韓雨泓，祝鵬程

（1.四川大學計算機學院，成都 610000；2.中國人民解放軍32620 部隊，西寧 810000；3.中國人民解放軍78100 部隊，成都 610000）

0 引言

軟件工程自20 世紀60 年代末誕生以來，有效解決了“軟件危機”，推動了軟件產業(yè)的持續(xù)快速發(fā)展。但隨著軟件復雜度不斷提高，研究人員逐步認識到，傳統(tǒng)軟件工程中源于傳統(tǒng)工業(yè)領域的工程化思維和基于還原論的研究方法，在復雜系統(tǒng)軟件的研究中存在諸多局限，面臨重大挑戰(zhàn)[1]。近年來，受到開源軟件的啟發(fā)，越來越多的研究者把開源軟件的成功，定性為軟件生態(tài)系統(tǒng)的成功，轉向對軟件生態(tài)系統(tǒng)的反思與研究[2]。但目前國內外對軟件生態(tài)系統(tǒng)還沒有統(tǒng)一的定義，研究也主要集中于開源軟件生態(tài)系統(tǒng)的技術報告，分析方法與框架、過程與技術、工具及表達等方面研究還比較少[3]。

本文分析了現有的軟件生態(tài)系統(tǒng)分析方法與框架，對軟件生態(tài)系統(tǒng)的負熵機制進行了研究，提出了“軟件以輸出負熵為使命”的觀點，構建了一種基于軟件負熵流的形式化分析模型——軟件負熵流（Software Negative Entropy Flow，SNEF）模型，并對該模型進行了實證分析和可行性研究。

1 軟件生態(tài)系統(tǒng)的研究現狀

1.1 定義與元模型

軟件生態(tài)系統(tǒng)（Software Ecosystem，SECO）最早由Messerchmitt 等人[4]于 2003 年提出，認為“軟件生態(tài)系統(tǒng)是一系列具有一定程度共生關系的軟件產品集合”，而后十多年內研究人員又從不同角度對軟件生態(tài)系統(tǒng)的定義進行了豐富和創(chuàng)新。Manikas 等人[5]在2016 年對軟件生態(tài)系統(tǒng)的定義進行了總結，認為“軟件生態(tài)系統(tǒng)是在公共的技術基礎上，軟件產品與服務以及相關涉眾相互作用形成的復雜系統(tǒng)”。2019 年，董瑞志等人[3]以Manikas 提出的定義為基礎，對Tekinerdogan 等人[6]提出的元模型進行了豐富，形成了內涵和外延較為完整的軟件生態(tài)系統(tǒng)元模型（圖1）。

圖1 軟件生態(tài)系統(tǒng)的元模型

1.2 研究內容的劃分

Messerchmitt 等人[4]認為軟件生態(tài)系統(tǒng)的研究包括7 個方面：過程與技術、定性分析、實證研究、分析模型、工具與表達方法、行業(yè)應用、技術報告（包括術語探討、領域綜述、在研項目報告、短文、領域介紹，等等）。在此基礎上，董瑞志等人[3]對相關文獻進行了歸納，發(fā)現在實際研究中“定性分析”與“結構化分析模型”、“實證研究”與“行業(yè)應用”存在較大交叉，把“定性分析”與“結構化分析模型”合并為“分析方法及框架”，把“實證研究”與“行業(yè)應用”合并為“實證研究”，把軟件生態(tài)系統(tǒng)的研究方向從七分類調整為五分類（即：分析方法及框架、實證研究、工具與表達方法、過程與技術、技術報告）。

從相關文獻來看，目前的研究主要集中于針對開源軟件生態(tài)系統(tǒng)的實證研究和技術報告，分析方法與框架、過程與技術、工具及表達等方面研究還比較少。

1.3 常見的形式化分析方法與框架

（1）SNA 模型

社會網絡分析方法（Social Network Analysis，SNA）源于社會學，是一種建立在圖論基礎上，通過點和線集合實現的形式化方法，用點表示參與者、線表示相互關系。近年來隨著大數據、數據可視化技術的發(fā)展，研究人員在一般社會網絡（General Social Networks，GSNs）的基礎上（圖2），進一步豐富點、線的形式，賦予不同的信息，構成形式多樣的圖模型。通常用點的半徑表達規(guī)模（市值、流量、產品數量），用點的顏色表示組團、組群、占股關系等，點的形狀來區(qū)分角色和特征，用點位置來表達結構特征；用線的方向、虛實、粗細等，來表示依賴或競爭關系等[7]。

