Характеристики качества программного обеспечения

Характеристики качества программного обеспечения.md

Характеристики качества программного обеспечения

Характеристики качества программного обеспечения
Основы качества программного обеспечения (Software Quality Fundamentals)
Общие сведения о программном обеспечении

Изучение темы критерии качества программного обеспечения. Когда вы можете измерить, то о чем вы говорите, и выразить это в числах, вы знаете кое-что об этом; но если вы не можете измерить это и выразить в числах, ваше знание скудно и неудовлетворительно. Требования к качеству программных средств всё время повышаются. Процессы разработки, приобретения и внедрения сложных систем, к которым относятся в частности программные комплексы, должны находится под жестким управленческим контролем. В настоящее время практически во всех организациях обеспечивается контроль важнейших характеристик, связанных с производством и использованием программных продуктов, таких как время, финансовые средства, ресурсы и т. Стандарты определяют базовую терминологию и общий подход к проблеме оценки качества программных средств характеристики качества, метрики для их измерения, методологию оценки , что позволяет уменьшить неопределённость при совместной работе нескольких организаций заказчики разработки, разработчики, независимые оценщики. Применение международных стандартов ИСО МЭК в свою очередь удобно тем, что используемые подходы могут быть использованы при работе с зарубежными партнёрами. Отсутствие возможности установки полного контроля вызывает рост количества необоснованных решений, увеличивает финансовые и проектные риски, связанные с разработкой и внедрением систем. Однако в настоящее время уже существуют организации, в которых накоплен достаточно большой опыт использования метрик в управлении качеством разрабатываемых и внедряемых программных продуктов. Использование апробированных подходов в управлении качеством разработки и внедрения крупных программных систем значительно повышает предсказуемость проектов, снижает финансовые и ресурсные издержки. Среди используемых метрик качества программного обеспечения есть универсальные метрики, которые применимы практически ко всем видам программного обеспечения. В то же время большая часть наиболее важных метрик в успешных проектах разрабатывается индивидуально на основе особенностей проекта и характеристик предметной области. Гипотеза исследования — изучение критериев качества программного обеспечения будет способствовать повышению общего уровня подготовки по информатике, стимулировать интерес к предмету. Что такое качество и почему оно должно быть столь глубоко представлено? Множество этих точек зрения необходимо обсудить и определить на этапе выработки требований к программному продукту. Сейчас существует несколько определений качества, которые в целом совместимы друг с другом. Качество - это полнота свойств и характеристик продукта, процесса или услуги, которые обеспечивают способность удовлетворять заявленным или подразумеваемым потребностям. Качество программного обеспечения - это степень, в которой оно обладает требуемой комбинацией свойств. Качество ПО - это относительное понятие, которое имеет смысл только при учете реальных условий его применения, поэтому требования, предъявляемые к качеству, ставятся в соответствии с условиями и конкретной областью их применения. Оно характеризуется тремя аспектами: Аспект, связанный с процессами ЖЦ, определяет степень формализации, достоверности самих процессов ЖЦ разработки ПО, а также верификацию и валидацию промежуточных результатов на этих процессах. Поиск и устранение ошибок в готовом ПО проводится методами тестирования, которые снижают количество ошибок и повышают качество этого продукта. Качество продукта достигается процедурами контроля промежуточных продуктов на процессах ЖЦ, проверкой их на достижение необходимого качества, а также методами сопровождения продукта. Эффект от внедрения ПС в значительной степени зависит от знаний обслуживающего персонала функций продукта и правил их выполнения. ИСО это международный стандарт, определяющий оценочные характеристики качества программного обеспечения далее ПО. В первой части стандарта ISO приводится схема взаимосвязи частей стандарта ISO и частей стандарта ISO , а также область применения, нормативные ссылки, термины и определения. Определяется модель характеристик качества ПС и ее связи с жизненным циклом. Модель детализируется в последующих частях стандарта. Вторая и третья части стандарта ISO Взаимосвязь метрик качества в этих частях стандарта отражена одинаковыми моделями, аналогичными модели первой части стандарта. Показано, что внутреннее и внешнее качества относятся непосредственно к самому программному продукту, а метрики качества в использовании проявляются в эффекте от его применения и зависят от внешней среды. Изложены содержание и общие рекомендации по использованию соответствующих метрик и взаимосвязей между типами метрик. Четвертая часть стандарта ISO предназначена для покупателей, поставщиков, разработчиков, сопровождающих, пользователей и менеджеров качества ПС. В ней повторена концепция трех типов метрик, а также аннотированы рекомендуемые виды измерений характеристик ПС: Рассмотрена модель качества в использовании. Отмечаются необходимость идентификации назначения и специфики потребителей программного продукта, особенности выбора целей оценивания качества для различных сфер и этапов применения ПС. Обосновываются и комментируются выделенные показатели сферы контекста использования ПС и группы выбранных метрик для пользователей. В отличие от характеристик, описанных в предыдущих частях стандарта, в этой части для качества в использовании рекомендуется четыре: Модель качества, установленная в первой части стандарта ИСО , предлагает использовать для описания внутреннего и внешнего качества ПО многоуровневую модель. На верхнем уровне выделено 6 основных характеристик качества ПО. Каждая характеристика описывается при помощи нескольких входящих в нее атрибутов. Атрибут - это сущность, которая может быть проверена или измерена в программном продукте. Для каждого атрибута определяется набор метрик, позволяющих его оценить. Множество характеристик и атрибутов качества согласно ИСО показано на рис 2. Модель характеристик качества программного обеспечения состоит из нескольких видов атрибутов качества:. Для всех этих аспектов качества введены метрики, позволяющие оценить их. Кроме того, для создания добротного ПО существует качество технологических процессов его разработки. Взаимоотношения между этими аспектами качества по схеме, принятой ИСО рис. Требования пользователя к качеству в спецификациях должны в процессе верификации преобразовываться в требования к внешнему качеству, а затем в требования к внутреннему качеству. Процессы реализации требований к внутреннему качеству должны обеспечивать внешнее качество, а последнее - воплощаться в качество для пользователей рис. Первый уровень соответствует определению характеристик показателей качества ПО, каждая из которых отражает отдельную точку зрения пользователя на качество. Согласно стандарту в модель качества входит шесть характеристик или шесть показателей качества:. Второму уровню соответствуют атрибуты для каждой характеристики качества, которые детализируют разные аспекты конкретной характеристики. Набор атрибутов характеристик качества используется при оценке качества. Третий уровень предназначен для измерения качества с помощью метрик, каждая из них согласно стандарту определяется как комбинация метода измерения атрибута и шкалы измерения значений атрибутов. Для оценки атрибутов качества на этапах ЖЦ при просмотре документации, программ и результатов тестирования программ используются метрики с заданным оценочным весом для нивелирования результатов метрического анализа совокупных атрибутов конкретного показателя и качества в целом. Атрибут качества определяется с помощью одной или нескольких методик оценки на этапах ЖЦ и на завершающем этапе разработки ПО. Четвертый уровень - это оценочный элемент метрики вес , который используется для оценки количественного или качественного значения отдельного атрибута показателя ПО. В зависимости от назначения, особенностей и условий сопровождения ПО выбираются наиболее важные характеристики качества и их атрибуты рис. Выбранные атрибуты и их приоритеты отражаются в требованиях на разработку систем либо используется соответствующие приоритеты эталона класса ПО, к которому это ПО относится. Характеристики качества программного обеспечения — набор свойств атрибутов программного продукции, по которым ее качество описывается и оценивается. Характеристики качества программного обеспечения могут быть уточнены на множестве уровней комплексных показателей подхарактеристик. Определяет, что именно делает ПО, какие задачи оно решает. Обычно измеряется средним временем работы без сбоев и величиной, обратной вероятности возникновения отказа за данный период времени. Этот атрибут добавлен в году. Можно определить ее и как отношение получаемых с помощью ПО результатов к затрачиваемым на это ресурсам всех типов. Имеются в виду такие ресурсы, как оперативная и долговременная память, сетевые соединения, устройства ввода и вывода и пр. Перечисленные атрибуты относятся к внутреннему и внешнему качеству ПО согласно ИСО Для описания качества ПО при использовании стандарт ИСО предлагает другой, более узкий набор характеристик. Помимо перечисленных характеристик и атрибутов качества, стандарт ИСО Приведем следующие примеры таких метрик. Используется для измерения функциональной пригодности. Используется для определения зрелости. Используется для измерения удобства проведения анализа. Перечисленные характеристики и атрибуты качества ПО позволяют систематически описывать требования к нему, определяя, какие свойства ПО по данной характеристике хотят видеть заинтересованные стороны. Таким образом, требования должны определять следующее. Приведенные атрибуты качества закреплены в стандартах, но это не значит, что они вполне исчерпывают понятие качества ПО. Так, в стандарте ИСО отсутствуют характеристики, связанные с мобильностью ПО mobility , то есть способностью программы работать на любой машине в различных операционных системах. Вместо надежности многие исследователи предпочитают рассматривать более общее понятие добротности dependability , описывающее способность ПО поддерживать определенные показатели качества по основным характеристикам функциональности, производительности, удобству использования с заданными вероятностями выхода за их рамки и определенным максимальным ущербом от возможных нарушений. Кроме того, активно исследуются понятия удобства использования, безопасности и защищенности ПО, - они кажутся большинству специалистов гораздо более сложными, чем это описывается данным стандартом. В настоящее время в программной инженерии еще не сформировалась окончательно система метрик. Действуют разные подходы к определению их набора и методов измерения. Система измерения включает метрики и модели измерений, которые используются для количественной оценки качества ПО. При определении требований к ПО задаются соответствующие им внешние характеристики и их атрибуты подхарактеристики , определяющие разные стороны управления продуктом в заданной среде. Для набора характеристик качества ПО, приведенных в требованиях, определяются соответствующие метрики, модели их оценки и диапазон значений мер для измерения отдельных атрибутов качества. Согласно стандарту метрики определяются по модели измерения атрибутов ПО на всех этапах ЖЦ промежуточная, внутренняя метрика и особенно на этапе функционирования внешние метрики продукта. Метрика качества программ - система измерений качества программ. Эти измерения могут проводиться на уровне критериев