Самые важные метрики QA. Работа в новой Яндекс Метрика: инструкция по веб-аналитике

С учетом новых методик, таких как экстремальное программирование или Scrum, разработка может осуществляться быстрее, а наличие новых платформ и абстрагирование от нижних уровней позволяют избегать многих ошибок. Тем не менее контроль качества должен осуществляться на самых различных уровнях – начиная с методологического и заканчивая технологическим уровнем, когда процессы контроля качества протекают в автоматическом режиме, например при автоматических сборках проекта. Однако любой контроль предполагает наличие метрик, которые позволяют оценить достижение того или иного уровня качества программного проекта.

Метрики кода

Метрика программного обеспечения (software metric) – численная мера, позволяющая оценить определенные свойства конкретного участка программного кода. Для каждой метрики обычно существуют ее эталонные показатели, указывающие, при каких крайних значениях стоит обратить внимание на данный участок кода. Метрики кода разделяются на категории и могут оценивать совершенно различные аспекты программной системы: сложность и структурированность программного кода, связность компонентов, относительный объем программных компонентов и др. Наиболее простая для понимания метрика – количество строк кода в программной системе, – хотя и элементарно вычисляется, но в совокупности с другими метриками может служить для получения формализованных данных для оценки кода. Например, можно построить соотношение между количеством строк кода в классе и количеством методов/свойств в классе, получив характеристику, показывающую, насколько методы данного класса являются объемными. Кроме того, такие оценки можно использовать в совокупности с метриками сложности (например, цикломатической сложностью Мак-Кейба) для определения наиболее сложных участков в программном коде и принятия соответствующих мер.

Метрики кода могут служить также для выявления архитектурных особенностей. Наибольший эффект применение таких метрик дает при анализе больших программных систем, когда ручной анализ и просмотр исходного кода может занимать значительное время. Например, можно различным образом визуализировать метрики, как указано на рис. 1, где каждый программный блок представляется в виде прямоугольника, при этом длина каждой стороны прямоугольника отражает значение какой-либо из метрик (например, сложность, структурированность и т.д.). Подобное представление можно строить как для высокоуровневых программных сущностей (сборки, библиотеки, пространства имен), так и для более частных элементов (свойства, методы). При этом при анализе высокоуровневой диаграммы можно быстро выявить проблемные библиотеки и спуститься на уровень ниже, чтобы исследовать проблемные сущности.

Метрики программного кода являются важным инструментом и уже сегодня используются многими производителями ПО. Так, при сертификации на более высокие уровни по моделям ISO/IEC или CMM/CMMI использование метрик кода является обязательным, что позволяет в определенной степени достичь контролируемости процесса разработки.

Существует множество различных классификаций метрик программного обеспечения, трактующих метрики с различных позиций и ранжирующих одни и те же характеристики по различным критериям. Одной из таких классификаций может служить разделение метрик на группы по субъектам оценки:

размер – сравнительная оценка размеров ПО;

сложность – оценка архитектуры и алгоритмов программной системы (отрицательные показатели этой группы метрик говорят о проблемах, с которыми можно столкнуться при развитии, поддержке и отладке программного кода);

поддерживаемость – оценка потенциала программной системы для последующей модификации.

Безусловно, существуют и другие группы, которые не вошли в эту классификацию, например, метрики удовлетворенности пользователя или показатели соответствия исходным требованиям, но в данном случае нас будет интересовать качество программного обеспечения с точки зрения именно технической реализации.

Имеет ли значение размер?

Метрика SLOC (source lines of code) отражает количество строк исходного кода. Данный показатель не всегда может использоваться для объективной оценки объемов программной системы – его числовое значение зависит от множества случайных факторов, например стиля кодирования. Сравнивать две программные системы лишь по этому критерию вряд ли правомерно, поэтому для SLOC появилось множество производных показателей: количество пустых строк; количество строк, содержащих комментарии; процентное соотношение комментариев; количество строк кода, содержащихся в методах/функциях; среднее количество строк кода на метод/функцию; среднее количество строк кода на класс/пакет; среднее количество строк кода на модуль и т.д.

Кроме SLOC, при оценке размера часто используют показатель «логических» строк кода LSI (logical source instructions), вычисляемый после нормализации (приведения исходного кода к надлежащему виду) листинга: устранение размещения нескольких инструкций на одной строке, пустых строк, очистка от комментариев, форматирование строк кода для инициализации данных и т.д. Такой показатель может служить для более объективной оценки объема системы (показатель с применением нормализации выглядит так же, как и SLOC, – количество строк, но не физических, а логических). У LSI также существуют производные, например метрика, вычисляемая не как физическое количество строк кода на исходном языке программирования, а как количество инструкций на языке более низкого уровня (язык Ассемблера, MSIL и др.), что устраняет необходимость в нормализации.

Другие метрики этого типа базируются на сущностях, относящихся к конкретной парадигме программирования. Наиболее популярной на сегодняшний день является парадигма объектно-ориентированного программирования, однако для функционального и процедурного подхода к программированию также имеется свой специфический набор метрик. С точки зрения объектно-ориентированного подхода размер системы можно вычислять как количество содержащихся в ней классов. Показатель количества классов является одной из основных метрик в данном подходе, однако в зависимости от используемого языка программирования могут применяться такие метрики, как количество пространств имен в проекте, количество структур, перечислений, количество методов и др. Кроме того, можно вычислить «плотность» этих показателей, определив соотношение значений этих метрик. Например, можно вычислить соотношение количества классов к количеству методов и понять, сколько методов в среднем содержится в одном классе. Однако для определения пороговых значений для такого типа метрик требуются дополнительные исследования. Наиболее простым способом определения граничных величин может быть эксперимент, в котором значения этих метрик вычисляются для уже существующих систем. Вычисление подобных соотношений позволит скорректировать представление о системе, которое сложилось на основе количественных метрик.

Напрямую качество системы не зависит от использования данных показателей, однако опытные разработчики со временем могут примерно прогнозировать объем системы на заданный функционал, необходимый заказчику. В этом случае при заметном отклонении от заданных показателей (например, существенном увеличении количества классов при низком количестве методов на класс) стоит задуматься о том, что в системе может присутствовать избыточное количество объектов, и на более ранней стадии выполнить рефакторинг кода.

Сложность

Для оценки и контроля качества кода могут непосредственно использоваться метрики сложности: цикломатическая сложность, связность кода, глубина наследования и др.

Метрика цикломатической сложности (cyclomatic complexity) показывает количество ветвлений управляющего потока программы, увеличенное на единицу. Для вычисления данной метрики на основе исходного кода строится ориентированный граф, содержащий один вход и один выход. При этом вершины графа соотносят с теми участками кода программы, в которых содержатся лишь последовательные вычисления и отсутствуют операторы ветвления и цикла. Дуги в этом случае соотносят с переходами от блока к блоку. При этом каждая вершина графа достижима из начальной, а конечная точка достижима из любой другой. В этом случае цикломатическую сложность можно вычислить как разницу количества дуг и количества вершин, увеличенную на два. Такой показатель может отразить сложность управляющего потока программы и дать сигнал о возможном наличии некачественного участка кода. К сожалению, несмотря на очевидную практическую полезность, эта метрика не способна различать циклические операторы. Кроме того, программные коды, представленные одними и теми же графами, могут иметь совершенно различные по сложности предикаты (логические выражения, содержащие переменную). По этой причине иногда цикломатическую сложность используют одновременно с другими метриками, например с метрикой числа операторов.

Метрика связности классов позволяет определить степень зависимости программных компонентов системы друг от друга. Повышенные значения данной метрики относительно пороговых значений могут говорить о чрезмерной связанности системы, которая появляется из-за слабой модульной инкапсуляции. Такое свойство программной системы может привести к трудностям при повторном использовании кода. На данную метрику можно ориентироваться при построении и переработке архитектуры программной системы. Основными способами уменьшения связности объектов является более строгая инкапсуляция логики в объекты, пересмотр работы алгоритмов с концептуальной точки зрения и структурная декомпозиция. При этом используются фабрики объектов, которые позволяют избежать лишней связности в момент создания экземпляров классов. Благодаря применению сырых значений данной метрики удается снизить связность программной системы, а следовательно, и сложность кода.

