Gerência de Projetos: Métricas de Software Engenharia de Software

Apresentação em tema: "Gerência de Projetos: Métricas de Software Engenharia de Software"— Transcrição da apresentação:

1 Gerência de Projetos: Métricas de Software Engenharia de Software
Inês Ap.G.Boaventura 1o Semestre/2001

2 Tópicos - O processo de gerência de software
- Iniciando um projeto de software - Métricas e Medidas - Estimativa - Análise dos Riscos - Determinação dos Prazos - Monitoração e controle - Metricas e Modelos de Software .

3 O Processo de gerência de projetos
A gerência é a primeira camada do processo de engenharia de software  Para um trabalho bem sucedido deve compreender: o trabalho a ser feito os riscos envolvidos os recursos exigidos as tarefas a serem executadas os marcos de referência a serem acompanhados o esforço necessário

4 Iniciando um projeto de software
Antes que um projeto possa ser planejado deve-se: Estabelecer os objetivos e o escopo do projeto. Considerar soluções alternativas. Identificar as restrições administrativas e técnicas.

5 Métricas e Medidas  O controle é impossível sem medições e feedback.
 Não se pode controlar o que não se pode medir A extensão do controle depende da precisão da medição. Qualquer coisa que não se pode medir está fora de controle.  Medições e Metricas ajudam a entender: o processo técnico usado para se desenvolver um produto o próprio produto

6 Métricas e Medidas Produto  medido para avaliar a sua qualidade
Processo  medido para melhorá-lo Medição  documentação de efeitos passados Uso  previsão de quantificação de efeitos futuros (As estatísticas não podem prever, mas podem deduzir) A medição e a inferência estatística são usadas em várias áreas para projetar o desempenho futuro.

7 Métricas e Medidas Medição  pode levar a controvérsias e discussões.
Que métricas usar? Como os dados compilados devem ser usados? É justo usar medições para se comparar pessoas, processos e produtos?

8 Estimativas 1. Esforço humano exigido
Estimativa é uma das principais atividades do planejamento de software. Estima-se: 1. Esforço humano exigido 2. Duração cronológica do projeto 3. Custo Estimativa é a essência da dificuldade em controlar projetos de software

9 Estimativas Causas de estimativas de software mal feitas
Falta de especialização em estimativas (falta de treino) Falta de se fazer provisões adequadas para contrabalançar o efeito das distorções. É preciso muito pouco envolvimento do ego para estimativas mais realistas. Falta de conhecimento exato sobre o que vem a ser uma estimativa. Falta de habilidade com os problemas políticos norma: estimativas devem ser usadas para criarem incentivos Falta de informações úteis para o processo de estimativas

10 Estimativas Atributos comuns de técnicas de estimativas:
o escopo do software deve ser estabelecido antecipadamente. métricas de software são utilizadas. histórico de medidas passadas é usado como uma base. o projeto é particionado em pequenas partes que são estimadas individualmente .

11 Riscos são áreas de incertezas
Análise dos Riscos  Aspecto crucial para um bom gerenciamento de projeto de software. - riscos técnicos - riscos em extrapolar o tempo previsto - desvio do cronograma e custo. Riscos são áreas de incertezas

12 Análise dos Riscos  Gerenciamento de projeto eficaz envolve identificar as áreas de risco e administrá-las adequadamente: - avaliação dos riscos - colocá-los em ordem de prioridade - estabelecer estratégias de administração dos riscos - resolução dos riscos - monitoração dos riscos

13 Determinação de Prazos
Envolve as seguintes atividades: Planejamento da programação a ser realizada Identificação do conjunto de tarefas de projeto Estabelecimento das interdependências entre as tarefas Estimativa do esforço associado a cada tarefa Atribuição de pessoas e outros recursos para a realização e tarefas específicas.

14 Monitoração e Controle
Atividades que iniciam logo após o estabelecimento da programação de desenvolvimento: Rastreamento no programa de desenvolvimento. Determinação do impacto do não cumprimento dos prazos. Redirecionamento de recursos, reorganização de tarefas, modificação nos compromissos de entrega.

