中興AX5400Pro+上手體驗(yàn)：再升級(jí) 雙2.5G網(wǎng)口+USB 3.0這次全都有
2021年11月的時(shí)候，中興先后發(fā)布了兩款路由器產(chǎn)品，中興AX5400和中興AX5400 Pro，從產(chǎn)品命名上就不難看出這是隸屬于同一系列的，但在外觀設(shè)計(jì)上這兩款產(chǎn)品可以說(shuō)是完全沒一點(diǎn)關(guān)系
作者 | 張旭海
隨著智能汽車的不斷發(fā)展，智能座艙在性能與可靠性上暴露出體驗(yàn)不佳、投訴漸多的問題，本文從工程化的角度簡(jiǎn)述了如何構(gòu)建智能座艙軟件的評(píng)估框架，以及如何持續(xù)改進(jìn)其性能和可靠性。
據(jù)畢馬威發(fā)布的《2023智能座艙白皮書-聚焦電動(dòng)化下半場(chǎng)》中的數(shù)據(jù)，中國(guó)汽車智能座艙市場(chǎng)規(guī)模呈逐年擴(kuò)大之勢(shì)，2022 到 2026 的 5 年復(fù)合增長(zhǎng)率將超過(guò) 17%，預(yù)示著這一領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展。隨之而來(lái)的是智能座艙軟件功能日益豐富，整體智能化程度顯著提升。
（來(lái)源：《2023智能座艙白皮書-聚焦電動(dòng)化下半場(chǎng)》）
在市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)逐年擴(kuò)大的同時(shí)，消費(fèi)者對(duì)智能座艙軟件的相關(guān)投訴占比也愈發(fā)顯著。這主要聚焦在智能座艙軟件的操作體驗(yàn)度、性能和可靠性方面，揭示出智能化功能不斷增加所帶來(lái)的挑戰(zhàn)。
根據(jù)車質(zhì)網(wǎng) 2023 年四個(gè)季度的汽車投訴分析報(bào)告匯總，智能座艙（車機(jī)）涉及的質(zhì)量問題占比顯著，其中 Q1~Q4 的投訴故障點(diǎn) TOP20 中與車機(jī)相關(guān)的部分（影音系統(tǒng)故障，導(dǎo)航問題，車載互聯(lián)故障，行車安全輔助系統(tǒng)故障等）分別占據(jù)總投訴的 15.89%，10.99%，10.56% 和 9.56%。
_（來(lái)源：車質(zhì)網(wǎng)）_進(jìn)一步查閱具體投訴單，會(huì)發(fā)現(xiàn)包括死機(jī)、黑屏、卡頓、響應(yīng)慢等問題非常普遍，嚴(yán)重影響了用戶的駕乘體驗(yàn)，也降低了用戶對(duì)品牌的信心和認(rèn)同。
結(jié)合智能座艙軟件的發(fā)展趨勢(shì)和用戶投訴問題后，可以發(fā)現(xiàn)性能和可靠性是除了操作易用性以外，最為關(guān)鍵的使用體驗(yàn)影響因素。這兩個(gè)關(guān)鍵因素不僅直接關(guān)系到用戶的滿意度，也在很大程度上決定了智能座艙軟件在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。
后文我們將結(jié)合軟件研發(fā)的最佳實(shí)踐和智能座艙領(lǐng)域軟件的自身特點(diǎn)，探討評(píng)估和改進(jìn)其性能和可靠性的方法。
If you can't measure it, you can't improve it.
