Реконфигурируемые вычислительные системы (РВС) – это системы, в которых есть возможность изменять аппаратную часть и тем самым менять модель производимых в ней вычислений [1–3]. Также РВС рассмотрены в [4, 5]. Разработка программного обеспечения для многоядерной реконфигурируемой вычислительной системы – это процесс, имеющий множество нюансов [6]. Если рассматривать этот вопрос на примере мобильных устройств, которые являются многоядерными реконфигурируемыми вычислительными системами, основной проблемой становится выбор платформы. За долгие годы развития мобильных устройств лишь две операционные системы (ОС) смогли остаться на плаву и занять лидирующие позиции [7]. Речь идет об IOS и Android. Согласно графику, представленному на сайте statcounter [8] (рис. 1, а), наибольшая доля мирового рынка мобильных ОС принадлежит Android, она составляет 71,09 %. И лишь 28,21 % принадлежит IOS. На основании этих данных можно сделать вывод, что для привлечения большего количества пользователей стоит выбрать Android. Но, если обратить внимание на состояние рынка мобильных ОС в отдельных странах, например в США (рис. 1, б), можно увидеть, что там большая доля принадлежит IOS, а не Android, что можно увидеть на графике с сайта statcounter.
а
б
Рис. 1. График долей рынка мобильных ОС в мире (а) и в США (б)
Подобную ситуацию можно наблюдать и в других странах мира, например в Канаде, а это значит, что программный продукт (ПП), который предназначен для пользователей из разных стран, должен иметь возможность работать на двух платформах.
Создатели ПП могут пойти по пути разработки двух отдельных приложений для каждой ОС или по пути кроссплатформенной разработки. У каждого способа есть свои преимущества и недостатки. В рамках данного исследования они будут выявлены с помощью сравнения ПП, разработанными этими способами, стоимости разработки, скорости поддержки новейших функций платформы [9]. Также в исследовании будут проанализированы два популярных фреймворка для кроссплатформенной мобильной разработки – Flutter и ReactJS. Будут выделены их преимущества и недостатки, путем сравнения по критериям производительности, безопасности и сложности подбора компетентных специалистов. Также в статье даны рекомендации по выбору одного из фреймворков для создания нового ПП.
Материалы и методы исследования
Для сравнения производительности итогового ПП будет создано два приложения на Android и Flutter с одинаковым функционалом. Все приложения будут запускаться на одном устройстве под ОС Android. Приложение будет представлять собой экран, на котором одновременно вращаются, уменьшаются и увеличиваются 28 изображений. Результатом теста будут являться следующие зафиксированные данные: FPS (Frames Per Second или количество кадров в секунду); загрузка процессора; количества задействованной оперативной памяти. Для того чтобы выявить причину разницы в производительности двух приложений, будут рассмотрены процессы отрисовки графического интерфейса Android и Flutter. Расчет разницы в стоимости разработки ПП будет происходить в рамках выявления разницы затрат на создание мобильного приложения, но будет учитываться только оплата труда разработчиков, делая допущение, что остальные затраты идентичны. Сравнение скорости поддержки новейших функций платформы будет происходить на основании личного опыта. Сравнение Flutter и React Native, как конкурентов в кроссплатформенном способе разработки ПП, будет проходить на основании информации из открытых источников и личного опыта. Было разработано два тестовых приложения на Flutter и Android. На рис. 2 представлен снимок экрана тестового приложения. Он идентичен для приложения на Android и Flutter.
У приложения, написанного на Android, частота кадров в секунду стабильно держится в районе 60. Максимальная зафиксированная просадка – до 59 к/с. FPS приложения на Flutter крайне нестабилен, не может надолго зафиксироваться в одном положении. Среднее значение FPS – 50 к/с. Максимальная зафиксированная просадка – до 29 к/с. Приложение на Flutter затрачивает больше ресурсов процессора, нежели приложение на Android. В среднем приложение на Flutter требует 33 % ресурсов CPU, а приложение на Android 26 %. Пиковая загруженность процессора во время исполнения приложения на Flutter составила 39 %, а на Android 30 %. Приложение на Flutter во время выполнения затрачивает больше ОП, чем приложение на Android. В среднем разница равна 120 Мб.
