生態系統（Ecosystem）原本是一個生物學術語，意思是由一些生命體相互依存、相互制約而形成的大系統，就像我們學生時代在生物學課堂上學到的那樣。隱喻無處不在，人們把這個術語移植到了 IT 領域中來，比如我們常說的“軟件生態系統”，實際上，這個問題涉及到所謂“巨型系統”、“復雜系統”、“異構系統”等等，那么——

什么是軟件生態系統呢？

如何評估和構建軟件生態系統呢？

如何評估軟件生態系統的健康性呢？

軟件生態系統的價值是什么？又是如何實現的呢？

......

1. 什么是軟件生態系統

英國生態學家 Tansley于1935年首先提出有關“生態系統”的概念，任何自然環境中的生物有機體和非生物成分在一段時間內交互形成一個相對穩定的動態平衡狀態，形成一個生態系統。生態系統( 自然生態系統) 就是在一定空間范圍內，生物群落與非生物環境，通過能量流動、物質循環、信息傳遞而形成相互作用、相互依存的動態復合體。換言之，生態系統就是在一個空間內生物群落與非生物環境形成具有一定功能的整體。生態系統不僅在空間上是個地理單元，還是一個功能單元，既有能量、信息的傳遞又有物質和物種的動態過程。任何一個自然生態系統都是開放系統，都有輸入和輸出的過程以維持動態平衡。

實際上，研究者早就將生態系統的概念引入到了經濟學領域，形成了商業生態系統的概念。所謂商業生態系統是指一群相互連結，共同創造價值與分享價值的企業。軟件生態系統本質上是商業生態系統在軟件產業中的特殊呈現。

2003年Messerchmitt 等人認為軟件生態系統的研究包括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）。接下來，不同的研究為軟件生態系統提供了不同的定義。例如Bosch等人給出軟件生態系統的定義，討論其發展趨勢，并概述采用軟件生態系統方法的關鍵概念和意義。Lungu等人將軟件生態系統視為在同一環境中共同開發和發展的軟件項目的集合，目前，還有許多研究聚焦于特定的生態系統，例如Arm軟件生態系統、Python軟件生態系統等開源生態系統。

2016年，Ｍanikas等人對2003至2014年之間涌現的軟件生態系統定義進行了重新審視，將軟件生態系統定義為“在公共的技術基礎設施上軟件產品與服務以及相關涉眾者相互作用而形成的復雜系統”，強調軟件生態系統中利益相關者采用數據共享、知識分享、軟件產品及服務提供等方式為軟件生態系統做貢獻。

軟件生態系統是指在一個共同的技術平臺上，眾多的參與者協同合作，最終形成大量的軟件解決方案或服 務。軟件生態系統目前是在軟件平臺上結合內部和外部參與者開發的組件來構建大型軟件系統的有效方法。

軟件生態系統改變了軟件產業傳統的集中式、層級結構的商業模式，強調了互利共生、資源共享的創 新發展理念，構建了一種嶄新的互相協作、彼此促進的軟件生產模式，構建了軟件產品及服務的社會化生產方式．其蘊含的商業、技術和管理特征，吸引了軟件工程、經濟學、管理學、社會學等領域研究者的共同關注，也得到了IT界的普遍認同。

軟件生態系統必定跨越多個組織的邊界, 強調多個組織的相互協作, 這是與傳統的軟件產品和軟件產品線開發方法的一個顯著區別;其次 ,軟件生態系統中各組織間的依賴關系是圍繞生產或消費承載著相關知識的軟件制品和服務展開的 ;第三,各個組織所遵循的商業模型決定了它們生產或消費知識的方式 ;第四 ,這些組織共享市場, 能夠針對市場中用戶需求的演化進行適應性調整 ,否則若軟件生態系統中的軟件制品和服務逐漸不再滿足用戶的需求,則其將逐漸老化乃至死亡。