Иногда используют вариацию метрики, отражающей связность кода, – количество вызовов операции. Эта метрика позволяет определить количественный показатель связности системы в виде вызовов методов. Метрика подсчитывает вызовы только тех операций, которые определены пользователем. Например, если метод A() вызывает метод B() три раза, то значение этой метрики будет равно единице; если же метод B() вызывается по одному разу из методов A(), C() и D(), то значение метрики будет равняться трем. Однако абсолютное значение данной метрики может существенно изменяться от проекта к проекту в зависимости от подходов к проектированию и кодированию программных систем. Даже в рамках одной и той же команды разработчиков на идентичных проектах значение данной метрики может отличаться в силу субъективных факторов (например, стиля конкретного разработчика при выделении логики в отдельные методы), которые оказывали влияние при построении программной системы.

Прямой результат вычисления этой метрики имеет сомнительное практическое значение, однако в совокупности с суммарным значением метрики количество методов в классе может дать объективную оценку связности системы. Например, если использовать эту метрику наряду с метрикой сложности, а также объемными характеристиками, то по совокупности значений этих метрик можно обнаружить недостаточно качественный код.

Еще одной важной метрикой оценки сложности является средняя глубина наследования, которая вычисляется как среднее значение глубины наследования для всех классов системы, определенных пользователем. При этом не учитываются классы, стоящие не на самом нижнем уровне иерархии наследования. Высокие значения метрики могут сигнализировать о том, что архитекторы программной системы слишком увлеклись приемами объектно-ориентированного программирования, а это может негативно сказываться на дальнейшем развитии системы. Наследование существенно повышает связность, которая при этом может не отражаться остальными метриками оценки системы. Зачастую при построении программного кода можно избежать применения наследования, заменив его равноценными приемами. Например, вместо этого можно использовать инъекцию зависимостей и IoC-контейнеры. Результат вычисления данной метрики, как правило, используется в сыром виде в практических задачах построения архитектуры и рефакторинга. Полученные показатели метрики также можно использовать в более сложных комплексных метриках. Иначе говоря, если значение этой метрики велико, то можно сразу выявить аномалию. Кроме того, эту метрику можно использовать в совокупности с другими, например подсчитать сложность системы по Мак-Кейбу и ее объем, чтобы точнее измерить программную систему.

В целом метрики сложности могут оказать существенную помощь производителям программного обеспечения в процессе контроля и управления качеством программного обеспечения.

Поддерживаемость

Метрики данного типа показывают трудоемкость процесса поддержки и развития программного кода и, как правило, тесно связаны с метриками сложности, но имеют свои особенности, отражающие возможности поддержки системы.

Одной из основных метрик этой категории является метрика Холстеда, в рамках которой определяют четыре измеряемые характеристики программы: число уникальных операторов программы, включая символы-разделители, имена процедур и знаки операций (словарь операторов); число уникальных операндов программы (словарь операндов); общее число операторов в программе; общее число операндов в программе. На основании этих характеристик производятся базовые оценки: составляется словарь программы; определяется длина программы, ее объем и сложность. Далее предлагается вычислить различные меры, которые позволяют оценить программный код. Например, выражение для вычисления качества программирования, сложности понимания программы, умственные затраты на создание программы и др.

Метрика Холстеда носит исключительно информационный характер, тем не менее она остается одной из немногих, которые позволяют количественно оценить показатель поддерживаемости системы в будущем, при этом данный показатель имеет прямую корреляцию с качеством выпускаемого продукта.

Инструмент анализа кода

Разработчики на платформе Microsoft могут воспользоваться версией Visual Studio 2008, которая позволяет вычислять базовый набор основных метрик и отслеживать их в режиме реального времени (рис. 2). Тем не менее основной сценарий использования метрик – это информирование менеджеров разработки о том, что качество продукта, возможно, понизилось или повысилось. Поэтому имеет смысл вычислять такие метрики в процессе сборки проекта.

Visual Stuido 2008 и Microsoft Build не позволяют выстроить серьезную иерархию метрик, и для этого следует воспользоваться другими инструментами, например NDepend, позволяющим для платформы.NETрассчитывать различные типы связности, наследования и абстрактности, интегрируясь в процесс создания программ в соответствии с требованиями конкретной команды разработчиков.

Проблемы при использовании метрик кода

Несмотря на то что метрики позволяют контролировать процесс разработки, работа с ними сопряжена с рядом проблем.

Во-первых, все известные на сегодняшний день метрики кода недостаточно значимы и точны. Они не способны обеспечить получение объективной картины о состоянии программной системы, а лишь выдают показатели, которые вычислены по заданному алгоритму. Во-вторых, процесс измерения может быть искусственно искажен за счет того, что сотрудники будут «оптимизировать» свой программный код так, чтобы метрики выдавали лучшие результаты. Кроме того, формальное использовании метрик не учитывает опыт сотрудников, уровень компании и может принести не только пользу, но и вред.

Тем не менее метрики являются достаточно полезным инструментом в руках разработчиков и менеджеров проектов, позволяющим выявить моменты ухода разработки на более низкий качественный уровень и распознать наиболее сложные участки в системе. Определение числовых показателей может дать новые сведения о разрабатываемом продукте и помочь более грамотно планировать расходы на его дальнейшее развитие.

Сергей Звездин ([email protected]) – аспирант Южно-Уральского государственного университета (Челябинск).

В МГУ открыт портал дистанционного обучения

Школа дистанционного образования Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова открыла собственный Internet-портал . На нем предлагается доступ к совместной открытой электронной библиотеке МГУ и Российской академии наук, учебникам и курсам, аудио- и видеоматериалам, а также к образовательным программам с применением дистанционных образовательных технологий. Часть ресурсов портала доступна только слушателям дистанционных программ, оплатившим обучение согласно договору с университетом. Видеоматериалы МГУ теперь доступны на канале университета в YouTube. Образовательный канал содержит записи лекций, а также мероприятий университета.

eLearning только для 17% российских компаний

Исследовательский центр портала SuperJob.ru представил результаты опроса, посвященного онлайн-обучению персонала российских компаний. Среди отечественных работодателей использование электронного обучения в работе с персоналом не слишком распространено. Только 17% компаний предлагают персоналу подобную форму обучения. В основном эти технологии применяют в крупных компаниях со штатом от 5 тыс. человек (50%). Вообще не применяют подобную практику 79% работодателей. Причины кроются либо в отсутствии необходимого технического оборудования, либо в нежелании руководства применять такой вид обучения. В целом опыт дистанционного обучения имеют лишь 11% россиян. Из этого числа 9% респондентов остались довольны результатом, а 2% – недоучились и бросили. Среди тех, кто прошел обучение, мужчин оказалось почти вдвое больше, чем женщин (11% и 6% соответственно). При этом россияне в возрасте от 35 до 55 лет учатся через Internet чаще, чем молодежь. Успешным опытом дистанционного обучения может похвастаться 12% респондентов в возрасте от 40-50 лет и лишь 9% россиян в возрасте до 23 лет.

Итоги конкурса «Максимальная масштабируемость 2009»

Конкурс проектов по высокопроизводительным вычислениям «Максимальная масштабируемость», как и в прошлом году, был приурочен к международному форуму по нанотехнологиям. На победу в нем претендовали ученые из двадцати городов России, однако организаторы, компания Intel и «Российская корпорация нанотехнологий», отдали все призовые места столичным проектам. Гран-при получил Владимир Боченков с химического факультета МГУ им. Ломоносова за проект «Разработка и реализация параллельного алгоритма температурно-ускоренной динамики». Предложенная автором система позволяет исследовать конденсацию наноструктур, молекулярно-лучевую эпитаксию и взаимодействие биологических молекул.

Стартовал чемпионат мира по программированию

В финале 34-го ежегодного командного чемпионата мира по программированию (International Collegiate Programming Contest, ICPC), который проводится ассоциацией Association for Computing Machinery (ACM) и спонсируется IBM, встретятся сто победивших в региональных соревнованиях студенческих команд. Перед ними будут поставлены как минимум восемь задач, которые потребуется решить за 5 часов. Финал пройдет 5 февраля 2010 года в Харбинском инженерном университете (Китай). Среди задач прошлых лет были, например, такие как поиск потерянного в море корабля, триангуляция местоположения испорченного радиопередатчика, вычисление препятствий при игре в гольф, кодирование и декодирование сообщений, печать шрифтом Брайля, поиск выхода из лабиринта. В прошлом году три из четырех золотых медалей завоевали российские команды. На стадии отборочных соревнований в чемпионате участвовало 7109 команд из 1838 университетов 88 стран мира. Второй год подряд чемпионом мира стала команда Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики.