圖2 一般社會網絡（GSNs）

在軟件生態(tài)系統(tǒng)的研究中，通常用SNA 模型來表示生態(tài)系統(tǒng)中參與者之間的關系，參與者包括：開發(fā)者[8]、公司[9]、API、技術平臺或協(xié)議等（圖 3）。

（2）SSN 模型

SSN（Software Supply Networks）模型是 Boucharas等人在2009 年提出的[10]，是目前軟件生態(tài)系統(tǒng)研究中使用最為廣泛的模型之一。模型中的研究對象通常為IVS（獨立軟件廠商/公司）、SUP（軟件產品或服務的供應商）、C（客戶）3 種角色，以及部分非必要元素，如：客戶的客戶（Customer’s Customer）、貿易關系（Trade Rela?tionship）、網關（Gateway）等。

該模型通常區(qū)分為簡單級、網絡級、社區(qū)級3 個層次（圖4）：

（a）簡單級。是軟件生態(tài)系統(tǒng)的原始狀態(tài)，各成員之間存在明確、簡單的商業(yè)合作關系

（b）網絡級。在這個層次中IVS 和SUP 的邊界變得模糊，系統(tǒng)內各成員之間存在較為復雜的技術支撐關系，層次和職能存在較大交叉。

圖3 軟件生態(tài)系統(tǒng)研究中的幾種典型SNA

圖4 SSN模型的三個層次

（c）社區(qū)級。由于基礎技術、知識產權、協(xié)議標準等原因，在軟件生態(tài)系統(tǒng)中形成了多個錯綜復雜的生態(tài)系統(tǒng)，往往需要先明確研究的邊界和視角，以明確子系統(tǒng)的劃分原則。

（3）知識鏈模型

研究人員認為[11]，在軟件生態(tài)系統(tǒng)中開發(fā)者、項目、用戶通過知識建立聯系。開發(fā)者基于基礎知識，在技術合作網絡的支撐下參與項目，將知識構建為實體化的軟件產品，用戶在使用軟件的過程中形成新的需求、認識和觀點，隨著新知識的聚集和日益成熟再影響開發(fā)者，組成一個循環(huán)的閉環(huán)過程（圖5）。與SSN 模型類似，知識鏈模型通常也區(qū)分為三個層次（圖6）。

圖5 知識鏈模型

2 軟件生態(tài)系統(tǒng)的負熵流模型

2.1 軟件生態(tài)系統(tǒng)的負熵機制

（1）熱力學第二定律

1865 年，德國科學家克勞修斯（Clausius）提出了熱力學第二定律，并將熵定義為“分子無序”的量度。玻爾茲曼和香農又分別在統(tǒng)計力學和信息論中引入“熵”的理論，形成了統(tǒng)計熵和信息熵的概念。愛因斯坦曾說：“熵理論對于整個自然科學來說是第一法則”。目前，熱力學第二定律已經廣泛的應用于化學、生物學、生態(tài)學、經濟學、社會學等學科，并將熵作為無序程度或不確定程度的度量[12]。

（2）社會系統(tǒng)

人類社會以及組成人類社會的各類社會系統(tǒng)（包括國家、企業(yè)、群體、家庭等社會單元，以下均簡稱社會系統(tǒng)），具有如下特點：

①人類社會是復雜巨系統(tǒng)。從系統(tǒng)的角度來看，人類社會是一個復雜巨系統(tǒng)[13]，由若干相互作用、相互依賴、相互制約的社會系統(tǒng)構成。

②社會系統(tǒng)都是開放系統(tǒng)。在人類社會中，沒有哪個一個社會系統(tǒng)能夠脫離其他系統(tǒng)、脫離社會環(huán)境單獨存在，社會中不存在絕對意義的獨立系統(tǒng)。所有社會系統(tǒng)都是開放系統(tǒng)，與外界存在物質、能量的交換，能夠復制、傳遞信息。

③系統(tǒng)的熵增效應。熵是系統(tǒng)工程的核心概念，當系統(tǒng)內部各要素之間的協(xié)調發(fā)生障礙時，或者由于環(huán)境對系統(tǒng)的不可控輸入達到一定程度時，系統(tǒng)就很難繼續(xù)圍繞目標進行控制，從而在功能上表現出某種程度的紊亂，表現出有序性減弱，無序性增加，系統(tǒng)的這種狀態(tài)，稱為系統(tǒng)的熵值增加效應[14]。社會系統(tǒng)都是非平衡態(tài)的開放系統(tǒng)[15]，存續(xù)期間始終處于熵增趨勢。

