Атрибуты программного продукта

Некоторые из атрибутов, которые могут изменять величину затрат проекта, могут применяться наравне с самим продуктом или выполняться в ходе соответствующей работы. Ниже перечислены эти атрибуты:

· требуемая надежность – как правило, применяется в системах реального времени;

· размер базы данных – в основном применяется в приложениях обработки данных;

· сложность продукта – ограничения на время выполнения.

Атрибуты, связанные с аппаратными средствами

Другие атрибуты имеют отношение к компьютерной платформе и могут применяться в качестве средства поддержки, а также при наличии работы, которая должна быть выполнена:

· ограничения времени выполнения – применяются в том случае, когда быстродействие процессора является ограниченным;

· ограничения основного хранилища – применяются в случае, когда размер памяти является ограниченным;

· изменяемость виртуальной машины – включает аппаратное обеспечение и операционную систему на целевом компьютере;

· оборотное время компьютера – применяется при разработке.

Атрибуты проекта

Атрибуты, связанные с практикой и инструментами:

· практика современного программирования – структурные или ОО-технологии;

· современные инструменты программирования – CASE-инструменты, хорошие отладчики, инструменты, используемые при выполнении тестирования;

· сжатие (или расширение) графика – отклонение от идеала всегда удручает, но меньшая степень отклонения всегда лучше, чем большая.

Атрибуты персонала

Некоторые атрибуты применяются для описания исполнителей работ:

· способности аналитика;

· опыт в создании приложений;

· способности программиста;

· опыт в области виртуальных машин, включая операционную систему и аппаратное обеспечение;

· опыт в области языков программирования, включая инструменты и практику.

Другие драйверы затрат

Несмотря на то, что наиболее часто с приложениями в рамках промежуточной модели СОСОМО связываются указанные выше четыре категории атрибутов, менеджер проекта может добавлять дополнительные атрибуты:

· изменяемость требований – некоторые из них являются ожидаемыми, однако большинство из них могут представлять значительную проблему;

· изменяемость машины, предназначенной для разработки – нестабильные ОС, компиляторы, CASE-инструменты и т.д.;

· требования безопасности – применяются для классифицированных программ;

· доступ к данным – иногда является весьма затрудненным;

· влияние стандартов и навязанных методов;

· влияние физического окружения.

Драйверы затрат выбираются в соответствии с их общей значимостью для всех программных проектов, причем они являются независимыми от размера проекта.

Каждый драйвер затрат определяет умножающий фактор, который позволяет оценить эффект действия атрибута на величину трудозатрат.

Числовые значения драйверов затрат при их совместном перемножении образуют фактор корректировки, т.е. С.

Произведение драйверов затрат:

C = RELLY × DATA × CPLX × TIME × STOR × VIRT × TURN × ACAP × AEXP × PCAP × VEXP × LEXP × MODP × TOOL × SCED

 

 

Пример 3.

 

Нормальные значения для драйверов затрат.

Рассматривается программный проект внедренного режима, оцениваемый показателем в 10 KLOC, реализующий функции обработки коммуникаций в коммерческом микропроцессоре.

Формула для внедренного режима обеспечивает номинальное значение трудозатрат:

E_n = 2,8(10)^1,20 = 2,8(15,85) = 44 человеко-месяца

В результате оценивания среды проекта получаются результаты, обеспечивающие вычисление вариантов значений множителя драйвера затрат. Эти значения перечислены в таблице 12.

Фактор корректировки применяется по отношению к номинальным трудозатратам:

Е = 2,8(10)^1,20 × С = 44 × 1,17 = 51 человеко-месяц

 

Пример 4.

Оценки для показателей АСАР и РСАР увеличиваются.

При выполнении оценки проекта получается значение, равное 44 человеко-месяцам (SM). Если при выполнении проекта привлекается более квалифицированный персонал, оценки РСАР и АСАР уменьшаются от номинальных (1,00) до высоких (0,86). Однако затраты на персонал возрастают с $5000 до $6000 из расчета на один SM. Предположим, что значения других драйверов затрат будут номинальными (1,00).