качества программ или на уровне отдельных характеристик качества. В первом случае система измерений позволяет непосредственно сравнивать программы по качеству. При этом сами измерения не могут быть проведены без субъективных оценок свойств программ. Во втором случае измерения характеристик можно выполнить объективно и достоверно, но оценка качества ПО в целом будет связана с субъективной интерпретацией получаемых оценок. Они устанавливают полноту заданных технических характеристик исходного кода. Они заданы на множестве возможных вариантов решений поставленной задачи и их реализации и определяют качество ПО, которое будет достигнуто в итоге. Они позволяют оценить соответствие разработки заданным требованиям. Внутренние метрики позволяют определить производительность продукта и являются релевантными по отношению к внешним метрикам. Внешние и внутренние метрики задаются на этапе формирования требований к ПО и являются предметом планирования и управления достижением качества конечного программного продукта. Метрики продукта часто описываются комплексом моделей для установки различных свойств, значений модели качества или прогнозирования. Измерения проводятся, как правило, после калибровки метрик на ранних этапах проекта. Общая мера - степень трассируемости, которая определяется числом трасс, прослеживаемых с помощью моделей сценариев и оценкой количества:. Специальной мерой может служить уровень использования повторных компонентов и измеряется как отношение размера продукта, изготовленного из готовых компонентов, к размеру системы в целом. Данная мера используется также при определении стоимости и качества ПО. При оценке общего количества некоторых величин часто используются среднестатистические метрики среднее число операций в классе, наследников класса или операций класса и др. Как правило, меры в значительной степени являются субъективными и зависят от знаний экспертов, производящих количественные оценки атрибутов компонентов программного продукта. Примером широко используемых внешних метрик программ являются метрики Холстеда - это характеристики программ, выявляемые на основе статической структуры программы на конкретном языке программирования: На основе этих атрибутов можно вычислить время программирования, уровень программы структурированность и качество и языка программирования абстракции средств языка и ориентация на проблему и др. В качестве метрик процесса могут быть время разработки, число ошибок и др. Практически используются следующие метрики процесса:. Метрики использования служат для измерения степени удовлетворения потребностей пользователя при решении его задач. Они помогают оценить не свойства самой программы, а результаты ее эксплуатации - эксплуатационное качество. Примером может служить - точность и полнота реализации задач пользователя, а также затраченные ресурсы трудозатраты, производительность и др. Оценка требований пользователя проводится с помощью внешних метрик. В настоящее время в мировой практике используется несколько сотен метрик программ. Существующие качественные оценки программ можно сгруппировать по шести направлениям:. В зависимости от характеристик и особенностей применяемых метрик им ставятся в соответствие различные измерительные шкалы. Теория сложности программ ориентирована на управление качеством ПО и контроль ее эталонной сложности в период эксплуатации. В настоящее время многообразие показателей в той или иной степени описывающих сложность программ столь велико, что для их употребления требуется предварительное упорядочение. В ряде случаев удовлетворяются тремя категориями метрик сложности. Первая категория определяется как словарная метрика, основанная на метрических соотношениях Холстеда, цикломатических мерах Мак-Кейба и измерениях Тейера. Вторая категория ориентирована на метрики связей, отражающих сложность отношений между компонентами системы - это метрики Уина и Винчестера. Третья категория включает семантические метрики, связанные с архитектурным построением программ и их оформлением. Согласно другой классификации, показатели сложности делятся на две группы: Сложность проектирования, которая определяется размерами программы, количеством обрабатываемых переменных, трудоемкостью и длительностью разработки и др. Во вторую группу показателей отнесены временная, программная и информационная сложности, характеризующие эксплуатационные качества ПО. Метрики первой группы базируются на определении количественных характеристик, связанных с размером программы, и отличаются относительной простотой. К наиболее известным метрикам данной группы относятся число операторов программы, количество строк исходного текста, набор метрик Холстеда. Метрики этой группы ориентированы на анализ исходного текста программ. Поэтому они могут использоваться для оценки сложности промежуточных продуктов разработки. Метрики второй группы базируются на анализе управляющего графа программы. Представителем данной группы является метрика Мак-Кейба. Управляющий граф программы, который используют метрики данной группы, может быть построен на основе алгоритмов модулей. Поэтому метрики второй группы могут применяться для оценки сложности промежуточных продуктов разработки. Метрики третьей группы базируются на оценке использования, конфигурации и размещения данных в программе. В первую очередь это касается глобальных переменных. К данной группе относятся метрики Чепина. Существует еще ряд подходов к классификации мер сложности, однако они, фиксируя частные стороны исследуемых программ, не позволяют пусть с большим допущением отразить общее, то, чьи замеры могут лечь в основу производственных решений. Метрики Холстеда - длина программы; - объем программы - оценка ее реализации; - трудность ее понимания; - трудоемкость кодирования; - уровень языка выражения; - информационное содержание; - оптимальная модульность;. Метрики Витворфа, Зулевского -мера сложности потока управления -мера сложности потока данных;. Метрики Харрисона, Мэйджела - функциональное число сумма приведенных сложностей всех вершин управляющего графа ; - функциональное отношение отношение числа вершин графа к функциональному числу ; - регулярные выражения число операндов, операторов и скобок в регулярном выражении управляющего графа программы ;. Метрика Мак-Клура - мера сложности, основанная на числе возможных путей выполнения программы, числе управляющих конструкций и переменных;. Метрика Зольновского, Симмонса, Тейера Взвешенная сумма различных индикаторов: Метрика Янгера - логическая сложность с учетом истории вычислений; Сложность проектирования Насыщенность комментариями Число внешних обращений Число операторов. Модели Холстеда - прогноз системных ресурсов; - прогноз числа ошибок. Модель фирмы IBM Модель общей сложности Модели связности Сплайн-модель. В таблице 1 представлены разнообразные метрики сложности ПО для различных форм их представления, модели прогнозирующие ход развития процессов разработки ПО и вероятностные модели по оценке надежности. Общим, инвариантно присущим любому ПО и связанной с его корректностью , является его структура. Важно связать это обстоятельство с определенным значением структурной сложности в совокупности мер сложности ПО. И более того, при анализе структурной сложности целесообразно ограничиться только ее топологическими мерами, то есть мерами, в основе которых лежат топологические характеристики граф-модели программы. Эти меры удовлетворяют подавляющему большинству требований, предъявляемых к показателям: Именно топологические меры сложности наиболее часто применяются в фазе исследований, формирующей решения по управлению производством в процессах проектирования, разработки и испытаний и составляют доступный и чувствительный эталон готовой продукции, контроль которого необходимо регулярно осуществлять в период ее эксплуатации. Первой топологической мерой сложности является цикломатическая мера Мак-Кейба. В ее основе лежит идея оценки сложности ПО по числу базисных путей в ее управляющем графе, то есть таких путей, компонуя которые можно получить всевозможные пути из входа графа в выходы. Практически цикломатическая сложность ПО равна числу предикатов плюс единица, что позволяет вычислять ее без построения управляющего графа простым подсчетом предикатов. Данная мера отражает психологическую сложность ПО. При этом, оператор DO считается за одно условие, а CASE c n - исходами за n условий. Введенная мера получила название интервальной мерой. Хансену принадлежит идея брать в качестве меры сложности ПО пару цикломатической число, число операторов. Известна топологическая мера Z G , чувствительная к структурированности ПО. К мерам сложности, учитывающим вложенность управляющих конструкций, относят тестирующую меру М и меру Харрисона-Мейджела, учитывающих уровень вложенности и протяженности ПО, меру Пивоварского - цикломатическую сложность и глубину вложенности, и меру Мак-Клура - сложность схемы разбиения ПО на модули с учетом вложенности модулей и их внутренней сложности. Функциональная мера сложности Харрисона-Мейджела предусматривает приписывание каждой вершине графа своей собственной сложности первичной и разбиение графа на сферы влияния предикатных вершин. Сложность сферы называют приведенной и слагают ее из первичных сложностей вершин, входящих в сферу ее влияния, плюс первичную сложность самой предикатной вершины. Первичные сложности вычисляются всеми возможными способами. Отсюда функциональная мера сложности ПО есть сумма приведенных сложностей всех вершин управляющего графа. Мера Пивоварского ставит целью учесть в оценке сложности ПО различия не только между последовательными и вложенными управляющими конструкциями, но и между структурированными и неструктурированными программами. Р i - глубина вложенности i - той предикатной вершины. Для подсчета глубины вложенности предикатных вершин используется число сфер влияния. Под глубиной вложенности понимается число всех сфер влияния предикатов, которые либо полностью содержаться в сфере рассматриваемой вершины, либо пересекаются с ней. Глубина вложенности увеличивается за счет вложенности не самих предикатов, а сфер влияния. Сравнительный анализ цикломатических и функциональных мер с обсуждаемой для десятка различных управляющих графов программы показывает, что при нечувствительности прочих мер этого класса, мера Пивоварского возрастает при переходе от последовательных программ к вложенным и далее к неструктурированным. Мера Мак-Клура предназначена для управления сложностью структурированных программ в процессе проектирования. Она применяется к иерархическим схемам разбиения программ на модули, что позволяет выбрать схему разбиения с меньшей сложностью задолго до написания программы. Метрикой выступает зависимость сложности программы от числа возможных путей исполнения, числа управляющих конструкций и числа переменных от которых зависит выбор пути. Методика расчета сложности по Мак-Клуру четко ориентирована на хорошо структурированные программы. Мера возрастает с глубиной вложенности и учитывает протяженность программы. К тестирующей мере близко примыкает мера на основе регулярных вложений. Идея этой меры сложности программ состоит в подсчете суммарного числа символов операндов, операторов, скобок в регулярном выражении с минимально необходимым числом скобок, описывающим управляющий граф программы. Все меры этой группы чувствительны к вложенности управляющих конструкций и к протяженности программы. Однако возрастает уровень трудоемкости вычислений. Рассмотрим меры сложности, учитывающие характер разветвлений. В основе узловой меры Вудворда, Хедли лежит идея подсчета топологических характеристик потока управления. При этом, под узловой сложностью понимается число узлов передач управления. Данная мера отслеживает сложность линеаризации программы и чувствительна к структуризации