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Создаем отчет. В метриках выбираем, «Достижение целей» – «Цель, на которую у вас настроена конверсия». Обычно это страница «Спасибо за покупку».

В итоге получим данные о том, сколько по каждой РК было покупок и сколько было потрачено на привлечение пользователей, их совершивших. Количество конверсий делим на стоимость кликов, получаем стоимость одного лида. Если у вас настроена , можно добавить столбец «Доход», чтобы оценить полученную прибыль.

Сегменты для ретаргетинга и корректировки ставок: новый уровень отношений с потенциальными покупателями

В этом разделе мы создадим и сохраним Яндекс.Метрики, определим корректировки, чтобы использовать их при настройке кампаний в Директе.

Не забывайте выставлять период времени так, чтобы выборка была репрезентативна. Нужно, чтобы данные строились на основе поведения большой группы посетителей.

Пол и возраст – корректировка

После создания этого отчета мы сможем увидеть, кто лучше покупает у нас на сайте, мужчины или женщины, и каков возраст таких покупателей. После этого ничто не помешает нам установить корректировку ставок на данный сегмент.

Выбираем: «Отчеты» – «Посетители» – «Пол» (1).

В итоге делаем корректировку на женщин. При этом полученные данные помогли нам увидеть, что представители сильного пола тоже проводят время на нашем сайте. С этой информацией нужно работать. Например, написать соответствующие объявления.

Время и часы – корректировка

У ваших посетителей может быть разная активность в течение дня или недели, поэтому в данном пункте мы выявим наиболее конверсионные дни и часы для вашего ресурса, после чего можно будет установить корректировки по времени в Директе.

«Отчеты» – «Посетители» – «Посещаемость по времени суток».

В группировках добавляем: Поведение: дата и время – «Фрагменты даты/времени» – «День недели визита»(2). Выбираем цель – сортируем по конверсии. Получаем отчет, в котором показано, в какой день и в каком часу она (конверсия) максимальна.

География

«Отчеты» – «Посетители» – «География».

Отчет поможет сайтам определить регионы, в которых продажи идут лучше, чем в других. Обычно для многих ниш львиную долю продаж приносят Москва или Петербург и их области. Поэтому основная масса рекламодателей разделяет свои РК на города федерального значения и остальную Россию.

Отчет по географии поможет вам найти курс для дальнейшего дробления кампаний в Директе или выявить региональные РК со слабой отдачей.

Сегмент «Забытая корзина»

Создаем: «Отчеты» – «Посетители» – «Время с первого визита».

В целях выберем макроцель – покупка, запись на консультацию в офисе и т. д. Сортируем по конверсии. Выбираем первые 2 строки для построения графика. В итоге получим информацию о том, сколько времени наши клиенты тратят на обдумывание решения о покупке. Кроме того, мы сможем использовать данные в интерфейсе Директа, чтобы не показывать рекламу тем, кто уже не нуждается в нашем предложении.

Из отчета видим, что в основном цель достигается в день визита, но и на протяжении месяца пользователи возвращаются и конвертируются.

Теперь сам сегмент. Создадим его для тех, кто оставил товар в корзине, но так и не купил.

Зайдем в уже знакомый отчет «Источники» – «Сводка», оставляем галочку только в графе «Переходы с рекламы», нажимаем + и в меню выбираем: «Поведение» – «Достижение целей» – «Цель: добавил в корзину» (цель javascript должна быть настроена на кнопки «Добавить в корзину»). Сохраняем и называем сегмент, теперь переходим в Директ.

Находим объявление, которое хотим показать этому сегменту, щелкаем в «Условия подбора аудитории», затем – в «Добавить условие».

Отчеты для анализа сайта: изучаем и улучшаем

Вебвизор

Его данные помогут нам выявить слабые места сайта, понять, какие трудности возникают у пользователей.

Рассмотрим сегменты Вебвизора для визитов, в которых была достигнута наша макроцель.

Сделаем выборку и посмотрим, как пользователи достигали ее. Возможно, мы поймем поведенческие паттерны наших покупателей, о которых мы и не догадывались. Вдруг перед отправкой заказа большинство из них просматривало альбом с фото или взаимодействовало с интерактивными элементами на сайте, а, может быть, долго останавливалось на отзывах? Такие данные помогут решить, как правильно расположить и оформить блоки на сайте.

Второй сегмент – пользователи, которые провели достаточно времени на нашем сайте, чтобы совершить покупку, но так и не совершили. Анализ подобных визитов даст понимание основных сложностей, с которыми сталкиваются посетители.

Карты скроллинга / кликов

Карта скроллинга поможет понять, на каком экране посетители проводят больше времени. Возможно, какая-то нужная информация, которая поможет принять решение о покупке, находится в «холодной зоне» и ее нужно перенести в другое место. Например, клиент рекламируется только по запросам с указанием станции метро, а карта с адресом и схемой проезда расположена внизу страницы.

Результат – большой процент отказов, потому что клиентам, приходящим по таким запросам, важно местоположение офиса организации.

В этой статье я хочу рассмотреть одни из самых важных QA метрик на мой взгляд. Это будут такие показатели, коэффициенты и индикаторы, которые позволят охватить общую картину происходящего на проекте с точки зрения качества и определить шаги по его улучшению. Метрики будут касаться 5 разных областей: требования, качество ПО, эффективность команды тестирования, качество работы QA и обратная связь. Важно измерять и отслеживать показатели одновременно в различных срезах процесса разработки ПО, чтобы обнаруживать общие, корневые проблемы, уметь настраивать и оптимизировать весь процесс

Группа 1 - Требования к разрабатываемому ПО

Эта группа метрик позволит оценить, насколько мы проработали требования (user story) к ПО, определить уязвимые места и наиболее сложные, потенциально проблемные фичи ПО, понять, где требуется особый контроль:

1. Тестовое покрытие требования

Иными словами, это количество тестов на 1 требование.

Назначение метрики: выявить слабые места в тестовом покрытии, подсветить риски.

• Конечно, данная метрика будет работать, только если требования хорошо декомпозированы и более или менее равнозначные. Разумеется это не всегда возможно, но если получается сделать требования достаточно атомарными, то данная метрика покажет отклонение покрытия каждого требования от среднего уровня. Чем больше значение отличается от 1, тем меньше\больше тестов написано для одного требования, чем обычно.
• Важнее всего обратить внимание на требования, для которых коэффициент будет равен или близок к 0. Для них нужно рассмотреть возможность добавления тестов.
• Если требования не атомарные, то данная метрика позволит убедиться только в том, что для каждого требования есть хотя бы 1 тест. Для этого коэффициент всегда должен быть больше 0.

2. Степень взаимосвязанности требований

Метрика вычисляется как среднее количество связей каждого требования с остальными требованиями.

Назначение метрики: дать основание для оценки сроков тестирования и учета возможных рисков. Зная степень взаимного влияния требований друг на друга можно, например, запланировать дополнительное время и кейсы для сквозного тестирования, проработать регрессионные проверки, посмотреть в сторону интеграции и т.п.

• Значение этой метрики будет находиться от 0 до 1. 1 означает, что каждое требование связано с каждым, а 0 – что взаимосвязей нет.
• Тут сложно вводить какие-то ограничения для значений данного коэффициента, многое зависит от специфики функционала, архитектуры, технологий. Однако, по своему опыту могу сказать, что хорошо, когда степень связанности не превышает 0,2-0,3. В противном случае доработка в рамках одного из требований будет вести к цепочке изменений, а значит и возможных ошибок, в значительной части продукта.

3. Коэффициент стабильности требований

Назначение метрики: показать, как много уже реализованных требований приходиться переделывать от релиза к релизу при разработке новых фич.

• Разумеется, полностью изолированного функционала не существует, но количество новых требований должно преобладать над изменяемыми а коэффициент желательно должен быть меньше 0,5. В этом случае мы внедряем новых фич в 2 раза больше, чем переделываем существующих.
• Если коэффициент выше 0,5, особенно если больше 1, то это скорее всего значит, что ранее мы сделали то, что оказалось ненужным. Команда фокусируется не на создании новых ценностей для бизнеса, а на переделывании ранее выпущенных фич.
• Также метрика дает представление о том, насколько легко масштабируется функционал системы, добавляются новые возможности.

