Главные метрики. Создание, использование и анализ метрик

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.

Поскольку количественные методы хорошо зарекомендовали себя в других областях, многие теоретики и практики информатики пытались перенести данный подход и в разработку программного обеспечения . Как сказал Том ДеМарко, «вы не можете контролировать то, что не можете измерить».

Метрики

Набор используемых метрик включает:

• порядок роста (имеется в виду анализ алгоритмов в терминах асимптотического анализа и O-нотации),
• анализ функциональных точек,
• количество ошибок на 1000 строк кода,
• степень покрытия кода тестированием,
• количество классов и интерфейсов ,
• метрики программного пакета от Роберта Сесиль Мартина,

Критика

Потенциальные недостатки подхода, на которые нацелена критика:

• Неэтичность: Утверждается, что неэтично судить о производительности программиста по метрикам, введенным для оценки эффективности программного кода. Такие известные метрики, как количество строк кода и цикломатическая сложность, часто дают поверхностное представление об "удачности" выбора того или иного подхода при решении поставленных задач, однако, нередко они рассматриваются, как инструмент оценки качества работы разработчика. Такой подход достаточно часто приводит к обратному эффекту, приводя к появлению в коде более длинных конструкций и избыточных необязательных методов.
• Замещение «управления людьми» на «управление цифрами», которое 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.
• Неточность: Нет метрик, которые были бы одновременно и значимы и достаточно точны. Количество строк кода - это просто количество строк, этот показатель не даёт представление 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.

См. также

• Основные метрики кода: LOC, SLOC, Джилб, Маккейб, Холстед, ООП и другие

Wikimedia Foundation . 2010 .

• Одометр
• Стетоскоп

Смотреть что такое "Метрика программного обеспечения" в других словарях:

Качество программного обеспечения

Оценка затрат на разработку программного обеспечения - При разработке программного обеспечения очень важной является проблема оценки материальных затрат и/или затрат времени на успешное завершение проекта. Существует множество методов для выполнения такой оценки, среди которых можно выделить общие… … Википедия

Метрика - имеет несколько значений: В математике Метрика функция, определяющая расстояния в метрическом пространстве. Метрика альтернативное название метрического тензора, в частности Метрика пространства времени 4 тензор, который… … Википедия

Покрытие кода - У этого термина существуют и другие значения, см. Покрытие. Покрытие кода мера, используемая при тестировании программного обеспечения. Она показывает процент, насколько исходный код программы был протестирован. Техника покрытия кода была… … Википедия

Количество строк кода - См. также: Объем кода Количество строк кода (англ. Source Lines of Code SLOC) это метрика программного обеспечения, используемая для измерения его объёма с помощью подсчёта количества строк в тексте исходного кода. Как правило,… … Википедия

Нагрузочное тестирование - (англ. Load Testing) определение или сбор показателей производительности и времени отклика программно технической системы или устройства в ответ на внешний запрос с целью установления соответствия требованиям, предъявляемым к данной системе … Википедия

Тестирование производительности - В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете … Википедия

Scrum - Разработка программного обеспечения Процесс разработки ПО Шаги процесса Анализ Проектирование Программирование Докумен … Википедия

Цикломатическая сложность - программы (англ. Cyclomatic complexity of a program) структурная (или топологическая) мера сложности программ, используемая для измерения качества программного обеспечения, основанная на методах статического анализа кода. ЦСП равна… … Википедия

Zabbix - 1.1 alpha 6 running under GNU/Linux … Википедия

Подход к определению метрик изначально разрабатывался исключительно для целей управления проектом и для достижения соответствия требованиям контракта. После того как поставленные цели были достигнуты, они стали практическим примером для изучения. Выполнение проекта CCPDS-R никогда даже не приближалось к оптимальному; в процессе выполнения постоянно совершалось большое количество ошибок. Подобное утверждение справедливо и для программы по определению метрик: иногда измерялось не то, что надо, иногда измерялось не так, как надо. Она не способствовала ранней интерпретации, и в ней применялись ручные методы там, где была необходима автоматизация. Тем не менее работа с метриками привела к улучшению командного труда, к улучшению процессов, к лучшему пониманию рисков и, безусловно, к созданию более эффективного продукта. На ранних стадиях проекта существовало сопротивление со стороны управления, со стороны практических разработчиков и даже со стороны наблюдателей за ходом выполнения.