15 Métricas e Modelos de Software
Medir é fundamental em qualquer disciplina de engenharia. Métricas de software - referem-se a uma ampla variedade de medidas de software de computador Para o gerenciamento - objetivo é medir a produtividade e a qualidade Planejamento e estimativa - medida é histórica (experiências em projetos passados)

16 Medidas Subjetivas e Objetivas
medidas subjetivas baseadas em idéias individuais sobre o que deveria ser a métrica. O resultado será diferente com diferentes observadores. medidas objetivas - ou algoritmicas - é aquela que ode ser calculada precisamente de acordo com um algoritmo. Seu valor não se altera devido a alterações no tempo, local ou observador

17 Métricas do processo e métricas do produto
Medidas de características do software podem ser útil ao longo de todo o ciclo de vida do software Métricas são frequentemente classificadas como métricas do processo ou métricas do produto, e são aplicadas durante o processo de desenvolvimento ou ao prodduto de software desenvolvido.

18 Métricas do Processo Quantificam atributos do processo de desenvolvimento e do ambiente de desenvolvimento. Métricas de recursos: experiência do programador,;custo de desenvolvimento e manutenção. Métricas para o nível de experiência do pessoal: número de anos que uma equipe está usando uma linguagem de programação; número de anos que um programador está na organização; etc. Outros fatores relacionados ao desenvolvimento incluem: técnicas de desenvolvimento. auxílio para programação. técnicas de supervisão, etc.

19 Métricas do Produto São medidas do produto de software. Podem não revelar nada sobre como o software foi desenvolvido. Incluem: O tamanho do produto (linhas de código, etc.). A complexidade da estrutura lógica (recursão, fluxo de controle e profundidade de laços aninhados). A complexidade da estrutura de dados. Funções (tais como tipo de software: comercial, científico, etc.).

20 Métricas do processo e do produto
 Pode ser difícil classificar uma métrica. Exemplo: o número de defeitos descobertos duranete o teste formal depende do produto (número de segmentos de código que estão errados) e do processo usado na fase de teste (a extensão do teste).

21 Métricas diretas e métricas indiretas
Medidas diretas do processo de engenharia de software - custo e esforço aplicados. Medidas diretas do produto Número de linhas de código produzidas. velocidade de execução. tamanho de memória. Número de defeitos registrados em um tempo especificado. Medidas indiretas do produto qualidade funcionalidade complexidade eficiência confiabilidaade manutenibilidade, etc.

22 Métricas de Software - Uma classificação
A) Métricas Orientada ao Tamanho  São medidas diretas do software e do processo por meio do qual ele é desenvolvido.  Existem várias maneiras de representar o tamanho (ou magnitude) de um programa: quantidade de memória necessária para armazenamento. número de linhas de código. número de tokens.

23 Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho
A.1) Linhas de Código Definição: uma linha de código é qualquer linha do texto de um programa, exceto comentários e linhas em branco, sem levar em conta o número de comandos ou fragmentos de comandos em uma linha. Estão incluídas na definição de linhas de código todas as linhas que contém cabeçalho do programa, declarações e comandos executáveis.

24 Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho
A.1) Linhas de Código Vantagens: É fácil de calcular. É o fator mais importante para muitos modelos de estimativa. Desvantagens: Dependente da linguagem de programação. Penalizam programas bem estruturados, porém mais curtos O uso em estimativas requer um nível de detalhes que pode ser difícil de conseguir

25 Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho
A.1) Contagem de Tokens (Ciência de Software de Halsteaad) Definição: Um programa é considerado como sendo uma coleção de tokens que podem ser classificados como operando e operadores. Métricas básicas definidas como: n1 = número de operadores únicos n2 = número de operandos únicos N1 = número total de operadores N2 = número total de operandos

26 Métricas de Software - métricas orientadas ao tamanho
A.1) Contagem de Tokens (Ciência de Software de Halsteaad) Operandos: -símbolos que representam dados - variáveis -constantes - rótulos Operadores: -símbolos e palavras chaves que especificam uma ação - pontuações -simbolos aritméticos - comandos - símbolos especiais - nomes de funções Tamanho (em termos de tokens) = N = N1 + N2 Vocabulário = n1 + n2

27 Métricas de Software - uma classificação
B) Métricas orientadas à função  São medidas indiretas do software.  Concentram-se na funcionalidade ou utilidade do programa.  Função : coleção de comandos executáveis que realizam uma certa tarefa.

28 Métricas de Software - métricas orientadas à função
B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht)  Os pontos por função (FPs) são derivados usando-se uma relação empírica baseada em medidas de informações e complexidade de software. Cinco caractérísticas do domínio da informação são consideradas: Número de entradas do usuário Número de saídas do usuário Número de consultas do usuário Número de arquivos (ou número de agrupamentos lógicos em um BD) Número de interfaces externas

29 Métricas de Software - métricas orientadas à função
B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht)

30 Métricas de Software - métricas orientadas à função
B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht) Para computar os pontos por função, a seguinte relação é usada: FP = contagem total  [ X SOMA(Fi) onde Fi (i = 1 a 14) são “valores de ajuste da complexidade” Os valores da equação e os fatores de peso são determinados empiricamente.