2.軟件生態系統的構成與分類

2.1軟件生態系統的構成

為了界定軟件生態系統內涵及其構成，可以使用元模型建模方式描述軟件生態系統構成。

按照對軟件生態系統的重要程度，將利益相關者扮演的角色細化為核心開發者、活躍開發者、外圍開發者和用戶。核心開發者類似于自然生態系統中的植物，他們利用環境提供的各類資源開發出對軟件生態系統生存與發展起到關鍵作用的軟件制品；活躍開發者類似于自然生態系統中的植食性動物，貢獻新的軟件制品、參加軟件測試及運維工作；外圍開發者，類似于自然生態系統中的獵食者，運用已有的軟件制品編織形成面向終端用戶的軟件產品；用戶是軟件生態系統中的頂級獵食者，使用軟件產品為其工作、生活服務，把軟件體驗、對軟件生態系統的期望反饋給軟件生態系統，推動軟件生態系統不斷發展。

軟件生態系統具有技術特征、商業特征及社會網絡特征，可以從技術視角、商業視角、社會網絡視角對軟件生態系統架構進行投影，形成軟件生態系統的技術架構、商業架構和社會網絡架構。軟件生態系統架構不論從技術視角、商業視角和社會網絡視角來看，都具有顯著的等級結構。

2.2 軟件生態系統的分類

軟件生態系統種類繁多，從不同視角對軟件生態系統進行解讀，派生出不同的軟件生態系統分類方法——

（１）按照商業訴求情況，把軟件生態系統劃分為商業軟件生態系統、免費及開源軟件生態系統。

（２）按照 軟 件 部 署 環 境 差 異，將軟件生態系統細化為服務器軟件生態系統、桌面軟件生態系統、嵌入式軟件生態系統、云計算軟件生態系統。

（３）根據軟件在計算機系統中扮演角色不同，把軟件生態系統劃分為系統軟件生態系統、支撐軟件生態系統和應用軟件生態系統。

（４）將軟件生態系統和應用領域相結合，則產生行業應用軟件生態系統，包括智能汽車軟件生態系統、智慧農業軟件生態系統、互聯網教育軟件生態系統、社交軟件生態系統、智慧醫療軟件生態系統、區塊鏈應用軟件生態系統等等．

3.軟件生態系統的設計方法與分析框架

軟件生態系統策略設計，以利益相關者的價值實現為導向，通過企業合作伙伴管理、資源流管理、能量流動導引、跨界管理等手段來實現管理策略設計及實施。具體地，有基于資源流分析的軟件生態系統管理策略設計方法，有基于層次分析法的軟件生態系統管理策略設計方法，還有人將供應鏈跨界管理理論引入到軟件產業的商業生態構建過程之中，運用企業的跨界管理能力經營軟件生態系統、打造軟件產業商業生態。

3.1 SNA 模型

許多復雜的系統可以表示為復雜的網絡，系統的組件及其相互作用分別表示為節點和鏈接。軟件項目及其關系也可以表示為一個復雜的網絡， 軟件生態系統的結構由其技術依賴來定義。

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展，研究 人員在一般社會網絡（General Social Networks，GSNs）的基礎上，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。

在軟件生態系統的研究中，通常用 SNA 模型來表示生態系統中參與者之間的關系，參與者包括：開發者、公司、API、技術平臺或協議等。

3.2 SSN 模型

SSN（Software Supply Networks）模型是 Boucharas等人在 2009 年提出的，是目前軟件生態系統研究中 使用最為廣泛的模型之一。模型中的研究對象通常為ISV（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。

3.3 知識鏈模型

在軟件生態系統中開發者、項目、用戶可以通過知識建立聯系。開發者基于基礎知識，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者，組成一個循環的閉環過程。與 SSN 模型類似，知識鏈模型通常也區分為三個層次。

3.4 負熵流模型

熵理論對于整個自然科學來說是第一法則。—— 愛因斯坦

熵是系統工程的核心概念，當系統內部各要素之間的協調發生障礙時，或者由于環境對系統的不可控輸入達到一定程度時，系統就很難繼續圍繞目標進行控制，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，系統的這種狀態，稱為系統的熵值增加效應。

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。“負熵”同樣也適用于社會系統，認為每一個社會系統都需要從環境中獲取負熵，維持運行、抵消熵增、保持低熵狀態，熵的變化對社會系統的生存、發展有著重要影響。

軟件生態子系統是在不同社會人群中建立相互聯系的特定社會系統，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“負熵”（秩序、效率、降低不確定性、 降低風險等）的復雜系統。