контракта. По истечении первого года, после нескольких усовершенствований в интерпретации, автоматизации, представлении и определении ощущалась практически единодушная поддержка. Все стороны использовали объективные данные из программы по определению метрик для обоснования своих планов, рисков, направлений разработок и результатов.

Все представленные метрики Подсистемы общего назначения извлекались непосредственно из ежемесячных обзоров по управлению проектом. Ни одно из этих значений не создавалось постфактум. Хотя программа по определению метрик и являлась требованием, содержащимся в контракте, правительство не определило, какие именно метрики должны использоваться. Это было оставлено на усмотрение подрядчика с тем, чтобы команда, выполняющая проект, самостоятельно приняла на себя ответственность за выбранную программу по определению метрик.

Компания TRW сформулировала четыре задачи программы по определению метрик:.

Обеспечение данными для оценки текущих тенденций выполнения проекта и определения того, на что следует обратить внимание при управлении проектом.

Обеспечение данными для планирования последующих этапов и создания других подсистем.

Обеспечение данными для оценки относительной сложности достижения соответствия окончательным требованиям по качеству.

Обеспечение данными, позволяющими определить, какие требуются усовершенствования процесса, и обосновать их необходимость.

Ниже приводятся конкретные примеры метрик, рекомендованных в главе 13. Дается несколько примеров метрик для определения прогресса, а также качественных показателей дефектов, доработок и завершенности. Описываются основы, необходимые для автоматизации; они требуют некоторых интересных технических подходов, которые заключены непосредственно внутри рабочих продуктов, связанных с проектированием и кодированием.

D.7.1 Прогресс разработки.

Точное измерение прогресса разработки при наличии нескольких параллельных видов деятельности, находящихся на различных стадиях, являлось сложной проблемой для команды, управляющей созданием Подсистемы общего назначения. Значительные усилия пришлось затратить на формирование согласованного подхода, который предоставил бы точную информацию относительно состояния на уровне подсистем и состояния версий. Целью было получение взвешенной оценки, в которую включалось бы следующее:.

■ Метрики Ada/ADL. Позволяли довольно точно определять непосредственные показатели технического прогресса. Сами по себе эти метрики абсолютно точно отражали прогресс в разработке и реализации. Однако они плохо подходили для описания завершенных частей контракта и финансового состояния.

■ Метрики добавленной стоимости. Позволяли довольно точно определять финансовое состояние и готовые к поставке заказчику части контракта. Вообще говоря, они являются плохими показателями реального технического прогресса.

Как и в случае большинства других метрик ПО, оба эти подхода изначально давали неточные оценки абсолютного прогресса. Однако они являлись превосходными оценками относительного прогресса, если отслеживались регулярно (в нашем случае - ежемесячно). По мере накопления опыта работы с этими метриками абсолютные оценки постепенно настраивались для предсказания успеха или риска. Общие оценки сводились в единую диаграмму. На рис. D.9 показан итоговый прогресс на самом верхнем уровне для каждой отдельной версии и для Подсистемы общего назначения в целом. Длина заштрихованного участка внутри каждой версии относительно пунктирной линии (относящейся к текущему месяцу) определяет, опережает ли выполнение существующее расписание или отстает от него. Например, на рисунке изображено состояние после 17 месяца: НТ-тестирование версии 2 отстает от графика на один месяц, разработка версии 3 опережает график на один месяц, разработка

Рис. D.9. Общий прогресс разработки.

Подсистемы общего назначения соответствует расписанию, а НТ-тестирование Подсистемы общего назначения отстает от графика на один месяц. Заштрихованные области - это оценка главного разработчика, который объединял ежемесячные значения метрик прогресса с ежемесячными значениями метрик финансового состояния в некую обобщенную (а потому, в некотором смысле, субъективную) оценку.