сложность уменьшается. Она применима для сравнения эквивалентных программ, предпочтительнее меры Холстеда, но по общности уступает мере Мак-Кейба. Топологическая мера Чена выражает сложность программы числа пересечений границ между областями, образуемыми блок - схемой программы. Этот подход применим только к структурированным программам, допускающим лишь последовательное соединение управляющих конструкций. Для неструктурированных программ мера Чена существенно зависит от условных и безусловных переходов. В этом случае можно указать верхнюю и нижнюю границы меры. Нижняя - равна 2. Когда управляющий граф программы имеет только одну компоненту связности, мера Чена совпадает с цикломатической мерой Мак-Кейба. Метрики Джилба оценивают сложность графо-ориентированных модулей программ отношением числа переходов по условию к общему числу исполняемых операторов. Хорошо зарекомендовала себя метрика, относящаяся число межмодульных связей к общему числу модулей. Названные метрики использовались для оценки сложности эквивалентных схем программ, в особенности схем Янова. Используются также меры сложности, учитывающие историю вычислений, характер взаимодействия модулей и комплексные меры. Совокупность цикломатических мер пригодна для оценивания сложности первичных формализованных спецификаций, задающих в совокупности исходные данные, цели и условия построения искомого ПО. Оценка этой первичной программы или сравнение нескольких альтернативных ее вариантов позволит изначально гармонизировать процесс разработки ПО и от стартовой точки контролировать и управлять его текущей результирующей сложностью. В современных условиях большинство программных проектов создается на основе ОО подхода, в связи с чем существует значительное количество метрик, позволяющих получить оценку сложности объектно-ориентированных проектов. Отражает относительную меру сложности класса на основе цикломатической сложности каждого его метода. Класс с более сложными методами и большим количеством методов считается более сложным. При вычислении метрики родительские классы не учитываются. Мера сложности класса, основанная на том, что класс с большим числом методов, является более сложным, и что. Длина самого длинного пути наследования, заканчивающегося на данном модуле. Чем глубже дерево наследования модуля, тем может оказаться сложнее предсказать его поведение. С другой стороны, увеличение глубины даёт больший потенциал повторного использования данным модулем поведения, определённого для классов-предков. Число модулей, непосредственно наследующих данный модуль. Большие значения этой метрики указывают на широкие возможности повторного использования; при этом слишком большое значение может свидетельствовать о плохо выбранной абстракции. Количество модулей, связанных с данным модулем в роли клиента или поставщика. Чрезмерная связность говорит о слабости модульной инкапсуляции и может препятствовать повторному использованию кода. Количество методов, которые могут вызываться экземплярами класса; вычисляется как сумма количества локальных методов, так и количества удаленных методов. Метрика Холстеда относится к метрикам, вычисляемым на основании анализа числа строк и синтаксических элементов исходного кода программы. Метрики Холстеда отражают лексический подход к измерению характеристик программного обеспечения, основанный на измеримых свойствах алгоритмов. Свойства любого описания алгоритма или программы для ЭВМ , по мнению Холстеда, могут быть измерены или вычислены на основе следующих метрических характеристик оценочных элементов:. Вводя эту оценку, Холстед исходит из основных концепций теории информации, по аналогии с которыми частота использования операторов и операндов в программе пропорциональна двоичному логарифму количества их типов. Таким образом, выражение 3 представляет собой идеализированную аппроксимацию 2 , т. Длина корректно составленной программы N, т. Исходным для введения этой характеристики является предположение о том, что при снижении стилистического качества программирования уменьшается содержательная нагрузка на каждый компонент программы и, как следствие, расширяется объем реализации исходного алгоритма. Нередко целесообразно определить уровень программы, не прибегая к оценке ее теоретического объема, поскольку список параметров программы часто зависит от реализации и может быть искусственно расширен. Это приводит к увеличению метрической характеристики качества программирования. Холстед предлагает аппроксимировать эту оценку выражением, включающим только фактические параметры, т. Введение характеристики I позволяет определить умственные затраты на создание программы. Процесс создания программы условно можно представить как ряд операций:. Если учесть, что каждая выборка-сравнение содержит, в свою очередь, ряд мысленных элементарных решений, то можно поставить в соответствие содержательной нагрузке каждой конструкции программы сложность и число этих элементарных решений. Следовательно можно рассчитать оценку необходимых интеллектуальных усилий. Однако следует заметить, что E адекватно характеризует лишь начальные усилия по написанию программ, поскольку при построении E не учитываются отладочные работы, которые требуют интеллектуальных затрат иного характера. Суть интерпретации этой характеристики состоит в оценке не затрат на разработку программы, а затрат на восприятие готовой программы. Однако если при написании программы стилистические погрешности в тексте практически не должны отражаться на интеллектуальной трудоемкости процесса, то при попытке понять такую программу их присутствие может привести к серьезным осложнениям. Потенциальный объем программы является мерой минимально необходимого объема программы с заданным словарем. При этом потенциальный объем не зависит от языка реализации. При переводе программы с одного языка на другой потенциальный объем не меняется, но действительный объем V или увеличивается, или уменьшается в зависимости от языка реализации. Страуд обнаружил, что человек способен различать от 5 до 20 объектов в секунду. Работа по программированию уравнение мысленной работы характеризует величину умственной работы, связанной с написанием программного кода. Так как сумма квадратов двух величин всегда меньше квадрата их суммы, уравнение работы дает основание для разбиения программы на составные части - модули. Модульность снижает работу по программированию. Исследования возможностей оперативного мышления человека дают основания считать, что наиболее продуктивна ситуация, при которой для получения одного результата используется не более пяти объектов. Для определения количества модулей M в программе Холстед рекомендует использовать выражение. Кроме своего прямого назначения в практическом отношении метрики длины программы 3 и длины реализации 2 можно использовать для выявления несовершенств программирования. Если расчеты длины программы и длины реализации отличаются более чем на десять процентов, то это свидетельствует о возможном наличии в программе следующих шести классов несовершенств:. Длину реализации N 2 можно использовать для прогноза числа фактических машинных команд P с помощью выражения. Уравнение работы 9 можно использовать для оценки экономической эффективности использования того или иного языка программирования. Относительное сокращение работы по программированию в зависимости от уровня языка используют как показатель эффективности внедрения языка программирования в производственную практику. Отметим, что уровень программы играет двойственную роль в оценке трудности или легкости ее понимания. Специалист, который хорошо знает язык программирования, поймет программу тем быстрее, чем меньше ее объем, то есть выше уровень. Но для человека, менее разбирающегося в программировании, требуется больший объем и меньший уровень. Установлено, что для любого алгоритма, описанного разными языками, с увеличением объема программы V уровень программы L уменьшается в той же пропорции. Поэтому произведение уровня программы на объем является постоянной величиной, равной потенциальному объему реализации данного алгоритма. Вместе с тем, если язык не меняется, а меняется только алгоритм, то для любого языка произведение потенциального объема на уровень программы остается постоянной величиной, равной уровню языка [14]. Показатель цикломатической сложности является одним из наиболее распространенных показателей оценки сложности программных проектов. Данный показатель был разработан ученым Мак-Кейбом в г. Данный граф строится в виде ориентированного графа, в котором вычислительные операторы или выражения представляются в виде узлов, а передача управления между узлами - в виде дуг. Показатель цикломатической сложности позволяет не только произвести оценку трудоемкости реализации отдельных элементов программного проекта и скорректировать общие показатели оценки длительности и стоимости проекта, но и оценить связанные риски и принять необходимые управленческие решения. Мак-Кейб использует следующую теорему: Применяя эту теорему, число компонентов связности графа можно рассматривать как количество дуг, которые необходимо добавить для преобразования графа в сильно связный. Сильно связным называется граф, любые две вершины которого взаимно достижимы. Для графов корректных программ, т. В процессе автоматизированного вычисления показателя цикломатической сложности, как правило, применяется упрощенный подход, в соответствии с которым построение графа не осуществляется, а вычисление показателя производится на основании подсчета числа операторов управляющей логики if, switch и т. Общий подход состоит в оценке сложности программы с помощью вычисления числа линейно-независимых путей, цикломатической сложности l G , а также управления размером программ с помощью ограничения l G и использования l G как основы для методологии тестирования. Мак-Кейб обнаружил, что разумной верхней границей для цикломатической сложности является Если программисты переступают эту границу, им следует или переписать программу, или разбить ее на модули. Путь от одной вершины к другой вершине графа, если он состоит более чем из одной дуги, описывают последовательностью вершин соответствующих дуг v, а,…, u так, что исходная вершина будет первой в перечислении, а конечная — последней. Контур — это плоскость, ограниченная циклическим путем, в котором начальная и конечная вершина графа совпадают. Каждому контуру соответствует ограничивающий его путь, ведущий из начальной вершины графа в конечную. Цикломатическое число определяет количество независимых контуров в полносвязном графе и, как следствие, количество различных путей, ведущих из начальной вершины в конечную. В практическом аспекте цикломатическое число является мерой сложности программы и определяет количество тестов, достаточных для тестирования по критерию покрытия всех ветвей программы. При оценке сложности программы с использованием цикломатического числа Мак-кейба действует следующее правило: Показатель цикломатической сложности может быть рассчитан для модуля, метода и других структурных единиц программы. Оценка цикломатической сложности Мак-Кейба полезна при подготовке тестовых данных и может дать нужную информацию о логической сложности программы. Однако при такой оценке не принимается во внимание выбор структур данных, алгоритмов, мнемонических имен переменных или комментариев, отсутствует обсуждение таких важных понятий, как удобство переноса, гибкость, эффективность. Вычисление метрики в ходе реализации проекта а при детальном проектировании оно возможно еще на этом этапе, не дожидаясь стадии кодирования позволяет своевременно определить наиболее сложные, сопровождающиеся высокими рисками, структурные единицы и принять меры по устранению рисков за счет внесения корректив. Текст программы на языке Паскаль представлен на рис 6. Соответствующий