Группа 2 - Качество разрабатываемого продукта

Как следует из названия, эта группа метрик демонстрирует качество ПО, а также и качество самой разработки.

1. Плотность дефектов

Вычисляется доля дефектов, приходящаяся на отдельный модуль в течение итерации или релиза.

Назначение метрики: подсветить, какая часть ПО является наиболее проблемной. Эта информация поможет при оценке и планировании работ с данным модулем а также при анализе рисков.

• Причины большого количества дефектов к каком-то одном конкретном модуле (коэффициент больше 0,3) могут быть различны: некачественные требования, квалификация разработчика, техническая сложность и т.д. В любом случае данная метрика сразу обратит наше внимание на проблемную зону.

2. Коэффициент регрессии

Назначение метрики: показать, на что уходят усилия команды: занимаемся ли мы больше созданием и отладкой новых фич или основную часть времени вынуждены латать уже существующие части ПО

• Чем ближе коэффициент к 0, тем меньше было внесено ошибок в существующий функционал при реализации новых требований. Если значение больше 0,5, то мы больше половины времени тратим на восстановление работавших ранее функций ПО

3. Коэффициент повторно открытых дефектов

Назначение метрики: дать оценку качеству разработки и исправления дефектов, а также сложности продукта или отдельного модуля

• Эту метрику можно рассчитывать для всего ПО, отдельного модуля или функциональности. Чем полученное значение ближе к 0, тем меньше при разработке повторяются старые ошибки.
• Если коэффициент получился больше 0,2-0,3, это может говорить либо о технической сложности модуля и высокой связанности требований в нем, либо о корявой архитектуре, либо о том, что предыдущий фикс был сделан некачественно.

4. Средняя стоимость исправления дефекта

Отношение суммы затрат понесенных командой при работе со всеми дефектами (например, в рамках релиза) к общему числу дефектов.

Назначение метрики: показать как дорого нам обходиться обнаружение и исправление каждого дефекта. Это даст возможность посчитать выгоду от сокращения числа допускаемых ошибок, оценить целесообразность соответствующих техник.

• Каких-либо правильных значений тут конечно нет, все будет определяться спецификой конкретной ситуации

5. Количество дефектов в коде конкретного разработчика

Назначение метрики: подсветить возможные сложности в команде разработки, кому из специалистов не хватает опыта, знаний или времени, нужна помощь.

• Если, например, 50% всех дефектов приходиться на 1 разработчика, а всего в команде их 5, то тут явно есть проблема. Из этого не следует, что данный программист плохо работает, но сигнализирует обязательно разобраться в причинах подобной ситуации.
• Метрика помимо прочего может быть индикатором особенно сложного для разработки и поддержки модуля\функционала\системы.

Группа 3 – Возможности и эффективность команды QA

Основная задача данной группы метрик заключается в том, чтобы выразить в цифрах, на что способна команда тестирования. Эти показатели можно рассчитывать и сравнивать на регулярной основе, анализировать тенденции, наблюдать по ним, как на работу команды влияют те или иные изменения.

1. Скорость работы (velocity) команды QA

Рассчитывается как отношение реализованных story points (или требований, или user stories) за несколько, например, 4-5 итераций (Sprint) к количеству выбранных итераций.

Назначение метрики: численно выразить возможности, скорость работы команды для дальнейшего планирования объема работ и анализа трендов развития

• Метрика позволяет следить за скоростью работы QA, наблюдать за тем, какие внутренние процессы или внешние воздействия на команду могут на эту скорость повлиять.

2. Среднее время жизни дефекта

Общее время, в течение которого были открытыми дефекты, найденные в рамках итерации или релиза к сумме дефектов.

Назначение метрики: показать, сколько в среднем времени уходит на работу с одним дефектом: на его регистрацию, исправление и воспроизведение. Данный показатель позволит оценить время, необходимое на тестирование, выделить области ПО с которыми возникают наибольшие сложности.

• Обычно время жизни дефекта, это все время от его создания (статус Created) до закрытия (Closed) за вычетом всех возможных Postponed и Hold. Любой баг-трекер позволяет рассчитать и выгрузить данную информацию для отдельного спринта или релиза.
• Также среднее время жизни дефекта можно рассчитывать для различных модулей и функций ПО, или, что самое интересное, отдельно для каждого из тестировщиков и разработчиков из команды. Так есть шанс выявить особенно сложные модули или слабое звено в команде ПО.

Группа 4 - Качество работы команды тестирования

Задача этого набора метрик оценить насколько качественно тестировщики выполняют свои задачи, определить уровень компетенций и зрелости команды QA. Обладая таким набором показателей можно сравнивать команду с ней же самой в разные моменты времени или с другими, внешними группами тестирования.

1. Эффективность тестов и тестовых наборов

Назначение метрики: показать как много ошибок в среднем позволяют обнаружить наши кейсы. Эта метрика отражает качество тест дизайна и помогает следить за тенденцией его изменения.

• Лучше всего рассчитывать данную метрику для всех наборов тестов: для отдельных групп функциональных проверок, регрессионного набора, Smoke тестирования и т.д.
• Данный показатель «убойности» тестов позволяет мониторить эффективность каждого из наборов, как она меняется с течением времени и дополнять их «свежими» тестами.

2. Коэффициент ошибок, пропущенных на продуктив

Кол-во ошибок обнаруженных после выпуска релиза \ общее кол-во ошибок в ПО обнаруженных в процессе тестирования и после выпуска

Назначение метрики: продемонстрировать качество тестирования и эффективность обнаружения ошибок - какая доля дефектов была отфильтрована, а какая прошла на продуктив.

• Допустимый процент ошибок, которые были пропущены на продуктив, конечно же будет зависеть от многих факторов. Однако, если коэффициент получился >0,1 – это плохо. Это значит, что каждый десятый дефект не был обнаружен во время тестирования и привел к проблемам в ПО, уже переданном пользователям.

3. Реальное время работы команды QA

Отношение времени потраченного командой непосредственно на QA активности к общему кололичеству часов.

Назначение метрики: во-первых, увеличить точность планирования, а во-вторых, отслеживать и управлять эффективностью работы той или иной команды.

• Целевые активности, это анализ, дизайн, оценки, тестирование, рабочие встречи и многое другое. Возможные побочные вещи - это простой из-за блокеров, проблемы в коммуникациях, недоступность ресурсов и т.п.
• Естественно, данный коэффициент никогда не будет равен 1. Практика показывает, что для эффективных команд он может составлять 0,5-0,6.

4. Точность оценки времени по областям\видам\типам работ

Назначение метрики: позволяет использовать поправочный коэффициент для последующих оценок.

• Степень точности оценки можно определить для всей команды или отдельных тестировщиков, для всей системы или отдельных модулей ПО.

5. Доля неподтвержденных (отклоненных) дефектов

Назначение метрики: показать сколько дефектов были заведены «вхолостую».

• Если доля дефектов, которые были отклонены превышает 20%, то в команде может наблюдаться рассинхронизация в понимании, что является дефектом, а что нет

Группа 5 - Обратная связь и удовлетворенность пользователей

И в заключение, группа метрик, показывающая, как продукт был принят конечными пользователями, насколько он соответствовал их ожиданиям. Но важна не только обратная связь о ПО: еще одна важная задача этой группы метрик - показать, удовлетворены ли пользователи процессом взаимодействия с командой ИТ в целом и QA в частности.

1. Удовлетворенность пользователей ИТ сервисом

Регулярный опрос удовлетворенности пользователей сервисом ИТ с выставлением баллов.

Назначение метрики: показать, доверяют ли пользователи команде ИТ, понимают ли, как и почему организована ее работа, насколько эта работа оправдывает ожидания.

• Метрика может служить индикатором того, что необходимо сфокусироваться на оптимизации процесса или сделать его понятнее и прозрачнее для пользователей.
• Расчет показателя удовлетворенности можно проводить на основе результатов опроса по итогам релиза. Собираем все оценки и считаем средний балл. Далее можно повторно рассчитать такой балл, после того как будут сделаны изменения в процессе.

2. Удовлетворенность пользователей продуктом

Регулярный опрос пользователей о том, насколько они удовлетворены продуктом.

Назначение метрики: определить, насколько разрабатываемый продукт соответствует ожиданиям пользователей, в том ли направлении мы движемся, правильно ли определяем важность фич и выбираем варианты решений.

• Для расчета этой метрики также проводим опрос пользователей и вычисляем средний балл. Рассчитывая такой показатель на регулярной основе (например, после каждого релиза) можно следить за трендом удовлетворенности пользователей.

