする3つの研究課題に答える178点を選定した。 121の自動化アーティファクトが4つのタイプ(ツール、プラグイン、スクリプト、ボット)に分類され、インプット/アウトプットとインターフェースも収集され、報告された。 最後に、結果を合成し、tdm自動化の現在の状況と関連する課題を議論するための概念モデルを提案する。 その結果,研究コミュニティは,特定した研究や自動化アーティファクトの数を考慮すると,様々なTDM活動を自動的に行う方法について,かなり調査してきた。 完全に自動化されたtdm、特に自動化されたアーティファクトの統合に関するさらなる研究が必要である。

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