граф управления программы показан на рис 7. Для представления программы в виде графа требуются определенные соглашения о том, что считать узлом графа, так как синтаксис операторов в языках программирования довольно разнообразен. При этом обычно учитывают только исполнимые операторы, исключая операторы описания данных. Желательно подобрать такие синтаксические формы операторов, которые в наибольшей степени подходят для отображения узлом графа. Линейные участки программы можно заменить одним узлом графа. В этом отношении использование схем алгоритмов или описание программ на псевдокоде может оказаться даже более предпочтительной формой описания программы, чем текст на языке программирования. Определим цикломатическое число Маккейба для графа управления программы, изображенного на рис 7. Количество ребер графа равно пяти, количество вершин тоже равно пяти, поэтому цикломатическое число равно:. Программа организации ввода данных, имеющая граф управления с цикломатическим числом, равным 2, не обладает излишней сложностью и для ее тестирования достаточно подобрать два теста, покрывающие ветви а, b, с и а, u рис 4. Заметим, что вершины v и а графа управления программы можно объединить, что не приведет к изменению цикломатического числа. Цикломатическое число зависит только от количества управляющих операторов, содержащих условные выражения предикаты. При этом сложность предиката не учитывается. Если в операторе цикла while программы организации ввода данных рис 4 усложнить условное выражение предикат , изменив заголовок. Если программа содержит только операторы ветвления без операторов выбора и переключения , цикломатическое число можно определить, используя выражение. При необходимости операторы выбора или переключения с n ветвями, можно рассматривать как n операторов ветвления. К достоинствам меры относят простоту ее вычисления и повторяемость результата, а также наглядность и содержательность интерпретации. В качестве недостатков можно отметить: Недостатки цикломатической меры привело к появлению ее модификаций, а также принципиально иных мер сложности. Существует несколько ее модификаций. Рассмотрим более простой, а с точки зрения практического использования - достаточно эффективный вариант этой метрики. Суть метода состоит в оценке информационной прочности отдельно взятого программного модуля с помощью анализа характера использования переменных из списка ввода-вывода. Все множество переменных, составляющих список ввода-вывода, разбивается на четыре функциональные группы. Примером может служить используемая в программах лексического анализатора переменная, содержащая строку исходного текста программы, то есть сама переменная не модифицируется, а только содержит исходную информацию. Поскольку каждая переменная может выполнять одновременно несколько функций, необходимо учитывать ее в каждой соответствующей функциональной группе. Весовые коэффициенты использованы для отражения различного влияния на сложность программы каждой функциональной группы. По мнению автора метрики наибольший вес, равный трем, имеет функциональная группа С, так как она влияет на поток управления программы. Весовые коэффициенты остальных групп распределяются следующим образом: С учетом весовых коэффициентов выражение примет вид:. Размерно-ориентированные метрики прямо измеряют программный продукт и процесс его разработки. Самой распространенной метрикой исходного кода ПО, отражающей размер программного проекта, является показатель количества строк кода Source Lines Of Code, SLOC. Первоначально SLOC применялся в условиях, когда языки программирования обладали относительно простой структурой и для них характерным было соответствие одной строки кода одной команде языка. Со временем языки программирования эволюционировали, стали гораздо гибче, и это соответствие для них больше не выполнялось — одна физическая строка кода теперь может содержать несколько команд языка. С учетом этого выделялись и две основные разновидности показателя SLOC:. LSI, DSI, KDSI, где SI — Source Instructions — определяется как число команд и зависит от используемого языка программирования. Очень часто возникает необходимость учитывать не только поставленный код, но и вспомогательный или промежуточный, который не входит в законченный продукт, но нужен для реализации проекта и требует определенных затрат труда. Что касается вычисления показателя SLOC, то здесь следует отметить, что не существует единственного общепризнанного подхода, приемлемого для различных языков программирования и ориентированного на универсальное применение. Чаще всего SLOC определяется как общее число строк кода за исключением пустых строк и комментариев. Также отметим, что если в контексте SLOC конкретный язык программирования не называется, это обычно означает, что речь идет о величине, выраженной в базовых единицах, — количестве строк кода языка Basic Assembler. Для сопоставления значений показателя для различных языков программирования применяются специальные таблицы преобразования. Нередко показатель SLOC используется на ранних стадиях работы над проектом с целью получения предварительных оценок ее общего объема. И хотя задача эта достаточно сложная, а о получении точных оценок не может быть и речи, для ее решения есть специальные подходы, обеспечивающие приемлемый результат:. Данная методика позволяет получать оценку показателя для всего разрабатываемого проекта или отдельных его составляющих посредством сравнения функциональных свойств с существующими аналогами. При оценке показателя по данной методике подбирается близкий по функциональности аналог с известным значением SLOC, далее на его основании определяется прогнозная оценка с учетом различий в функциональности, применяемых языках, возможности оптимизации на основе кода аналога и пр. Этой методикой предусмотрено разбиение проекта на иерархическую структуру задач Work Breakdown Structure, WBS , на основании которых производится экспертная оценка показателя, в итоге суммируемая для всего проекта. Как правило, экспертами предоставляются три оценки наиболее вероятная, максимальная и минимальная , а далее они усредняются с помощью бета - распределения рассчитывается сумма минимальной, максимальной и четырехкратной наиболее вероятной оценок, которая затем делится на шесть. Для метрики SLOC имеется много производных, призванных получить отдельные показатели проекта. Основными среди них являются:. Также наряду со SLOC применяются другие показатели, отражающие количественную оценку отдельных составляющих проекта: Однако помимо метрик, подсчитывающих число элементов проекта, к метрикам размера следует отнести также функциональные точки Function Points, FP , их производные и разновидности, вычисляемые на базе не исходного кода, а пользовательских требований, спецификаций, описаний прецедентов например, точки прецедентов, Use Case Points, UCP и пр. В большинстве случаев главное предназначение этой группы метрик, независимо от способа их вычисления, состоит в том, чтобы оценить объем работ по проекту, и, соответственно, быть основой для таких показателей, как стоимость и длительность его реализации. Потенциальные недостатки SLOC, на которые нацелена критика:. Менеджер может назначить наиболее талантливых программистов на сложнейший участок работы; это означает, что разработка этого участка займёт наибольшее время и породит наибольшее количество ошибок, из-за сложности задачи. Не зная об этих трудностях, другой менеджер по полученным показателям может решить, что программист сделал свою работу плохо. Например, если количество строк исходного кода является важным показателем, то программисты будут стремиться писать как можно больше строк и не будут использовать способы упрощения кода, сокращающие количество строк. Количество строк кода — это просто количество строк, этот показатель не даёт представления о сложности решаемой проблемы. Анализ функциональных точек был разработан с целью лучшего измерения сложности кода и спецификации, но он использует личные оценки измеряющего, поэтому разные люди получат разные результаты. Иногда важно не просто посчитать количество строк комментариев в коде и просто соотнести с логическими строчками кода, а узнать плотность комментариев. То есть код сначала был документирован хорошо, затем - плохо. Как проверить, что требования определены достаточно полно и описывают все, что ожидается от будущей программной системы? Это можно сделать, проследив, все ли необходимые аспекты качества ПО отражены в них. Именно понятие качественного ПО соответствует представлению о том, что программа достаточно успешно справляется со всеми возложенными на нее задачами и не приносит проблем ни конечным пользователям, ни их начальству, ни службе поддержки, ни специалистам по продажам. Да и самим разработчикам создание качественной программы приносит гораздо больше удовольствия. Если попросить группу людей высказать свое мнение по поводу того, что такое качественное ПО, можно получить следующие варианты ответов:. Все это действительно имеет непосредственное отношение к качеству ПО. Но эти ответы выделяют характеристики, важные для конкретного пользователя, разработчика или группы таких лиц. Для того чтобы удовлетворить потребности всех сторон конечных пользователей, заказчиков, разработчиков, администраторов систем, в которых оно будет работать, регулирующих организаций и пр. Приведенные выше ответы показывают, что качество ПО может быть описано большим набором разнородных характеристик. Он не дает единой концептуальной основы для рассмотрения затрагиваемых вопросов, какую дает целостная система представлений например, механика Ньютона в физике или классическая теория вычислимости на основе машин Тьюринга , но позволяет, по крайней мере, не упустить ничего существенного. Шломи Фиш Shlomi Fish проанализировал факторы определяющие высокое качество программного обеспечения:. Лучше если номер версии можно узнать без установки и запуска из пути для скачивания и из имени архива или из имени папки установки. Факторы качества, которых было выделено 11, группируются в три группы по различным способам работы людей с ПО. Полученная структура изображается в виде треугольника МакКола. Объективно оценить или измерить факторы качества непосредственно довольно трудно. Поэтому, МакКол ввел метрики качества, которые с его точки зрения легче измерять и оценивать. Оценки в его шкале принимают значения от 0 до Вот эти метрики качества:. Каждая метрика влияет на оценку нескольких факторов качества. Числовое выражение фактора представляет собой линейную комбинацию значений влияющих на него метрик. Коэффициенты этого выражения определяются по-разному для разных организаций, команд разработки, видов ПО, используемых процессов и т. Определено 19 промежуточных атрибутов intermediate construct , включающих все 11 факторов качества по МакКолу. Промежуточные атрибуты разделяются на примитивные primitive construct , которые, в свою очередь, могут быть оценены на основе метрик. В дополнение к факторам МакКола атрибуты качества по Боему включают следующие: Оценка результата программных проектов - задача весьма сложная. Зачастую какие-то показатели нужны еще до начала работ, чтобы спланировать будущие расходы, другие используются для определения размера вознаграждения за уже выполненный труд. Наука не стоит на месте и предлагает все новые подходы к решению этой задачи, однако до сих пор нет надежной универсальной методики, дающей гарантированный результат. Поэтому в большинстве случаев приходится опробовать различные методы. В простейшем случае определить стоимость разработки ПО можно исходя из количественной оценки трудозатрат Т в неких единицах, например человеко-месяцах или человеко-часах и их удельной стоимости Ц:. Цена одной единицы трудозатрат для индустрии разработки ПО формируется, в основном, исходя