Рис. 2. Снимок экрана приложения
На основе указанных данных очевидно, что приложение, написанное под конкретную платформу, будет производительнее, чем кроссплатформенное решение. Этот факт является его главным преимуществом. Были рассмотрены процессы отрисовки графического интерфейса Android и Flutter. Для наглядности были составлены две модели в виде сетей Петри [10]. Для наглядности будут составлены две модели в виде сетей Петри. Сеть Петри, отражающую основные этапы рендеринга приложения, написанного на Android, можно видеть на рис. 3.
Результат тестирования (в виде зафиксированных данных) представлен в табл. 1.
Процесс, изображенный на модели, отражает следующее. После изменения в View (изменение цвета, размера, положения и т.д.) Android проходит по элементам, создавая Display List (он хранит информацию о рендеринге) и определяя область(и), где произошло изменение. Все эти действия выполнялись в потоке UI. Затем список передается в поток рендеринга. Там он превращается в DLOps (Display List Operations) – операции списка отображения (нарисуй, раскрась и т.д.), и из него убираются операции, которые происходят за пределами области изменения, которая была выявлена ранее. Параллельно с этим подготавливается буфер для GL-операций. После DLOps помещаются в этот буфер с предварительной трансформацией в GL-команды. Полученный буфер загружается в GPU и происходит отрисовка экрана [11, с. 81; 12].
Сеть Петри, отражающую основные этапы рендеринга приложения, написанного на Flutter, можно увидеть на рис. 4.
Процесс, изображенный на модели, отражает следующее. После изменения в Widget Flutter проходит по дереву элементов и вызывает rebuild для каждого, который помечен как dirty (грязный). Затем Flutter проходит по дереву render objects и запрашивает компоновку для каждого, который помечен как dirty. В результате формируется Scene. Она передается в Flutter engine, там из нее извлекается Layer Tree. Все ранее перечисленные действия происходили в потоке UI. Дальше запускается Raster поток, в него передается Layer Tree, там оно разворачивается, подготавливаются слои. Далее подготавливается очередь команд Skia. Параллельно с этим подготавливается буфер для GL-операций. Затем Skia-команды помещаются в этот буфер с предварительной трансформацией в GL- команды. Полученный буфер загружается в GPU, отрисовывается новый экран [13, с. 108; 14, с. 307].
На основании сравнения двух процессов можно сделать вывод, что они похожи, за исключением момента до формирования буфера GL-команд. Процесс рендеринга на Flutter содержит операции разворота дерева и подготовки его слоев, аналога которым нет в Android, там сразу формируется DLOps, который трансформируется в GL-команды. Скорее всего этим обусловлено более высокое потребление ресурсов CPU, RAM у приложения, написанного на Flutter (в сравнении с приложением, написанным на Android), чем и обусловлено меньшее количество кадров в секунду. Для сравнения стоимости разработки ПП были приведены средние зарплаты 2023 г. Android, iOS и Flutter разработчиков в Москве по данным сайта HH.ru [15] для разной квалификации программистов (табл. 2).
Таблица 1
FPS, CPU, Memory во время исполнения приложений
|
Время работы приложения, мин |
FPS, к/с |
CPU, % |
Memory, Mb |
|
|
Android |
2 |
60 к/с |
26 % |
50–58 Мб |
|
Flutter |
2 |
55 к/с |
33 % |
100–114 Мб |
Рис. 3. Сеть Петри отрисовки графического интерфейса Android
Рис. 4. Сеть Петри отрисовки графического интерфейса Flutter
Таблица 2
Средние зарплаты разработчиков мобильных приложений, руб./мес.
|
Android |
IOS |
Flutter |
React Native |
|
|
Senior |
290 000 |
320 000 |
280 000 |
260 000 |
|
Middle |
180 000 |
200 000 |
150 000 |
150 000 |
|
Junior |
90 000 |
100 000 |
80 000 |
80 000 |
Таблица 3
FPS, CPU, Memory во время исполнения приложений
|
Время работы приложения, мин |
FPS, к/с |
CPU, % |
Memory, Mb |
|
|
React Native |
2 |
7 |
8,5 |
424 |
|
Flutter |
2 |
19 |
10,28 |
168 |
Важно, что кроссплатформенная мобильная разработка подразумевает создание единой кодовой базы для двух операционных систем: iOS и Android – то есть необходимо иметь одну команду разработчиков. Тогда как разработка отдельно под каждую операционную систему требует наличия нескольких команд – двух в случае разработки под две операционные системы.