Фактор корректировки трудозатрат (EAF) = С = RELY × DATA × CPLX × TIME × STOR × VIRT × TURN × ACAP × AEXP × PCAP × VEXP × LEXP × MODP × TOOL × SCED = 1,00 × 1,00 × 1,00 × 1,00 × 1,00 × 1,00 × 1,00 × 0,86 × 1,00 × 0,86 × 1,00 × 1,00 × 1,00 × 1,00 × 1,00 = 0,74

Скорректированный показатель человеко-месяцев: 44 SM × 0,74 = 32,6 Разница в затратах:

44 SM @ $5000/SM = $220000

32,6 SM @ $6000/SM = $195600

Разница: $220000 - $195600 = $24400

Таблица 1. Значения драйверов затрат для промежуточной модели СОСОМО

Драйвер затрат	Применение	Оценка	Множитель трудозатрат
RELY	Локальное применение системы. Не возникают серьезные проблемы с восстановлением данных	Номинальная	1,00
DATA	30000 байт	Низкая	0,94
CPLX	Обработка коммуникаций	Очень высокая	1.30
TIME	Будет применяться 70% свободного времени	Высокая	1,11
STOR	45 Кбайт из 64 Кбайт доступного хранилища (70 %)	Высокая	1.06
VIRT	Основано на коммерческом микропроцессорном аппаратном обеспечении	Номинальная	1,00
TURN	Среднее время обхода равно 2 часам	Номинальная	1,00
АСАР	Опытный старший аналитик	Высокая	0,86
АЕХР	3-летний опыт	Номинальная	1,00
РСАР	Опытные старшие программисты	Высокая	0,86
VEXP	6 месяцев	Низкая	1,10
LEXP	12 месяцев	Номинальная	1,00
MODP	Большинство технологий применяется более одного года	Высокая	0,91
TOOL	На уровне базового миникомьютерного инструмента	Низкая	1,10
SCED	10 месяцев	Номинальная	1,00
EAF	С = 1,00 × 0,94 × 1,30 × 1,11 × 1,06 × 1,00 × 1,00 × 0,86 × 1,00 × 0,86 × 1,10 × 1,00 × 0,91 × 1,10 × 1,00	С=1,17

Заключение: В настоящем примере использование услуг более квалифицированного персонала обходится дешевле, несмотря на возросшие при этом расходы на оплату труда.

 

Приложение

Таблицы

Таблица 6. Значения драйверов затрат при разработке ПО в рамках модели СОСОМО

Драйверы затрат

Показатели

Очень н изкий Низкий Номинальный Высокий Очень высокий Сверхвысокий

Атрибуты продукта

Требуемая надежность ПО (RELY) 0,75 0,88 1,00 1,15 1,40   Размер базы данных (DATA)   0,94 1,00 1,08 1,16   Сложность программного продукта (CPLX) 0,70 0,85 1,00 1,15 1,30 1,65 Ограничения времени выполнения (TIME)     1,00 1,11 1,30 1,66 Ограничения главного хранилища (STOR)     1,00 1,06 1,21 1,56 Изменяемость виртуальной машины (VIRT)   0,87 1,00 1,15 1,30   Оборотное время компьютера (TURN)   0,87 1,00 1,07 1,15  

Атрибуты персонала

Способности аналитика (АСАР) 1,46 1,19 1,00 0,86 0,71   Опыт в создании приложений (АЕХР) 1,29 1,13 1,00 0,91 0,82   Способности программиста (РСАР) 1,42 1,17 1,00 0,86 0,70   Опыт в области виртуальных машин (VEXP) 1,21 1,10 1,00 0,90     Опыт в области языков программирования (LEXP) 1,14 1,07 1,00 0,95    

Атрибуты проекта

Использование практики современного программирования (MODP) 1,24 1,10 1,00 0,91 0,82   Современные инструменты программирования (TOOL) 1,24 1,10 1,00 0,91 0,82   Требуемый график разработки (SCED) 1,23 1,08 1,00 1,04 1,10  

Эта модель, которая является чувствительной к CPLX, представляет определения оценок для текущего драйвера затрат в отдельном инструменте. В таблицах 8-11 демонстрируется, каким образом CPLX определяется для пяти различных приложений: контрольные операции, вычислительные операции, операции, зависящие от устройств, операции менеджмента, а также требования и разработка проекта продукта.

Таблица 7. Оценки драйверов затрат для ПО, разрабатываемого с применением промежуточной модели СОСОМО

Оценки драйверов затрат

  Очень низкая Низкая Номинальная Высокая Очень высокая Сверхвысокая

Атрибуты программного продукта

RELY Эффект: небольшое неудобство Небольшие, легко возмещаемые потери Средние возмещаемые потери Большие финансовые потери Риск для человеческой жизни   DATA   БД байт/прог. DSI<10 10<БД байт/прог. ELOC < 100 100 < БД байт/прог. ELOC-1000 БД байт/прог. ELOC =>1000   CPLX См. отдельные таблицы CPLX См. отдельные таблицы CPLX См. Отдельные таблицы CPLX См. отдельные таблицы CPLX См. Отдельные таблицы CPLX См. отдельные таблицы CPLX

