Технические науки

 INTEGRATION OF CI/CD SOLUTIONS WITH PREDICTIVE ANALYTICS FOR JAVA PROJECTS [ИНТЕГРАЦИЯ РЕШЕНИЙ CI/CD С ВНЕДРЕНИЕМ ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ JAVA-ПРОЕКТОВ]

Murashkin I.N.

Murashkin Ilia Nikolaevich – Expert,  FULLSTACK QA ENGINEER AT VK, KRASNODAR

Abstract: the article explores an approach to integrating predictive analytics into CI/CD processes for Java projects to enhance the stability and efficiency of software development. The proposed methodology includes the identification of key metrics, the development of a predictive model, and its integration into popular CI/CD tools such as Jenkins and GitLab CI. The conducted experimental study demonstrated that the use of predictive analytics can reduce build times, decrease the number of errors, and improve the accuracy of build success predictions to 89%. The scientific novelty of the work lies in the creation of a comprehensive approach to optimizing CI/CD processes for Java development, which can be adapted to a wide range of projects. The practical significance of the research is reflected in the scalability of the proposed solution and its applicability to corporate and distributed development systems. The obtained results confirm the high efficiency of analytical methods in improving DevOps processes and open up opportunities for further research in this field..

Keywords: CI/CD, predictive analytics, machine learning in CI/CD, Jenkins, GitLab CI, build optimization, stability prediction, process automation.

Мурашкин И.Н.

Мурашкин Илья Николаевич – эксперт, инженер по обеспечению качества (Fullstack QA Engineer) в компании VK, г. Краснодар

Аннотация: в статье рассматривается подход к интеграции предиктивной аналитики в процессы CI/CD для Java-проектов с целью повышения стабильности и эффективности разработки. Предложенная методология включает определение ключевых метрик, построение предиктивной модели и её интеграцию в популярные инструменты CI/CD, такие как Jenkins и GitLab CI. Проведенное экспериментальное исследование показало, что использование предиктивной аналитики позволяет сократить время выполнения сборок, уменьшить количество ошибок и повысить точность прогнозов успешности сборок до 89%. Научная новизна работы заключается в создании комплексного подхода к оптимизации процессов CI/CD для Java-разработки, который может быть адаптирован для широкого спектра проектов. Практическая значимость исследования заключается в возможности масштабирования предложенного решения и его применения в корпоративных и распределённых системах разработки. Полученные результаты подтверждают высокую эффективность аналитических методов для улучшения процессов DevOps и открывают перспективы дальнейших исследований в данной области.

Ключевые слова: CI/CD, предиктивная аналитика, машинное обучение в CI/CD, Jenkins, GitLab CI, оптимизация сборок, прогнозирование стабильности, автоматизация процессов.

Список литературы / References

1. Bass L., Weber I., Zhu L. DevOps: A Software Architect's Perspective. Addison-Wesley, 2015. 240 с.
2. Humble J., Farley D. Continuous Delivery: Reliable Software Releases through Build, Test, and Deployment Automation. Addison-Wesley, 2010. 512 с.
3. Kim G., Humble J., Debois P., Willis J. The DevOps Handbook: How to Create World-Class Agility, Reliability, and Security in Technology Organizations. IT Revolution Press, 2016. 480 с.
4. Chen L., Ali Babar M., Nuseibeh B. Characterizing architecturally significant requirements // IEEE Software. Т. 30. № 2. С. 38–45. DOI: 10.1109/MS.2013.23.
5. Lwakatare L.E., Kuvaja P., Oivo M. Dimensions of DevOps // Journal of Systems and Software. Т. 119. С. 58–73. DOI: 10.1016/j.jss.2016.06.033.
6. Guo Y., Linders B., Bruntink M., Visser J. Predictive analytics in DevOps // IEEE Transactions on Software Engineering. Т. 44. № 12. С. 1232–1250. DOI: 10.1109/TSE.2018.2834747.
7. Savor T., Nagle R., Devlin B., Fisher K., Gunawi H.S. Continuous Deployment at Facebook and Netflix // Communications of the ACM. 2016. Т. 59. № 11. С. 50–59. DOI: 10.1145/2894787.
8. Флеров Ю.А., Селезнев И.В. Использование предиктивной аналитики в процессах CI/CD // Вестник программной инженерии. 2021. № 3. С. 65–73.
9. Грибов А.А., Ильин А.В. Анализ метрик в контексте предиктивного анализа в DevOps // Современные проблемы информатики. 2022. № 2. С. 123–134.
10. Глухов П.В., Григорьев М.А. Интеграция предсказательной аналитики в Jenkins // Системный анализ и прикладная информатика. 2020. № 4. С. 45–52.
11. Kohavi R., Longbotham R. Online controlled experiments and A/B testing in DevOps // Encyclopedia of Big Data Technologies. Springer, 2019. С. 1654–1660. DOI: 10.1007/978-3-319-77525-8_40.
12. Chandrasekaran S., Fox G.C., Ramakrishnan L. Predictive analytics in continuous delivery pipelines // Future Generation Computer Systems. Т. 115. С. 204–213. DOI: 10.1016/j.future.2020.09.033.
13. Шаронов Е.С. Современные инструменты CI/CD для Java-проектов // Программная инженерия и информационные технологии. 2023. № 1. С. 98–104.
14. White J., McMillan C., Black S., Schmidt D. Using machine learning to optimize DevOps processes // Software Engineering Journal. Т. 45. № 3. С. 89–102. DOI: 10.1109/TSE.2020.3011340.
15. Behnamghader P., Garcia J., Mirakhorli M., Medvidovic N. Quantifying software architecture stability // IEEE Software. Т. 35. № 4. С. 75–83. DOI: 10.1109/MS.2018.2801530.
16. Волков С.П., Лебедев М.Ю. Тестирование моделей машинного обучения в разработке ПО // Вопросы теории и практики программирования. 2023. № 2. С. 34–40.
17. Kaczmarczyk S., Sobecki J., Wojciechowski M. Machine learning models in Jenkins pipelines // Journal of Software Development. Т. 34. № 1. С. 27–39.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ссылка для цитирования Murashkin I.N. INTEGRATION OF CI/CD SOLUTIONS WITH PREDICTIVE ANALYTICS FOR JAVA PROJECTS [ИНТЕГРАЦИЯ РЕШЕНИЙ CI/CD С ВНЕДРЕНИЕМ ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ JAVA-ПРОЕКТОВ] //  CII International Scientific and Practical Conference «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education Свободное цитирование при указании авторства: https://scientific-conference.com/grafik.html (USA, Boton -  February, 2025). с. {см. сборник}

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях

Tweet