The advancement of software sustainability encounters notable challenges, underscoring the necessity for understanding these challenges to facilitate significant progress and pave the way for effective solutions to advance software sustainability. This paper outlines key challenges identified in literature based on findings from a tertiary study. Challenges identified include: confusion regarding the definition of software sustainability, uncertainty about when to consider sustainability in software development, lack of assessment metrics and tools, narrow perspectives on sustainability in software systems, insufficient awareness and education, and a lack of serious considerations in practice. The paper aims at clarifying the confusion surrounding software sustainability to motivate effective solutions. The provided recommendations aim to give a more organized approach towards advancing sustainable software development, emphasizing comprehensive strategies, the integration of sustainability as a fundamental aspect of software development, actionable research directions, and the cultivation of a common understanding of sustainable software.


翻译:软件可持续性的发展面临显著挑战,这凸显了理解这些挑战对于推动实质性进展、并为促进软件可持续性的有效解决方案铺平道路的必要性。本文基于一项三级研究的结果,概述了文献中识别出的关键挑战。识别出的挑战包括:对软件可持续性定义的混淆、对软件开发中何时考虑可持续性的不确定性、评估指标和工具的缺乏、对软件系统中可持续性的狭隘视角、意识与教育的不足,以及在实践中缺乏严肃考量。本文旨在澄清围绕软件可持续性的混淆,以激励有效的解决方案。所提供的建议旨在为推进可持续软件开发提供一种更有组织的方法,强调综合性策略、将可持续性作为软件开发基本方面的整合、可操作的研究方向,以及对可持续软件共同理解的培养。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
VIP会员
最新内容
面向2027年及未来的海军情报改革
专知会员服务
0+阅读 · 8月5日
《无人机蜂群:释放人类-蜂群编队的潜能》
专知会员服务
4+阅读 · 8月5日
《战略战术化:一项综合性述评》
专知会员服务
2+阅读 · 8月5日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员