圖6 知識鏈模型的三個層次

例如：城市的交通體系，如果沒有持續(xù)投入人力物力財力予以治理，交通秩序將越來越糟糕，而隨著其規(guī)模、參與成員、應用需求的不斷擴張，治理的難度也就越大。

（3）軟件的負熵

薛定諤在《生命是什么》一書中提出“負熵”概念，認為“生命需要通過不斷抵消其生活中產生的正熵，使自己維持在一個穩(wěn)定而低的熵水平上”“生命以負熵為生”，并將生命活力稱為負熵?！柏撿亍蓖瑯右策m用與社會系統(tǒng)，研究人員提出了“組織熵”的概念[16]，認為每一個社會系統(tǒng)都需要從環(huán)境中獲取負熵，維持運行、抵消熵增、保持低熵狀態(tài)，熵的變化對社會系統(tǒng)的生存、發(fā)展有著重要影響[17]。

隨著計算機和通信技術的飛速發(fā)展，信息化的理念已經深入人心，通過軟件將知識固化為行業(yè)規(guī)則，通過軟件對人、設備、設施、數據等系統(tǒng)內的資源實施有效管理，對組織結構進行優(yōu)化，是目前社會系統(tǒng)引入“負熵”效率最高的形式。同時，引入軟件系統(tǒng)通常還夠引起社會系統(tǒng)按耗散結構理論[18]發(fā)生結構性變化。

2.2 負熵流模型

（1）研究對象

①社會系統(tǒng)（圖7 中，用橢圓形表示）。是在特定領域或區(qū)域，具備一定關聯關系或共同特征，短期內處于相對穩(wěn)定的系統(tǒng)或群體，是組成人類社會的子系統(tǒng)。社會系統(tǒng)的大小可根據研究需要靈活劃定，通常有2 種：

類型I，從對象范圍來劃分?？蓞^(qū)分為國家、地區(qū)、城市、企業(yè)、項目組、家庭、個人等多個層次。

類型II，從社會職能來劃分。如交通體系、物流體系、商業(yè)體系、教育體系以及城市道路交通體系、車輛停放體系（為了和類型I 作出區(qū)分，故使用“體系”命名）。

②軟件生態(tài)子系統(tǒng)。是軟件生態(tài)系統(tǒng)研究的基本單元，是以軟件為中心，在不同社會人群中建立了相互聯系的特定社會系統(tǒng)（圖8），是一種是在公共技術的基礎上，將能量（人力、物力、財力）以及特定的知識，轉化為某個組織或行業(yè)“負熵”（秩序、效率、降低不確定性、降低風險等）的復雜系統(tǒng)。軟件生態(tài)系統(tǒng)與自然生態(tài)系統(tǒng)一樣，通常固定的層次和大小，視研究場景可大可小。

圖7 軟件生態(tài)負熵流模型的基本構成

例如：電商平臺生態(tài)系統(tǒng)，包括：商品供應商、平臺服務商、消費者；打車軟件生態(tài)系統(tǒng)，包括司機、乘客、平臺服務商；有些時候也包括廣告商、贊助商。

又比如，在同一個公司內部不同層級的人員通過ERP 軟件構成一個系統(tǒng)，其概念和范圍與“該企業(yè)”大致相同，但又存在一些特例，如：公司內部沒有與這個軟件發(fā)生聯系、或關聯關系較弱能夠忽略的人員（保潔、保安）可以不在該軟件生態(tài)系統(tǒng)內，公司之外的個別人員又可能被劃入軟件生態(tài)系統(tǒng)，如軟件外包商、服務商以及供應商、合作方、客戶等。

圖8 某軟件生態(tài)子系統(tǒng)的內部關系

（2）環(huán)境因子

類似于自然生態(tài)系統(tǒng)中的陽光、氧氣、溫度?？梢圆皇苤萍s使用，使用后不會衰減，使用成本較低可以忽略不計的因素，以及對軟件生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的宏觀制約因素，統(tǒng)稱為環(huán)境因子（圖7 中的梯形表示）。環(huán)境因子的變化，對生態(tài)系統(tǒng)內所有子系統(tǒng)都會產生影響。

