SDLC

SDLC (Software Development Life Cycle) — это структурированный процесс создания программного обеспечения, который описывает каждый этап разработки от идеи до вывода из эксплуатации. Понимание этого цикла позволяет командам выпускать качественный продукт в прогнозируемые сроки и в рамках бюджета. В сфере Big Data и ML этот процесс становится критически важным. Он помогает синхронизировать работу инженеров данных, аналитиков и бизнес-заказчиков.

Без четкого SDLC разработка превращается в хаотичное исправление ошибок. Это приводит к росту технического долга и потере денег. Методология же дает прозрачность. Она позволяет измерять эффективность команды на каждом отрезке пути.

Зачем нужен SDLC современному проекту

Основная цель цикла — минимизация рисков. Программные продукты сегодня стали слишком сложными для интуитивной разработки. SDLC решает несколько фундаментальных задач бизнеса.

Прогнозируемость. Менеджеры понимают, когда будет готов функционал.

• Четкие временные рамки.
• Обоснованное распределение бюджета.

Качество продукта. Ошибки находят на ранних стадиях.

• Стандартизация процессов тестирования.
• Снижение стоимости исправления багов.

Эффективность команды. Каждый знает свою зону ответственности.

• Устранение дублирования задач.
• Улучшение коммуникации между отделами.

Следование жизненному циклу гарантирует, что итоговое приложение соответствует ожиданиям пользователя. Это особенно важно в высоконагруженных системах обработки данных.

Основные фазы жизненного цикла

Классический SDLC состоит из последовательных шагов. Каждый этап имеет свои входные данные и ожидаемый результат. Пропуск любой фазы обычно ведет к катастрофическим последствиям на этапе эксплуатации.

Анализ требований

На этом этапе происходит сбор информации от заказчика. Архитекторы и аналитики определяют, что именно должна делать система. Итогом становится документ SRS (Software Requirements Specification). Здесь фиксируются функциональные требования и технические ограничения проекта.

Проектирование (Design)

Инженеры создают архитектурный план системы. На этом уровне принимаются решения о выборе стека технологий и баз данных.

Выбор архитектуры. Определение структуры монолита или микросервисов.

• Проектирование схем данных.
• Описание API для взаимодействия компонентов.

Разработка и кодинг

Это самая длительная фаза цикла. Программисты пишут код согласно проектной документации. В Big Data проектах здесь создаются ETL по расписанию: 4 способа планирования запусков DAG в Apache AirFlow и алгоритмы обработки. Код обязательно проходит процедуру ревью для соблюдения стандартов качества.

Тестирование (QA)

Специалисты проверяют продукт на соответствие требованиям. Это включает юнит-тесты, интеграционное и нагрузочное тестирование. В современных проектах этот этап максимально автоматизируется. Если найдены критические баги, разработка возвращается на предыдущий шаг.

Внедрение и сопровождение

Готовый продукт разворачивается в рабочей среде (Production). После релиза начинается стадия поддержки. Разработчики исправляют мелкие недочеты и оптимизируют производительность. Это бесконечный процесс до тех пор, пока продукт актуален.

Популярные модели реализации SDLC

Существует множество подходов к организации этих этапов. Выбор зависит от размера команды и изменчивости требований заказчика.

Waterfall (Каскад). Строго последовательное прохождение всех стадий.

• Переход к новому этапу только после завершения предыдущего.
• Подходит для проектов с жестко фиксированными требованиями.
• Минус: сложно внести изменения в середине пути.

Agile (Гибкая разработка). Итеративный подход, где продукт создается маленькими частями.

• Циклы (спринты) длятся 2-4 недели.
• Постоянная обратная связь от пользователя.
• Максимальная адаптивность к изменениям рынка.

Spiral (Спиральная модель). Усиленный фокус на анализе рисков.

• Каждый виток спирали включает этап оценки угроз.
• Идеально для сложных и дорогостоящих систем.

Современный подход: От DevOps к DevSecOps

Современная разработка стремится к непрерывности. Подход DevOps объединяет разработку и эксплуатацию в единый поток. Это позволяет деплоить код десятки раз в день без потери стабильности.

Автоматизация (CI/CD). Сборка и деплой происходят автоматически.

• Continuous Integration: частая интеграция кода в общий репозиторий.
• Continuous Deployment: автоматический выпуск изменений в прод.

DevSecOps. Внедрение безопасности (Security) в каждый шаг SDLC.

• Проверка уязвимостей начинается на этапе написания кода.
• Автоматические сканеры зависимостей в пайплайне.
• Защита данных становится частью культуры разработки.

Такой подход позволяет находить дыры в безопасности до того, как они попадут в сеть. Это критично для систем, работающих с персональными данными.

Особенности SDLC в Big Data и ML

Разработка систем обработки данных отличается от создания обычных веб-приложений. Здесь код вторичен по отношению к данным. Если данные «отравлены» или имеют плохое качество, никакой идеальный код не спасет систему.

Экспериментальный характер. В ML невозможно гарантировать результат заранее.

• Этап исследования данных (EDA) предшествует разработке.
• Постоянное переобучение моделей требует цикличного подхода.

Data Lifecycle. Жизненный цикл данных накладывается на SDLC.

• Важность отслеживания происхождения данных (Data Lineage).
• Валидация схем данных на этапе CI/CD.

В этой среде классический SDLC эволюционирует в MLOps и DataOps. Эти дисциплины добавляют в цикл этапы мониторинга качества данных и дрейфа моделей.

