6-7 (Ответы на все вопросы)

6.7.Планирование разработки программного обеспечения. LOC и FP-метрики.Планирование разработки программного обеспечения на основе FP-метрики.Размерно-ориентированные метрикиРазмерно-ориентированные метрики прямо измеряют программный продукт и процесс егоразработки. Основываются размерно-ориентированные метрики на LOC-оценках (Lines OfCode). LOC-оценка — это количество строк в программном продукте.Исходные данные для расчета этих метрик сводятся в таблицу.Таблица содержит данные о проектах за последние несколько лет. Например, запись опроекте aaa01 показывает: 12 100 строк программы были разработаны за 24 человеко-месяцаи стоили $168 000. Кроме того, по проекту aaa01 было разработано 365 страниц документации,а в течение первого года эксплуатации было зарегистрировано 29 ошибок. Разрабатывалипроект aaa01 три человека.На основе таблицы вычисляются размерно-ориентированные метрики производительности икачества (для каждого проекта):Длина  тыс.LOC ;Затраты  чел.

- мес Ошибки  Единиц ;Качество =Длина  тыс.LOC Стоимость  Тыс$ ;Удельная стоимость =Длина  LOC Страниц Документа  Страниц Документирванность = тыс.LOC  .ДлинаПроизводительность =Достоинства размерно-ориентированных метрик:1) широко распространены;2) просты и легко вычисляются.Недостатки размерно-ориентированных метрик:1) зависимы от языка программирования;2) требуют исходных данных, которые трудно получить на начальной стадии проекта;3) не приспособлены к непроцедурным языкам программирования.Функционально-ориентированные метрикиФункционально-ориентированные метрики косвенно измеряют программный продукт ипроцесс его разработки.

Вместо подсчета LOC-оценки при этом рассматривается не размер, афункциональность или полезность продукта.Используется 5 информационных характеристик.1. Количество внешних вводов. Подсчитываются все вводы пользователя, по которымпоступают разные прикладные данные. Вводы должны быть отделены от запросов,которые подсчитываются отдельно.2. Количество внешних выводов.

Подсчитываются все выводы, по которым к пользователюпоступают результаты, вычисленные программным приложением. В этом контекстевыводы означают отчеты, экраны, распечатки, сообщения об ошибках. Индивидуальныеединицы данных внутри отчета отдельно не подсчитываются.3. Количество внешних запросов.

Под запросом понимается диалоговый ввод, которыйприводит к немедленному программному ответу в форме диалогового вывода. При этомдиалоговый ввод в приложении не сохраняется, а диалоговый вывод не требуетвыполнения вычислений. Подсчитываются все запросы — каждый учитывается отдельно.4. Количество внутренних логических файлов. Подсчитываются все логические файлы (тоесть логические группы данных, которые могут быть частью базы данных или отдельнымфайлом).5. Количество внешних интерфейсных файлов.

Подсчитываются все логические файлы издругих приложений, на которые ссылается данное приложение.Вводы, выводы и запросы относят к категории транзакция. Транзакция — это элементарныйпроцесс, различаемый пользователем и перемещающий данные между внешней средой ипрограммным приложением. В своей работе транзакции используют внутренние и внешниефайлы.

Приняты следующие определения.Внешний ввод — элементарный процесс, перемещающий данные из внешней среды вприложение. Данные могут поступать с экрана ввода или из другого приложения.Внешний вывод — элементарный процесс, перемещающий данные, вычисленные вприложении, во внешнюю среду. Кроме того, в этом процессе могут обновляться внутренниелогические файлы.Внешний запрос — элементарный процесс, работающий как с вводимыми, так и свыводимыми данными. Его результат — данные, возвращаемые из внутренних логическихфайлов и внешних интерфейсных файлов.Внутренний логический файл — распознаваемая пользователем группа логически связанныхданных, которая размещена внутри приложения и обслуживается через внешние вводы.Внешний интерфейсный файл — распознаваемая пользователем группа логически связанныхданных, которая размещена внутри другого приложения и поддерживается им. Внешний файлданного приложения является внутренним логическим файлом в другом приложении.Каждой из выявленных характеристик ставится в соответствие сложность.

Для этогохарактеристике назначается низкий, средний или высокий ранг, а затем формируется числоваяоценка ранга.Для транзакций ранжирование основано на количестве ссылок на файлы и количестве типовэлементов данных. Для файлов ранжирование основано на количестве типов элементовзаписей и типов элементов данных, входящих в файл.Тип элемента-записи — подгруппа элементов данных, распознаваемая пользователем впределах файла.Тип элемента данных — уникальное не рекурсивное (неповторяемое) поле, распознаваемоепользователем.После сбора всей необходимой информации приступают к расчету метрики — количествафункциональных указателей FP (Function Points). Автором этой метрики является А.

Албрехт(1979) [7].Исходные данные для расчета сводятся в таблицу.В таблицу заносится количественное значение характеристики каждого вида (по всемуровням сложности). Места подстановки значений отмечены прямоугольниками (прямоугольникиграет роль метки-заполнителя). Количественные значения характеристик умножаются начисловые оценки сложности. Полученные в каждой строке значения суммируются, даваяполное значение для данной характеристики.