из заработной платы и связанных с ней начислений. Как правило, другие составляющие имеют гораздо меньший удельный вес, и ими зачастую можно пренебречь. Что касается самих трудозатрат, то их достоверное вычисление в сфере интеллектуальной деятельности, к которой, несомненно, относится разработка ПО, выполнить достаточно сложно. Простейший подход может быть основан на следующей линейной формуле:. Эта примитивная формула активно применяется и по сей день, хотя ее несостоятельность была установлена довольно давно. В первую очередь, это утверждение касается способа, которым измеряется результат, - на заре программирования не было найдено ничего лучшего, чем использование в этих целях количества строк кода. Об абсурдности такого показателя для оценки программного проекта сказано очень много, что, впрочем, вовсе не означает, что он не применяется сегодня. Однако вышеуказанная формула вовсе не стимулирует данного процесса. Несмотря на определенные достижения рассмотренных методов при оценке трудоемкости реализации программных проектов, опытный менеджер скажет, что лучший способ узнать длину пути - это пройти его. Действительно, ничто не вселяет в нас больше уверенности, чем прошлый опыт. Вернемся к нашей линейной формуле определения трудозатрат - как мы уже говорили, она была признана несостоятельной, но если ранее мы сомневались только в способе исчисления размера ПО, то теперь задумаемся о ее линейном характере. О том, что трудоемкость и, соответственно, стоимость программного проекта нелинейно зависит от объема работ, было известно еще в х годах, когда появились первые научные публикации, подкрепленные результатами серьезных исследований. Вероятно, первой нелинейной моделью, использующей эмпирические данные и нашедшей практическое применение при оценке стоимости ПО, стала SLIM Software Life-cycle Model , предложенная в г. Лоуренсом Патнамом Lawrence Putnam. Согласно ей трудоемкость вычисляется по следующей формуле:. Размер проекта P чаще всего исчисляется в количестве строк кода, хотя известны случаи успешного применения модели и для других единиц, например функциональных точек. C - фактор среды, некая технологическая константа, учитывающая, помимо уровня технологий, также и производительность персонала, которая может различаться от команд к команде. SLIM была создана на базе реальных данных, собранных в Министерстве обороны США, и ориентирована в первую очередь на крупные проекты. Несмотря на возможность калибровки модели на основе хронологической информации, что несколько повышает качество результатов, она не приобрела широкой популярности, хотя существуют организации, успешно использующие ее в проектном менеджменте и сегодня qsm. Пожалуй, самой популярной моделью для оценки стоимости разработки ПО, которая стала стандартом, является COCOMO COnstructive COst MOdel. Она была представлена в г. Барри Боэмом Barry Boehm , известным ученым, внесшим огромный вклад в развитие научных подходов к управлению программными проектами - им разработаны спиральная модель проектирования ПО и Wideband Delphi, кроме того, когда-то именно он предсказал, что в будущем стоимость ПО превысит стоимость оборудования. COCOMO создана на основе анализа статистических данных 63 проектов различных типов. Фактически под общим названием скрываются три уровня детализации: Также предусмотрено три режима использования модели в зависимости от размеров команды и проекта табл. Некрупный проект разрабатывается небольшой командой, для которой нехарактерны нововведения, и среда остается стабильной. Относительно небольшая команда занимается проектом среднего размера, в процессе разработки необходимы определенные инновации, среда характеризуется незначительной нестабильностью. Большая команда разработчиков трудится над крупным проектом, необходим значительный объем инноваций, среда состоит из множества элементов, которые не характеризуются стабильностью. В соответствии с этой формулой трудозатраты вообще нелинейно зависят от размера проекта и скачкообразно изменяются при смене режима табл. Другая интересная особенность COCOMO - рост трудозатрат при переходе к более высокому режиму не означает безусловного увеличения длительности F выполнения проекта, которая вычисляется по формуле:. Значения коэффициентов модели COCOMO в зависимости от режима использования. На более высоких уровнях COCOMO рассмотренные формулы усложняются, они обрастают дополнительными коэффициентами, позволяющими повысить точность оценок. Также модель допускает калибровку на основе хронологических данных по выполненным проектам. Сегодня оригинальная COCOMO уже считается устаревшей. Ей на смену пришла COCOMO II, представленная в г. Хотя она и имеет много общего со своей предшественницей, однако во многом основана на новых идеях, а также адаптирована к современным методологиям разработки ПО в частности, если COCOMO подразумевала только каскадную модель жизненного цикла, то COCOMO II также пригодна для спиральной и итеративной. При построении COCOMO II для обработки статистических данных использовался Байесовский анализ, который дает лучшие результаты для программных проектов, характеризующихся неполнотой и неоднозначностью, в отличие от многофакторного регрессионного, примененного в COCOMO. Также в ней допускается измерять размер проекта не только числом строк кода, но и более современными функциональными и объектными точками. Как и COCOMO, COCOMO II также имеет несколько вариантов использования, однако они отличаются не столько детализацией, сколько характером - фактически это разные модели для решения разных хотя и схожих задач, объединенные под одним общим названием. При этом формулы для вычисления различных показателей значительно усложнились. При сохранении основных принципов модель стала намного гибче и учитывает гораздо большее число факторов, влияющих на выполнение программного проекта. Ориентирована на проекты, создаваемые с применением современных инструментальных средств и UML, использует в качестве метрики объектные точки. Применяется для получения приближенных оценок по проекту до определения его архитектуры, использует в качестве метрик количество строк кода или функциональные точки. Наиболее детализированная модель, используется после разработки архитектуры проекта и позволяет получить самые точные оценки, применяет в качестве метрик количество строк кода или функциональные точки. Как контролировать качество системы? Как точно узнать, что программа делает именно то, что нужно, и ничего другого? Как определить, что она достаточно надежна, переносима, удобна в использовании? Ответы на эти вопросы можно получить с помощью процессов верификации и валидации. Эффективность верификации и валидации, как и эффективность разработки ПО в целом, зависит от полноты и корректности формулировки требований к программному продукту. Основой любой системы обеспечения качества являются методы его обеспечения и контроля. Методы обеспечения качества представляют собой техники, гарантирующие достижение определенных показателей качества при их применении. Мы будем рассматривать подобные методы на протяжении всего курса. Методы контроля качества позволяют убедиться, что определенные характеристики качества ПО достигнуты. Сами по себе они не могут помочь их достижению, они лишь помогают определить, удалось ли получить в результате то, что хотелось, или нет, а также найти ошибки, дефекты и отклонения от требований. Методы контроля качества ПО можно классифицировать следующим образом:. Это, прежде всего, все виды тестирования, а также профилирование и измерение количественных показателей качества, которые можно определить по результатам работы ПО - эффективности по времени и другим ресурсам, надежности, доступности и пр. К этому виду относятся проверка на моделях model checking , а также прототипирование макетирование , используемое для оценки качества принимаемых решений. К методам такого рода относится инспектирование кода, заключающееся в целенаправленном поиске определенных дефектов и нарушений требований в коде на основе набора шаблонов, автоматизированные методы поиска ошибок в коде, не основанные на его выполнении, методы проверки документации на согласованность и соответствие стандартам. К этой группе относятся многочисленные методы анализа архитектуры ПО, о которых пойдет речь в следующей лекции, методы формального доказательства свойств ПО и формального анализа эффективности применяемых алгоритмов. Эта категория инструментов позволяет рассчитать различные метрики проекта, прежде всего на основе исходного кода и UML-диаграмм в первую очередь прецедентов и классов , хотя в общем случае может быть использовано практически все, относящееся к проекту и поддающееся измерению требования, спецификации, документация, активность работы с системой контроля версий, прохождение тестов и пр. Почетное место занимают средства подсчета числа строк кода метрики SLOC и ее производных - их абсолютное большинство, как среди коммерческих, так и среди бесплатных продуктов, в том числе с открытым кодом. Locmetrics - очень простой бесплатный продукт с минималистским интерфейсом. Отсутствие документации не является препятствием для использования программы, поскольку разобраться в интерфейсе из двух кнопок и двух полей ввода совсем несложно. Хуже, что нет даже описания методики расчета метрик. К недостаткам также следует отнести отсутствие хотя бы самых простых средств построения отчетности или экспорта данных в один из популярных форматов. По этой причине USC Codecount является официальным инструментом для подсчета метрики SLOC при использовании указанных моделей. По сути, USC Codecount представляет собой целый набор инструментов, разработанных по единым принципам - для каждого языка программирования имеется отдельный проект, и компилируемая консольная программа может быть использована только для него. Несмотря на видимые неудобства, эту особенность следует считать как раз преимуществом, поскольку таким образом максимально учитываются свойства характеристики конкретного языка. USC Codecount дает возможность вычислять количество логических и физических SLOC, пустых строк, комментариев, директив компилятора, описаний данных, исполняемых инструкций по файлам проекта по отдельности и суммарно. Также предоставляется статистика по числу вхождений ключевых слов различных категорий и соотношения между различными значениями. SLOCCount - бесплатный продукт, разработанный Дэвидом Вилером David A. Wheeler , поставляется в виде исходных кодов на языке C по лицензии GNU GPL. Ориентирован на UNIX-платформы, хотя возможно применение и в Windows после соответствующей адаптации. Среди рассматриваемых это, пожалуй, наиболее универсальный инструмент - в число поддерживаемых языков входят Ada, Assembler, awk, Bourne shell включая производные: Продукт позволяет рассчитать физическое количество SLOC по проекту в разрезе отдельных используемых языков , обладает возможностями вычисления трудоемкости и стоимости проекта на основе модели COCOMO по устаревшей первой версии и только по базовой модели. Благодаря своей универсальности этот продукт довольно популярен, к примеру, именно он используется в перспективном поисковом механизме для разработчиков Krugle для подсчета статистики по проектам. Code Counter Pro - единственный коммерческий продукт, попавший в нашем обзоре в данную категорию. Поддерживаются следующие языки программирования: Несмотря на то что программа хорошо справляется со своей задачей и даже позволяет строить детальные отчеты, чего не может предложить, скажем, Locmetrics, она уступает рассмотренным открытым аналогам по количеству вычисляемых показателей только число физических строк кода, комментариев, пустых строк, а также суммарные значения. Verisoft Complexity Measures Tool - коммерческий продукт с достаточно внушительной ценой в евро. С помощью этого