Ежемесячный сбор значений метрик обеспечивал необходимое для управления детальное понимание прогресса, увеличения объема кода и других показателей, достигнутых на каждой из версий. Метрики собираются по каждой версии и по CSCI с тем, чтобы иметь возможность рассмотрения под различными углами зрения. Менеджеры*каждого отдельного CSCI собирали и оценивали свои метрики, прежде чем они сводились воедино для проекта в целом. Этот процесс являлся объективным, эффективным и осмысленным. Самый нижний уровень оценок TBD_Statements был, конечно, субъективным, однако они определялись наиболее осведомленными людьми: непосредственными разработчиками. Оценки хранились в формате исходного кода. В этом случае возрастала вероятность того, что в данном виде рабочих продуктов будет храниться самая последняя информация. Такой процесс позволял также непротиворечиво и единообразно сравнивать прогресс по различным направлениям проекта.

На рис. D.10 представлены ежемесячные оценки прогресса для Подсистемы общего назначения и для каждой версии. Планируемый объем изменений основывался на грубом средневзвешенном подсчете для каждой версии, выполнявшемся согласно указаниям, данным в разделе D.5.3: 30% объема создается к моменту ПСКП и 70% объема - к моменту КСКП. В целом Подсистема общего назначения практически полностью соответствовала своему плану за одним исключением. Прогресс, достигнутый к моменту ППОП (намного опережая график), отразил неожиданное позитивное влияние инструментария, генерирующего исходный код. С его помощью для САПО было сгенерировано более 50 ООО SLOC.

Соответствие работы планам менялось в зависимости от конкретной версии. Прогресс, достигнутый для Подсистемы и для каждой версии, оценивался ежемесячно внутренним руководством и заказчиком в процессе обзоров управления проектом. Метрики прогресса являлись объективным механизмом и согласованным языком для описания изменений, вносимых в планы и архитектуру, проблем, возникающих при разработке, рисков при составлении графиков и других связанных с управлением аспектов. Объективность такого подхода являлась основной составляющей неантагонистических отношений, установившихся между всеми заинтересованными сторонами.

Все понимали, что, хотя значения метрик были не точны на ранних стадиях жизненного цикла, они были верны. Абсолютные значения редко когда оказывались важными. Более важными являлись относительные тенденции, и по мере развития процесса точность всех метрик возрастала. К моменту ПОП значения метрик стали краеугольным камнем при обмене информацией в рамках проекта.

Рис. D.10. Прогресс в разработке Подсистемы общего назначения D.7.2 Прогресс в тестировании.

Организация, осуществлявшая тестирование, должна была создать тесты интеграции версий и тесты на соответствие требованиям (некоторые НТ-, ФТ- и ОКТ-тесты). Тестирование интеграции версий оказалось менее эффективным с точки зрения выявления проблем, чем ожидалось. ИТВ-тесты должны были содержать полный набор процедур тестирования интеграции - от базовых возможностей до особых граничных условий. Большая часть этой работы, в частности основные потоки, перекрывалась с работами по интеграции для демонстрации. Соответственно, ИТВ-тесты зачастую дублировали подготовку к демонстрациям, что было менее эффективно по стоимости, чем если бы деятельность по подготовке к демонстрациям была совмещена с ИТВ, а ответственность за нее.

возложена на организацию, выполняющую тестирование. В таблице D.6 представлены результаты ИТВ этапа 2, которые отражают интегрированное состояние продукта. Однако на планирование, подготовку и проведение ИТВ было затрачено больше усилий, чем требовалось. Совмещение подготовки к демонстрациям с деятельностью по проведению ИТВ позволило бы меньшему числу сотрудников сделать работу лучше. Такой подход позволил бы увеличить степень интеграции (являясь составной частью работ по подготовке демонстраций) перед проведением повторной проверки и более эффективно выполнить обратное тестирование после проведения повторной проверки с целью убедиться в том, что все предыдущие проблемы разрешены.

<.>

Таблица D.6.