智能座艙軟件系統(tǒng)本身是一種軟件，其研發(fā)過(guò)程也遵循軟件的架構(gòu)設(shè)計(jì)、開發(fā)落地和質(zhì)量驗(yàn)證的常見流程。因此在討論如何改進(jìn)之前，我們首先應(yīng)當(dāng)明確：如何正確評(píng)估軟件系統(tǒng)的性能和可靠性？
Mark Richards 和 Neal Ford 在《軟件架構(gòu)：架構(gòu)模式、特征及實(shí)踐指南》中曾這樣描述 “架構(gòu)特性”：
架構(gòu)師可能會(huì)與他人合作確定領(lǐng)域或業(yè)務(wù)需求，但架構(gòu)師的一個(gè)關(guān)鍵職責(zé)是定義、發(fā)現(xiàn)和分析軟件所必須的、與領(lǐng)域無(wú)關(guān)的事情：架構(gòu)特性。
架構(gòu)特性（Architecture Characteristics）是架構(gòu)師在設(shè)計(jì)軟件時(shí)需要考慮的與領(lǐng)域或業(yè)務(wù)需求無(wú)關(guān)的軟件特性，如可審計(jì)性、性能、安全性、可伸縮性、可靠性等等。在很多時(shí)候我們也會(huì)稱之為非功能性需求（Nonfunctional Requirements）或質(zhì)量屬性（Quality Attributes）。
顯然，對(duì)于關(guān)鍵的軟件架構(gòu)特性，需要在架構(gòu)設(shè)計(jì)之初就納入整體考量，并且在軟件研發(fā)的流程中持續(xù)進(jìn)行關(guān)注。那么在研發(fā)軟件系統(tǒng)的時(shí)候，都有哪些關(guān)鍵架構(gòu)特性需要考慮呢？
ISO/IEC 25010:2011 是由國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織推行的一套標(biāo)準(zhǔn)（現(xiàn)已更新至 2023 版本），它隸屬于 ISO 系統(tǒng)與軟件質(zhì)量需求和評(píng)估（SQuaRE）體系，定義了一組系統(tǒng)和軟件質(zhì)量模型。該質(zhì)量模型被廣泛應(yīng)用于描述和評(píng)估軟件質(zhì)量，可以很好的指導(dǎo)我們對(duì)軟件關(guān)鍵架構(gòu)特征進(jìn)行建模。
ISO 25010 描述的質(zhì)量模型如下（圖中著重標(biāo)明了與性能和可靠性相關(guān)的部分）：
ISO 25010 對(duì)軟件架構(gòu)特性（標(biāo)準(zhǔn)原文中稱為“質(zhì)量屬性”）進(jìn)行了劃分，涵蓋了眾多方面，如功能性、可靠性、性能效率、可維護(hù)性、可移植性等。每個(gè)架構(gòu)特性都定義了與之相關(guān)的關(guān)鍵方面，特性下還包括多個(gè)子特性，更細(xì)致地描述了特性的具體維度。可見該質(zhì)量模型提供了一個(gè)全面且通用的框架，以便更好地理解和評(píng)估軟件的質(zhì)量。
對(duì)于性能特性，該模型劃分了三種子特性：時(shí)間特性，資源利用性，容量；而對(duì)于可靠性特性，模型劃分了四種子特性：成熟性，可用性，容錯(cuò)性和易恢復(fù)性。
當(dāng)然，任何一種軟件都有其自身的特點(diǎn)和運(yùn)行環(huán)境，能夠滿足上述模型中所有架構(gòu)特性的軟件固然優(yōu)秀，但成本勢(shì)必高昂，正如對(duì)于一套只有 3 個(gè)用戶的內(nèi)部系統(tǒng)，設(shè)計(jì)彈性伸縮來(lái)滿足可用性是毫無(wú)必要的。顯然在智能座艙軟件的領(lǐng)域，以用戶體驗(yàn)來(lái)評(píng)估性能和可靠性特性，比用吞吐量和彈性伸縮比來(lái)評(píng)估更符合智能座艙軟件的設(shè)計(jì)目標(biāo)。
分析前面的軟件質(zhì)量模型，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)該模型主要定義了軟件的架構(gòu)特性“應(yīng)當(dāng)表現(xiàn)為什么樣子”，但沒有講明“需要怎么評(píng)估”才能判斷已經(jīng)達(dá)成了架構(gòu)特性的要求。質(zhì)量模型中的特性和子特性是對(duì)架構(gòu)特性的定性描述，而如何對(duì)架構(gòu)特性進(jìn)行定量評(píng)估未能提及。
事實(shí)上，SQuaRE 也提供了對(duì)質(zhì)量模型的評(píng)估框架（詳見 ISO/IEC 25020:2019）：