31 Métricas de Software - métricas orientadas à função

32 Métricas de Software - métricas orientadas à função
Vantagens: FP é independente da linguagem de programação. Baseia-se em dados que tem mais chance de serem conhecidos logo no início de um projeto. Desvantagens: É baseado em dados subjetivos. Dados do domínio da informação são difíceis de serem compilados a posteriori. FP não tem nenhum significado físico

33 Métricas de Qualidade de Software
Qualidade pode ser medida ao longo do processo de engenharia de software e depois que o software fi entregue ao cliente. Métricas derivadas antes da entrega do produto - base quantitativa para tomadas de decisão referentes a projeto e testes: complexidade do programa modularidade efetiva

34 Métricas de Qualidade de Software
Métricas usadas após a a entrega do produto - dão ao gerente e ao pessoal técnico uma indicação post- mortem da efetividade do processo de engenharia de software. Concentram-se : - no número de defeitos descobertos - na manutenibilidade do sistema

35 Métricas de Qualidade de Software
O sofware deve ser avaliado a partir dos três pontos de vista : (1) Operação do Produto (2) Revisão do Produto (mudando-o) (3) Transição do Produto (mudando-o para funcionar em outro ambiente - migrando-o)

36 Algumas medidas da Qualidade
Corretitude Definição : é o grau em que o software executa a função que é dele exigida. Medida mais comum: defeitos/KLOC defeito: falta verificada de conformidade aos requisitos. Contado ao longo de um período de tempo padrão

37 Algumas medidas da Qualidade
Manutenibilidade Definição : é a facilidade com que um programa pode ser corrigido se um erro for encontrado, adaptado se o sei ambiente se modificar ou ampliado se o cliente desejar novas funcionalidades. Medida mais comum: tempo médio para a mudança tempo para entender a mudança, para projetar uma alteração adequada, implementar a mudança, testá-la e colocá-la em operação.

38 Algumas medidas da Qualidade
Integridade Definição : mede a capacidade que um sisema tem de suportar ataques (acidentais ou intencionais) à sua integridade. Ataques podem ser feitos tanto aos programas, dados e documentos Medida: Integridade =  [ 1- ameaça X (1 - segurança) ] ameaça - probabilidade de que um ataque de um tipo ocorrerá dentro de determinado tempo. segurança - probabilidade de que o ataque de um tipo específico será repelido. Ambas são estimada ou derivada a partir de evidência empírica

39 Algumas medidas da Qualidade
Usabilidade Definição : usabilidade é uma tentativa de medir o quanto um programa e amigavél ao usuário (user friendliness) e pode ser medida segundo quatro características: (1) Habilidade física/e ou intelectual para se aprender a trabalhar com o sistema (2) Aumento da produtividade sobre a abordagem que o sistema substitui. (3) O tempo exigido para se tornar moderadamente eficiente no uso do sistema (4) Avaliação subjetiva dos usuários em relação ao sistema.

40 Integração de métricas no processo de Engenharia de Software
A realização de medições é uma atividade incomum => o problema é cultural Razões para medir o processo de engenharia de software: Medir é importante para determinar melhorias (se não estamos melhorando estamos perdidos). A medição faz parte de uma série de medicações que podem ajudar a aflição de software. A medição torna as questões de estimativas de projeto, a garantia de qualidade e produtos mais econômicos e desenvlovidos no prazo mais admistráveis A nível técnico, medições são importantes para determinar parâmetros como quantidade de teste necessário e impacto de mudanças.

41 Estabelecimento de uma linha básica (baseline)
Linha básica  dados compilado de projetos passados de desenvolvimento de software. Linha básica de métricas  benefícios em nível estratégico, técnico e de projeto. Diretrizes para a coleta de dados históricos: Devem ser precisos (evitar chutes) Devem ser obtidos do maior número de projetos possível As medições devem ser consistentes As aplicações devem ser idênticas ao trabalho que será estimado

42 Coleta, computação e avaliação das métricas
São os passos para se começar um programa de métricas Linha básica (banco de dados contendo medições do processo e do produto) - capacitam os profissionais de software e gerentes ter uma melhor visão do trabalho que realizam e do produto que produzem. Processo de engenharia de software Software Coleta dos dados Computação das métricas Profissionais Gerentes Avaliação dos dados