Інформаційна технологія синтезу та валідації специфікацій ІТ-проєктів у задачах реінжинірингу legacy-систем
Анотація
Перебудова застарілих інформаційних систем потребує не тільки технічного оновлення програмного забезпечення, а й відновлення, уточнення та перевірки специфікацій ІТ-проєктів, які мають відображати реальну поведінку системи. Можливим вирішенням цієї проблеми є розроблення інформаційної технології синтезу та валідації специфікацій ІТ-проєктів у задачах реінжинірингу legacy-систем. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю формування специфікацій ІТ-проєктів, що коректно відображають бізнес-логіку системи, її функціональні залежності та поведінку в умовах модернізації. Особливістю розробленої інформаційної технології є поєднання декомпозиції та аналізу legacy-систем, синтезу вимог на основі реверс-інжинірингу, формалізації бізнес-процесів на основі мереж Петрі та статистичної валідації специфікацій ІТ-проєктів за меж єдиного ітеративного циклу. У роботі розроблено методологію синтезу та валідації специфікацій ІТ-проєктів, визначено її методологічні принципи, сформовано структуру інформаційної технології практичної реалізації цієї методики, розроблено сукупність взаємопов'язаних методів і алгоритмів, а також виконано програмну реалізацію у вигляді експериментального кросплатформного програмного комплексу. Для окремих складових технології наведено математичні моделі у вигляді кортежів, які описують декомпозицію та аналіз legacy-систем, синтез вимог, формалізацію бізнес-процесів і статистичну валідацію специфікацій ІТ-проєктів. Практичну придатність розробленої інформаційної технології показано на прикладі специфікації продукту Consumer Credit Report (SRS v1.1.37), зокрема – для валідації вхідних запитів, бізнес-логіки оброблення та формування вихідного звіту. Вимоги та правила валідації сформовано на основі реверс-інжинірингу, валідовано шляхом паралельного тестування, формалізовано у вигляді мережі Петрі та перевірено засобами стохастичної симуляції поведінки системи. Експериментальні результати підтвердили працездатність розробленої інформаційної технології та показали, що застосування статистичної валідації дає змогу зменшити обчислювальні витрати приблизно в 1,5–3,0 рази порівняно з повною формальною перевіркою зі збереженням потрібного рівня достовірності результатів. Отримані результати підтвердили доцільність використання розробленої інформаційної технології для підтримки процесів реінжинірингу legacy-систем, уточнення специфікацій ІТ-проєктів і контролю їх узгодженості з реальною поведінкою системи. Результати дослідження можуть бути використані під час модернізації та реінжинірингу складних legacy-систем.
Завантаження
Посилання
Abdellatif, M., Shatnawi, A., Mili, H., Moha, N., El Boussaidi, G., Hecht, G., Privat, J., & Guéhéneuc, Y.-G. (2021). A taxonomy of service identification approaches for legacy software systems modernization. Journal of Systems and Software, 173, article ID 110868. https://doi.org/10.1016/j.jss.2020.110868
Budde, C. E., Hartmanns, A., Meggendorfer, T., Weininger, M., & Wienhöft, P. (2024). Sound statistical model checking for probabilities and expected rewards. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2411,00559
Cazzola, W., & Favalli, L. (2024). Software modernization powered by dynamic language product lines. Journal of Systems and Software, 218, article ID 112188. https://doi.org/10.1016/j.jss.2024.112188
Dubois, T., Larsen, K. G., & Srba, J. (2025). Statistical model checking of stochastic timed-arc Petri nets. In Application and Theory of Petri Nets and Concurrency (pp. 174–196). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-94634-9_9
Fávero, L. F., de Almeida, N. R., & Affonso, F. J. (2025). A systematic mapping study on the modernization of legacy systems to microservice architecture. Applied System Innovation, 8(4), article number 86. https://doi.org/10.3390/asi8040086
Guez Assuncao, W. K., Marchezan, L., Arkoh, L., Egyed, A., & Ramler, R. (2025). Contemporary software modernization: Strategies, driving forces, and research opportunities. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 34(5), article ID 142, 1–35. https://doi.org/10.1145/3708527
Hasan, M. H., Osman, M. H., Admodisastro, N. I., & Muhammad, M. S. (2023). Legacy systems to cloud migration: A review from the architectural perspective. Journal of Systems and Software, 202, article ID 111702. https://doi.org/10.1016/j.jss.2023.111702
