Последние несколько десятилетий можно наблюдать быстрое развитие компьютерной техники и информационных технологий. Компьютеры настолько крепко вошли в нашу жизнь, что уже сегодня невозможно представить себе работу во многих отраслях (например, в архитектуре, банковском деле, медицине) без их использования.

С компьютеризацией новых отраслей и сфер жизни будет расти количество компьютеров на рабочих местах и количество программного обеспечения (ПО), специфичного для той или иной профессии. Также в большинстве случаев при работе используется не единственный инструмент, а некоторая их комбинация, которая может отличаться для специалистов в одной области и даже для специалистов, работающих над одним проектом. Так, например, при разработке веб-сайта разработчик серверной части будет использовать один набор ПО, а разработчик клиентской части – другой.

Из описанного выше встает проблема конфигурирования и установки программных продуктов в различных комбинациях для большого количества компьютеров (рабочих мест). В больших компаниях за это отвечают специализированные отделы инженеров, но среди мелкого и среднего бизнеса часто бывает невыгодно содержать для этих целей целый отдел или даже одного специалиста.

Описанные проблемы могли бы решить существующие системы управления конфигурациями, но они слишком сложны в освоении и использовании, поскольку разрабатывались для управления серверами и не могут быть использованы человеком без глубоких знаний в сфере информационных технологий. Разрабатываемая система решает описанные проблемы.

1. Компьютеризация [Электронный ресурс] // Большой энциклопедический словарь. – URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/enc3p/161134 (дата обращения: 28.05.2019).

2. Хлебенских Л.В., Зубкова М.А., Саукова Т.Ю. Автоматизация производства в современном мире [Электронный ресурс] // Молодой ученый. – 2017. – № 16. – С. 308–311. – URL https://moluch.ru/archive/150/42390/ (дата обращения: 28.05.2019).

3. Balalaie A., Heydarnoori A., Jamshidi P. Microservices architecture enables DevOps: migration to a cloud-native architecture // IEEE Software. – 2016. – Vol. 33 (3). – P. 42–52. – DOI: 10.1109/MS.2016.64.

4. Koren Y., Bell R., Volinsky C. Matrix factorization techniques for recommender systems // Computer. – 2009. – Vol. 42 (8). – P. 30–37.

5. Melville P., Sindhwani V. Recommender systems // Encyclopedia of Machine Learning / ed. by C. Sammut, J. Webb. – Boston, MA: Springer, 2010. – P. 829–838. – ISBN 978-0-387-30768-8.

6. Melville P., Mooney R., Nagarajan R. Content-boosted collaborative filtering for improved recommendations // Eighteenth national conference on artificial intelligence AAAI-02. – Austin, TX, USA, 2002. – P. 187–192.

7. O'Mahony M. Collaborative recommendation: a robustness analysis // ACM Transactions on Internet Technology. – 2004. – Vol. 4, N 4. – P. 344–377.

8. Гурвиц Г.А. Разработка реального приложения в среде клиент-сервер. – Хабаровск: ДВГУПС, 2005. – С. 32–34.

9. Кнут Д. Искусство программирования. Т. 1. Основные алгоритмы. – 3-е изд. – М.: Вильямс, 2006.

10. Лутц М. Программирование на Python. Т. 1. – М.: Символ, 2016. – С. 108–213.

11. Омельяненко Е.А., Басыня Е.А., Сафронов А.В. Разработка системы контроля и управления доступом персонала в рудник на основе биометрической идентификации // Перспективное развитие науки, техники и технологий: сборник трудов научно-практической конференции, Курск, 13–14 окт. 2017 г. – Курск: Изд-во ЮЗГУ, 2017. – С. 142–149. – ISBN 978-5-9905939-3-0.

12. Хахаев И.А. Практикум по алгоритмизации и программированию на Python: учебник. – М.: Альт Линукс, 2010.

13. Саммерфилд М. Программирование на Python 3: подробное руководство. – М.: Символ, 2016.

14. Криспин Л., Грегори Д. Гибкое тестирование: практическое руководство для тестировщиков ПО и гибких команд. – М.: Вильямс, 2010. – 464 с.

15. Бейзер Б. Тестирование черного ящика: технологии функционального тестирования программного обеспечения и систем. – СПб.: Питер, 2004.