Атрибуты компьютера

TIME     Используется <= 50% доступного времени выполнения Используется 70% доступного времени выполнения Используется 85% доступного времени выполнения Используется 95% доступного времени выполнения STOR     Используется <= 50% доступного хранилища Используется 70% доступного хранилища Используется 85% доступного хранилища Используется 95% доступного хранилища VIRT   Изменения: верхние 12 месяцев; нижний 1 месяц Изменение: верхние 6 месяцев; нижние две недели Изменение: верхние 2 месяца; нижний одна неделя Изменение: верхние 2 недели; нижние два дня   TURN   Интерактивный Средний обход (< 4 часов) 4-12 часов >12 часов  

Атрибуты персонала

АСАР 15-й процентиль 35-й процентиль 55-й процентиль 75-й процентиль 90-й процентиль   АЕХР Опыт <= 4 месяца 1 год З года 6 лет 12 лет   РСАР 15-й процентиль 35-й процентиль 55-й процентиль 75-й процентиль 90-й процентиль   VEXP Опыт <= 1 месяца 4 месяца 1 год З года     LEXP Опыт <= 1 месяца 4 месяца 1 год З года    

Атрибуты проекта

MODP Не используется Начальное использование Некоторые применения Общее использование Использование процедурами   TOOL Базовые микропроцессорные инструменты Базовые мини-инструменты Базовые миди/макси инструменты Строго мак си прог./тестовые инструменты Дополни тельные треб., описание, управление, докум. инструменты   SCED 75% номинала 100% номинала 75% номинала 130% номинала 160% номинала  

 

Таблица 8. Таблица корректировки трудозатрат CPLX для контрольных операций

Описание	Оценка
Простой код, содержащий не вложенные SP-операторы: DO, CASE, IF THEN ELSE, простые предикаты	Очень низкая
Непосредственное вложение SP-операторов; преимущественно простые предикаты	Низкая
Преимущественно простое вложение; небольшой объем межмодульного контроля; таблицы решений	Номинальная
Высокая степень вложения SP-операторов наравне со многими сложными предикатами; контроль стека и очереди; достаточный уровень межмодульного контроля	Высокая
Кодирование с применением рекурсии и повторного вхождения; обработка прерываний с фиксированным приоритетом	Очень высокая
Составление графика распределения ресурсов с динамически изменяющимися приоритетами; кодирование на уровне микрокода	Сверхвысокая

 

Таблица 9. Таблица корректировки трудозатрат CPLX для вычислительных операций

Описание	Оценка
Оценка простых выражений, таких как A=B + C*(D-E)	Очень низкая
Оценка умеренных по сложности выражений, таких как D = SQRT(В** 2-4.0* А* С)	Низкая
Использование стандартных математических и статистических процедур; базовые операции с матрицами/векторами	Номинальная
Базовый числовой анализ: многомерная интерполяция, обычные дифференциальные уравнения, базовые операции усечения/округления	Высокая
Сложный и структурированный числовой анализ: почти вырожденные матричные равенства, уравнения в частных производных	Очень высокая
Сложный и не структурированный числовой анализ: высокоточный анализ зашумленных стохастических данных	Сверхвысокая

 

Таблица 10. Таблица корректировки трудозатрат CPLX для операций, не зависящих от устройств

Описание	Оценка
Простые операции считывания/записи, имеющие простой формат	Очень низкая
Отсутствие необходимости в знании характеристик конкретного процессора либо устройства ввода/вывода. Ввод/вывод осуществляется на уровне операторов GET/PUT; не требуется дополнительные знания либо перекрытие	Низкая
Обработка операций ввода/вывода включает выбор устройства, проверку статуса, а также обработку ошибок	Номинальная
Операции на физическом уровне ввод/вывода (трансляционный адрес физического хранилища; поиск, чтение и т.д.); оптимизированное перекрытие ввода/вывода	Высокая
Процедуры, применяемые для диагностики прерываний, обслуживания, маскировки; работа с коммуникационным каналом	Очень высокая
Кодирование на базе устройств, зависимых от времени, микропрограммные операции	Сверхвысокая

 

Таблица 11. Таблица корректировки трудозатрат CPLX для операций, реализующих управление данными

Описание	Оценка
Простые массивы, хранящиеся в основной памяти	Очень низкая
Простые файлы, для которых не выполняется разбиение с изменением структуры данных, отсутствует изменение данных и промежуточные файлы	Низкая
Несколько входных файлов на один выходной файл; простые структурные изменения, простые изменения данных	Номинальная
Процедуры специального назначения, активизируемые содержимым потока данных; сложная реструктуризация данных на уровне записей	Высокая
Параметризованная процедура структурирования файлов, управляемая параметрами; обработка файлов; обработка команд; оптимизация поиска	Очень высокая
Динамические относительные структуры с высокой степенью запараллеливания; управление данными естественных языков программирования	Сверхвысокая