以上評(píng)估框架本質(zhì)上就是采用一組權(quán)重不同的指標(biāo)集來(lái)評(píng)估一項(xiàng)架構(gòu)特性（子特性），指標(biāo)可以由一些指標(biāo)元素計(jì)算得出，而指標(biāo)元素可通過(guò)一些實(shí)施在軟件研發(fā)活動(dòng)中的測(cè)量方法測(cè)量而得。
在軟件行業(yè)，許多評(píng)估指標(biāo)都能夠跨業(yè)務(wù)領(lǐng)域達(dá)成共識(shí)，如響應(yīng)時(shí)間、吞吐量、RTO、RPO、MTTR 等等，企業(yè)在建立自己業(yè)務(wù)領(lǐng)域的指標(biāo)體系時(shí)可以直接采納。
如下就是一些相對(duì)通用的軟件性能和可靠性指標(biāo)示例，這些指標(biāo)對(duì)絕大多數(shù)的軟件都適用：
當(dāng)然，由于功能領(lǐng)域和運(yùn)行環(huán)境的不同，用于評(píng)估架構(gòu)特性的指標(biāo)體系勢(shì)必會(huì)存在一定的差異。
首先，不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置會(huì)存在區(qū)別。例如對(duì)智能座艙系統(tǒng)和軟件的性能效率評(píng)估，由于關(guān)系到用戶駕乘體驗(yàn)，時(shí)間特性至關(guān)重要，而對(duì)提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的 Web 應(yīng)用，為了向更多用戶提供服務(wù)，容量特性就是其需要關(guān)注的重點(diǎn)。
其次，特定的領(lǐng)域會(huì)有其獨(dú)特的性能指標(biāo)。這些差異性指標(biāo)需要從實(shí)際業(yè)務(wù)中提煉。例如 UI 界面流暢度無(wú)法簡(jiǎn)單的用響應(yīng)時(shí)間來(lái)評(píng)估，而是需要通過(guò)幀率、丟幀數(shù)等指標(biāo)來(lái)綜合判斷。
在建立了指標(biāo)體系之后，接下來(lái)面臨的問題就是如何尋找合理的指標(biāo)元素來(lái)計(jì)算指標(biāo)值。
同樣的，有非常多通用的指標(biāo)元素可以直接采納，例如圈復(fù)雜度，模塊耦合度，CPU 使用率，內(nèi)存使用率，事務(wù)執(zhí)行時(shí)間，并發(fā)度等等。但指標(biāo)元素相比指標(biāo)本身而言，與業(yè)務(wù)領(lǐng)域相關(guān)度更高，更需要結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)來(lái)尋找合適的指標(biāo)元素。
GQM 方法是一種有效的尋找和建立指標(biāo)元素的分析法：GQM 即“Goal - Question - Metrics”，可譯為“目標(biāo) - 問題 - 指標(biāo)” ，是一種歷史悠久的分析方法，由 Victor Basili 和 David Weiss 在 1984 年提出。
本質(zhì)上 GQM 是通過(guò)樹形分析結(jié)構(gòu)，層層遞進(jìn)。首先以如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)為前提，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行提問，之后將每個(gè)問題拆解為多個(gè)能支撐解決該問題的指標(biāo)元素，最后評(píng)選出最合適的指標(biāo)元素。
如下我們以“幫助尋找智能座艙軟件的性能和可靠性特征的評(píng)估指標(biāo)元素”為例，分別基于“評(píng)估智能座艙主屏操作流暢度”和“計(jì)算智能座艙系統(tǒng)與應(yīng)用的故障率和可用性”為目標(biāo)，建立 GQM 分析樹：
在分析之初，為了擴(kuò)展思路，可以先不考慮指標(biāo)元素的價(jià)值和獲取難度，盡可能多的識(shí)別可能的指標(biāo)元素，之后再分析每一個(gè)指標(biāo)元素的價(jià)值和獲取的難易程度，并據(jù)此對(duì)其進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，篩選最適合的指標(biāo)元素。這一過(guò)程可遵循如下優(yōu)先級(jí)原則：