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

采用合適的軟件生態系統模型，對于復雜系統軟件的研究至關重要，選擇、構建和改良的軟件所處的生 態環境，將成為未來軟件實施成敗的關鍵環節，需要從軟件負熵的角度，對軟件生態系統的耗散結構、平衡狀態、競合關系、生命周期等問題進行研究，才能形成完整的研究框架。

5 軟件生態系統的質量與健康性評估

5.1 質量評估

軟件過程質量對軟件生態系統健康具有重要作用，關注軟件構件研發活動對生態系統健康影響，有基于有向圖分析的軟件生態系統健康評價方法等等。

軟件生態系統最重要的質量就是可持續性(Sustainability),即意味著其能夠持續提供用戶所需的價值, 能夠維持一定規模的用戶和第三方開發者, 保證一定的市場占有率。借鑒軟件質量模型的設計經驗 ,可以將軟件生態系統的質量模型組織為一個層次結構，如下圖所示：

軟件生態系統的商業質量模型主要考察軟件生態系統中的產品與主流商業模型的一致性、軟件生態系統的規模和多樣性、市場占有率等,如產品升級計劃是否適應市場變化,最大限度地提高用戶的粘度。

軟件生態系統的產品質量模型則考察軟件生態系統中各類軟件解決方案的質量,除單個軟件產品所必須具備的性能、安全、易用性、可靠性等質量屬性之外,軟件解決方案還須具有高度的可組裝性和開放性,不但允許用戶靈活地選擇不同的軟件解決方案組合擴展核心軟件平臺實現其個性化的需求,也為第三方開發者進一步擴展各個解決方案發展子生態系統奠定基礎。

軟件生態系統的協同質量模型主要考察軟件生態系統在支持多個開發團體協作方面的能力,如開發團體之間協同的靈活性、協同過程的成熟度、協同中是否支持民主決策、協同中出現問題的反饋周期、以及鑒定第三方開發者所發布軟件解決方案的認證服務和發布管理服務等等。

5.2 健康性評估

生態系統的健康始終是一個相對性的概念，生態系統是否活躍、生態系統的各個部分是否完善、外界對生態系統的影響、生態系統在遇到壓力后能否及時復原、生態系統能否對外界提供對應的職能都是衡量生態系統是否健康的標準。

在軟件生態系統健康性方面，Slinger等人在2014年提出了軟件生態系統健康性可操作性的架構（Open Source Ecosystem Health Operationalization,即OSEHO），這為軟件生態系統健康性的衡量奠定了堅實的基礎。

6. 軟件生態系統中的資源定位框架

針對軟件生態系統中軟件資源多、軟件資源差異大、管理復雜等問題，可以采用可擴展的本體描述方法，對軟件資源進行描述，從而通過本體信息精確定位軟件資源，采用統一資源訪問框架屏蔽不同軟件之間的差異，從而保證能夠精確、快速地獲取軟件資源。

針對不同團隊管理軟件方式不同、存儲位置不同的現狀，以基于統一訪問引擎的軟件檢索框架為基礎，借鑒數據統一訪問中間件思想，對不同資源庫進行統一封裝，向上層應用提供統一訪問接口，在內部則調用各軟件資源自己的訪問程序訪問不同數據源，框架圖如下：

其中，軟件資源本體模型建模過程是: 首先通過建立統一元數據模型，實現對軟件描述元數據信息統一可擴 展的表達; 然后對語義映射中的相關概念建模，并給出形式化定義。通過建立軟件資源元數據與知識本體之間的映射獲得語義內容元數據，從而實現對資源語義信息的描述和表達，用于屏蔽各軟件資源的異構性。

語義映射模型作為軟件資源元數據與知識本體的紐帶，在語義映射管理中處于核心地位，映射模型設計的好壞直接影響系統的處理及語義表示能力。

7. 軟件生態系統的價值

7.1 從一棵樹的生態價值談起

印度加爾各答農業大學對一棵樹的生態價值進行了計算。一棵50年樹齡的樹，以累計計算：

• 產生氧氣的價值約31200美元；
• 吸收有毒氣體、防止大氣污染價值約62500美元；
• 增加土壤肥力價值約31200美元；
• 涵養水源價值37500美元；
• 為鳥類及其他動物提供繁衍場所價值31250美元；
• 產生蛋白質價值2500美元。

