| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 原标题 | MIT Lincoln Laboratory: A Case Study on Improving Software Support for Research Projects |
| 主要作者 | Daniel Strassler、Gabe R. Elkin、Ian Jessen、David Johnson 等(共10人) |
| 研究机构 | MIT Lincoln Laboratory(列克星敦,马萨诸塞州,美国) |
| 发表信息 | 2025 Massachusetts Institute of Technology,受美国空军合同支持 |
| 引文格式建议 | Strassler, D., Elkin, G. R., Jessen, I., et al. (2025). MIT Lincoln Laboratory: A Case Study on Improving Software Support for Research Projects. Lexington, MA: MIT Lincoln Laboratory. |
MIT林肯实验室在国土保护与空中交通管制领域开展了一项关于科研软件支持体系的专项研究。该研究聚焦于软件开发效率低下与组织文化滞后的问题,采用“小组调研+项目访谈+外部标准对标”三阶段方法论,识别出三大关键挑战:项目属性高度多样化(如部署环境和团队规模差异显著)、工具链重复建设(多个团队独立维护SonarQube实例)、人才技能匹配机制低效(依赖口耳相传寻找技术专家)。针对这些问题,研究提出统一DevSecOps能力平台、构建可搜索的技术人才数据库等具体改进措施。后续实践中,实验室成功部署企业级GitLab与JFrog Artifactory系统,并启动人才管理工具的可行性调研,实现了从问题识别、策略制定到实际落地的闭环推进,为类似科研机构提供了具有复用价值的转型范例。
MIT林肯实验室(MIT LL)并非传统意义上的学术研究单位,其核心使命是为美国国家安全研发前沿技术解决方案——从传感器数据处理程序到国家级空管系统,皆出自此地。然而,在过去二十年中,软件在其项目中的定位发生了根本性转变:
这一变化也反映在人力资源结构上:拥有计算机科学或工程学位的员工比例从2000年的8%增长至2025年的17%(见图1),表明软件能力已成为实验室的核心竞争力之一。
然而,支撑体系未能同步演进,导致“人长大了,衣服却没跟上”:
总体来看,尽管软件规模和重要性大幅提升,管理体系仍停留在“小作坊”模式,这正是本研究发起的根本动因:如何构建一套能够匹配国家安全级项目需求的现代化软件支持架构?
研究团队历时六个月,采取三个递进阶段对现状进行全面诊断,每一阶段均设定清晰目标并采用相应方法:
为避免主观臆断,研究首先开展系统性“组织体检”,涵盖以下两个层面:
小组层级问卷调查
面向6个代表性技术小组的技术负责人发放结构化问卷,收集宏观维度信息,包括:当前运行的软件项目数量、使用的版本控制系统类型、目标部署环境(云平台或嵌入式设备)等。调查结果揭示出若干关键事实,例如“1-2人承担的小型项目占比达40%”,以及“3个不同小组分别独立运维各自的SonarQube代码质量检测服务”。
项目深度访谈
选取多个典型科研项目进行一对一深入交流,挖掘具体痛点案例。例如某空中交通管理系统因缺乏统一的CI/CD流程,导致集成阶段延误两周;另一项目因无法快速找到熟悉容器编排的工程师而推迟启动。这些真实场景为后续分析提供了微观依据。
本文的价值不仅在于指出问题,更在于提供了一套适用于科研机构的、具备实操性的软件能力提升框架,其三大创新点如下:
1. 微观洞察与宏观视角结合的数据采集模式
通过“小组调查+项目访谈”的混合方法,既获取整体分布特征(如小型项目占比高),又捕捉个体项目中的实际障碍(如工具链断裂导致延期),有效避免了“只见森林不见树木”或“只见树木不见森林”的片面性。
2. 实现“问题识别—改进建议—实际落地”的完整闭环
不同于多数研究止步于提出建议,本文特别增设“后续进展”部分,详细记录各项建议的实际转化情况。例如,“推动工具链统一”建议直接促成了企业级GitLab平台的部署;“建立技能索引”构想则催生了人才管理系统的立项调研,极大增强了案例的可信度与参考价值。
3. 内外标准双轨对齐确保合规与实用性兼顾
研究过程不仅关注内部痛点,还主动对标美国国防部(DoD)发布的DevSecOps参考架构以及NIST制定的安全控制要求,确保所提方案既能解决现实问题,又能满足政府资助项目的强制性合规条件。对于高度依赖联邦经费的科研实体而言,这一点尤为关键。
为深入挖掘软件研发中的实际问题,研究团队选取了12个具有代表性的项目(涵盖3个月至3年不同时长),并与各项目负责人及核心开发者进行深度交流,重点挖掘具体实施过程中的“痛点”。例如,“招聘PyTorch人才耗时长达一个月”、“由于缺乏统一的 artifact 仓库,每次部署都需手动重新上传文件”等问题被逐一记录。
在此基础上,团队开展了工具catalog补充工作。调研发现,多个小组已自行开发了一些实用小工具(如自动化测试脚本),但因缺乏系统性记录,这些工具长期处于“隐藏状态”。为此,研究团队专门组织了一轮补充调查,将这些未登记的工具纳入统一目录管理,有效避免未来重复开发的情况发生。