基于 GQM 方法，我們能夠?qū)Τ橄蟮闹笜?biāo)進(jìn)行拆解，得到更為清晰的指標(biāo)計(jì)算公式和采集數(shù)據(jù)點(diǎn)，至此一個(gè)完整的評(píng)估框架就搭建完成了。
基于前文引入的評(píng)估框架，我們已經(jīng)掌握了一定的分析方法，明確了改善智能座艙軟件性能和可靠性的方向。
評(píng)估的下一步就是改進(jìn)，本節(jié)將要討論如何以工程化的方法，對(duì)智能座艙軟件的性能和可靠性架構(gòu)特性進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)，從而確保隨著軟件的迭代，其性能和可靠性不僅不會(huì)劣化，而是會(huì)長(zhǎng)期、穩(wěn)步地提升。
建模是在設(shè)計(jì)階段對(duì)業(yè)務(wù)領(lǐng)域和架構(gòu)特征進(jìn)行分析的有效實(shí)踐。許多組織在進(jìn)行軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)，往往注重業(yè)務(wù)領(lǐng)域建模，輕視架構(gòu)特性建模，經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致諸如安全性、可靠性、性能等的設(shè)計(jì)考量嚴(yán)重后置，等軟件發(fā)布之后再被生產(chǎn)問題倒逼改進(jìn)。
事實(shí)上早期的架構(gòu)特性建模不僅可以指導(dǎo)后續(xù)研發(fā)過(guò)程中的代碼開發(fā)，也天然能轉(zhuǎn)化為白盒測(cè)試來(lái)驗(yàn)證代碼是否符合設(shè)計(jì)要求。
對(duì)于性能建模，可以通過(guò)識(shí)別軟件架構(gòu)的性能關(guān)注點(diǎn)，以及預(yù)定義性能指標(biāo)來(lái)形成性能模型。關(guān)于性能建模，筆者曾在《什么是性能工程》中有過(guò)介紹。
對(duì)于可靠性建模，得益于汽車生產(chǎn)制造領(lǐng)域已有很多成熟的建模方法，軟件領(lǐng)域也可直接參考和剪裁。故障樹分析（FTA）、故障模式和影響分析（FMEA）等建模方法。_（來(lái)源：描述 FMEA 程序的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) G）_
（B/T 7826-2012）
為了避免建立的模型只在架構(gòu)評(píng)審會(huì)議上有效，而實(shí)際落地的時(shí)候完全沒有遵循架構(gòu)設(shè)計(jì)，很有必要基于模型構(gòu)建對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)，以確保架構(gòu)不會(huì)慢慢腐化，下一小節(jié)將介紹架構(gòu)適應(yīng)度函數(shù)。
有了指標(biāo)體系，我們可以定量的對(duì)智能座艙軟件的性能和可靠性進(jìn)行分析和評(píng)估。然而，如果評(píng)估的過(guò)程過(guò)于復(fù)雜、冗長(zhǎng)且難以快速進(jìn)行，那么隨著時(shí)間的推移，對(duì)這些架構(gòu)特性的評(píng)估就會(huì)成為團(tuán)隊(duì)沉重的負(fù)擔(dān)，這意味著評(píng)估活動(dòng)的次數(shù)會(huì)越來(lái)越少，反饋越來(lái)越慢，難以持續(xù)，最終停滯下來(lái)。
一切可以被自動(dòng)化的事情，都應(yīng)該被自動(dòng)化。
在評(píng)估軟件功能是否滿足要求時(shí)，我們會(huì)構(gòu)建大量的自動(dòng)化測(cè)試，這樣就能形成一張軟件特性安全網(wǎng)，持續(xù)的保障軟件符合要求。而對(duì)于架構(gòu)特性的評(píng)估，傳統(tǒng)的做法更像是 “運(yùn)動(dòng)式” 評(píng)估：
ASPICE 是一個(gè)典型的案例，由于流程和文檔的復(fù)雜性，以及對(duì)每個(gè)研發(fā)階段的嚴(yán)格要求，導(dǎo)致設(shè)計(jì)和測(cè)試很容易停留在上一個(gè)較早的快照版本狀態(tài)，永遠(yuǎn)都跟不上軟件變化的速度。
（來(lái)源：An ASPICE Overview）