Предположим, что для разработки программного продукта необходима команда из двух Senior, трех Middle и двух Junior разработчиков. Очевидно, дешевле выйдет разработка на Flutter/ React Native [16]. Месячные затраты на две команды разработчиков (Android и IOS) в среднем составят 2 млн 740 тыс. руб. Команда Flutter или React разработчиков в месяц требует в среднем 1 млн 170 тыс. руб. Разница составляет 1 млн 570 тыс. руб., что является весомым преимуществом кроссплатформенной разработки. Касательно скорости поддержки новейших функций платформы, инструменты для создания приложений под конкретную ОС получают доступ к ее новым функциям в день их выпуска. Фреймворки для кроссплатформенной разработки смогут пользоваться новыми функциями лишь спустя некоторое время. Задержка, как правило, небольшая, но она есть, а значит, по этому критерию первенство вновь берет разработка под определенную ОС.
Было произведено сравнение двух конкурирующих инструментов для разработки кроссплатформенных ПП – Fluitter и React Native. Производительность приложений на Flutter превосходит производительность приложений на React Native. В качестве основного языка программирования Flutter использует Dart, который в свою очередь компилируется в нативный код платформы, который в равных условиях всегда будет быстрее JavaScript от React Native. Также стоит отметить производительность рендеринга Flutter. React Native использует родные виджеты платформы и события передает через JavaScript, что сильно сказывается на производительности. Конкуренты от Google используют собственный встроенный 2D движок Skia, что позволяет рендерить объекты с частотой до 120 кадров в секунду [17, с. 10].
В статье «Flutter vs React Native vs Native: Deep Performance Comparison» [18] приводится сравнение производительности двух фреймворков в виде конкретного примера. На каждом из них создано приложение, состоящее из одного экрана, на котором 200 изображений подвержены различной анимации (вращение, увеличение, исчезновение). Результаты теста представлены в табл. 3.
Можно заметить, что приложение, написанное на Flutter, больше нагружает процессор, но показывает большее количество кадров в секунду и использует меньше оперативной памяти, что доказывает его превосходство в производительности над приложением, которое написано на React Native. Если говорить о безопасности, то конечное приложение на React Native – это JavaScript код. Любой может получить к нему доступ в конечной сборке релиза и изменить его логику. Итоговый нативный код приложения, написанного на Flutter, не читаем для человека, что делает практически невозможным обратную обработку. Кроме того, единая нативная библиотека со сложной структурой и меняющимися форматами данных, которая формируется после компиляции, не позволяет даже частично восстановить исходный код при реверс-инжиниринге. Приложения, написанные на Flutter, по безопасности приближаются к нативным.
Что касается подбора специалистов, React Native с 2015 г. используется для создания мобильных приложений. К тому же для разработки использует популярный язык программирования JavaScript. Flutter выпустил первую свою стабильную версию в 2018 г., а для разработки использует малоиспользуемый язык Dart. Из этих вводных данных ясно, что на рынке труда гораздо больше разработчиков, умеющих работать с React Native. Стоит заметить, что при желании можно без особых усилий переквалифицировать уже имеющихся сотрудников, работающих с приложениями для Android или IOS, во Flutter-разработчиков. Гораздо легче, чем в React Native-разработчиков. Это обусловлено тем, что, в отличие от JavaScript, Dart является типизированным языком программирования, так же как Java, Kotlin, Objective-C и Swift, и в принципе они имеют схожий синтаксис.
Заключение
Таким образом, результаты исследования показывают, что при выборе способа разработки ПП для реконфигурируемой вычислительной системы необходимо ориентироваться на поставленные приоритеты. Если главным является производительность и хватает финансовых ресурсов, стоит выбирать способ разработки под определенную платформу. Если финансовый ресурс ограничен и небольшие потери в производительности итогового ПП некритичны, следует обратить внимание на кроссплатформенный способ разработки. Среди инструментов кроссплатформенной разработки по ряду критериев лидирует Flutter.
Библиографическая ссылка
Мартышкин А.И., Семенов А.С., Митрохин М.А., Акифьев И.В., Токарев А.Н. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ МНОГОЯДЕРНОЙ РЕКОНФИГУРИРУЕМОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ // Современные наукоемкие технологии. – 2023. – № 7. – С. 66-71;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=39696 (дата обращения: 21.11.2024).