Эти полные значения затем суммируются повертикали, формируя общее количество.Количество функциональных указателей вычисляется по формулеFP = Общее количество х (0,65+ 0,01 x14Fi ),∑i(2.1)=1где F i — коэффициенты регулировки сложности.Каждый коэффициент может принимать следующие значения: 0 — нет влияния, 1 —случайное, 2 — небольшое, 3 — среднее, 4 — важное, 5 — основное.Значения выбираются эмпирически в результате ответа на 14 вопросов, которыехарактеризуют системные параметры приложения.После вычисления FP на его основе формируются метрики производительности, качества и т.д.:ФункцУказатель FP;Затраты чел. − мес Ошибки Единиц ;Качество =ФункцУказатель  FP Стоимость  Тыс.$ ;Удельная стоимость =ФункцУказатель  FP СтраницДокумента  Страниц .Документированность =ФункцУказатель  FP Производитель =Область применения метода функциональных указателей — коммерческие информационныесистемы.

Для продуктов с высокой алгоритмической сложностью используются метрикиуказателей свойств (Features Points). Они применимы к системному и инженерному ПО, ПОреального времени и встроенному ПО.Для вычисления указателя свойств добавляется одна характеристика — количествоалгоритмов.

Алгоритм здесь определяется как ограниченная подпрограмма вычислений,которая включается в общую компьютерную программу.После вычисляется значение указателя свойств. Для сложных систем реального времени этозначение на 25-30% больше значения, вычисляемого по таблице для количествафункциональных указателей.Достоинства функционально-ориентированных метрик:1. Не зависят от языка программирования.2. Легко вычисляются на любой стадии проекта.Недостаток функционально-ориентированных метрик: результаты основаны на субъективныхданных, используются не прямые, а косвенные измерения. FP-оценки легко пересчитать в LOCоценки.Выполнение оценки в ходе руководства проектомПроцесс руководства программным проектом начинается с множества действий,объединяемых общим названием планирование проекта.

Первое из этих действий —выполнение оценки. Очень важно провести оценку с минимальным риском.Выполнение оценки проекта на основе LOC- и FP-метрикЦель этой деятельности — сформировать предварительные оценки, которые позволят: предъявить заказчику корректные требования по стоимости и затратам на разработкупрограммного продукта; составить план программного проекта.При выполнении оценки возможны два варианта использования LOC- и FP-данных: в качестве оценочных переменных, определяющих размер каждого элемента продукта; в качестве метрик, собранных за прошлые проекты и входящих в метрический базисфирмы.Обсудим шаги процесса оценки. Шаг 1.

Область назначения проектируемого продукта разбивается на ряд функций,каждую из которых можно оценить индивидуально:f 1 , f 2 ,…,f n . Шаг 2. Для каждой функции f i , планировщик формирует лучшую LOC лучшi (FР лучшi ),худшую LOC худшi (FР худшi ) и вероятную оценку LOC вероятнi (FР вероятнi ). Используются опытныеданные (из метрического базиса) или интуиция. Диапазон значения оценок соответствуетстепени предусмотренной неопределенности. Шаг 3. Для каждой функции/ в соответствии с β -распределением вычисляетсяожидаемое значение LOC- (или FP-) оценки:LOC ожi =(LOC лучшi + LOC худшi +4x LOC вероятнi )/ 6. Шаг 4. Определяется значение LOC- или FP-производительности разработки функции.Используется один из трех подходов:1) для всех функций принимается одна и та же метрика средней производительностиПРОИЗВ ср , взятая из метрического базиса;2) для i-й функции на основе метрики средней производительности вычисляетсянастраиваемая величина производительности:ПРОИЗВ i =ПРОИЗВ ср х(LOC ср /LOC ожi ),где LOC cp — средняя LOC-оценка, взятая из метрического базиса (соответствует среднейпроизводительности);3) для i-й функции настраиваемая величина производительности вычисляется по аналогу,взятому из метрического базиса:ПРОИЗВ i =ПРОИЗВ анi х(LOC анi /LOC ожi ).Первый подход обеспечивает минимальную точность (при максимальной простотевычислений), а третий подход — максимальную точность (при максимальной сложностивычислений). Шаг 5.

Вычисляется общая оценка затрат на проект: для первого подходаnЗАТРАТЫ = (∑ LOCожi ) / ПРОИЗВср [чел. - мес] ;i =1для второго и третьего подходовnЗАТРАТЫ = ∑ (LOCожi / ПРОИЗВi )[чел. - мес] .i =1Шаг 6. Вычисляется общая оценка стоимости проекта: для первого и второго подходовnСТОИМОСТЬ = (∑ LOCожi ) ×УД_СТОИМОСТЬ ср ,i =1где УД_СТОИМОСТЬ ср — метрика средней стоимости одной строки, взятая из метрическогобазиса.для третьего подходаnСТОИМОСТЬ = ∑ (LOCожi ×УД_СТОИМОСТЬ анi ),i =1где УД_СТОИМОСТЬ анi — метрика стоимости одной строки аналога, взятая из метрическогобазиса. Пример применения данного процесса оценки приведем ниже..