在 Neal Ford、Patrick Kua 和 Rebecca Parsons 合著的《演進(jìn)式架構(gòu)》一書中，將適應(yīng)度函數(shù)定義為“用于總結(jié)預(yù)期設(shè)計(jì)的解決方案與實(shí)現(xiàn)設(shè)定目標(biāo)接近程度的目標(biāo)函數(shù)”。引出適應(yīng)度函數(shù)，就是要通過(guò)工程化的手段實(shí)現(xiàn)對(duì)架構(gòu)的評(píng)估也能自動(dòng)化、常態(tài)化。
（來(lái)源：《演進(jìn)式架構(gòu)》）
當(dāng)我們的指標(biāo)和模型被轉(zhuǎn)換為一個(gè)個(gè)適應(yīng)度函數(shù)，它們就能夠綁定在研發(fā)流水線上，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)架構(gòu)特性的自動(dòng)化評(píng)估。
有了自動(dòng)化作為前提，接下來(lái)就可以采用架構(gòu)看護(hù)來(lái)驅(qū)動(dòng)持續(xù)改進(jìn)。
基于已經(jīng)建立的各類適應(yīng)度函數(shù)，在每日構(gòu)建、迭代測(cè)試以及集成測(cè)試等流程中，適應(yīng)度函數(shù)產(chǎn)生的執(zhí)行結(jié)果能夠形成一組完整的性能和可靠性評(píng)估報(bào)告。取上一版本的評(píng)估結(jié)果作為基線，與最新版本的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，就能對(duì)軟件在性能和可靠性上的表現(xiàn)實(shí)現(xiàn)細(xì)致的看護(hù)，從而判斷新版本哪些部分進(jìn)行了優(yōu)化，哪些部分發(fā)生了劣化，一目了然。
至此我們已經(jīng)擁有了一些手段來(lái)支持持續(xù)的性能和可靠性評(píng)估，但評(píng)估本質(zhì)上是為了暴露問題，之后的分析和優(yōu)化才是持續(xù)改進(jìn)的難點(diǎn)。
暴露了問題之后，往往需要以最快的速度開展優(yōu)化，而對(duì)于業(yè)務(wù)型組織而言，團(tuán)隊(duì)絕大多數(shù)時(shí)間都在業(yè)務(wù)領(lǐng)域工作，對(duì)性能和可靠性一類的問題分析和優(yōu)化能力不足，通常此時(shí)組織就會(huì)尋找或聘請(qǐng)技術(shù)專家來(lái)幫助改進(jìn)。但技術(shù)專家作為稀缺資源，面對(duì)多種多樣的問題，往往捉襟見肘。
因此，期望實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)的組織，建立工程化的分析和優(yōu)化手段來(lái)提升效率必不可少，這里首當(dāng)其中的就是構(gòu)建可觀測(cè)工具集。在前面提到的評(píng)估框架中，指標(biāo)的作用主要是為了指示當(dāng)前狀態(tài)如何，指標(biāo)可以評(píng)估優(yōu)劣，但不能幫助分析問題根因。分析軟件問題需要能復(fù)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)發(fā)生了什么，組件是如何交互的，產(chǎn)生了哪些數(shù)據(jù)，而這些信息都需要通過(guò)可觀測(cè)工具來(lái)抓取和記錄。
擁有了這樣的工具集之后，當(dāng)評(píng)估發(fā)現(xiàn)某些指標(biāo)出現(xiàn)劣化，就能基于一些基本信息迅速關(guān)聯(lián)出系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的上下文和觀測(cè)記錄，從而快速分析和定位問題，快速實(shí)施優(yōu)化。
智能汽車市場(chǎng)前景廣闊，發(fā)展迅速，隨著競(jìng)爭(zhēng)的深入，智能座艙的極致體驗(yàn)一定會(huì)成為各汽車廠商的一大目標(biāo)。
本文主要從軟件研發(fā)和交付的角度，結(jié)合軟件領(lǐng)域的優(yōu)秀實(shí)踐和探索，討論了智能座艙軟件在性能和可靠性方面的持續(xù)評(píng)估方法和持續(xù)改進(jìn)方法。
隨著越來(lái)越多的外部投資和跨領(lǐng)域人才涌入智能汽車領(lǐng)域，相信未來(lái)在相關(guān)產(chǎn)業(yè)中定能不斷地創(chuàng)造巨大的價(jià)值。
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