Функционально-ориентированные метрики

Функционально-ориентированные метрики косвенно измеряют программный продукт и процесс его разработки. Вместо подсчета LOC-оценки при этом рассматривается не размер, а функциональность или полезность продукта.

Используется 5 информационных характеристик.

1. Количество внешних вводов. Подсчитываются все вводы пользователя, по которым поступают разные прикладные данные. Вводы должны быть отделены от запросов, которые подсчитываются отдельно.

2. Количество внешних выводов. Подсчитываются все выводы, по которым к пользователю поступают результаты, вычисленные программным приложением. В этом контексте выводы означают отчеты, экраны, распечатки, сообщения об ошибках. Индивидуальные единицы данных внутри отчета отдельно не подсчитываются.

3. Количество внешних запросов. Под запросом понимается диалоговый ввод, который приводит к немедленному программному ответу в форме диалогового вывода. При этом диалоговый ввод в приложении не сохраняется, а диалоговый вывод не требует выполнения вычислений. Подсчитываются все запросы — каждый учитывается отдельно.

4. Количество внутренних логических файлов. Подсчитываются все логические файлы (то есть логические группы данных, которые могут быть частью базы данных или отдельным файлом).

5. Количество внешних интерфейсных файлов. Подсчитываются все логические файлы из других приложений, на которые ссылается данное приложение.

Вводы, выводы и запросы относят к категории транзакция. Транзакция — это элементарный процесс, различаемый пользователем и перемещающий данные между внешней средой и программным приложением. В своей работе транзакции используют внутренние и внешние файлы. Приняты следующие определения.

Внешний ввод — элементарный процесс, перемещающий данные из внешней среды в приложение. Данные могут поступать с экрана ввода или из другого приложения. Данные могут использоваться для обновления внутренних логических файлов. Данные могут содержать как управляющую, так и деловую информацию. Управляющие данные не должны модифицировать внутренний логический файл.

Внешний вывод — элементарный процесс, перемещающий данные, вычисленные в приложении, во внешнюю среду. Кроме того, в этом процессе могут обновляться внутренние логические файлы. Данные создают отчеты или выходные файлы, посылаемые другим приложениям. Отчеты и файлы создаются на основе внутренних логических файлов и внешних интерфейсных файлов. Дополнительно этот процесс может использовать вводимые данные, их образуют критерии поиска и параметры, не поддерживаемые внутренними логическими файлами. Вводимые данные поступают извне, но носят временный характер и не сохраняются во внутреннем логическом файле.

Внешний запрос — элементарный процесс, работающий как с вводимыми, так и с выводимыми данными. Его результат — данные, возвращаемые из внутренних логических файлов и внешних интерфейсных файлов. Входная часть процесса не модифицирует внутренние логические файлы, а выходная часть не несет данных, вычисляемых приложением (в этом и состоит отличие запроса от вывода).

Внутренний логический файл — распознаваемая пользователем группа логически связанных данных, которая размещена внутри приложения и обслуживается через внешние вводы.

Внешний интерфейсный файл — распознаваемая пользователем группа логически связанных данных, которая размещена внутри другого приложения и поддерживается им. Внешний файл данного приложения является внутренним логическим файлом в другом приложении.

Каждой из выявленных характеристик ставится в соответствие сложность. Для этого характеристике назначается низкий, средний или высокий ранг, а затем формируется числовая оценка ранга.

Для транзакций ранжирование основано на количестве ссылок на файлы и количестве типов элементов данных. Для файлов ранжирование основано на количестве типов элементов-записей и типов элементов данных, входящих в файл.

Тип элемента-записи — подгруппа элементов данных, распознаваемая пользователем в пределах файла.

Тип элемента данных — уникальное не рекурсивное (неповторяемое) поле, распознаваемое пользователем. В качестве примера рассмотрим табл. 2.2.

В этой таблице 10 элементов данных: День, Хиты, % от Сумма хитов, Сеансы пользователя, Сумма хитов (по рабочим дням), % от Сумма хитов (по рабочим дням), Сумма сеансов пользователя (по рабочим дням), Сумма хитов (по выходным дням), % от Сумма хитов (по выходным дням), Сумма сеансов пользователя (по выходным дням). Отметим, что поля День, Хиты, % от Сумма хитов, Сеансы пользователя имеют рекурсивные данные, которые в расчете не учитываются.

Таблица 2.2.Пример для расчета элементов данных

Примеры элементов данных для различных характеристик приведены в табл. 2.3, а табл. 2.4 содержит правила учета элементов данных из графического интерфейса пользователя (GUI).

