Прогнозування інцидентів під час планування спринтів у ІТ-проєктах

Abstract

Зосереджено увагу на обґрунтуванні доцільності застосування технології машинного навчання для підвищення ефективності планування процесів, виконання яких передбачено в ітерації (Sprints) ІТ-проєкту, що реалізовують з використанням методології Scrum. Розглянуто проблеми, які виникають під час планування задач такого проєкту. Проаналізовано причини некоректного планування та шляхи можливого вирішення проблеми. Виокремлено проблему управління незапланованими у проєкті процесами та визначено вплив їх появи на коректність планування ітерацій. Проведено аналіз доцільності використання технологій машинного навчання для прогнозування кількості незапланованих завдань впродовж майбутніх ітерацій та запропоновано ці завдання трактувати як інциденти (апаратні збої). Визначено чинники, які впливають на виникнення незапланованих процесів роботи у трьох сегментах: історичні показники кількості інцидентів, апаратне забезпечення та дані мережевого навантаження. Обрано засіб прогнозування – регресор екстремального градієнтного підсилення та за допомогою нього проведено прогнозування ймовірності появи незапланованих процесів роботи. Розглянуто основні принципи роботи алгоритму. Описано переваги застосування цього методу в контексті досліджуваного середовища. Висвітлено особливості процедури порівняльного аналізу моделей регресії. Продемонстровано вплив підбору даних ознак на результат процесу прогнозування та візуалізовано результати застосування методу. Обґрунтовано вибір робочої моделі регресії та представлено результати прогнозування. Описано практичне завдання для аналізу ефективності застосування досліджуваного підходу. Сформовано контрольну та експериментальну команди для дослідження. Наведено приклад використання результатів прогнозування під час планування процесів роботи у ітерації. Проведено порівняльний аналіз підходів до планування ітерацій з урахуванням результатів прогнозування та без них прогнозування. Відображено результати аналізу та оцінено вплив прогнозування на процес прийняття рішень. Доведено ефективність застосування методу регресії екстремального градієнтного підсилення до планування процесів роботи ітерацій проєкту, що реалізують з використанням методології Scrum. Наведено перспективи розвитку подальших напрямів дослідження, галузі застосування отриманих результатів.

Keywords

• управління проєктами
• машинне навчання
• екстремальний градієнтно підсилений регресор
• Scrum