Dinamikus nyelvek használata a Morgan Stanley-nél (x)

Programozási nyelvek és a Morgan Stanley

A Morgan Stanley-nél az Enterprise Application Infrastructure (EAI) részleg mintegy száz fős globális csapata foglalkozik a programozási nyelvekkel és a hozzájuk kapcsolódó technológiákkal. A főbb programozási nyelvek (Java, C/C++, C#, dinamikus nyelvek, web technológiák) mindegyike egy-egy külön alcsoporthoz tartozik. Ezen csoportok feladata, hogy összefogják és kiszolgálják a vállalaton belül található több ezer alkalmazásfejlesztő igényeit. Az egyes nyelvek szakértőjeként belső felhasználású könyvtárak fejlesztésével, karbantartásával, nyílt forrású könyvtárak integrálásával, fejlesztőeszközök készítésével, szaktanácsadással és az új technológiák vállalati alkalmazásának kiértékelésével foglalkoznak. Egy ilyen pusztán technológiai és kutatás-fejlesztési csoport létrehozásának előnye, hogy a vállalat nagy mérete ellenére is gyorsan tud reagálni az új technológiai kihívásokra, az újra felhasználható közös komponenseknek köszönhetően pedig gyorsabb és minőségibb alkalmazásfejlesztést tesz lehetővé.

Programozási nyelvek kiválasztásánál több szempontot kell figyelembe venni. Szempont például a program sebessége, a kód karbantarthatósága és a fejlesztés hatékonysága. Bizonyos esetekben a tiszta és könnyen kezelhető kód és a gyorsabb fejlesztés fontosabb szempont, mint a futásidő. Ahol a sebesség kritikus szempont, ott nyilvánvalóan a statikus nyelvek a preferáltak, ahol a sebesség kevésbé fontos vagy a program futása más külső tényezőktől függ, ott érdemes valamelyik dinamikus nyelvet választani.

Python

A Morgan Stanley esetében a dinamikus nyelveket többnyire az infrastruktúráért felelős csapatok, a belső mérnökök használják, míg az üzleti alkalmazások esetében inkább a statikus nyelvek jellemzőek. A Python mint scriptnyelv nagyon fontos eszköz az üzemeltetők kezében, használatával olyan automatizált rendszerek építhetőek, amelyekkel a több tízezer szerver kezelése, konfigurálása sem okoz problémát.

Ennek megfelelően a befektetési banknál fontos szerepet töltenek be a különböző scriptnyelvek (Python, Perl, R, PowerShell), melyek sokszor szimbiózisban élnek a statikus nyelvekkel, köszönhetően a statikus és a dinamikus világ (például C és Python) közötti átjárást biztosító interface-eknek. Sok esetben a teljesítmény-kritikus rész statikus nyelven kerül megvalósításra, vagy egy meglévő rendszerbe kerül beépítésre a dinamikus nyelv, például egy Java GUI-val rendelkező alkalmazás Python kóddal ellenőrizheti a beviteli mezők értékeit.

A Morgan Stanley egészen különleges helyzetben van a Python Interpretert (futtatókörnyezetet) illetően is. Mivel a nyelvet szerverek konfigurálására is használják, elengedhetetlen minden lehetséges platform támogatása. Kihívást az jelenthet, ha olyan rendszereket is támogatni kell, amiken a Python nem elterjedt. Ekkor előnyös tulajdonság az, hogy a forráskód elérhető, ami nagy segítség a probléma felderítésében. Legtöbbször a hibát meg lehet oldani a fordítási opciók megváltoztatásával, de előfordul, hogy az interpreter javítása szükséges.

Csomag- és verziókezelés: mindig a legújabb a jobb?

A programozási nyelvekhez tartozó csomagok telepítése is eltér a megszokottól. Minden csomag egy globális fájlrendszerre kerül feltelepítésre, így minden gépen ugyanazok a csomagok érhetőek el, mely több tízezer gép esetén nagyban segíti a csomagok és szoftver komponensek szinkronban tartását.

A csomagok verziójának kezelése felveti a kérdést: mi történjen a régebbi verzióval? Sok rendszeren működőképes megoldás az, ha mindig a legújabb verziót telepítik, addig ha több száz program függ egy adott verziótól, a legújabb csomag telepítése komoly problémákat okozhat – különösen amikor az új verzió nem kompatibilis a régivel. A programok tesztelése megoldást jelenthetne ugyan, de ilyen rendkívül nagy számú program esetén ez nem hatékony.