除去花、果實和木材價值，創造的價值約總計196000美元，超出了一般人的想象。

7.2 Linux 生態系統的價值

在2007年2月“《LinuxWorld》開放（系統）解決方案峰會”在美國紐約市召開，在會上IDC 認為，2006 年的‘Linux 市場生態系統’（包括服務器及軟件）的價值應該限定（Pegged）在180億美元，而到 2010 年，將要達到400億美元以上。IDC 高級分析師 Matt Healey 指出，Linux系統的實際增長并不在于Linux 本身；“Linux 生態系統”的潛在增長機會在于混合的、異構的現實環境。他指出：“對于那些只想做Linux 業務（Just do Linux）的供應商而言，我看不到有許多（Linux）服務機會。”他說：“Linux 的服務收入多半來自把Linux集成到整個基礎架構中去，而不是單靠純粹玩 Linux（As a Linux pure play）”。

7.3 軟件生態系統中的價值創造

軟件生態系統內所有利益相關者都是價值共創進程的潛在主體，通過彼此間的開放協作充分整合并盤活有限的生產要素和創新資源，滿足各自價值獲取目標和生態系統的整體目標。

系統動力學是系統論的一個重要構成部分，它和復雜系統中隨時間推移而產生的行為有關，并會同時考慮反饋回路和時滯。影響軟件生態系統價值的參數分為服務種類、QoS、成本和用戶基數等，可以將利益相關者分為應用程序用戶、服務開發人員以及平臺提供商，利益相關者價值分配的系統動力學模型如下：

價值交換是價值實現的基礎，軟件生態系統的價值實現可以基于技術接受理論和網絡外部效應理論等，采用協方差分析來評估服務價值的達成狀況。考慮服務QoS、服務開發者、軟件服務平臺、用戶、服務價格等因素對系統價值實現的影響，可以構造不同利益相關者的價值創造模型，包括平臺所有者的價值、服務開發者的價值以及用戶的價值。基于融合目標模型和e3Value的價值分析框架，使用供應鏈依賴分析方法以及現金流分析方法來評判生態系統價值的實行狀況。基于用戶感知價值的動態定價模型，通過捕捉服務市場中的供求關系，并基于動態定價模型來設計利潤最大化的方案，優化服務提供商的價值。

8. 感知軟件生態系統

8.1 人工智能開源生態

人工智能開源軟件生態主要由“三層四面”構成，其中三層指內層七要素、中層四要素、外層上下游等三個層次，四面指關鍵要素、外部約束、軟件價值、產業鏈四個方面。依托良好的公共服務，所有相關方都能在這種生態發展下創造自身價值，并且將自身價值正面反饋到生態，從而保障生態的良性發展，共同構建人工智能開源軟件生態的良性循環。人工智能開源軟件發展生態圖如下圖所示。

從生態結構的層面來看，人工智能開源軟件發展生態圖由內向外分為三個層次。首先，技術、人才、標準、社區、資金、知識產權、安全是圍繞人工智能開源軟件發展的七大關鍵要素，為開源軟件提供了發展的契機和空間 ；其次，開源軟件的發展必須是在相關約束機制下進行的，不能違背法律法規、政策導向、開源文化及公共服務 ；最后，在上述要素和約束機制的共同作用下，人工智能開源軟件不僅創造公共價值，也帶來了商業的機遇和經濟效益，同時還對人工智能涉及到的上下游產業鏈帶來深遠影響。

在人工智能開源軟件生態的發展中，軟件價值分析是立足于上述關鍵要素和約束條件中關鍵環節對軟件的價值進行合理評測的一種分析方式。人工智能開源軟件價值分為兩部分 ：公共價值和商業價值。公共價值能加速人工智能技術的創新和發展，保障可信目標和信息安全的改進，降低技術門檻和推動應用產業升級，促進全社會智能化水平的全面提升 ；商業價值能降低開發成本和促進創新創業企業發展，促進大企業全球市場策略布局和競爭力提升，催生基于人工智能開源軟件的新業態和模式，帶動傳統企業和軟件企業的轉型和升級。