Роли и ответственность

В рамках SDLC за успех отвечают разные специалисты. Разделение ролей помогает избежать конфликтов интересов.

Product Owner. Формулирует видение продукта и приоритеты.

• Сбор бизнес-требований.
• Управление бэклогом задач.

System Architect. Отвечает за техническую структуру.

• Выбор технологий и паттернов.
• Контроль масштабируемости системы.

DevOps Engineer. Строит мост между кодом и «железом».

• Настройка серверов и пайплайнов.
• Обеспечение отказоустойчивости.

QA Engineer. Гарантирует, что продукт работает как надо.

• Создание тестовых сценариев.
• Контроль качества релизов.

Координация этих людей — залог того, что жизненный цикл не прервется из-за человеческого фактора.

Практический кейс: Автоматизация цикла «Разработка — Тест — Деплой».

В этом примере мы пройдем путь от написания кода до его автоматического запуска в изолированном виртуальном окружении на локальном сервере Ubuntu (или WSL).

Шаг 1. Подготовка рабочего пространства

Сначала создаем структуру проекта в Ubuntu. Это имитация нашего «сервера», где будет жить работающее приложение.

# Создаем папку и заходим в нее
mkdir -p ~/sdlc_demo && cd ~/sdlc_demo

# Создаем файл скрипта-обработчика
cat <<EOF > processor.py
import sys

def run_logic(data):
    if not data:
        raise ValueError("Empty data")
    return [x * 10 for x in data]

if __name__ == "__main__":
    test_data = [1, 2, 3]
    print(f"Обработка: {run_logic(test_data)}")
EOF

Шаг 2. Изоляция через Virtual Environment (venv)

Чтобы зависимости проекта не конфликтовали с системными библиотеками Ubuntu, используем виртуальное окружение. Это стандарт современного SDLC.

# Создаем окружение
python3 -m venv venv

# Активируем и проверяем
source venv/bin/activate
pip3 install pytest  # Нам понадобится для тестов

Шаг 3. Создание Unit-теста

Автоматизация не имеет смысла без проверки качества. Создадим тест, который пайплайн будет запускать перед каждым деплоем.

cat <<EOF > test_processor.py
from processor import run_logic
import pytest

def test_success():
    assert run_logic([1]) == [10]

def test_fail():
    with pytest.raises(ValueError):
        run_logic([])
EOF

И файл requirements

cd ~/sdlc_demo
cat <<EOF > requirements.txt
pytest
EOF

Шаг 4. Настройка автоматики (GitHub Actions)

Теперь связываем твой репозиторий с Ubuntu через GitHub Self-hosted Runner. Это позволит GitHub отдавать команды твоему локальному терминалу.

В интерфейсе GitHub:

• Перейди в Settings -> Actions -> Runners.
• Нажми New self-hosted runner и выбери Linux.
• Выполни предложенные команды в терминале Ubuntu.

Шаг 5. Создание файла конфигурации (Workflow)

Создай файл .github/workflows/main.yml. Он станет «дирижером» нашего процесса.

name: SDLC_Automation

on: [push]

jobs:
  build-and-run:
    runs-on: self-hosted
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v4 # Раннер скачивает код в свою папку _work

      - name: Setup Environment
        run: |
          # Создаем виртуальное окружение прямо внутри папки раннера
          python3 -m venv venv_ci
          source venv_ci/bin/activate
          pip3 install pytest # Устанавливаем зависимости с нуля

      - name: Run Tests
        run: |
          source venv_ci/bin/activate
          # Указываем Python искать модули в текущей папке
          PYTHONPATH=. pytest test_processor.py

      - name: Deploy (Manual log update)
        run: |
          source venv_ci/bin/activate
          # А вот здесь мы можем запустить скрипт и дотянуться до твоего лога
          python3 processor.py >> $HOME/sdlc_demo/production.log
          echo "Авто-деплой выполнен: $(date)" >> $HOME/sdlc_demo/production.log

Примечание: Мы опускаем фрагмент настройки взаимодействия GitHub с нашим сервером оставляя лишь несколько итоговых скриншотов

Итоговая схема процесса для читателя:

Написание кода. Разработчик правит processor.py и делает git push.

• Триггер. GitHub замечает изменения и запускает Runner в твоей Ubuntu.
• Контроль качества. Runner активирует venv и прогоняет тесты.
• Релиз. Если тесты «зеленые», скрипт запускается в рабочей среде и пишет результат в лог.

Это превращает теоретический SDLC в живой механизм, где вероятность ошибки в «проде» сводится к минимуму.

Этот код может запускаться автоматически при каждой попытке программиста сохранить изменения. Если тесты падают, процесс SDLC блокирует переход к этапу внедрения. Это базовый пример автоматизации контроля качества.

Заключение

SDLC — это не бюрократия, а карта выживания проекта. Правильно выбранная модель позволяет команде расти и выпускать надежные продукты. В эпоху Big Data этот цикл дополняется инструментами MLOps, делая процесс еще более надежным. Начинайте с малого, автоматизируйте проверки и всегда помните о требованиях бизнеса.

Референсные ссылки:

• [IEEE Standard for Software Life Cycle Processes] (https://standards.ieee.org/standard/12207-2017.html) (2024 update reference)
• [What is SPLC? — Amazon AWS Guide] (https://aws.amazon.com/what-is/sdlc/) (2025)
• [The DevOps Handbook: Second Edition] (https://itrevolution.com/book/the-devops-handbook/) (2024 version)
• [Google SRE Book — Release Engineering] (https://sre.google/sre-book/release-engineering/) (2025)