방법론에 너무 신경 쓰지 말고 소프트웨어 개발 자체에 대한 요구 사항을 추적 해야하는 것에 더 집중하십시오.

여기서 당신과 비슷한 위치에 짧은 체재를 한 것은 내 개인적인 경험에서 추출 할 수있는 것입니다.

알고리즘의 정확성

아마도 가장 중요한 부분은 소프트웨어가 의도 한대로 작동한다는 것을 증명할 수 있어야합니다. 여기서 자동 테스트는 최고의 동맹입니다. 적절한 데이터 세트 없이는 어려울 수 있지만 실제로는 고유 한 데이터 세트를 만드는 습관을 들여야합니다. 그러나 그 목적은 다소 다르므로 데이터에서 추세를 추출하지는 않지만 소프트웨어가 알려진 데이터 세트에서 예측 가능하고 정확한 결과를 생성하도록합니다. 예를 들어 패턴 인식의 경우 멀티 공연 유전자 구성이 필요하지 않으며 알고리즘이 패턴을 감지하는 데 몇 줄의 텍스트만으로 충분할 수 있습니다.

나는 코너 케이스, 불가능한 케이스를 나타 내기 위해 데이터를 만들었습니다. 나는 예상되는 표준보다 극단에 더 집중하는 경향이 있었다. 이 상황이 실제 데이터 세트에서 발생하는 것을 볼 수없는 것만 테스트하는 것을 기억할 수 있습니다. 테스트하지 않았 으면 데이터 세트의 잠재적 손상 또는 오류를 식별하는 데 필요한 오류 감지 및 로깅을 설정하지 않았을 것입니다. 좋은 테스트 세트를 만드는 것이 실제 코드 전후에 관계없이 더 중요하다고 생각하지만 TDD는이 부분에 적합합니다.

버전 관리

이 부분이 너무 자주 빠졌습니다. 코드 및 생산 된 패키지 / 실행 파일에 대한 올바른 버전 관리 스키마는 진행 상황을 엄청나게 유지하는 데 도움이됩니다. 이전에 얻은 결과를 생성하는 데 사용 된 코드를 정확하게 복구 할 수 있으면 버그 나 불일치를 추적 할 때 도움이 될 수 있습니다. 다른 접근법이나 알고리즘을 실험 할 때도 브랜칭이 도움이 될 수 있습니다.

실제 계산에 사용 된 코드에 태그를 지정했는지 확인하십시오 . 버전 이름 지정에 도움이 필요한 경우 시맨틱 버전 관리를 확인하십시오 .

자동화 된 빌드

위의 포인트에 대한 추론. 소프트웨어 빌드 및 패키징 프로세스를 최대한 자동화하십시오. 소스와 의존성에서 최종 시스템을 만들기에 충분할 정도로 충분한 돈을 벌 필요는 없습니다. 여기서의 목표는 시간을 절약하는 동시에 종속성 및 기타 외부 장치를 포함하여 소스에서 소프트웨어를 재생성 할 수있는 재현 가능한 수단을 갖추는 것입니다. Groovy, Maven, ant, Scons, cmake는 빌드 자동화 도구 및 스크립팅 시스템의 일부 샘플 일뿐입니다.

추가 비용을 지불하려면 Jenkins 또는 teamcity 또는 기타 지속적인 통합 시스템을 설치하십시오. 분산 컴퓨팅을 위해 여러 서버 또는 작업자를 유지 관리해야하는 경우 보너스가 추가되었습니다. 이러한 시스템의 대부분은 유지 관리에 도움이됩니다. 또한 테스트 실행을 완전히 자동화 할 수 있으므로 계속하기 전에 결과를 기다릴 필요가 없으며 나중에 메일을 커밋하고받을 수 있습니다. 테스트 세트를 통과하는 데 몇 시간이 걸리는 시스템이 있습니다. 이 자동화를 세우는 것이 내 시간의 최고의 투자였습니다. 특히 모든 것을 빌드 할 스크립트가 이미 있다면.

환경 격리

연구원은 프로토콜을 통해 복잡한 시스템의 단일 또는 소규모 관심 변수 세트를 분리하는 데 많은 시간을 소비합니다. 이것은 또한 소프트웨어 개발 관행으로 확장되어야합니다. Docker 또는 Vagrant를 사용하여 컨테이너화를 확인할 수도 있습니다. 소프트웨어가 실행되는 환경을보다 잘 제어 할 수 있습니다.

돈을 지불하기 전에 큰 팀을 가질 필요는 없습니다. 저는 대부분의 시간 동안 혼자 있었지만 이들을 대신하여 큰 도움을 받았습니다. 마음의 평안과 시간이 절약되면 비용이 너무 많이 들었습니다.

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