Характеристики SCO для ИТВ-тестирования версии 2

Таблица D.7 и рис. D.11 позволяют взглянуть на метрики прогресса с различных точек зрения, которые применялись при планировании и отслеживании программы тестирования в проекте CCPDS-R. На рисунке изображен график зависимости прогресса относительно планируемого для тестирования соответствия требованиям. НТ-, ФТ- и ОКТ-тесты являлись источниками вариантов тестирования, использовавшимися организацией-разработчиком ПО. За НТ отвечали команды разработчиков, но оно должно было проводиться в формальной среде управления конфигурацией и под контролем (визуальным наблюдением) персонала, ответственного за тестирование. ФТ состояло из функционально связанных между собой групп сценариев, которые демонстрировали соответствие требованиям, охватывающим сразу несколько компонентов. ОКТ-тесты позволяли определять такие аспекты соответствия требованиям, которые не могли быть показаны до полного создания системы. Количественные требования к производительности (КТП) охватывали все CSCI.

Формальное НТ-тестирование (проверка на соответствие требованиям, выполняемая в форме независимого тестирования) оказалось более трудным, чем планировалось. Это произошло прежде всего из-за того, что спецификации требований и обзоры проекта оказались перегружены деталями, касающимися разработки, а также процедурами согласования.

Проведение формального НТ-тестирования тщательно контролировалось правительством и заняло чрезвычайно много времени на подготовку обзора. Правительство потребовало использовать подробнейшие процедуры тестирования для множества отдельных деталей проекта, которые на самом деле не следовало рассматривать как требования. В горячке разработки выполнение НТ-процедур редко когда оказывалось доступным за 30 - 60 дней до повторной проверки, как это предусматривал контракт для любых видов тестирования на соответствие требованиям. Процесс формального НТ-тестирования явился одной из основных причин того, что повторные рассмотрения постоянно завершались позже, чем было запланировано.

Таблица D.7.

Работа по проверке соответствия требованиям с помощью различных типов тестов для различных CSCI

Рис. D.11. Прогресс тестирования Подсистемы общего назначения

D.7.3 Стабильность.

На рис. D.12 приводится общий уровень изменений базовой конфигурации. Он показывает суммарное количество SLOC, признанных негодными (изъятых из базовой версии для доработки из-за обнаруженного дефекта, для расширения или для внесения другого вида изменений), и число восстановленных SLOC (тех, что были вновь включены в базовую версию с исправлениями, расширениями или какими-то другими изменениями). Скорость выявления дефектов, отличающаяся от скорости их исправления, приводила в результате к пристальному вниманию руководства, к изменению приоритетов при распределении ресурсов и к корректирующим мероприятиям, предпринимавшимся с целью убедиться в том, что отвечающая за тестирование организация (выявляющая дефекты) и организация-разработчик (выполняющая восстановление) находятся в относительном равновесии. В целом ситуация, изображенная на рисунке, относится к чрезвычайно благополучному проекту.

D.7.4 Коэффициент дефектности.

На рис. D.13 общее количество дефектов определяется относительно программной подсистемы в целом. Эта метрика оценивает суммарную дефектность, выявленную в процессе разработки Подсистемы общего назначения, приблизительно как 25% от объема всего продукта. В среднем в индустрии по созданию ПО средний объем дефектов колеблется в диапазоне от 40% до 60%. Начальная базовая конфигурация была создана к моменту ПОП, на 14 месяце. После этого в нее было внесено 1600 отдельных изменений.

Месяц выполнения контракта Рис. D.13. Коэффициент дефектности в Подсистеме общего назначения.

D.7.5 Адаптируемость

Для Подсистемы общего назначения в целом на доработку базовой версии ПО было затрачено около 5% от всего объема работ. Средняя стоимость внесения одного изменения составляла около 24 ч на один SCO. Эти значения позволяют оценить ту легкость, с которой могли вноситься изменения в базовую версию ПО. Уровень адаптируемости, достигнутый в рамках проекта CCPDS-R, был примерно в четыре раза выше, чем для обычных проектов, в которых затраты на доработки на протяжении жизненного цикла обычно превышают 20% от общего уровня затрат.

