Основные направления применения метрики — КиберПедия 

Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...

Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьше­ния длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...

Основные направления применения метрики

2019-12-17 302
Основные направления применения метрики 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

В настоящее время в мировой практике используется несколько сотен метрик программ. Существующие качественные оценки программ можно сгруппировать по шести направлениям:

-оценки топологической и информационной сложности программ;

-оценки надежности программных систем, позволяющие прогнозировать отказовые ситуации;

-оценки производительности ПО и повышения его эффективности путем выявления ошибок проектирования;

-оценки уровня языковых средств и их применения;

-оценки трудности восприятия и понимания программных текстов, ориентированные на психологические факторы, существенные для сопровождения и модификации программ;

-оценки производительности труда программистов для прогнозирования сроков разработки программ и планирования работ по созданию программных комплексов.

Метрические шкалы

В зависимости от характеристик и особенностей применяемых метрик им ставятся в соответствие различные измерительные шкалы.

-Номинальной шкале соответствуют метрики, классифицирующие программы на типы по признаку наличия или отсутствия некоторой характеристики без учета градаций.

-Порядковой шкале соответствуют метрики, позволяющие ранжировать некоторое характеристики путем сравнения с опорными значениями.

-Интервальной шкале соответствуют метрики, которые показывают не только относительное положение программ, но и то, как далеко они отстоят друг от друга.

-Относительной шкале соответствуют метрики, позволяющие не только расположить программы определенным образом и оценить их положение относительно друг друга, но и определить, как далеко оценки отстоят от границы, начиная с которой характеристика может быть измерена.

-Абсолютная шкала указывает на фактическое значение величины.

Глава 2. метрология программного обеспечения

Метрики сложности программ

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 и сложность функционирования. Сложность проектирования, которая определяется размерами программы, количеством обрабатываемых переменных, трудоемкостью и длительностью разработки и др. факторами, анализируется на основе трех базовых компонентов: сложность структуры программы, сложность преобразований (алгоритмов), сложность данных. Во вторую группу показателей отнесены временная, программная и информационная сложности, характеризующие эксплуатационные качества ПО.

При оценке сложности программ, как правило, выделяют три основные группы метрик:

· метрики размера программ

· метрики сложности потока управления программ

· и метрики сложности потока данных программ

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.


Поделиться с друзьями:

Типы сооружений для обработки осадков: Септиками называются сооружения, в которых одновременно происходят осветление сточной жидкости...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...

Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...

Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.009 с.