3. Вовлеченность стейкхолдеров

Количество инициатив и предложений по улучшению процесса и продукта, поступивших в течение итерации (релиза) со стороны стейкхолдеров

Назначение метрики: определить степень участия внешних стейкхолдеров в работе над продуктом. Имея на руках такую метрику можно сориентироваться, где требуется получить обратную связь, чтобы однажды не столкнуться с презрением и ненавистью проблемами и непониманием.

Черников Алексей

1. Введение

В отличие от большинства отраслей материального производства, в вопросах проектов создания ПО недопустимы простые подходы, основанные на умножении трудоемкости на среднюю производительность труда. Это вызвано, прежде всего, тем, что экономические показатели проекта нелинейно зависят от объема работ, а при вычислении трудоемкости допускается большая погрешность.

Поэтому для решения этой задачи используются комплексные и достаточно сложные методики, которые требуют высокой ответственности в применении и определенного времени на адаптацию (настройку коэффициентов).

Современные комплексные системы оценки характеристик проектов создания ПО могут быть использованы для решения следующих задач:

• предварительная, постоянная и итоговая оценка экономических параметров проекта: трудоемкость, длительность, стоимость;
  
• оценка рисков по проекту: риск нарушения сроков и невыполнения проекта, риск увеличения трудоемкости на этапах отладки и сопровождения проекта и пр.;
  
• принятие оперативных управленческих решений – на основе отслеживания определенных метрик проекта можно своевременно предупредить возникновение нежелательных ситуаций и устранить последствия непродуманных проектных решений.

1 Введение
2 Метрики
2.1 Размерно-ориентированные метрики (показатели оценки объема)
2.1.1 LOC-оценка (Lines Of Code)
2.1.1.1 Метрика стилистики и понятности программ
2.1.2 Итого по SLOC
2.2 Метрики сложности
2.2.2 Метрики Холстеда
2.2.4 Метрики Чепина

2.4 Общий списочный состав метрик
2.4 Подведение итогов
6 Ресурсы интернет

2. Метрики

Метрики сложности программ принято разделять на три основные группы:

• метрики размера программ;
  
• метрики сложности потока управления программ;
  
• 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 Маккейба.

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.

2.1 Размерно - ориентированные метрики (показатели оценки объема)

2.1.1 LOC-оценка (Lines Of Code)

Размерно-ориентированные метрики прямо измеряют программный продукт и процесс его разработки. Основываются такие метрики на LOC-оценках.

Этот вид метрик косвенно измеряет программный продукт и процесс его разработки. Вместо подсчета LOC-оценок при этом рассматривается не размер, а функциональность или полезность продукта.

Наибольшее распространение в практике создания программного обеспечения получили размерно-ориентированные метрики. В организациях, занятых разработкой программной продукции для каждого проекта принято регистрировать следующие показатели:

• общие трудозатраты (в человеко-месяцах, человеко-часах);
  
• объем программы (в тысячах строках исходного кода -LOC);
  
• стоимость разработки;
  
• объем документации;
  
• ошибки, обнаруженные в течение года эксплуатации;
  
• количество людей, работавших над изделием;
  
• срок разработки.
  

На основе этих данных обычно подсчитываются простые метрики для оценки производительности труда (KLOC/человеко-месяц) и качества изделия.

Эти метрики не универсальны и спорны, особенно это относится к такому показателю как LOC, который существенно зависит от используемого языка программирования.

Количество строк исходного кода (Lines of Code – LOC, Source Lines of Code – SLOC) является наиболее простым и распространенным способом оценки объема работ по проекту.

Изначально данный показатель возник как способ оценки объема работы по проекту, в котором применялись языки программирования, обладающие достаточно простой структурой: «одна строка кода = одна команда языка». Также давно известно, что одну и ту же функциональность можно написать разным количеством строк, а если возьмем язык высокого уровня (С++, Java), то возможно и в одной строке написать функционал 5-6 строк – это не проблема. И это было бы полбеды: современные средства программирования сами генерируют тысячи строк кода на пустяковую операцию.

Потому метод LOC является только оценочным методом (который надо принимать к сведению, но не опираться в оценках) и никак не обязательным.

В зависимости от того, каким образом учитывается сходный код , выделяют два основных показателя SLOC:

1. количество «физических» строк кода – SLOC (используемые аббревиатуры LOC, SLOC, KLOC, KSLOC, DSLOC) – определяется как общее число строк исходного кода, включая комментарии и пустые строки (при измерении показателя на количество пустых строк, как правило, вводится ограничение – при подсчете учитывается число пустых строк, которое не превышает 25% общего числа строк в измеряемом блоке кода).
   
2. Количество «логических» строк кода – SLOC (используемые аббревиатуры LSI, DSI, KDSI, где «SI» - source instructions) – определяется как количество команд и зависит от используемого языка программирования. В том случае, если язык не допускает размещение нескольких команд на одной строке, то количество «логических» SLOC будет соответствовать числу «физических», за исключением числа пустых строк и строк комментариев. В том случае, если язык программирования поддерживает размещение нескольких команд на одной строке, то одна физическая строка должна быть учтена как несколько логических, если она содержит более одной команды языка.
   

Для метрики SLOC существует большое число производных, призванных получить отдельные показатели проекта, основными среди которых являются:

• число пустых строк;
  
• число строк, содержащих комментарии;
  
• процент комментариев (отношение строк кода к строкам комментария, производная метрика стилистики);
  
• среднее число строк для функций (классов, файлов);
  
• среднее число строк, содержащих исходный код для функций (классов, файлов);
  
• среднее число строк для модулей.
  

2.1.1.1 Метрика стилистики и понятности программ

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. Или такой вариант: шапка функции или класса документирована и комментирована, а код нет.

Fi = SIGN (Nкомм. i / Ni – 0,1)

Суть метрики проста: код разбивается на n-равные куски и для каждого из них определяется Fi

2.1.2 Итого по SLOC

Потенциальные недостатки SLOC, на которые нацелена критика:

• некрасиво и неправильно сводить оценку работы человека к нескольким числовым параметрам и по ним судить о производительности. 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.
  
• Метрика не учитывает опыт сотрудников и их другие качества
  
• Искажение: процесс измерения может быть искажён за счёт того, что сотрудники знают об измеряемых показателях и стремятся оптимизировать эти показатели, а не свою работу. 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 (см. врезку про Индию).
  
• Неточность: нет метрик, которые были бы одновременно и значимы и достаточно точны. 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.
  

И главное помнить: метрика SLOC не отражает трудоемкости по созданию программы
.

Согласитесь, считать трудозатраты по данной метрике глупо – необходима комплексная оценка…

2.2 Метрики сложности

Помимо показателей оценки объема работ по проекту очень важными для получения объективных оценок по проекту являются показатели оценки его сложности. Как правило, данные показатели не могут быть вычислены на самых ранних стадиях работы над проектом, поскольку требуют, как минимум, детального проектирования. Однако эти показатели очень важны для получения прогнозных оценок длительности и стоимости проекта, поскольку непосредственно определяют его трудоемкость.

2.2.1 Объектно-ориентированные метрики

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.

2.2.2 Метрики Холстеда

Метрика Холстеда относится к метрикам, вычисляемым на основании анализа числа строк и синтаксических элементов исходного кода программы.

Основу метрики Холстеда составляют четыре измеряемые характеристики программы:

• NUOprtr (Number of Unique Operators) - число уникальных операторов программы, включая символы-разделители, имена процедур и знаки операций (словарь операторов);
  
• NUOprnd (Number of Unique Operands) - число уникальных операндов программы (словарь операндов);
  
• Noprtr (Number of Operators) - общее число операторов в программе;
  
• Noprnd (Number of Operands) - общее число операндов в программе.
  

На основании этих характеристик рассчитываются оценки:

• Словарь программы
  (Halstead Program Vocabulary, HPVoc): HPVoc = NUOprtr + NUOprnd;
  
• Длина программы
  (Halstead Program Length, HPLen): HPLen = Noprtr + Noprnd;
  
• Объем программы
  (Halstead Program Volume, HPVol): HPVol = HPLen log2 HPVoc;
  
• Сложность программы
  (Halstead Difficulty, HDiff): HDiff = (NUOprtr/2) × (NOprnd / NUOprnd);
  
• На основе показателя HDiff предлагается оценивать усилия программиста при разработке при помощи показателя HEff (Halstead Effort) : HEff = HDiff × HPVol.
  