Irani, Z., Abril, R. M., Weerakkody, V., Omar, A., & Sivarajah, U. (2023). The impact of legacy systems on digital transformation in European public administration: Lesson learned from a multi case analysis. Government Information Quarterly, 40(1), article ID 101784. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101784
Kamal, A., Lubis, M., Dewi, F., & Constantino, M. G. (2023). A verification and validation of business process modeling using Petri nets (Case study of Telkom University FRI Laboratory Business Architecture Domain). Electronic Integrated Computer Algorithm Journal, 1(1), 26–31. https://doi.org/10.62123/enigma.v1i1.5
Kernytskyy, O. B., & Teslyuk, V. M. (2023). The synthesis method for specifications and requirements in the process of it project reengineering. Ukrainian Journal of Information Technology, 5(2), 01–08. https://doi.org/10.23939/ujit2023.02.001
Kernytskyy, O., & Kernytskyy, A. (2025). A Petri net-based approach to extracting and validating requirements for modelling and modernizing archaic IT systems. Computer. Dysign Systems. Theory and practice, 7(2), 132–143. https://doi.org/10.23939/cds2025.02.132
Kernytskyy, O., & Teslyuk, V. (2026). Modeling Specification Validation in IT Project Reengineering Based on Statistical Analysis of Petri Nets. Scientific Bulletin of UNFU, 36(1), 96–104. https://doi.org/10.36930/40360111
Kernytskyy, O., Kernytskyy, A., Melnyk, M., Łukaszewicz, A., Pytel, K., & Banas, M. (2024). Applying software development black-box, grey-box and white box reverse engineering frameworks to the mechanical industry, CAD in Machinery Design. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok 2024, 233–240. https://doi.org/10.24427/978-83-68077-19-3
Kirschner, Y. R., Gstür, M., Sağlam, T., Weber, S., & Koziolek, A. (2025). Retriever: A view-based approach to reverse engineering software architecture models. Journal of Systems and Software, 220, article ID 112277. https://doi.org/10.1016/j.jss.2024.112277
Lano, K., & Siala, H. (2024). Using model-driven engineering to automate software language translation. Automated Software Engineering, 31(1), article number 20. https://doi.org/10.1007/s10515-024-00419-y
Leemans, S. J. J., Maggi, F. M., & Montali, M. (2024). Enjoy the silence: Analysis of stochastic Petri nets with silent transitions. Information Systems, 124, article ID 102383. https://doi.org/10.1016/j.is.2024.102383
Medina-Garcia, S., Medina-Marin, J., Montaño-Arango, O., Gonzalez-Hernandez, M., & Hernandez-Gress, E. S. (2023). A Petri net approach for business process modeling and simulation. Applied Sciences, 13(20), article ID 11192. https://doi.org/10.3390/app132011192
Miranda, N. A., & Ergin, N. (2025). A reverse-MBSE approach to legacy systems: CODIS as a case study. Procedia Computer Science, 268, 139–147. https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.08.190
Ni, Z., Xiao, B., & Li, Y. (2025). Data-Driven Business Process Evaluation in Commercial Banks: Multi-Dimensional Framework with Hybrid Analytical Approaches. Systems, 13(4), article number 256. https://doi.org/10.3390/systems13040256
Park, G., & van der Aalst, W. M. P. (2025). Operational process monitoring: An object-centric approach. Computers in Industry, 164, article ID 104170. https://doi.org/10.1016/j.compind.2024.104170
Rebmann, A., Schmidt, F., Glavaš, G., & van der Aa, H. (2025). On the potential of large language models to solve semantics-aware process mining tasks. Process Science, 2, article number 10. https://doi.org/10.1007/s44311-025-00019-3
Sayuti, M., Syairudin, B., & Gunarta, I. K. (2025). Enhancement of business processes through re-engineering to optimize the performance of local government in Central Sulawesi province. Cogent Social Sciences, 11(1), article ID 2542922. https://doi.org/10.1080/23311886.2025.2542922
Siala, H. A., Lano, K., & Alfraihi, H. (2024). Model-driven approaches for reverse engineering: A systematic literature review. IEEE Access, 12, 62558–62580. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3394732
Terry, S., & Chandrasekar, V. (2025). Systems engineering barriers to legacy system evolution: Legacy system assessment. Systems Engineering, 28(2), 207–223. https://doi.org/10.1002/sys.21788