①開源技術。能夠直接獲取、免費使用，且在實踐中經過檢驗的，與軟件開發(fā)有關的知識產品，包括：基礎理論、開源軟件、開發(fā)平臺、模型、工具、算法、數據等。

②網絡環(huán)境。軟件開發(fā)、運行、維護所依托的網絡系統(tǒng)，主要分為互聯網和專用網絡兩個類別。對于大多數軟件系統(tǒng)而言都是依托互聯網運行，不需要自己建立和維護網絡。但也有一些對網絡安全性、實時性、穩(wěn)定性等要求較高的領域，需自建網絡的場景，網絡環(huán)境的建設、維護成本以及不穩(wěn)定性仍然是不可忽視因素。

③法律和協(xié)議。包括軟件開發(fā)和運行過程中應當普遍遵循的商業(yè)規(guī)律、地區(qū)法律、軟件協(xié)議等。

④社會因素。指社會對軟件的接受能力和普遍態(tài)度，包括基本操作水平、認識水平、價值偏見等。

⑤其他。潛在的，可以對軟件開發(fā)構成影響的因素。例如，“云計算”隨技術的不斷發(fā)展和普及，應用成本將不斷下降，可靠性不斷提升，將會與互聯網一樣成為軟件生態(tài)系統(tǒng)中能夠被普遍低成本使用的公共資源。這也解釋了，互聯網、云計算、開源軟件等技術受到普遍關注，取得巨大成就的原因，可以說，這些技術都引起了環(huán)境因子變化，從底層改變整個軟件生態(tài)系統(tǒng)，是推動整個軟件生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的關鍵技術。

（3）負熵流

在自然生態(tài)系統(tǒng)的研究中，通常依托食物鏈或食物網模型，研究能量、營養(yǎng)的流動，分析生物之間的關系和生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。對軟件生態(tài)系統(tǒng)而言，可以圍繞“軟件的負熵”來研究軟件系統(tǒng)與環(huán)境之間、在軟件系統(tǒng)之間的關系。為了簡化軟件生態(tài)系統(tǒng)模型，簡化軟件與軟件、軟件與環(huán)境之間的能流交換過程，將系統(tǒng)之間通過軟件實施產生的熵差稱為：軟件負熵流（Software Negative Entropy Flow）。

生物需要從自然界不斷的輸入“負熵”，對抗自身的熵增，維持其生命活動。與之類似，軟件生態(tài)子系統(tǒng)也必須從軟件生態(tài)環(huán)境中持續(xù)的獲得負熵，通常為軟件開發(fā)、運行、維護必須的人力、物力、財力，以及特定的知識或知識產品、軟件產品等。在環(huán)境因素的作用下，通過軟件的開發(fā)、實施等工作，形成可以被目標社會系統(tǒng)接收的“負熵”，例如秩序、規(guī)則、管理效益等。軟件產生的負熵具有如下特征：

①通常只對特定的目標系統(tǒng)有效，移植到其他領域需要再開發(fā)。

②軟件負熵的載體以信息流和能量流為主，物質流通?？梢院雎浴?/p>

③軟件輸出的負熵與軟件自身消耗的負熵，通常沒有直接關系。軟件生態(tài)子系統(tǒng)輸入的負熵，主要用于維持該軟件開發(fā)、運行所需，是抵消自身的熵增，通常與軟件復雜度、用戶規(guī)模、開發(fā)團隊組織能力有關；軟件輸出的負熵，是針對目標系統(tǒng)而言的秩序或管理效益，主要取決于通過軟件引入的知識量及知識的有效性。軟件輸出的效益相對于軟件自身消耗的負熵而言，往往不在一個數量級，目標社會系統(tǒng)越大，輸出和輸入的負熵比越大，即收益越大。

2.3 負熵流關系

圖9 常見的軟件負熵流關系

常見的負熵流關系（圖9）所示：

（1）外包模式。公司A 通過資金向外包公司輸出負熵，外包公司通過軟件產品再將負熵輸出到公司A。

（2）孵化模式。公司A 內設軟件部門，從公司A的整體收入劃撥一部分資源輸入軟件部門，軟件部門通過軟件項目改良公司內部的運行秩序，提高公司A的效率。在后續(xù)的研究中，可以對這種模式進行簡化，默認不需要再畫出負熵的流動關系。