продукта можно рассчитывать следующие метрики: SLOC, цикломатическую сложность, метрики Холстеда, индекс сопровождаемости вычисляется на основе предыдущих. Имеет графический интерфейс с возможностью работы в режиме командной строки , позволяет формировать отчеты в текстовой форме или HTML. Borland Together - коммерческий инструмент UML-моделирования, дополненный возможностями вычисления метрик исходного кода. Поддерживается обширное число различных метрик, значительная часть которых - объект-но-ориентированные: SLOC, количественные метрики классов число атрибутов, классов, конструкторов, операций , цикломатическая сложность, метрики сложности классов LOCOM1, LOCOM2, LOCOM3, WMPC1, WMPC2, NORM , метрики связности, Холстеда, наследования, полиморфизма, процентные соотношения доля комментариев, приватных, публичных и защищенных членов классов , максимальные значения уровня вложенности, числа параметров и операций. Eclipse Metrics Plugin как следует из названия, представляет собой подключаемый модуль для популярной IDE Eclipse, разрабатываемый в рамках открытого проекта под той же лицензией, что и сама Eclipse. Вычисляет SLOC, количественные метрики классов, цикломатическую сложность, метрики сложности классов LOCOM1, LOCOM2, LOCOM3, WMPC, NORM, индекс специализации , метрики связности, уровень абстракции и некоторые другие. Достаточно функциональный продукт, который вполне может дать фору многим коммерческим аналогам. Инструменты оценки экономических параметров составляют центральную часть класса Software Estimation, применяются для оценки трудоемкости, сроков реализации и стоимости ПО и часто являются куда более сложными, чем средства расчета метрик. Программа предназначена для оценки трудоемкости реализации проекта на основе прецедентов. Работа с программой заключается в регистрации составляющих UML-модели: Поддерживается возможность импорта требуемой информации из форматов Rational Rose, Rational XDE, Rational Requisite Pro, Microsoft Visio и XML. Помимо вычисления объема проекта в скорректированных точках прецедентов UCP и трудоемкости в человеко-часах, программа производит автоматическое преобразование количества UCP в число объектных точек OP и затем выполняет еще одну оценку трудоемкости реализации проекта в соответствии с композиционной прикладной моделью методики COCOMO II. Характерно, что обе полученные оценки хоть и могут оказаться достаточно близкими, в подавляющем большинстве случаев совпадать не будут - пользователю придется самостоятельно оценивать их правильность и точность. USC COCOMO Tool - официальный инструмент от создателей методики COCOMO II, поставляется бесплатно. Поддерживаются две модели COCOMO II: Программе необходимо передать параметры, определяемые методикой, а также зарегистрировать модули проекта, указав их свойства размер и т. При изменении исходных данных результирующие значения автоматически пересчитываются. Также поддерживается предварительная калибровка, для которой нужно зарегистрировать проекты с известными значениями трудоемкости и срока выполнения. Сама же программа умеет строить только итоговый отчет. При этом программа имеет весьма серьезную цену - от до 25 долл. Так же, как и USC COCOMO Tool, Costar охватывает только две модели COCOMO II: Для тонкой настройки и калибровки моделей предоставляется отдельная программа Calico. Construx Estimate - бесплатный продукт от компании Construx Software, созданной очень авторитетной личностью в сфере программной инженерии и управления программными проектами - Стивом МакКонеллом Steve McConell , который среди прочего был признан в г. Программа Construx Estimate построена на двух методиках оценки характеристик проекта - SLIM и COCOMO II, а ее уникальность состоит в том, что обе они применяются совместно. SLIM является основной и обеспечивает оценки стоимости выполнения проекта, графика работ, требуемого персонала и вероятного количества дефектов. COCOMO II используется в качестве дополнительной и служит для уточнения оценок при вычислении затрат. В зависимости от типа проекта определяется базовая оценка производительности, которая затем корректируется в соответствии с COCOMO II. Программе необходимо передать такие данные, как тип и подтип проекта бизнес-системы, управляющие системы, интернет-системы, системное ПО и пр. На заключительном этапе программа формирует готовый к печати многостраничный отчет, содержащий исчерпывающую информацию о характеристиках проекта. Для больших систем допускается обсчитывать отдельные модули, подбирая для них подходящие единицы измерения и способы их получения. Во втором предполагается накопление опыта по реализации проектов в специальной калибровочной базе данных, которая со временем позволит повысить точность оценок. Borland CaliberRM Estimate Professional - коммерческий аналог программы Construx Estimate, изначально выпускаемый компанией Software Productivity Center под названием Estimate Professional. По своей идее и принципам работы данный продукт очень похож на бесплатный аналог полностью совпадают даже целые разделы документации. Различия касаются главным образом более удобного интерфейса, повышенной гибкости в формировании и настройке отчетности, числа примеров оценки, входящих в комплект поставки, а также интеграции с CaliberRM. Пожалуй, самое принципиальное преимущество инструмента от Borland - возможность выбора одного из двух типов оценки: Мы рассмотрели достаточно разноплановые инструменты, которые могут применяться для решения задач, характерных для сферы управления программными проектами. Следует отметить, что разнообразие в данном случае является таким же благом, как, скажем, и в мире флоры и фауны - оно не дает возможности выделить один единственно правильный путь подход, критерий, методику и тем самым предохраняет от фатальных ошибок и провалов. В идеале необходимо использовать несколько инструментов, основанных на разных методиках, комбинировать и анализировать результаты, находить причины отклонений в оценках и сравнивать их с показателями, получаемыми на практике. Однако при калибровке желательно не попадать под ложное влияние больших чисел: Рассмотренные инструменты при видимой простоте некоторых отнюдь не принадлежат к тем, которыми можно пользоваться, не читая документации. Прежде всего нужно инвестировать серьезные средства в обучение специалистов, которые должны их применять. Например, в результате одного из исследований, проведенных компанией Hewlett-Packard, было установлено, что если затраты на подготовку персонала не превышают стоимости приобретенных CASE-средств, то они почти наверняка не приведут к существенному увеличению производительности. В случае же с управлением программными проектами квалификация менеджера окажется несоизмеримо ценнее любого, даже самого изощренного инструментария. Вывод по главе 1. Современная индустрия программного обеспечения характеризуется очень высокой степенью конкуренции. Для успешной работы на этом рынке компания должна разрабатывать, внедрять и сопровождать программное обеспечение быстро, в срок и с удовлетворительным качеством. Поэтому многие компании вкладывают деньги в улучшение качества процесса, памятуя о том, что подобное вложение денег обязательно окупается — изучение документированных случаев улучшения процессов разработки ПО показывает, что в успешных случаях наблюдается существенное улучшение производительности и качества со средним уровнем возврата вложений от 5: В настоящий момент существует весьма обширное число показателей, с помощью которых можно измерять множество различных аспектов создания программного обеспечения. Зачастую речь идет не о том, что одна метрика лучше другой. Все они позволяют посмотреть на один и тот же процесс под разными углами зрения, поэтому используются в комплексе и только так могут служить отправной точкой для принятия объективных решений. Одной из основных целей научно-технической поддержки является уменьшение сложности ПО. Именно это позволяет снизить трудоемкость проектирования, разработки, испытаний и сопровождения, обеспечить простоту и надежность производимого ПО. Целенаправленное снижение сложности ПО представляет собой многошаговую процедуру и требует предварительного исследования существующих показателей сложности, проведения их классификации и соотнесения с типами программ и их местоположением в жизненном цикле. Опыт управления качеством показывает, что финансовые затраты, произведенные для улучшения качества продукта, являются безусловно целесообразными и дают в итоге высокий экономический эффект. Причина, по которой многие организации воздерживаются от таких расходов, состоит, прежде всего, в трудностях связанных с планированием и оценкой результатов повышения качества. Частой является ситуация, когда реализуется решение о повышении качества, основываясь на неформальных, интуитивных способах оценки качества. Это неизбежно ведет к неэффективному расходованию ресурсов и фактически увеличивает реальную цену качества. Тщательно проведенный метрический анализ качества в соответствии с целями разработки создает основу для корректного планирования и контроля затрат на качество для достижения требуемых показателей и эффективности использования ресурсов. Системы , компоненты, состояние и взаимодействие компонентов. Информационное взаимодействие в системе, управление, обратная связь. Модель в деятельности человека. Описание информационная модель реального объекта и процесса, соответствие описания объекту и целям описания. Схемы , таблицы, графики, формулы как описания. Использование описания информационной модели в процессе общения, практической деятельности, исследования. Высказывания, логические операции, кванторы, истинность высказывания. Цепочки конечные последовательности , деревья, списки, графы, матрицы массивы , псевдослучайные последовательности. Основные конструкции языка программирования. Основные этапы разработки программ. Разбиение задачи на подзадачи. Виды профессиональной информационной деятельности человека используемые инструменты технические средства и информационные ресурсы. Профессии, связанные с построением математических и компьютерных моделей, программированием, обеспечением информационной деятельности индивидуумов и организаций. Архитектура компьютеров и компьютерных сетей. Программная и аппаратная организация компьютеров и компьютерных систем. Математическая обработка статистических данных, результатов эксперимента, в том числе с использованием компьютерных датчиков. В результате может быть сделан вывод, что вопросу критерии качества программного обеспечения уделяется мало внимания. В то время как требования к качеству все время повышаются. Таким образом, возникает возможность создания элективного курса, который не выходит за рамки стандартов по информатике и ИКТ, но в то же время значительно расширяет и углубляет школьный курс информатики. Весь курс состоит из 12 часов, включая лекции и практические занятия на компьютерах. Курс предназначен на старшие классы с углубленным изучением информатики, так как он включает достаточно сложные теоретические вопросы, касающиеся определения качества программ. В настоящее время не все программное обеспечение является качественным. Поэтому курс рассматривает критерии качества программного обеспечения. Такой подход полагается воплотить при помощи языка программирования Pascal. Элективный курс отвечает принципу научности, так как он предполагает применение математических знаний и базируется на фундаментальных источниках литературы. При отборе и систематизации теоретического содержания использовались соображения доступности и понятности материала, его связь с практикой. Исходя из задач курса определено содержание, которое представлено в тематическом планировании курса Таблица 6. Электронный учебник предоставляет учащимся большую самостоятельность при изучении