2.2.3 Метрики цикломатической сложности по Мак-Кейбу

Показатель цикломатической сложности является одним из наиболее распространенных показателей оценки сложности программных проектов. Данный показатель был разработан ученым Мак-Кейбом в 1976 г., относится к группе показателей оценки сложности потока управления программой и вычисляется на основе графа управляющей логики программы (control flow graph). 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.

Упрощенная формула вычисления цикломатической сложности представляется следующим образом:

C = e – n + 2,

где e – число ребер, а n – число узлов
на графе управляющей логики.

Как правило, при вычислении цикломатической сложности логические операторы не учитываются.

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.д.) и возможного количества путей исполнения программы.

Цикломатическое число Мак-Кейба показывает требуемое количество проходов для покрытия всех контуров сильносвязанного графа или количества тестовых прогонов программы, необходимых для исчерпывающего тестирования по принципу «работает каждая ветвь».

Показатель цикломатической сложности может быть рассчитан для модуля, метода и других структурных единиц программы.

Существует значительное количество модификаций показателя цикломатической сложности.

• «Модифицированная» цикломатическая сложность – рассматривает не каждое ветвление оператора множественного выбора (switch), а весь оператор как единое целое.
  
• «Строгая» цикломатическая сложность – включает логические операторы.
  
• «Упрощенное» вычисление цикломатической сложности – предусматривает вычисление не на основе графа, а на основе подсчета управляющих операторов.
  

2.2.4 Метрики Чепина

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.

Q = a1P + a2M + a3C + a4T, где a1, a2, a3, a4 – весовые коэффициенты.

Q = P + 2M + 3C + 0.5T.

2.3 Предварительная оценка на основе статистических методов в зависимости от этапов разработки программы

При использовании интегрированных инструментальных средств у компаний, разрабатывающих типовые решения (под эту категорию попадают так называемые «инхаузеры» – компании, занимающиеся обслуживанием основного бизнеса) появляется возможность строить прогнозы сложности программ, основываясь на собранной статистике. Статистический метод хорошо подходит для решения подобных типовых задач и практически не подходит для прогноза уникальных проектов. В случае уникальных проектов применяются иные подходы, обсуждение которых находится за рамками данного материала.

Типовые задачи как из рога изобилия падают на отделы разработки из бизнеса, потому предварительная оценка сложности могла бы сильно упростить задачи планирования и управления, тем более что есть накопленная база по проектам, в которой сохранены не только окончательные результаты, но и все начальные и промежуточные.

Выделим типовые этапы в разработке программ:

• разработка спецификации требований к программе;
  
• определение архитектуры;
  
• проработка модульной структуры программы, разработка интерфейсов между модулями. Проработка алгоритмов;
  
• разработка кода и тестирование.
  

Теперь попробуем рассмотреть ряд метрик, часто используемых для предварительной оценки на первых двух этапах.

2.3.1 Предварительная оценка сложности программы на этапе разработки спецификации требований к программе

Для оценки по результатам работы данного этапа может быть использована метрика прогнозируемого числа операторов Nпрогн программы:

Nпрогн =NF*Nед

Где: NF – количество функций или требований в спецификации требований к разрабатываемой программе;
Nед – единичное значение количества операторов (среднее число операторов, приходящихся на одну среднюю функцию или требование). Значение Nед - статистическое.

2.3.2 Предварительная оценка сложности на этапе определения архитектуры

Си = NI / (NF * NIед * Ксл)

Где:
NI – общее количество переменных, передаваемых по интерфейсам между компонентами программы (также является статистической);
NIед–единичное значение количества переменных, передаваемых по интерфейсам между компонентами (среднее число передаваемых по интерфейсам переменных, приходящихся на одну среднюю функцию или требование);
Ксл – коэффициент сложности разрабатываемой программы, учитывает рост единичной сложности программы (сложности, приходящейся на одну функцию или требование спецификации требований к программе) для больших и сложных программ по сравнению со средним ПС.

2.4 Общий списочный состав метрик

Таблица 1 содержит краткое описание метрик, не вошедших в детальное описание выше, но тем не менее даные метрики нужны и важны, просто по статистике они встречаются гораздо реже.

Также отметим, что цель этой статьи показать принцип, а не описать все возможные метрики во множестве комбинаций.

5). Сопровождаемость

Сопровождаемость – множество свойств, которые показывают на усилия, которые надо затратить на проведение модификаций, включающих корректировку, усовершенствование и адаптацию ПО при изменении среды, требований или функциональных спецификаций.

Cопровождаемость включает подхарактеристики:

– анализируемость – атрибут, определяющий необходимые усилия для диагностики в отказов или идентификации частей, которые будут модифицироваться;

– изменяемость – атрибут, определяющий усилия, которые затрачиваются на модификацию, удаление ошибок или внесение изменений для устранения ошибок или введения новых возможностей в ПО или в среду функционирования;

– стабильность – атрибут, указывающие на риск модификации;

– тестируемость – атрибут, показывающий на усилия при проведении валидации, верификации с целью обнаружения ошибок и несоответствий требованиям, а также на необходимость проведения модификации ПО и сертификации;

– согласованность – атрибут, который показывает соответствие данного атрибута с определенными в стандартах, соглашениях, правилах и предписаниях.

6). Переносимость – множество показателей, указывающих на способность ПО приспосабливаться к работе в новых условиях среды выполнения. Среда может быть организационной, аппаратной и программной. Поэтому перенос ПО в новую среду выполнения может быть связан с совокупностью действий, направленных на обеспечение его функционирования в среде, отличной от той среды, в которой оно создавалось с учетом новых программных, организационных и технических возможностей.

Переносимость включает подхарактеристики:

– адаптивность – атрибут, определяющий усилия, затрачиваемые на адаптацию к различным средам;

– настраиваемость (простота инсталлирования) – атрибут, который определяет на необходимые усилия для запуска или инсталляции данного ПО в специальной среде;

– сосуществование – атрибут, который определяет возможность использования специального ПО в среде действующей системы;

– заменяемость – атрибут, который обеспечивают возможность интероперабельности при совместной работе с другими программами с необходимой инсталляцией или адаптацией ПО;

– согласованность – атрибут, который показывают на соответствие стандартам или соглашениями по обеспечению переноса ПО.

9.1.1. Метрики качества программного обеспечения

В настоящее время в программной инженерии еще не сформировалась окончательно система метрик. Действуют разные подходы и методы определения их набора и методов измерения .

Система измерения ПО включает метрики и модели измерений, которые используются для количественной оценки его качества.

При определении требований к ПО задаются соответствующие им внешние характеристики и их подхарактеристики (атрибуты), определяющие разные стороны функционирования и управления продуктом в заданной среде. Для набора характеристик качества ПО, заданных в требованиях, определяются соответствующие метрики, модели их оценки и диапазон значений мер для измерения отдельных атрибутов качества.

Согласно стандарта метрики определяются по модели измерения атрибутов ПО на всех этапах ЖЦ (промежуточная, внутренняя метрика) и особенно на этапе тестирования или функционирования (внешние метрики) продукта.

Остановимся на классификации метрик ПО, правилах для проведения метрического анализа и процесса их измерения.

Типы метрик . Существует три типа метрик:

– метрики программного продукта, которые используются при измерении его характеристик – свойств;

– метрики процесса, которые используются при измерении свойства процесса, используемого для создания продукта.

– метрики использования.

Метрики программного продукта включают:

– внешние метрики, обозначающие свойства продукта, видимые пользователю;

– внутренние метрики, обозначающие свойства, видимые только команде разработчиков.

Внешние метрики продукта включают такие метрики:

– надежности продукта, которые служат для определения числа дефектов;

– функциональности, с помощью которых устанавливается наличие и правильность реализации функций в продукте;

– сопровождения, с помощью которых измеряются ресурсы продукта (скорость, память, среда);

– применимости продукта, которые способствуют определению степени доступности для изучения и использования;

– стоимости, которыми определяется стоимость созданного продукта.

Внутренние метрики продукта включают метрики:

– размера, необходимые для измерения продукта с помощью его внутренних характеристик;

– сложности, необходимые для определения сложности продукта;

– стиля, которые служат для определения подходов и технологий создания отдельных компонент продукта и его документов.

Внутренние метрики позволяют определить производительность продукта и они являются релевантными по отношению к внешним метрикам.