（3）共生模式。多主體的協(xié)作共生模式，通常為軟件公司通過運作某個軟件，對某些社會群體或某種社會秩序產生效益（輸出負熵），再通過第三方得到收益。如：導航軟件生態(tài)系統(tǒng)中最終受益的是整個社會的交通秩序，而使用群體帶來流量形成廣告效益（以及數據效益等），公司A 受益后通過廣告公司向軟件項目提供資金支持，形成負熵的循環(huán)。

3 分析

（1）分析之一：軟件分包模式

在大型軟件的開發(fā)中，組織者往往需要將項目整體外包或拆分外包，被外包的部分還可能再次被拆分外包，形成復雜的合作關系。圖10 所示，A 公司將項目總包給B，B 又將部分內容外包給5 個分包公司，又向公司C 采購了軟件產品供部門3 使用。

圖10 大型軟件項目的分包模型

（2）分析之二：開源軟件社區(qū)模式

這是近年來新興研究方向，在上一實例中（圖10）各個公司之間主要還是傳統(tǒng)的商業(yè)合作關系，關系較為明確、清楚，但在開源社區(qū)模式中相互關系就更為復雜。圖11 中舉例說明了某開源軟件社區(qū)的運行情況，其中，A 公司將本公司所開發(fā)的項目B 開源，基金F 支持了項目C，生產商1、2 都從開源社區(qū)中獲益，但生產商1 并未向開源社區(qū)做出貢獻，生產商2 通過基金向對開源社區(qū)予以了支持。

圖11 開源軟件社區(qū)模型

（3）可行性總結

通過以上兩個實例的分析，相對現有的模型而言，軟件負熵流模型具有如下特點：

①實現不同層次研究對象的統(tǒng)一。在以往的研究模型中，通常參照自然生態(tài)系統(tǒng)中的作法，區(qū)分為多個層次進行研究，既有宏觀對象如開源社區(qū)的“大系統(tǒng)”，也有微觀對象如軟件項目、用戶、贊助商等“小系統(tǒng)”，無法體現不同層次對象之間的關系。本模型將研究對象統(tǒng)一視為“非穩(wěn)定態(tài)的開放系統(tǒng)”，為研究“小系統(tǒng)”對“大系統(tǒng)”關系提供了便利，更符合軟件行業(yè)中“小系統(tǒng)”、個別企業(yè)、微觀技術，影響或帶動整個軟件生態(tài)系統(tǒng)的獨有特點。

②將復雜的交互關系，簡化為單向流動關系。首先，實現了由復雜向單一的抽象，負熵流能夠覆蓋軟件生態(tài)系統(tǒng)中形式多樣的關聯關系，例如：資金、股權、理論、產品、經驗、人才、數據等，都可以看做為“負熵”。其次，實現了由交互到單向的抽象，系統(tǒng)之間通常存在復雜的物質、能量、信息交互，在本模型中，可以把那些能夠量化關系進行抵消，形成單向的“負熵流”；也可以從研究視角出發(fā)定性的判斷負熵流方向，將交互的關聯關系簡化為單向的負熵傳輸關系。

③實現了內外部效益的統(tǒng)一。在項目管理的研究中，研究人員從提出了軟件熵、管理熵的概念，認為軟件在開發(fā)和運行的過程中，隨著軟件復雜度、使用人群、累積數據、特殊情況的不斷累積，以及軟件團隊人員的變動、知識換代，都將導致軟件項目管理的熵增加[19]。本文將軟件項目內部的熵增，與軟件工程實施所需輸入的負熵，以及軟件實施之后輸出“負熵”三者統(tǒng)一在一起，為同步研究軟件項目管理、軟件生態(tài)系統(tǒng)、軟件實施效益等問題，提供了方法和工具。

4 結語

采用合適的軟件生態(tài)系統(tǒng)模型，對于復雜系統(tǒng)軟件的研究至關重要，選擇、構建和改良的軟件所處的生態(tài)環(huán)境，將成為未來軟件實施成敗的關鍵環(huán)節(jié)。本文總結了當前軟件生態(tài)系統(tǒng)研究中常用的分析方法和工具模型，引入熵的概念對軟件生態(tài)系統(tǒng)的負熵進行了研究，提出了新的研究模型。但由于研究水平和研究時間的限制，還有很多問題沒有展開，特別是，需要從軟件負熵的角度，對軟件生態(tài)系統(tǒng)的耗散結構、平衡態(tài)、競合關系、生命周期等問題進行研究，形成完整的研究框架。