tag KodKalitesi

Technical Debt (Teknik Borç)

Bu sayfada KodKalitesi (Technical Debt (Teknik Borç)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Teknik borç (İngilizce: Technical Debt), Ward Cunningham tarafından 1992 yılında ortaya atılan bir yazılım mühendisliği metaforudur. Kısa vadeli çözüm tercihlerinin uzun vadede ek bakım ve yeniden yazım maliyeti doğurduğunu anlatmak için borç benzetmesini kullanır: kolayca seçilen yol bir finansal kısayol gibidir ve zamanla "faiz" olarak geri döner. Kodun karmaşıklığı ve kırılganlığı arttıkça yeni özellik ekleme süresi de uzar. Teknik borç dört ana türde karşımıza çıkar: bilinçli kasıtlı borç (teslimat tarihine yetişmek adına farkında olarak kabul edilen kısayollar), kasıtsız borç (bilgi eksikliğinden kaynaklanan tasarım hataları), çevresel borç (kullanılan kütüphane ve altyapıların eski sürümlerde kalması) ve test borcu (yetersiz test kapsamı nedeniyle birikmiş risk ve kırılganlık). Makine öğrenimi sistemleri teknik borca karşı özellikle savunmasızdır. Google araştırmacılarının 2015 yılında yayımladığı "Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems" (Sculley vd.) makalesi, bir ML sisteminde gerçek model kodunun yalnızca küçük bir bölüm oluşturduğunu; asıl borç yükünün veri hattı, özellik mağazası, model izleme, hiperparametre takibi ve sistem konfigürasyonu bağımlılıklarında biriktiğini göstermiştir. MLOps disiplini tam da bu sorunları gidermek için geliştirilmiştir. Teknik borç yönetiminde SonarQube, CodeClimate ve Pylint gibi statik analiz araçları kullanılır. Stratejik çözüm yolları arasında sprint kapasitesinin yüzde on beş-yirmisini borç azaltmaya ayırmak, düzenli kod incelemeleri düzenlemek ve mimari yeniden yapılandırma (refactoring) dönemleri planlamak öne çıkar. Borç görmezden gelindiğinde teslim süreleri uzar, hata oranları artar ve mühendis motivasyonu geriler.

code_blocks

Technical Debt (Teknik Borç)

Teknik borç (İngilizce: Technical Debt), Ward Cunningham tarafından 1992 yılında ortaya atılan bir yazılım mühendisliği metaforudur. Kısa vadeli çözüm tercihlerinin uzun vadede ek bakım ve yeniden yazım maliyeti doğurduğunu anlatmak için borç benzetmesini kullanır: kolayca seçilen yol bir finansal kısayol gibidir ve zamanla "faiz" olarak geri döner. Kodun karmaşıklığı ve kırılganlığı arttıkça yeni özellik ekleme süresi de uzar. Teknik borç dört ana türde karşımıza çıkar: bilinçli kasıtlı borç (teslimat tarihine yetişmek adına farkında olarak kabul edilen kısayollar), kasıtsız borç (bilgi eksikliğinden kaynaklanan tasarım hataları), çevresel borç (kullanılan kütüphane ve altyapıların eski sürümlerde kalması) ve test borcu (yetersiz test kapsamı nedeniyle birikmiş risk ve kırılganlık). Makine öğrenimi sistemleri teknik borca karşı özellikle savunmasızdır. Google araştırmacılarının 2015 yılında yayımladığı "Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems" (Sculley vd.) makalesi, bir ML sisteminde gerçek model kodunun yalnızca küçük bir bölüm oluşturduğunu; asıl borç yükünün veri hattı, özellik mağazası, model izleme, hiperparametre takibi ve sistem konfigürasyonu bağımlılıklarında biriktiğini göstermiştir. MLOps disiplini tam da bu sorunları gidermek için geliştirilmiştir. Teknik borç yönetiminde SonarQube, CodeClimate ve Pylint gibi statik analiz araçları kullanılır. Stratejik çözüm yolları arasında sprint kapasitesinin yüzde on beş-yirmisini borç azaltmaya ayırmak, düzenli kod incelemeleri düzenlemek ve mimari yeniden yapılandırma (refactoring) dönemleri planlamak öne çıkar. Borç görmezden gelindiğinde teslim süreleri uzar, hata oranları artar ve mühendis motivasyonu geriler.

arrow_forward