फ़ेसबुक प्रोजेक्ट इनफ़र कैसे तैनाती से पहले मोबाइल एप्लिकेशन में बग ढूंढने में मदद करता है

कुछ दिन पहले, फेसबुक इंजीनियरिंग टीम ने उत्कृष्ट प्रदर्शन किया - इसे मोस्ट इन्फ्लुएंशियल POPL पेपर अवार्ड से सम्मानित किया गया। मशीन सीखने के विशेषज्ञों के बीच, यह बहुत सम्मानजनक है। यह अवार्ड कंपोजल शेप एनालिसिस के माध्यम से द्वि-अपहरण के कार्य के लिए प्रस्तुत किया गया था, जो प्रोजेक्ट इनफर की बारीकियों को प्रकट करता है। इस परियोजना को स्वयं तैनाती से पहले मोबाइल एप्लिकेशन के कोड में बग का पता लगाने और समाप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

मोबाइल उपकरणों के लिए सॉफ्टवेयर में कीड़े डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए बहुत महंगे हैं। जैसा कि पूर्व के लिए, पहले से ही निर्देशिकाओं में एक आवेदन में एक समस्या का पता लगाना किसी भी विशेषज्ञ के लिए एक बुरा सपना है। बेशक, सॉफ्टवेयर का परीक्षण किया जाता है, कुछ टेम्प्लेट के अनुसार कार्यक्रमों का काम जांचा जाता है। लेकिन अधिक बार, डेवलपर्स सब कुछ नहीं छोड़ सकते हैं, और आवेदन में बग को तैनाती के बाद पता लगाया जाता है।

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प्रोजेक्ट इनफेर मोबाइल एप्लिकेशन के कोड को स्कैन करता है और आपको सभी प्रकार की समस्याओं को खोजने की अनुमति देता है, जिनमें से पैटर्न डेटाबेस में संग्रहीत हैं (और यह हर समय अपडेट किया जाता है)। यह परियोजना तीन साल पहले ही प्रस्तुत की गई थी। घोषणा के लगभग तुरंत बाद, फेसबुक ने कोड खोला, जिसके बाद इसका इस्तेमाल अमेजन वेब सर्विसेज, स्पॉटिफाई और उबर जैसी कंपनियों में होने लगा।

यह कैसे काम करता है?

प्रोजेक्ट इनफेर कोड के संचालन का विश्लेषण करने के लिए एल्गोरिदम के एक विशेष सेट का उपयोग करता है। किसी भी बड़े एप्लिकेशन के स्रोत कोड में लाखों संयोजन हो सकते हैं जो त्रुटियों को जन्म दे सकते हैं। पारंपरिक कोड विश्लेषण प्रक्रियाएं सब कुछ का पता लगाने में मदद नहीं कर सकती हैं। सेल्फ-लर्निंग, फेसबुक से इंफर अपने आधार का विस्तार कर रहा है, इसलिए परियोजना आपको कोड में बहुत सारी समस्याओं का पता लगाने की अनुमति देती है।

एक सामान्य अर्थ में, फेसबुक इंफ़र प्रक्रिया को दो चरणों में विभाजित किया जा सकता है: डेटा संग्रह और विश्लेषण। जीवन चक्र को भी दो भागों में विभाजित किया गया है: वैश्विक और अंतर।

डेटा संग्रह चरण में, Infer स्रोत कोड को अपनी भाषा में अनुवादित करता है। विश्लेषण चरण कोड संरचना के सबसे छोटे विवरणों के अध्ययन के लिए समर्पित है, जो संभावित रूप से त्रुटि की उपस्थिति का कारण बन सकता है। यदि Infer त्रुटि पैटर्न के रूप में पहचाने गए कारकों के पहले से परिचित संयोजन का सामना करता है, तो विश्लेषण किसी विशेष विधि या फ़ंक्शन के लिए बंद हो जाता है, लेकिन अन्य तरीकों और कार्यों का विश्लेषण जारी रहता है। यहाँ Infer का एक उदाहरण है।



निष्पादन के दृष्टिकोण से, Infer ऊपर दिए गए अनुसार दो तौर-तरीकों - ग्लोबल और डिफरेंशियल में काम कर सकता है। पहले मामले में, इनफर सभी फाइलों का विश्लेषण करता है। एक प्रोजेक्ट के लिए जो ग्रैडल का उपयोग करके संकलित करता है, Infer कमांड का उपयोग करके लॉन्च किया जाता है

infer run -- gradle build 

अंतर प्रक्रिया का उपयोग मोबाइल अनुप्रयोगों के लिए विशिष्ट वृद्धिशील प्रणालियों में किया जाता है। इस स्थिति में, आपको पहले सभी संकलन कमांड प्राप्त करने के लिए इनफर डेटा का संग्रह शुरू करना होगा, और उसके बाद केवल परिवर्तनों का विश्लेषण करना होगा। ऐसा करने के लिए, कमांड के निम्नलिखित सेट का उपयोग करें:

 gradle clean infer capture -- gradle build edit some/File.java # make some changes to some/File.java infer run --reactive -- gradle build 