Таблица 2.3.Примеры элементов данных

Таблица 2.4.Правила учета элементов данных из графического интерфейса пользователя

Например, GUI для обслуживания клиентов может иметь поля Имя, Адрес, Город, Страна, Почтовый Индекс, Телефон, Email. Таким образом, имеется 7 полей или семь элементов данных. Восьмым элементом данных может быть командная кнопка (добавить, изменить, удалить). В этом случае каждый из внешних вводов Добавить, Изменить, Удалить будет состоять из 8 элементов данных (7 полей плюс командная кнопка).

Обычно одному экрану GUI соответствует несколько транзакций. Типичный экран включает несколько внешних запросов, сопровождающих внешний ввод.

Обсудим порядок учета сообщений. В приложении с GUI генерируются 3 типа сообщений: сообщения об ошибке, сообщения подтверждения и сообщения уведомления. Сообщения об ошибке (например, Требуется пароль) и сообщения подтверждения (например, Вы действительно хотите удалить клиента?) указывают, что произошла ошибка или что процесс может быть завершен. Эти сообщения не образуют самостоятельного процесса, они являются частью другого процесса, то есть считаются элементом данных соответствующей транзакции.

С другой стороны, уведомление является независимым элементарным процессом. Например, при попытке получить из банкомата сумму денег, превышающую их количество на счете, генерируется сообщение Не хватает средств для завершения транзакции. Оно является результатом чтения информации из файла счета и формирования заключения. Сообщение уведомления рассматривается как внешний вывод.

Данные для определения ранга и оценки сложности транзакций и файлов приведены в табл. 2.5-2.9 (числовая оценка указана в круглых скобках). Использовать их очень просто. Например, внешнему вводу, который ссылается на 2 файла и имеет 7 элементов данных, по табл. 2.5 назначается средний ранг и оценка сложности 4.

Таблица 2.5.Ранг и оценка сложности внешних вводов

Таблица 2.6.Ранг и оценка сложности внешних выводов

Таблица 2.7.Ранг и оценка сложности внешних запросов

Таблица 2.8.Ранг и оценка сложности внутренних логических файлов

Таблица 2.9.Ранг и оценка сложности внешних интерфейсных файлов

Отметим, что если во внешнем запросе ссылка на файл используется как на этапе ввода, так и на этапе вывода, она учитывается только один раз. Такое же правило распространяется и на элемент данных (однократный учет).

После сбора всей необходимой информации приступают к расчету метрики — количества функциональных указателей FP (Function Points). Автором этой метрики является А. Албрехт (1979) [7].

Исходные данные для расчета сводятся в табл. 2.10.

Таблица 2.10.Исходные данные для расчета FP-метрик

В таблицу заносится количественное значение характеристики каждого вида (по всем уровням сложности). Места подстановки значений отмечены прямоугольниками (прямоугольник играет роль метки-заполнителя). Количественные значения характеристик умножаются на числовые оценки сложности. Полученные в каждой строке значения суммируются, давая полное значение для данной характеристики. Эти полные значения затем суммируются по вертикали, формируя общее количество.

Количество функциональных указателей вычисляется по формуле

FP = Общее количество х (0,65+ 0,01 x ), (2.1)

где F_i — коэффициенты регулировки сложности.

Каждый коэффициент может принимать следующие значения: 0 — нет влияния, 1 — случайное, 2 — небольшое, 3 — среднее, 4 — важное, 5 — основное.

Значения выбираются эмпирически в результате ответа на 14 вопросов, которые характеризуют системные параметры приложения (табл. 2.11).

Таблица 2.11.Определение системных параметров приложения

После вычисления FP на его основе формируются метрики производительности, качества и т. д.:

;

;

;

.

Область применения метода функциональных указателей — коммерческие информационные системы. Для продуктов с высокой алгоритмической сложностью используются метрики указателей свойств (Features Points). Они применимы к системному и инженерному ПО, ПО реального времени и встроенному ПО.

Для вычисления указателя свойств добавляется одна характеристика — количество алгоритмов. Алгоритм здесь определяется как ограниченная подпрограмма вычислений, которая включается в общую компьютерную программу. Примеры алгоритмов: обработка прерываний, инвертирование матрицы, расшифровка битовой строки. Для формирования указателя свойств составляется табл. 2.12.

Таблица 2.12.Исходные данные для расчета указателя свойств

После заполнения таблицы по формуле (2.1) вычисляется значение указателя свойств. Для сложных систем реального времени это значение на 25-30% больше значения, вычисляемого по таблице для количества функциональных указателей.

Достоинства функционально-ориентированных метрик:

1. Не зависят от языка программирования.

2. Легко вычисляются на любой стадии проекта.

Недостаток функционально-ориентированных метрик: результаты основаны на субъективных данных, используются не прямые, а косвенные измерения. FP-оценки легко пересчитать в LOC-оценки. Как показано в табл. 2.13, результаты пересчета зависят от языка программирования, используемого для реализации ПО.

Таблица 2.13.Пересчет FP-оценок в LOC-оценки