A belső fejlesztésű csomagoknál kevésbé jelentkezik ez a probléma, hiszen ott a kompatibilitás megléte könnyen igazolható, a kívülről származó csomagok esetén ez azonban már nem ennyire egyszerű.

Amennyiben a régi és az új verzió is elérhető marad, a meglévő programok tovább futhatnak a régi verzióval, míg az új programok használhatják az újat. Bár ez lehetséges megoldás, hátránya mégis, hogy a csomagok száma csak nő, vele együtt a szükséges globális tárhelyigény is.

A cég a problémát a csomagok kötegelésével oldotta meg. Az egymással kompatibilis verziójú csomagokat kötegekbe szervezik, és meghatározott időközönként (hetente) kiadják. Ez előnyös a fejlesztőknek, akik a csomagokat használják, mert a kért funkció vagy hibajavítás akár a következő héten elérhetővé válhat. A kötegek 3 hónap múlva törlődnek a rendszerből, így a fejlesztők rá vannak kényszerítve, hogy legalább 3 havonta frissítsenek egy újabb verzióra. További korlátozás hogy egy csoport csak egy előre meghatározott számú köteget használhat, tehát ha az adott hiba javítására vagy új funkcióra van szükségük, akkor frissíteniük kell. Mivel a kötegeket gyakran adják ki, a változások száma a két kiadás között minimális, így a frissítés egy újabb verzióra lényegesen könnyebb.

A csomagkezelésben a függőségek kezelése is kihívást jelenthet. Például az R statisztikai nyelv esetében a függőségek kezelése fejlett, a mellékelt metafájl pontosan tartalmazza, hogy mi szükséges az adott alkalmazás futásához, így a függőségek automatikusan telepíthetőek. Ugyan ilyen metafájl a Python esetében is létezik, ennek használata azonban nem terjedt el széles körben.

A Python esetében érdekes kérdés a 3-as verzióra való átállás is. A hivatalos Python-álláspont, hogy az alkalmazások 2.x verzióban készülnek el és a 2to3 automatikus kódfordítóval készül el az újabb verziós kód. Ennél azonban figyelni kell a fordító korlátozásaira, egyébként kiválóan működik a rendszer. A 3.x-re való átállást egyelőre megnehezíti, hogy nem minden csomag érhető el az újabb verzióban, ezért rendszerint éles környezetben marad a 2.x.

Aktív közösség

Az egyes nyelveket használó fejlesztők közös levelezőlistán vannak, itt tehetik fel egymásnak a különböző kérdéseket. A nyelvvel foglalkozó EAI kollégák követik ezeket a listákat és válaszolnak az olyan esetekben, amikor a 400-500 fejlesztő nem tudja az adott kérdésre a választ. A fejlesztők munkáját részletes dokumentáció és FAQ segíti, ez utóbbit (nyilván) a rendszeresen felmerülő kérdések alapján állítják össze. A dokumentációkat egy belső wiki rendszerben tárolják, amit főleg az adott nyelvvel foglalkozó munkatársak tartanak karban, de bárki szerkesztheti a tartalmat.

A szabad szoftveres környezet sok szempontból előnyös a befektetési banknak. Nyilvánvaló előny a nyílt szoftverek ingyenessége, valamint az is, hogy a szoftverek karbantartását, tesztelését a közösség végzi. Kulcsfontosságú a cégnél, hogy a forráskód elérhető, ezzel nagyon sok időt és erőforrást lehet megtakarítani egy adott probléma felderítésekor. Nagyon fontos továbbá, hogy az esetleges probléma javítható a kód szerkesztésével, mivel sok esetben egy adott szoftver nincs felkészítve arra, hogy nagyobb rendszereken fusson, vagy a szoftver fejlesztői nem gondoltak egy adott funkció megvalósítására/optimalizálására. Ekkor a cég végzi el a program módosítását, és a változtatást a hiba leírásával együtt elérhetővé teszi a fejlesztők és a közösség számára – amik aztán a közösség jóváhagyása után bekerülnek a szoftver következő verziójába.

További információk a Morgan Stanley-ről: www.morganstanley.hu

(A Morgan Stanley megbízásából készített anyag.)