为了确保后续建议具备现实可行性和合规性,团队收集并分析了两类关键外部资料:
通过这类文献回顾,研究成果得以与外部监管和行业实践接轨。例如,提出统一使用SonarQube的建议,不仅解决了内部多实例重复建设的问题,也符合DoD对代码质量管控的合规要求。
所有收集到的信息——包括问卷反馈、访谈纪要以及外部文档内容——被系统化整理与交叉分析,最终提炼出三大共性核心问题:
本研究的核心价值在于提供了一份“可直接执行”的改进清单,成果分为三类:发现类、建议类和落地类。
| 成果类别 | 具体内容 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 发现类 |
1. 项目部署环境、编程语言和目标设备高度多样化 2. 工具重复现象严重,如3个小组各自维护独立的SonarQube实例 3. 技能匹配依赖非正式渠道,缺乏可搜索的能力库 |
明确标准化不能“一刀切”,应保留灵活性,优先解决重复建设和人才管理问题 |
| 建议类 |
1. 推动DevSecOps工具统一(如SonarQube、GitLab) 2. 建立可检索的员工技能数据库,并设定半年更新机制 3. 组织外部专家讲座系列,邀请谷歌或DoD领域专家分享经验 |
提供具体行动指南,不再是抽象“优化建议”,而是清晰指出“做什么”和“怎么做” |
| 落地类 |
1. 成功部署企业级GitLab,整合6个小组原有代码库 2. 实施JFrog Artifactory,集中管理JAR包与Python Wheels等构建产物 3. 启动人才管理工具调研,重点包含技能画像与搜索功能 |
验证建议可行性,推动方案由理论走向实践,初步估算节省维护成本超30% |
注:论文中未公开任何开源代码或数据集,所有工具(如企业级GitLab)均为实验室内部私有部署。
研究采用“内部多层采集 + 外部权威对标”的复合策略,确保视角全面。具体方法及其对应的研究目标如下:
针对工具重复问题,研究提出三项关键对策:
后续落地的企业级平台通过“整合+统一”模式有效应对上述痛点,取得以下成效:
问题3:MIT林肯实验室在软件人才“招聘与留存”方面面临的核心挑战是什么?研究提出的应对策略如何精准回应这一难题?为何后续推进选择以“人才管理工具调研”为切入点?
核心挑战源于两个层面的叠加效应:“关键技能供需失衡”与“外部市场竞争力薄弱”。从内部来看,具备Kubernetes、PyTorch等关键技术能力的人才数量严重不足,且当前人才匹配高度依赖非正式口碑传播,缺乏系统性机制,导致项目需求难以被快速响应;从外部环境看,面对Meta、Alphabet等科技巨头,实验室在薪酬待遇与发展通道上均处于劣势,造成高端软件人才引进困难、在职人员流失风险高。
针对上述困境,研究提出三项针对性举措:一是构建可搜索的技术技能数据库,实现人才能力与项目需求的高效对接,减少人力资源闲置或短缺现象;二是探索软件工程师的职业发展路径设计,增强组织内部的成长吸引力,提升员工长期留任意愿;三是联合人力资源部门优化招聘流程与宣传策略,强化对外竞争优势。
之所以将“人才管理工具调研”作为实施起点,是因为该方向具备双重解决能力——它能够同时缓解“技能匹配效率低”和“专业社区缺失”两个关键子问题。通过整合“技能数据索引+个人职业档案+协作交流功能”,此类工具不仅能加速项目组与技术人员之间的连接(从而减轻招聘压力),还能促进跨团队知识流动,营造归属感强的专业社群氛围(助力人才留存)。作为一种投入成本较低但撬动效应显著的初步行动,它为未来建立系统化的职业发展体系和优化招聘模式提供了必要的数据支撑与实践基础。
本论文实质上是一份面向科研机构软件能力建设的实操指南。以MIT林肯实验室的具体实践为基础,采用“数据采集—问题分析—方案建议—落地验证”的完整闭环方法论,清晰呈现了如何系统性应对科研软件领域普遍存在的三大痛点:工具碎片化、人才难匹配、标准不统一。
对于其他科研单位,特别是依赖政府资助运行的组织而言,其核心价值体现在三个方面:
总而言之,这并非一篇纯学术性质的理论探讨,而是一套可直接借鉴、易于落地的改进框架。
MIT林肯实验室在其国土保护与空中交通管制部门开展了一项关于科研软件开发效能的研究,目标在于提升软件工程实践水平与技术文化氛围。研究综合运用内部调研(覆盖6个小组的问卷及对12个项目的深度访谈)与外部标准梳理(参考国防部DoD与国家标准与技术研究院NIST文件),识别出三大主要问题:项目特性差异大(部署方式与编程语言多样化)、工具重复开发(多个团队独立维护相似工具)、人才技能匹配效率低下(依赖人际网络寻找合适人选)。
基于以上发现,研究提出两类改进方向:一是推动集中化建设,包括统一DevSecOps工具链、建立共享知识资源库;二是加强人员与文化建设,例如设立可查询的技能目录、规划软件工程师职业成长路径。后续实践中已部署企业级GitLab、JFrog Artifactory等平台,并启动人才管理工具的可行性调研,形成了从问题诊断到建议输出再到实际落地的完整闭环。
该案例为类似科研机构优化软件支持体系提供了具有推广价值的参考范式。
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