На рис. D.14 показана средняя стоимость одного изменения в процессе создания Подсистемы общего назначения. К моменту ОКТ было обработано 1600 SCO, касающихся изменения основ конфигурации, что привело к стабильной стоимости одного изменения. Проект CCPDS-R оказался одним из немногих контрпримеров утверждения: «чем более поздние стадии жизненного цикла вы проходите, тем больше дорогостоящих проблем обнаруживаете».

Большинство SCO на ранних этапах (на рис. D.14 они изображены в прямоугольнике с надписью «Изменения в проекте») являлись изменениями, затрагивающими большое число сотрудников и большое количество компонентов (изменения в интерфейсах и архитектуре). Более поздние SCO (обозначены как «Изменения в реализации») обычно касались одного человека и одного компонента. Последний участок кривой отражает нетипичное возрастание дефектов, что стало результатом большого технического предложения о полном изменении набора входящих сообщений для Подсистемы общего назначения. Эта область являлась одной из тех областей, внесение изменений в которые было не таким простым делом, как хотелось бы. Хотя проект был устойчивым и приспособленным к большому числу предусмотренных заранее сценариев внесения изменений, пересмотр всего набора входных сообщений никогда не предполагался, да и проект не был для этого приспособлен.

Рис. D.14. Адаптируемость Подсистемы общего назначения.

D.7.6 Завершенность.

К проекту CCPDS-R предъявлялись особенные требования по надежности, в связи с чем ПО было распределено особым образом. Выполняющая тестирование независимая команда создала автоматизированный набор тестов. Он проводился в неурочное время и испытывал базовую версию ПО по сценариям случайных сообщений. Такая стратегия привела к проведению широкого тестирования в условиях, близких к реальным на протяжении длительного времени. По результатам удалось определить значение MTBF для ПО. Критичные по надежности компоненты, принудительно перенесенные в плане итераций на самые ранние стадии, подвергались наиболее жесткому тестированию на надежность. Результаты показаны на рис. D.15.

Для современных распределенных архитектур такой способ статистического тестирования с одной стороны необходим для обеспечения максимального тестового покрытия, а с другой ~ полезен для обнаружения проблем, связанных с борьбой за ресурсы, тупиками, перегрузкой ресурсов, утечкой памяти и другими ошибками Гейзенберга. Выполнение случайных и ускоренных сценариев в течение длительных интервалов времени (на протяжении всей ночи или выходных) позволяет получить на ранних стадиях понимание общей целостности ресурсов системы.

Рис. D.15. Завершенность Подсистемы общего назначения.

D.7.7 Затраты финансов/работы на отдельные виды деятельности.

В таблице D.8 рассматривается общая подробная структура затрат на Подсистему общего назначения в проекте CCPDS-R. Эти данные были получены из окончательного WBS-набора затрат и структурированы в соответствии с рекомендациями, приведенными в разделе 10.1. Элементы более низкого уровня описываются в таблице D.9.

■ Проценты, указанные в таблице D.8, приблизительно соответствуют процентам, приведенным в главе 10. Однако некоторые из элементов таблицы D.9, касающихся управления, были распределены по нескольким элементам таблицы D.8 для выделения видов деятельности, находящихся на уровне управления проектом.

■ Общие трудозатраты команды, осуществлявшей тестирование, оказались относительно низкими по сравнению с затратами в проектах, использующих традиционный процесс. Основная причина такого положения дел заключается в том, что команда по разработке архитектуры передавала интегрированный программный продукт команде, которая выполняла тестирование и оценку и отвечала прежде всего за тестирование интегрированного продукта.

Таблица D.8.

Финансовые затраты на Подсистему общего назначения по WBS-элементам самого верхнего уровня

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 ...

Берг О.Ю.

МЕТРИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Поскольку обработка данных затрагивает нашу жизнь всё в большей степени, ошибки ЭВМ могут теперь иметь такие последствия, как нанесение материального ущерба, нарушение секретности и многие другие, включая смерть. Надёжность программного обеспечения (ПО) есть вероятность его работы без отказов в течение определённого периода времени, рассчитанная с учётом стоимости для пользователя каждого отказа. Следовательно, необходимо иметь возможность измерять качество ПО на протяжении всего цикла разработки. Качество ПО целесообразно оценивать на основе критериев качества , которые должны:

Численно характеризовать основную целевую функцию программы;

Обеспечивать возможность определения затрат, необходимых для достижения требуемого уровня качества, а также степени влияния на показатель качества различных внешних факторов;

Быть по возможности простым, хорошо измеримым и иметь малую дисперсию.