8.2 Github 上的軟件生態系統演化

Github軟件生態系統中具有交叉引用關系的項目所形成的網絡．每個節點代表一個項目，２個節點之間的一條邊意味著它們有交叉引用關系。節點的顏色根據其度數從藍色到紫色再到紅色依次加深。同樣的，根據其權重不斷加深。此外，在Github生態系統內交織的網絡非常復雜，而其外部被許多小型的網絡包圍，這表明許多項目僅與某些特定項目具有交叉引用的關系，大規模的生態系統與小型生態系統共存。

圖中是2015-01-01 到 2018-06-30 的數據集，按照每半年進行劃分，最終獲得７個階段的數據來進行交叉引用關系的挖掘．然而，這一操作會帶來數據稀疏問題，可能導致生態系統的急劇變化。這是因為在每６個月的時間內發現的交叉引用關系在數據分割之后是有限的．在每個時段運行生態系統發現算法，例如 Louvain方法，旨在將網絡劃分為密集連接的節點社區，并不斷優化網絡的模塊化。它首先通過尋找小型社區來優化本地模塊化，然后聚合每個小社區中的節點并使用它們來構建新的網絡。然后，不斷迭代這兩個步驟，直到模塊化的最大化。Louvain方法在模塊化實現和計算時間方面優于其他許多社區發現方法。

在軟件生態系統的動態演化過程中可能會發生不同的演化行為，可以分為５種演化事件類型，即形成、生存、消亡、合并和分裂，其中合并事件可視為生存事件的特例，而分裂事件可視為消亡事件的特例。

Github 中軟件生態系統的大小可以由其節點數和連邊數衡量，可以用５個特征來表征生態系統的結構，即平均度、簇系數、節點度中心系數、節點距離中心系數和節點介數中心系數。軟件生態系統的活躍度可以通過Pull request 和 Release 的數量來確定。

從2015-01-01 到 2018-06-30 的Github數據集可以可以看出，Go，Python和Javascript是Github中軟件生態系統中最受歡迎的３種語言，容器技術一直受歡迎，以至于它在所有時期都能存活下來；微軟的Vscode生態系統是一種流行的開發工具；也可以看出與人工智能相關的生態系統正在快速增長。2015到2018年期間每個階段的頂級生態系統規模急劇增加，這也表明許多生態系統在生態系統網絡中的各個項目之間有良好的交互關系。在Github中，最常見的進化事件是形成和消亡，在每個演化階段內，平均的形成和消亡事件百分比可達到80％。項目間具有高技術依賴的生態系統更有可能存活下來，而只圍繞某些核心項目形成的生態系統更趨向于消亡。

8.3 區塊鏈軟件生態系統的演化

區塊鏈產業是依靠創新技術和數字化賦能衍生的新產業，而創新技術的應用和場景化布局僅靠單一企業的發展難以有效落實，必須要通過系統內各經濟參與者彼此間的資源共享和業務合作加以推動。各價值主體間的價值共創是推動區塊鏈產業生態系統演化發展的核心動力。

如上圖所示，價值共創視角下區塊鏈產業生態系統的共生環境包括政策環境、經濟環境以及社會文化環境等，良好的共生環境能夠通過合理的內外部治理和監管機制正確引導區塊鏈產業的發展方向，避免參與主體間的機會主義和不正當競爭行為，加快促進區塊鏈應用落地，統籌協調區塊鏈產業生態系統的整體發展，最終實現價值共創。

區塊鏈產業生態系統價值主體間共生關系呈現出從獨立共存、競爭、寄生、偏利共生向互利共生的轉化，隨著系統內成員間競合關系和資源利用情況的改變，在不同的共生系數作用下，各類價值主體的最大規模和增長率不斷發生變化。在互利共生模式下，區塊鏈產業生態系統發展狀態達到最佳，此時 3 類價值主體之間的共生作用系數均為正數。3 類價值主體彼此從合作中受益，價值主體的最終穩定狀態均大于各自獨立發展時的最大規模。因此，系統成員應致力向互利共生模式發展演進。

9. 一句話小結

軟件生態系統中的關鍵特性、需求工程、架構建模、模型驅動開發、能量機制、信息量抽取與建模、生態網絡建模與分析、缺陷累積效應等研究仍方興未艾，軟件生態系統的演化、質量保證、工具支持以及軟件生態系統新范型等方面的研究有待深入，仍需各方面關注和努力。

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