Внешние и внутренние метрики задаются на этапе формирования требований к ПО и являются предметом планирования способов достижения качества конечного программного продукта.

Метрики продукта часто описываются комплексом моделей для установки различных свойств и значений модели качества или для прогнозирования. Измерения проводятся, как правило, после калибровки метрик на ранних этапах проекта. Общей мерой является степень трассируемости, которая определяется числом трасс, прослеживаемых с помощью моделей сценариев (например, UML) и которыми могут быть количество:

– требований;

– сценариев и действующих лиц;

– объектов, включенных в сценарий, и локализация требований к каждому сценарию;

– параметров и операций объекта и др.

Стандарт ISO/IEC 9126–2 определяет следующие типы мер:

– мера размера ПО в разных единицах измерения (число функций, строк в программе, размер дисковой памяти и др.);

– мера времени (функционирования системы, выполнения компонента и др.);

– мера усилий (производительность труда, трудоемкость и др.);

– меры учета (количество ошибок, число отказов, ответов системы и др.).

Специальной мерой может выступать уровень использования повторных компонентов и измеряется как отношение размера продукта, изготовленного из готовых компонентов, к размеру системы в целом. Данная мера используется при определении стоимости и качества ПО. Примерами метрик являются:

– общее число объектов и число повторно используемых;

– общее число операций, повторно используемых и новых операций;

– число классов, наследующих специфические операции;

– число классов, от которых зависит данный класс;

– число пользователей класса или операций и др.

При оценки общего количества некоторых величин часто используются средне статистические метрики (например, среднее число операций в классе, среднее число 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: число вхождений наиболее часто встречающихся операндов и операторов; длина описания программы как сумма числа вхождений всех операндов и операторов и др.

На основе этих атрибутов можно вычислить время программирования, уровень программы (структурированность и качество) и языка программирования (абстракция средств языка и ориентации на данную проблему) и др.

Метрики процессов включают метрики:

– стоимости, определяющие затраты на создание продукта или на архитектуру проекта с учетом оригинальности, поддержки, документации разработки;

– оценки стоимости работ специалистов за человека–дни либо месяцы;

– ненадежности процесса – число не обнаруженных дефектов при проектировании;

– повторяемости, которые устанавливают степень использования повторных компонентов.

В качестве метрик процесса могут быть время разработки, число ошибок, найденных на этапе тестирования и др. Практически используются следующие метрики процесса:

– общее время разработки и отдельно время для каждой стадии;

– время модификации моделей;

– время выполнения работ на процессе;

– число найденных ошибок при инспектировании;

– стоимость проверки качества;

– стоимость процесса разработки.

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 ресурсы (трудозатраты, производительность и др.), потраченные на эффективное решение задач пользователя. Оценка требований пользователя проводится в основном с помощью внешних метрик.

9.1.2. Стандартный метод оценки значений показателей качества

Оценка качества ПО согласно четырех уровневой модели качества начинается с нижнего уровня иерархии, т.е. с самого элементарного свойства оцениваемого атрибута показателя качества согласно установленных мер. На этапе проектирования устанавливают значения оценочных элементов для каждого атрибута показателя анализируемого ПО, включенного в требования.

По определению стандарта ISO/IES 9126–2 метрика качества ПО представляет собой “модель измерения атрибута, связываемого с показателем его качества”. Для пользования метриками при измерения показателей качества данный стандарт позволяет определять следующие типы мер:

– меры размера в разных единицах измерения (количество функций, размер программы, объем ресурсов и др.);

– меры времени – периоды реального, процессорного или календарного времени (время функционирования системы, время выполнения компонента, время использования и др.);

– меры усилий – продуктивное время, затраченное на реализацию проекта (производительность труда отдельных участников проекта, коллективная трудоемкость и др.);

– меры интервалов между событиями, например, время между последовательными отказами;

– счетные меры – счетчики для определения количества обнаруженных ошибок, структурной сложности программы, числа несовместимых элементов, числа изменений (например, число обнаруженных отказов и др.).

Метрики качества используются при оценки степени тестируемости после проведения испытаний ПО на множестве тестов (безотказная работа, выполнимость функций, удобство применения интерфейсов пользователей, БД и т.п.).

Наработка на отказ, как атрибут надежности определяет среднее время между появлением угроз, нарушающих безопасность, и обеспечивает трудно измеримую оценку ущерба, которая наносится соответствующими угрозами.

Очень часто оценка программы проводится по числу строк. При сопоставлении двух программ, реализующих одну прикладную задачу предпочтение отдается короткой программе, так как её создает более квалифицированный персонал и в ней меньше скрытых ошибок и легче модифицировать. По стоимости она дороже, хотя времени на отладку и модификацию уходит больше. Т.е. длину программы можно использовать в качестве вспомогательного свойства при сравнении программ с учетом одинаковой квалификации разработчиков, единого стиля разработки и общей среды.

Если в требованиях к ПО было указано получить несколько показателей, то просчитанный после сбора данных при выполнении показатель умножается на соответствующий весовой коэффициент, а затем суммируются все показатели для получения комплексной оценки уровня качества ПО.

На основе измерения количественных характеристик и проведения экспертизы качественных показателей с применением весовых коэффициентов, нивелирующих разные показатели, вычисляется итоговая оценка качества продукта путем суммирования результатов по отдельным показателям и сравнения их с эталонными показателями ПО (стоимость, время, ресурсы и др.).

Т.е. при проведении оценки отдельного показателя с помощью оценочных элементов просчитывается весомый коэффициент k – метрика, j – показатель, i – атрибут. Например, в качестве j – показателя возьмем переносимость. Этот показатель будет вычисляться по пяти атрибутам (i = 1, ..., 5 ), причем каждый из них будет умножаться на соответствующий коэффициент k i .

Все метрики j – атрибута суммируются и образуют i – показатель качества. Когда все атрибуты оценены по каждому из показателей качества, производится суммарная оценка отдельного показателя, а потом и интегральная оценка качества с учетом весовых коэффициентов всех показателей ПО.

В конечном итоге результат оценки качества является критерием эффективности и целесообразности применения методов проектирования, инструментальных средств и методик оценивания результатов создания программного продукта на стадиях ЖЦ.

Для изложения оценки значений показателей качества используется стандарт в котором представлены следующие методы: измерительный, регистрационный, расчетный и экспертный (а также комбинации этих методов).

Измерительный метод базируется на использовании измерительных и специальных программных средств для получения информации о характеристиках ПО, например, определение объема, числа строк кода, операторов, количества ветвей в программе, число точек входа (выхода), реактивность и др.

Регистрационный метод используется при подсчете времени, числа сбоев или отказов, начала и конца работы ПО в процессе его выполнения.

Расчетный метод базируется на статистических данных, собранных при проведении испытаний, эксплуатации и сопровождении ПО. Расчетными методами оцениваются показатели надежности, точности, устойчивости, реактивности и др.

Экспертный метод осуществляется группой экспертов – специалистов, компетентных в решении данной задачи или типа ПО. Их оценка базируются на опыте и интуиции, а не на непосредственных результатах расчетов или экспериментов. Этот метод проводится путем просмотра программ, кодов, сопроводительных документов и способствует качественной оценки созданного продукта. Для этого устанавливаются контролируемые признаки, коррелируемые с одним или несколькими показателями качества и включаемые в опросные карты экспертов. Метод применяется при оценке таких показателей как, анализируемость, документируемость, структурированность ПО и др.

Для оценки значений показателей качества в зависимости от особенностей используемых ими свойств, назначения, способов их определения используются шкалы:

– метрическая (1.1 – абсолютная, 1.2 – относительная, 1.3 – интегральная);

– порядковая (ранговая), позволяющая ранжировать характеристики путем сравнения с опорными;

– классификационная, характеризующая только наличие или отсутствие рассматриваемого свойства у оцениваемого программного обеспечения.

Показатели, вычисляемые с помощью метрических шкал, называются количественными, а с помощью порядковых и классификационных – качественными.

Атрибуты программной системы, характеризующие ее качество, измеряются с использованием метрик качества. Метрика определяет меру атрибута, т.е. переменную, которой присваивается значение в результате измерения. Для правильного использования результатов измерений каждая мера идентифицируется шкалой измерений.