материала, обеспечивает наглядность обучения. Предполагается использование содержания электронного учебника во время урока, благодаря чему учащиеся получают наглядное представление изучаемого материала, а также возможность обратиться к предыдущим заданиям или темам, если возникает необходимость. В поддержку элективного курса разработано поурочное планирование и методические рекомендации к проведению уроков для учителя. Далее приведено поурочное планирование курса с минимальными методическими рекомендациями по каждому уроку. Дать представление о качестве программного обеспечения, высококачественной программе, стандартах. Данный урок является теоретическим, включающий рассказ о том, что представляет собой качество программного обеспечения. В качестве задания для закрепления материала можно предложить учащимся высказать свое мнение по поводу того, что такое качество программного обеспечения и сравнить их с определениями различных организаций, определить, что делает программу высококачественной, ответить на вопросы. Познакомить с международным стандартом ГОСТ Р ИСО МЭК , характеристиками и атрибутами качества. Данные уроки являются теоретико-практическими, которые предполагают рассмотрение характеристики и атрибуты качества, требования к качеству ПО. В качестве задания для закрепления материала можно предложить учащимся определить качество предложенных программ по характеристикам и атрибутам. Определить метрические шкалы, применения метрик, типы метрик, направления метрик и направления применения метрик. Данный урок является теоретическим, включающий рассказ о том, что представляет собой метрики качества программного обеспечения. Рассмотреть основные метрики, основные направления применения метрик, метрические шкалы, группы метрик. Данные уроки являются теоретико-практическими, которые предполагают рассмотрение метрик сложности программ и их основных классификаций. В качестве задания для закрепления материала можно предложить учащимся определить качество предложенных программ по метрикам, которые выбрали учащиеся. Познакомить с метриками Холстеда, его характеристиками, классами несовершенств программирования. Данные уроки являются теоретико-практическими, которые предполагают рассмотрение качества программы с точки зрения метрик Холстеда. В качестве задания для закрепления материала можно предложить учащимся определить качество предложенных программ по данной метрике. Данные уроки являются теоретико-практическими, которые предполагают научиться строить граф программы для дальнейшего его анализа. В качестве задания для закрепления материала можно предложить учащимся самостоятельно построить граф программы. Данные уроки являются теоретико-практическими, которые предполагают рассмотрение качества программы с точки зрения метрики Мак-Кейба. Закрепить и систематизировать знания, умения и навыки по теме метрики качества программного обеспечения. Данный урок предназначен для применения полученных знаний по теме критерии качества программного обеспечения. Данная программа дает учащимся лучше понять оценку качества программного обеспечения. После запуска программы появляется первое окно метрика Мак-Кейба, которое представляет работу данной метрики Рис. С помощью меню пользователю предлагается выбрать программу для оценки ее качества. В меню данного окна можно открыть программу для оценки ее качества, выйти из программы, просмотреть файл справки и сведения о разработчике. Пользователю также предлагается открыть программу для оценки ее качества. Практика показала, что у учеников возник интерес к изучаемой теме. Данная тема оказалась совершенно новой для учащихся. Рассмотрение темы позволяют разнообразить учебный процесс и увеличить информационную культуру учащихся. По ходу проведения занятий у учащихся возникало достаточное количество вопросов по теме, что свидетельствует об их заинтересованности. Все предложенные задания выполнялись учащимися с удовольствием и на высоком уровне. Занятия проводились с использованием разработанной обучающей программы и электронного учебника, что способствовало повышению интереса к рассматриваемой теме. Также хочется отметить достаточную сложность тем курса, но в связи с тем, что данный курс преподавался у учащихся с высоким уровнем подготовки по информатике, больших трудностей не возникло. Педагогический эксперимент был проведен успешно. Уроки проходили в оживленной атмосфере. Разработанный программный продукт позволил разнообразить учебный процесс, повысить качество усвоенного материала и добиться заинтересованности в изучении данной темы. Для этого был проанализирован стандарт. В результате был сделан вывод, что данная тема практически не затрагивается в школьном обучении. Использование критерий качества программного обеспечения в обучении школьников дает возможность формировать информационную компетенцию, а именно:. Получить новые знания и опыт в области программирования, а именно объектно-ориентированного программирования;. Получить практические навыки в оценивании качества программного обеспечения различными метриками;. Дать определение качества программного обеспечения на основе стандартов ISO и IEEE. Качество - это степень, в которой оно обладает требуемой комбинацией свойств. Множество характеристик и атрибутов качества согласно ИСО на рис. Взаимоотношения между этими аспектами качества по схеме, принятой ИСО , показано на рис. Основы качества программных систем. Инженерное проектирование программного обеспечения. Изд-во Радио и связь, Характеристики качества программного обеспечения. Методы и модели оценивания качества программного обеспечения. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных систем. Обеспечение качества программных средств. Технологии разработки программного обеспечения: Авиация и космонавтика Административное право Арбитражный процесс 23 Архитектура Астрология 4 Астрономия Банковское дело Безопасность жизнедеятельности Биографии Биология Биология и химия Биржевое дело 68 Ботаника и сельское хоз-во Бухгалтерский учет и аудит Валютные отношения 50 Ветеринария 50 Военная кафедра ГДЗ 2 География Геодезия 30 Геология Геополитика 43 Государство и право Гражданское право и процесс Делопроизводство 19 Деньги и кредит ЕГЭ Естествознание 96 Журналистика ЗНО 54 Зоология 34 Издательское дело и полиграфия Инвестиции Иностранный язык Информатика Информатика, программирование Исторические личности История История техники Кибернетика 64 Коммуникации и связь Компьютерные науки 60 Косметология 17 Краеведение и этнография Краткое содержание произведений Криминалистика Криминология 48 Криптология 3 Кулинария Культура и искусство Культурология Литература: Плохо Средне Хорошо Отлично. Банк рефератов содержит более тысяч рефератов , курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому. Критерии качества програмного обеспечения Название: Критерии качества програмного обеспечения Раздел: Рефераты по информатике Тип: ДОПУСТИТЬ К ЗАЩИТЕ Заведующий кафедрой …………….. Метрика Чепена - мера трудности понимания программ на основе входных и выходных данных;. Метрика Хура - цикломатическое число сети Петри, отражающей управляющую структуру программы;. Где скачать еще рефератов? Кто еще хочет зарабатывать от рублей в день "Чистых Денег"? Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Реферат: Критерии качества програмного обеспечения

Журналы и интернет -ресурсы за последние 25 лет кардинально изменились. До года для практиков основным источником сведений о программных технологиях был Datamation, сейчас существует несколько таких источников, например, IEEE Software , а также онлайновые ресурсы вроде Slashdot, которые тоже дают представление о последних шагах в эволюции технологий. В [ 25 ] собран материал из множества отдельных источников данных, которые найдены в различных обзорах и wiki в программном мире. Эберт обратился к своим коллегам из советов IEEE Software и поинтересовался их представлением о технологиях, появившихся за последние 25 лет. На самом деле, точно определить время перехода на новый этап просто невозможно. Это относится, например, к объектноориентированной разработке, которая активно используется с х годов, но до сих пор не нашла своего применения в некоторых отраслях. Базовые технологии по мере своего развития влияют на массовые тенденции и дисциплины, и они применяются во всех областях и направлениях программной разработки. Большинство из известных сейчас таких технологий существуют последние 25 лет. Технологические концепции и методологии объединяют базовые методики, которые используются во многих различных отраслях и продуктах. Консолидированные технологии опираются на концепции и предоставляют готовые технические решения. В тех случаях, когда технологии принадлежат к двум таким группам, они отнесены к более общей группе. Что имеют в виду, когда говорят, что программная технология "оказывает влияние"? Задавая этот вопрос разным людям, можно получить множество ответов, отражающих точку зрения конкретного собеседника. Профессор будет оценивать репутацию и исследовательские гранты и то, как технология поможет добиться этих целей. Ученый сформулирует свой ответ, учитывая инновационный потенциал. Менеджеров производства в первую очередь интересуют рентабельность, воплощение и инновационные продукты. Программный инженер будет иметь в виду полезность и эффективность при решении той проблемы, которой он занимается. Типичный потребитель, скорее всего, будет судить о технологии по тому, насколько ее можно использовать в повседневной жизни и как она помогает выполнять работу; а дети беспокоятся, как бы не отстать от ровесников. Эти две последние потребительские группы — повседневные пользователи программного обеспечения — не только численно превосходят другие, но они также совсем иначе судят о программных технологиях и продуктах. Они обращают внимание на то, насколько незаметным, удобным в использовании и встроенным является программное обеспечение. Другими словами, насколько незаметно, но эффективно оно помогает решить значимую для них задачу. Каждая из этих тенденций оказывает серьезное влияние на инженерные продукты и на формирование программной отрасли. Microsoft с Windows или Sun с Java — пример того, как отдельная компания определяет развитие технологии, но технологии от этих производителей добились успеха благодаря тому, что они создавались и широко распространялись в отраслях. Невозможно даже представить себе Windows без Intel и всей экосистемы поставщиков и провайдеров сервисов. Точно так же банки создали банкоматы и разработали множество связанных с ними программных технологий, таких как распределенная и защищенная обработка транзакций. Компании розничной торговли стимулировали разработку кассовых аппаратов и необходимого программного обеспечения для поддержки цепочки поставки, в том числе штрих-коды и средства радиочастотной идентификации RFID. Некоторые технологии прошли очень долгий период развития либо никогда не были полностью разработаны. График их перехода к широкому использованию напоминает синусоиду, что свойственно инновациям, которые переходят от этапа начальных исследований и опытных эксплуатаций к широкому отраслевому применению, а затем все повторяется снова [ 25 ]. Это объясняет, почему успешные компании практически в одночасье могут потерпеть крах — просто потому, что они своевременно не предложили определенную технологию. Программные менеджеры также часто склонны к стабилизации, а не к росту, — их интересует эффективность, и они недооценивают экспериментирование и инновации. Программные технологии полезны, если они широко используются. Однако любая конкретная технология в одних отраслях начинает завоевывать популярность быстрее, чем в других. Хороший тому пример — долгая и трудная дорога к пользователям, которую прошли полезные пакеты инструментов для генерации кода и инженерии