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गोपनीयता का सम्मान करने वाली टाइप एरर टेलीमेट्री बड़े पैमाने पर

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Author

एलन जेफ्री (रॉब्लॉक्स), बेन ग्रीनमैन (ब्राउन यूनिवर्सिटी + यूनिवर्सिटी ऑफ यूटा), श्रीराम कृष्णमूर्ति (ब्राउन यूनिवर्सिटी), और मितेश शाह (रॉब्लॉक्स)

Venue

प्रोग्रामिंग की कला, विज्ञान और इंजीनियरिंग

Abstract

संदर्भ: Roblox Studio लाखों निर्माताओं को Lua के एक वेरिएंट Luau में प्रोग्रामिंग करके इंटरैक्टिव अनुभव बनाने की अनुमति देता है। निर्माता एक व्यापक समूह बनाते हैं, जिसमें अपनी पहली स्क्रिप्ट लिखने वाले नौसिखिए से लेकर पेशेवर डेवलपर्स तक शामिल हैं; इसलिए, Luau को एक बड़े दर्शक वर्ग का समर्थन करना चाहिए। सभी प्रकार के प्रोग्रामरों का समर्थन करने के अपने प्रयासों के हिस्से के रूप में, Luau में एक वैकल्पिक, क्रमिक टाइप सिस्टम शामिल है और यह झूठी सकारात्मक त्रुटियों को कम करने के लिए बड़े पैमाने पर प्रयास करता है। जांच: चूंकि लुओ (Luau) का वर्तमान में कई निर्माताओं द्वारा उपयोग किया जा रहा है, हम भाषा और विशेष रूप से टाइप सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए डेटा एकत्र करना चाहते हैं। डेटा एकत्र करने का मानक तरीका क्लाइंट-साइड टेलीमेट्री को तैनात करना है; हालाँकि, हम व्यक्तिगत डेटा या स्वामित्व वाली जानकारी को स्क्रैप नहीं कर सकते, जिसका अर्थ है कि हम स्रोत कोड के अंश, त्रुटि संदेश, या फ़ाइलपथ भी एकत्र नहीं कर सकते। इस प्रकार, शोध के प्रश्न इस बारे में हैं कि गैर-घुसपैठ वाली टेलीमेट्री कैसे संचालित की जाए और उससे टाइप त्रुटियों के बारे में अंतर्दृष्टि कैसे प्राप्त की जाए। दृष्टिकोण: हमने लुआउ के लिए एक छद्म-नामित, यादृच्छिक-नमूना लेने वाली टेलीमेट्री प्रणाली को डिजाइन और कार्यान्वित किया। टेलीमेट्री रिकॉर्ड में एक टाइमस्टैम्प, एक सत्र आईडी, भेजने का कारण, और सबसे हालिया टाइप विश्लेषणों का एक संख्यात्मक सारांश शामिल होता है। यह जानकारी हमें निजी डेटा का खुलासा किए बिना समय के साथ टाइप त्रुटियों का अध्ययन करने में सक्षम बनाती है। हमने इस सिस्टम को वसंत 2023 के दौरान Roblox Studio में तैनात किया और 340,000 से अधिक सत्रों से 1.5 मिलियन से अधिक टेलीमेट्री रिकॉर्ड एकत्र किए। ज्ञान: हम Luau के बारे में कई निष्कर्ष प्रस्तुत करते हैं, जो सभी यह सुझाव देते हैं कि टाइप एरर प्रैगमैटिक्स का अध्ययन करने के लिए टेलीमेट्री एक प्रभावी तरीका है। कम आश्चर्यजनक निष्कर्षों में से एक यह है कि ऑप्ट-इन क्रमिक टाइप्स (opt-in gradual types) लोकप्रिय नहीं हैं: बिना टाइप वाले लुआउ सत्रों की संख्या और टाइप वाले सत्रों की संख्या के बीच 100 गुना का अंतर है। एक आश्चर्य की बात यह है कि टाइप विश्लेषण के लिए सख्त मोड (strict mode) डेटा एसेट्स के साथ इंटरैक्शन के बारे में अत्यधिक सतर्क है। एक आश्वस्त करने वाला निष्कर्ष यह है कि टाइप विश्लेषण शायद ही कभी समस्या के आकार पर अपनी आंतरिक सीमाओं को छूता है। आधार: हमारे निष्कर्ष 1.5 मिलियन से अधिक टेलीमेट्री रिकॉर्ड के डेटासेट द्वारा समर्थित हैं। इसका विश्लेषण करने के लिए डेटा और स्क्रिप्ट एक आर्टिफैक्ट में उपलब्ध हैं। महत्व: लुआउ (Luau) को होने वाले तत्काल लाभों के अलावा, प्रकारों और प्रकार त्रुटियों के बारे में हमारे निष्कर्षों का टाइपस्क्रिप्ट, एलिक्सिर, और टाइप्ड रैकेट जैसी अन्य क्रमिक भाषाओं में अपनाने और एर्गोनॉमिक्स पर प्रभाव पड़ता है। हमारा टेलीमेट्री डिज़ाइन व्यापक रुचि का विषय है, क्योंकि यह संवेदनशील जानकारी का खुलासा किए बिना प्रकार त्रुटियों की रिपोर्ट करता है।