InferTraceBugs कमांड का उपयोग करके इनफर रिपोर्ट देखी जा सकती है।

 infer run -- gradle build inferTraceBugs 

प्रोजेक्ट इनफेर फाउंडेशन

फेसबुक का इनफर दो नए गणितीय तरीकों पर आधारित है: जुदाई तर्क और द्वि-अपहरण ।



अलगाव तर्क की एक प्रमुख विशेषता स्थानीय तर्क की संभावना है। यह ढेर के हिस्सों के बीच स्थानिक संयोजकों के बयानों में उपस्थिति के कारण दिखाई दिया। इस मामले में, प्रत्येक चरण में स्मृति की पूरी मात्रा पर विचार करने की आवश्यकता नहीं है।

जुदाई तर्क का मुख्य तत्व * ऑपरेटर (और अलग से) है, जिसे विभाजन कनेक्शन कहा जाता है। सूत्र X readY ↦ Y↦X को “X पॉइंट टू Y, और अलग से Y पॉइंट्स X” के रूप में पढ़ा जा सकता है, जो कि मेमोरी पॉइंटर्स के काम करने के तरीके के समान है।

Infer Bi-अपहरण के संदर्भ में, यह एक तार्किक आविष्कार विधि के रूप में देखा जा सकता है जो प्लेटफ़ॉर्म को एप्लिकेशन कोड के स्वतंत्र भागों के व्यवहार के बारे में गुणों का पता लगाने में सक्षम बनाता है। द्वि-अपहरण सामूहिक रूप से एंटीफ्रेम (राज्य के लापता हिस्से) और फ्रेम (उन भागों जो ऑपरेशन से प्रभावित नहीं होते हैं) को प्रदर्शित करता है। गणितीय रूप से, द्वि-अपहरण समस्या को निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करके व्यक्त किया जाता है: ए bi? एंटीफ्रेम⊢बी ⊢? फ़्रेम।

फेसबुक से Infer में, यह विधि क्लीन कोड से प्री / पोस्ट स्पेसिफिकेशन्स को प्राप्त करना संभव बनाती है, बशर्ते कि हम कोड के बुनियादी स्तर पर आदिम के लिए विनिर्देशों को जानते हों।

एफआई ​​का निर्माण मशीन लर्निंग विशेषज्ञों के काम के विश्लेषण के लिए संभव बनाया गया था, जो कई वर्षों तक किया गया था। Infer पर काम के दौरान, पूरे क्षेत्र के लिए निम्नलिखित प्रमुख लेख प्रकाशित किए गए थे:

• द्वि-अपहरण के माध्यम से संरचना आकार विश्लेषण । बस इस काम के लिए एक पुरस्कार मिला था, जिसका उल्लेख ऊपर किया गया है। कार्य पाठक को रूप के रचनागत विश्लेषण से परिचित कराता है। यह पारंपरिक आकार विश्लेषण का एक अतिरिक्त है, जो आवेदन स्रोत कोड का विश्लेषण करने के लिए विधि को लागू करना संभव बनाता है।
• पृथक्करण तर्क के आधार पर एक स्थानीय आकृति विश्लेषण : यह आलेख अनुप्रयोग स्रोत कोड के विश्लेषण के लिए एक तंत्र के रूप में पृथक्करण तर्क का वर्णन करता है। लेखक संपूर्ण रूप से पूरे ढेर की जांच किए बिना, एक मेमोरी ढेर में व्यक्तिगत कोशिकाओं का अध्ययन करने की संभावना दिखाते हैं। इस प्रकार, कुछ कोशिकाएं पूर्ण विश्लेषण के बिना एक लिंक की गई सूची बनाती हैं।
• स्मॉलफुट: मॉड्यूलर लॉजिक पृथक्करण तर्क के साथ जाँच : इस पत्र में फेसबुक इनफायर पूर्ववर्ती का वर्णन किया गया है जिसे स्मॉलफुट कहा जाता है।
• AL: Infer के साथ बग का पता लगाने के लिए एक नई घोषणात्मक भाषा : AL किसी भी डेवलपर को Infer की आंतरिक रसोई की पूरी समझ के बिना नए चेकर्स डिजाइन करने की अनुमति देता है। AL एक घोषित भाषा है।
• सॉफ्टवेयर सत्यापन के साथ तेजी से आगे बढ़ना : अंत में, एक लेख जो बताता है कि फेसबुक अपनी जरूरतों के लिए प्रोजेक्ट इनफेर का उपयोग कैसे करता है। दस्तावेज़ इस बारे में बात करता है कि कैसे फेसबुक डेवलपर्स ने इंस्टाग्राम, फेसबुक मैसेंजर और एंड्रॉइड और आईओएस के लिए मोबाइल एप्लिकेशन के लिए स्थैतिक विश्लेषण प्रदान करने के लिए अपनी विकास प्रक्रिया में एकीकृत किया।

अब तक, Infer का उपयोग केवल मोबाइल एप्लिकेशन के लिए किया जा सकता है। लेकिन इसके कुछ सिद्धांत सामान्य प्रयोजन के अनुप्रयोगों पर लागू होते हैं। शायद भविष्य में इनफेर की संभावनाएं व्यापक हो जाएंगी, और इसकी मदद से डेवलपर्स डेस्कटॉप या सर्वर अनुप्रयोगों का विश्लेषण करने में सक्षम होंगे।

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