Для измерения характеристик и критериев качества используют метрики. В настоящее время известно большое количество метрик, оценивающих отдельные производственные и эксплуатационные свойства ПО . Однако погоня за их универсальностью, игнорирование области применения разрабатываемого ПО, этапов жизненного цикла существенно снижает эффективность их использования.

Метрика качества программ - система измерений качества программ. Эти измерения могут проводиться на уровне критериев качества программ или на уровне отдельных характеристик качества. В первом случае система измерений позволяет непосредственно сравнивать программы по качеству. При этом сами измерения не могут быть проведены без субъективных оценок свойств программ. Во втором случае измерения характеристик можно выполнить объективно и достоверно, но оценка качества ПО в целом будет связана с субъективной интерпретацией получаемых оценок.

В исследовании метрик ПО различают два основных направления:

Поиск метрик, характеризующих наиболее специфические свойства программ, т.е. метрик оценки самого ПО;

Использование метрик для оценки технических характеристик и факторов разработки программ, т.е. метрик оценки условий разработки программ.

По виду информации, получаемой при оценке качества ПО метрики можно разбить на три группы :

Метрики, оценивающие отклонение от нормы характеристик исходных проектных материалов. Они устанавливают полноту заданных технических характеристик исходного кода.

Метрики, позволяющие прогнозировать качество разрабатываемого ПО. Они заданы на множестве

возможных вариантов решений поставленной задачи и их реализации и определяют качество ПО, которое

будет достигнуто в итоге.

Метрики, по которым принимается решение о соответствии конечного ПО заданным требованиям. Они позволяют оценить соответствие разработки заданным требованиям.

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.

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, т.е. измерение по этой шкале фактически определяет взаимное положение конкретных программ;

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.

Анализ технологического опыта лидеров производства ПО показывает, насколько дорого обходится несовершенство ненаучного прогноза разрешимости и трудозатрат, сложности программ, негибкость контроля и управления их разработкой и многое другое, указывающее на отсутствие сквозной методической поддержки и приводящее в конечном итоге к его несоответствию требованиям пользователя, требуемому стандарту и к последующей болезненной и трудоемкой его переделке. Эти обстоятельства, требуют тщательного отбора методик, моделей, методов оценки качества ПО, учета ограничений их пригодности для различных жизненных циклов, установления порядка их совместного использования, применения избыточного разномодельного исследования одних и тех же показателей для повышения достоверности текущих оценок, накопления и интеграции разнородной метрической информации для принятия своевременных производственных решений и заключительной сертификации продукции.

В заключение, необходимо отметить, что при выборе метрик оценки качества ПО необходимо руководствоваться следующими правилами :

метрика должна иметь смысл, как для заказчика, так и для исполнителя;

метрика должна быть объективна и ее определение недвусмысленно;

метрика должна давать возможность отслеживать тенденцию изменений;

метрика может быть автоматизирована.

Тщательно проведенный метрический анализ качества в соответствии с целями разработки создает основу для корректного планирования и контроля затрат на качество для достижения требуемых показателей и эффективности использования ресурсов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Liu K., Zhou S. Yang H., Quality Metrics of Object Oriented Design for Software Development and Re-development,- Proceedings of the First Asia-Pacific Conference on Quality Software, 2000 IEEE

2. Boehm B. W., Brown J. R., Lipow M. QUANTITATIVE EVALUATION OF SOFTWARE QUALITY Proceedings of the 2nd International Conference on Software Engineering on International conference on software engineering October 1976

3. Houdek F., Kempter H. Quality patterns - An approach to packaging software engineering experience ACM SIGSOFT Software Engineering Notes , Proceedings of the 1997 symposium on Symposium on software reusability May 1997

4. У. Ройс Управление проектами по созданию программного обеспечения, Москва, ЛОРИ