– номинальная шкала отражает категории свойств оцениваемого объекта без их упорядочения;

– порядковая шкала служит для упорядочивания характеристики по возрастанию или убыванию путем сравнения их с базовыми значениями;

– интервальная шкала задает существенные свойства объекта (например, календарная дата);

– относительная шкала задает некоторое значение относительно выбранной единицы;

– абсолютная шкала указывает на фактическое значение величины (например, число ошибок в программе равно 10).

9.1.3. Управление качеством ПС

Под управлением качества понимается совокупность организационной структуры и ответственных лиц, а также процедур, процессов и ресурсов для планирования и управления достижением качества ПС. Управление качеством – SQM (Software Quality Management) базируется на применении стандартных положений по гарантии качества – SQA(Software Quality Assurance) .

Цель процесса SQA состоит в гарантировании того, что продукты и процессы согласуются с требованиями, соответствуют планам и включает следующие виды деятельности:

– внедрение стандартов и соответствующих процедур разработки ПС на этапах ЖЦ;

– оценка соблюдения положений этих стандартов и процедур.

Гарантия качества состоит в следующем:

– проверка непротиворечивости и выполнимости планов;

– согласование промежуточных рабочих продуктов с плановыми показателями;

– проверка изготовленных продуктов заданным требованиям;

– анализ применяемых процессов на соответствие договору и планам;

– среда и методы разработки согласуются с заказом на разработку;

– проверка принятых метрик продуктов, процессов и приемов их измерения в соответствии с утвержденным стандартом и процедурами измерения.

Цель процесса управления SQM состоит в том, чтобы провести мониторинг (систематический контроль) качества для гарантии, что продукт будет удовлетворять потребителю и предполагает выполнение следующих видов деятельности:

– определение количественных свойств качества, основанных на выявленных и предусмотренных потребностях пользователей;

– управление реализацией поставленных целей для достижения качества.

SQM основывается на гарантии того, что:

– цели достижения требуемого качества установлены для всех рабочих продуктов в контрольных точках продукта;

– определена стратегия достижения качества, метрики, критерии, приемы, требования к процессу измерения и др.;

– определены и выполняются действия, связанные с предоставлением продуктам свойств качества;

– проводится контроль качества (SQA, верификация и валидация) и целей, если они не достигнуты, то проводится регулирование процессов;

– выполняются процессы измерения и оценивании конечного продукта на достижение требуемого качества.

Основные стандартные положения по созданию качественного продукта и оценки уровня достигнутого выделяют два процесса обеспечения качества на этапах ЖЦ ПС:

– гарантия (подтверждение) качества ПС, как результат определенной деятельности на каждом этапе ЖЦ с проверкой соответствия системы стандартам и процедурам, ориентированным на достижении качества;

– инженерия качества, как процесс предоставления продуктам ПО свойств функциональности, надежности, сопровождения и других характеристик качества.

Процессы достижения качества предназначены для:

а) управления, разработки и обеспечения гарантий в соответствии с указанными стандартами и процедурами;

б) управления конфигурацией (идентификация, учет состояния и действий по аутентификации), риском и проектом в соответствии со стандартами и процедурами;

в) контроль базовой версии ПС и реализованных в ней характеристик качества.

Выполнение указанных процессов включает такие действия:

– оценка стандартов и процедур, которые выполняются при разработке программ;

– ревизия управления, разработки и обеспечение гарантии качества ПО, а также проектной документации (отчеты, графики разработки, сообщения и др.);

– контроль проведения формальных инспекций и просмотров;

– анализ и контроль проведения приемочного тестирования (испытания) ПС.

Для организации, которая занимается разработкой ПС в том числе из компонентов, инженерия качества ПС должна поддерживаться системой качества, управлением качеством (планирование, учет и контроль).

Инженерия качества включает набор методов и мероприятий, с помощью которых программные продукты проверяются на выполнение требований к качеству и снабжаются характеристиками, предусмотренными в требованиях на ПО.

Система качества (Quality systems – QS) - это набор организационных структур, методик, мероприятий, процессов и ресурсов для осуществления управления качеством. Для обеспечения требуемого уровня качества ПО применяются два подхода. Один из них ориентирован на конечный программный продукт, а второй - на процесс создания продукта.

При подходе, ориентированном на продукт, оценка качества проводится после испытания ПС. Этот подход базируется на предположении, что чем больше обнаружено и устранено ошибок в продукте при испытаниях, тем выше его качество.

При втором подходе предусматриваются и принимаются меры по предотвращению, оперативному выявлению и устранению ошибок, начиная с начальных этапов ЖЦ в соответствии с планом и процедурами обеспечения качества разрабатываемой ПС. Этот подход представлен в серии стандартов ISO 9000 и 9000-1,2,3. Цель стандарта 9000–3 состоит в выдаче рекомендаций организациям-разработчикам создать систему качества по схеме, приведенной на рис.9.3.

Совместная

Система контроль Руководитель работа Ответственный

Качества от исполнителя от заказчика

Общая политика

Ответственность

и полномочия

Средства контроля

План достижения

качества ПС

Рис.9.3. Требования стандарта к организации системы качества

Важное место в инженерии качества отводится процессу измерения характеристик процессов ЖЦ, его ресурсов и создаваемых на них рабочих продуктов. Этот процесс реализуются группой качества, верификации и тестирования. В функции этой группы входит: планирование, оперативное управление и обеспечение качества.

Планирование качества представляет собою деятельность, направленную на определение целей и требований к качеству. Оно охватывает идентификацию, установление целей, требований к качеству, классификацию и оценку качества. Составляется календарный план–график для проведения анализа состояния разработки и последовательного измерения спланированных показателей и критериев на этапах ЖЦ.

Оперативное управление включает методы и виды деятельности оперативного характера для текущего управления процессом проектирования, устранения причин неудовлетворительного функционирования ПС.

Обеспечение качества заключается в выполнении и проверки того, что объект разработки выполняет указанные требования к качеству. Цели обеспечения качества могут быть внутренние и внешние. Внутренние цели - создание уверенности у руководителя проекта, что качество обеспечивается. Внешние цели - это создание уверенности у пользователя, что требуемое качество достигнуто и результатом является качественное программное обеспечение.

Как показывает опыт, ряд фирм, выпускающие программную продукцию, имеют системы качества, что обеспечивает им производить конкурентоспособную продукцию. Система качества включает мониторинг спроса выпускаемого нового вида продукции, контроль всех звеньев производства ПС, включая подбор и поставку готовых компонентов системы.

При отсутствии соответствующих служб качества разработчики ПО должны применять собственные нормативные и методические документы, регламентирующим процесс управления качеством ПО для всех категорий разработчиков и пользователей программной продукции.

9.2. Модели оценки надежности

Из всех областей программной инженерии надежность ПС является самой исследованной областью. Ей предшествовала разработка теории надежности технических средств, оказавшая влияние на развитие надежности ПС. Вопросами надежности ПС занимались разработчики ПС, пытаясь разными системными средствами обеспечить надежность, удовлетворяющую заказчика, а также теоретики, которые, изучая природу функционирования ПС, создали математические модели надежности, учитывающие разные аспекты работы ПС (возникновение ошибок, сбоев, отказов и др.) и оценить реальную надежность. В результате надежность ПС сформировалась как самостоятельная теоретическая и прикладная наука .

Надежность сложных ПС существенным образом отличается от надежности аппаратуры. Носители данных (файлы, сервер и т.п.) обладают высокой надежностью, записи на них могут храниться длительное время без разрушения, поскольку разрушению и старению они не подвергаются.

С точки зрения прикладной науки надежность – это способность ПС сохранять свои свойства (безотказность, устойчивость и др.) преобразовывать исходные данные в результаты в течение определенного промежутка времени при определенных условиях эксплуатации. Снижение надежности ПС происходит из–за ошибок в требованиях, проектировании и выполнении. Отказы и ошибки зависят от способа производства продукта и появляются в программах при их исполнении на некотором промежутке времени.

Для многих систем (программ и данных) надежность является главной целевой функцией реализации. К некоторым типам систем (реального времени, радарные системы, системы безопасности, медицинское оборудование со встроенными программами и др.) предъявляются высокие требования к надежности, такие как недопустимость ошибок, достоверность, безопасность, защищенность и др.

ПрограммноеДокумент

Т.д. Цветная паутина, предлагаемая в учебниках , сложна для восприятия и понимания... его использования. М.М. Петрухин ГОУ ВПО « ... средства . На сегодняшний день в программной инженерии можно выделить два основных подхода к разработке программного обеспечения ...