trudyniisiТруды НИИСИSRISA Proceedings2225-73493033-6422НИЦ «КУРЧАТОВСКИЙ ИНСТИТУТ» - НИИСИ10.25682/NIISI.2026.1.0008trudyniisi-139Research ArticleМАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ, КОМПЛЕКСОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙMATHEMATICAL AND SOFTWARE SUPPORT FOR COMPUTING SYSTEMS, COMPLEXES AND COMPUTER NETWORKSАналитическая платформа для оценки эффективности разработки GITALPHAGITALPHA, an analytical platform for evaluating the effectiveness of developmentЯцукС. Н.YatsukS. N.yatsuk_sn@edu.surgu.ruЕловойС. Г.ElovojS. G.s.elovoy@yandex.ruСурГУ, СургутRussian FederationСургутский филиал НИЦ «Курчатовский институт» – НИИСИ, СургутRussian Federation202616052026161SRISA PROCEEDINGS4952Copyright © Яцук С.Н., Еловой С.Г., 20262026Яцук С.Н., Еловой С.Г.Yatsuk S.N., Elovoj S.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.t-niisi.ru/jour/article/view/139

В статье рассматривается концепция аналитической платформы GitAlpha, предназначенной для преобразования данных Git-активности в понятную и структурированную информацию о работе команд разработки. Показано, как автоматический сбор данных о коммитах, запросах на слияние (merge-requests) и код-ревью позволяет формировать показатели вовлечённости, вклада и эффективности разработчиков, а также выявлять узкие места процессов. Рассматриваются архитектурные решения, используемые для обработки Git-данных, принципы визуализации метрик и аспекты интеграции системы с GitLab и BitBucket. Обосновывается актуальность проекта в условиях растущего спроса на отечественные инструменты аналитики разработки и усиления тенденций к импортозамещению.

This article explores the concept of the GitAlpha analytics platform, designed to transform Git activity data into understandable and structured information about the work of development teams. It demonstrates how automatic collection of data on commits, merge requests, and code reviews allows for the generation of metrics on developer engagement, contribution, and efficiency, as well as the identification of process bottlenecks. The article also examines the architectural solutions used for processing Git data, the principles of metric visualization, and aspects of the system's integration with GitLab and BitBucket. The relevance of the project is substantiated in the context of growing demand for domestic development analytics tools and the strengthening trend toward import substitution.

производительность разработкиgitmerge-requestsкод-ревьювизуализация данныхэффективность разработкианалитика git-репозиториевGitLabBitBucketdeveloper productivitygitmerge requestscode reviewdata visualizationdeveloper efficiencygit repository analyticsGitLabBitBucketReferencesФилиппов В.В., Герасимов А.В. Метрики и показатели качества процесса разработки программного обеспечения в современных командных средах // Труды Института системного программирования РАН. 2021. Т. 33. № 1. С. 112–125. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(1)-8Филиппов В.В., Герасимов А.В. Метрики и показатели качества процесса разработки программного обеспечения в современных командных средах // Труды Института системного программирования РАН. 2021. Т. 33. № 1. С. 112–125. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(1)-8Котов В.Е., Захаров Н.М. Исследование возможностей систем контроля версий для анализа производственных процессов разработки ПО // Программные продукты и системы. 2020. № 4. С. 235–243. https://doi.org/10.15827/0236-235X.132.235-243Котов В.Е., Захаров Н.М. Исследование возможностей систем контроля версий для анализа производственных процессов разработки ПО // Программные продукты и системы. 2020. № 4. С. 235–243. https://doi.org/10.15827/0236-235X.132.235-243Баранов П.А., Тарасов С.В. Автоматизированный анализ Git-репозиториев как инструмент повышения эффективности разработки // Открытые системы. СУБД. 2022. № 3. С. 29–38.Баранов П.А., Тарасов С.В. Автоматизированный анализ Git-репозиториев как инструмент повышения эффективности разработки // Открытые системы. СУБД. 2022. № 3. С. 29–38.Горбунов А.А., Соколов И.В. Метрики жизненного цикла разработки и их применение в задачах управления командами // Программная инженерия. 2023. Т. 14. № 2. С. 87–96. https://doi.org/10.17587/prin.14.87-96Горбунов А.А., Соколов И.В. Метрики жизненного цикла разработки и их применение в задачах управления командами // Программная инженерия. 2023. Т. 14. № 2. С. 87–96. https://doi.org/10.17587/prin.14.87-96Петрова Е.Н., Романов А.В. Аналитические подходы к оценке производительности инженерных команд в условиях цифровизации // Информационные технологии и вычислительные системы. 2024. № 1. С. 41–50.Петрова Е.Н., Романов А.В. Аналитические подходы к оценке производительности инженерных команд в условиях цифровизации // Информационные технологии и вычислительные системы. 2024. № 1. С. 41–50.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.