программного обеспечения. Когда эти пакеты появились вместе с технологией, они еще не были готовы для повсеместного применения, а позже не был готов рынок. Такой же оказалась и судьба экспертных систем и систем искусственного интеллекта. Сейчас они применяются почти везде, поскольку в отрасли осознали, что экспертная система не является автономной технологией, а должна быть интегрирована в другие продукты. Безопасность впервые была признана ключевой технологией в ИТинфраструктурах в конце х годов, когда вирус Jerusalem и червь Morris, по существу, парализовали Internet -трафик [ 22 ]. Инциденты продолжались в х годах, поскольку технология применялась только как особая мера и без тщательного архитектурного анализа. Сейчас, по прошествии двадцати лет, вместе с новыми ИТ-продуктами наконец стали реализовать базовые принципы обеспечения безопасности. То же самое повторяется в отрасли телекоммуникаций — как показывают атаки в сфере IP-телефонии, здесь опять пока лишь создаются заплатки на особый случай, но без реального контроля. Промышленная автоматизация и другие предметные области еще больше отстают с внедрением инженерии обеспечения безопасности, как это продемонстрировал червь Slammer. Ориентированность на конкретную предметную область заменила универсальность х годов. Первые CASEи распределенные компонентные модели увязли в попытках решить сразу слишком большое количество проблем. Когда в отрасли осознали, что различные предметные области имеют свои специфические потребности и скорости внедрения, то оказалось, что достаточно лишь оптимизировать технологию, предложив ее конкретному рынку. Инструменты моделирования сразу же стали пользоваться популярностью после того, как были адаптированы к потребностям конкретных предметных областей, таких как встроенные контроллеры или телекоммуникационные протоколы. Программные процессы, как для инженерии, так и для управления, стимулировали эволюцию технологий с х годов. Сложность программных систем растет быстрее, чем люди в состоянии к ней адаптироваться. Эти трудности были уже в х годах, но тогда ситуация начала терять свою остроту после того, как ведущие отрасли перенесли свое внимание на процесс инженерии программного обеспечения. Как следствие, разработка программного обеспечения за последние 25 лет кардинально изменилась, превратившись из индивидуального творчества в дисциплину программной инженерии. Сейчас трудно поверить, что 25 лет назад большая часть программного обеспечения и его разработчики и пользователи действовали изолированно. Программная интеграция лучше всего стала видна с появлением Интернета и его огромными темпами роста, благодаря развитию средств взаимодействия. Компонентные платформы и открытые стандарты еще больше усиливают эту тенденцию. Успешное внедрение и интеграция отнюдь не тривиальны — чтобы предложить что-то полезное инженерам, новые технологии, процессы и средства инженерии нуждаются в аппарате глубокого управления изменениями. Рассматривая, оценивая и анализируя программные системы и отдельные программы, останавливаются на показателях качества программ и их основных характеристиках. Качество ПО — это совокупность свойств, определяющих полезность изделия программы для пользователей в соответствии с функциональным назначением и предъявленными требованиями. Характеристика качества программы — понятие, которое отражает отдельные факторы, влияющие на качество программ и поддающиеся измерению [ 23 ]. Критерий качества — численный показатель, характеризующий степень, в которой программе присуще оцениваемое свойство. Критерии качества могут включать множество различных характеристик: Для измерения характеристик и критериев качества используют метрики. Метрика качества программ — это система измерений качества программ. Эти измерения могут проводиться на уровне критериев качества программ или на уровне отдельных характеристик качества. В первом случае система измерений позволяет непосредственно сравнивать программы по качеству, при этом сами измерения не могут быть проведены без субъективных оценок свойств программ. Во втором случае измерения характеристик можно выполнить объективно и достоверно, но оценка качества ПО в целом будет связана с субъективной интерпретацией получаемых оценок. Каждая ПС должна выполнять определенные функции, то есть делать то, что задумано. Хорошая ПС должно обладать еще целым рядом свойств, позволяющим успешно ее использовать в течение длительного периода, то есть обладать определенным качеством. Качество quality ПС — это совокупность его характеристик, которые влияют на его способность удовлетворять заданные потребности пользователей [ 23 ]. Это не означает, что разные ПС должны обладать одной и той же совокупностью таких свойств в их наивысшей степени. Повышение качества ПС по одному из таких свойств часто может быть достигнуто лишь ценой изменения стоимости, сроков завершения разработки и снижения качества этой ПС по другим его свойствам. Качество ПС является удовлетворительным, когда она обладает указанными свойствами в такой степени, чтобы гарантировать успешное ее применение. Совокупность свойств ПС, которая образует удовлетворительное для пользователя качество ПС, зависит от условий и характера эксплуатации этой ПС, то есть от позиции, с которой должно рассматриваться качество этой ПС. Поэтому при описании качества ПС, прежде всего, должны быть фиксированы критерии отбора требуемых свойств ПС. В настоящее время критериями качества ПС criteria of software quality принято считать:. Во многих случаях функциональность и надежность являются обязательными критериями качества ПС, причем обеспечение надежности красной нитью проходит по всем этапам и процессам разработки ПС. Остальные критерии используются в зависимости от потребностей пользователей в соответствии с требованиями к ПС. К основным характеристикам программ и программных систем относится сложность программной системы. При оценке сложности программ, как правило, выделяют три основные группы метрик [ 23 ]:. Оценки первой группы наиболее просты и, очевидно, поэтому получили широкое распространение. Традиционной характеристикой размера программ является количество строк исходного текста. Под строкой понимается любой оператор программы, поскольку именно оператор, а не отдельно взятая строка является тем интеллектуальным "квантом" программы, опираясь на который можно строить метрики сложности ее создания. Непосредственное измерение размера программы, несмотря на свою простоту, дает хорошие результаты. Конечно, оценка размера программы недостаточна для принятия решения о ее сложности, но вполне применима для классификации программ, существенно различающихся объемами. При уменьшении различий в объеме программ на первый план выдвигаются оценки других факторов, оказывающих влияние на сложность. Таким образом, оценка размера программы есть оценка по номинальной шкале, на основе которой определяются только категории программ без уточнения оценки для каждой категории. К группе оценок размера программ можно отнести также и метрику Холстеда. Основу метрики Холстеда составляют четыре измеряемых характеристики программы:. Опираясь на эти характеристики, получаемые непосредственно при анализе исходных текстов программ, М. Холстед вводит следующие оценки:. Под битом подразумевается логическая единица информации — символ, оператор, операнд. Холстед вводит — теоретический словарь программы, то есть словарный запас , необходимый для написания программы, с учетом того, что необходимая функция уже реализована в данном языке и, следовательно, программа сводится к вызову этой функции. Используя , Холстед вводит оценку:. Вторая наиболее представительная группа оценок сложности программ — метрики сложности потока управления программ. Как правило, с помощью этих оценок оперируют либо плотностью управляющих переходов внутри программ, либо взаимосвязями этих переходов. И в том, и в другом случае стало традиционным представление программ в виде управляющего ориентированного графа , где — вершины, соответствующие операторам, а — дуги, соответствующие переходам. Впервые графическое представление программ было предложено Маккейбом. Основной метрикой сложности он предлагает считать цикломатическую сложность графа программы, или, как ее еще называют, цикломатическое число Маккейба, характеризующее трудоемкость тестирования программы. Для вычисления цикломатического числа Маккейба применяется формула. Число компонентов связности графа можно рассматривать как количество дуг, которые необходимо добавить для преобразования графа в сильно связный. Cильно связным называется граф , любые две вершины которого взаимно достижимы. Для графов корректных программ, т. Одной из наиболее простых, но, как показывает практика, достаточно эффективных оценок сложности программ является метрика Т. Джилба, в которой логическая сложность программы определяется как насыщенность программы выражениями типа IF-THEN-ELSE. При этом вводятся две характеристики: Другая группа метрик сложности программ — метрики сложности потока данных, т. Рассмотрим метрику, связывающую сложность программ с обращениями к глобальным переменным. Пара " модуль , глобальная переменная " обозначается как , где — модуль , имеющий доступ к глобальной переменной. В зависимости от наличия в программе реального обращения к переменной формируются два типа пар " модуль , глобальная переменная ": Возможное обращение к с помощью p показывает, что область существования включает в себя. Характеристика говорит о том, сколько раз модули up действительно получали доступ к глобальным переменным, а число — сколько раз они могли бы получить доступ. Отношение числа фактических обращений к возможным определяется как. Эта формула показывает приближенную вероятность ссылки произвольного модуля на произвольную глобальную переменную. Очевидно, чем выше эта вероятность , тем выше вероятность "несанкционированного" изменения какой-либо переменной, что может существенно осложнить работы, связанные с модификацией программы. Кроме метрик сложности программ, используются метрики стилистики и понятности программ. Наиболее простой метрикой стилистики и понятности программ является оценка уровня комментированности программы:. Таким образом, метрика отражает насыщенность программы комментариями. Исходя из практического опыта, принято считать, что , т. Как показывают исследования, комментарии распределяются по тексту программы неравномерно: Причина в том, что в начале программы, как правило, расположены операторы описания идентификаторов, требующие более "плотного" комментирования. Кроме того, в начале программы также расположены "шапки", содержащие общие сведения об исполнителе, характере, функциональном назначении программы и т. Такая насыщенность компенсирует недостаток комментариев в теле программы, и поэтому формула 4 недостаточно точно отражает комментированность функциональной части текста программы. К другим характеристикам программ следует отнести:. Мы ищем курсы, покупаем и публикуем их для вас бесплатно. Учеба Академии Учителя Рейтинг Вопросы Магазин. Курсы Школа Высшее образование Мини-МБА Профессиональная переподготовка Повышение квалификации Сертификации. Информация Глоссарий Дипломы Вопросы и ответы Студенты Рейтинг выпускников Мнения Литература Учебные программы. Введение в программные системы и их разработку. Национальный исследовательский университет "Высшая Школа Экономики". Программное обеспечение , Образование. Общие сведения о программном обеспечении. Россия, Владивосток, ДВГУ, Россия, Саратов, Саратовский государственный университет, Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Реклама на сайте Напишите нам.

Топ 10 мест где можно отдохнуть
Где можно обменять права в москве
Stronghold где находятся сохранения
Radeon hd 5800 характеристики
Как подключить светодиод к телефону