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软件过程与管理 第二讲 个体软件过程

软件过程与管理 第二讲 个体软件过程. 荣国平 南京大学软件学院 2013 年 秋. 经典语录. “在很多方面，管理一个大型的计算机编程项目和管理其他行业的大型工程很相似 —— 比大多数程序员所认为的还要相似；在另外一些方面，它又有差别 —— 比大多数职业经理人所认为的差别还要大” ——Frederick P. Brooks. JR. 本讲要解决的问题. 为什么要有 PSP ？ PSP 是什么？ PSP 该如何实施？. 内容. PSP 简介 流程 度量 PROBE 估算方法. PSP 渊源和作用. 过程改进运动 TQM

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软件过程与管理 第二讲 个体软件过程

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Presentation Transcript

  1. 软件过程与管理 第二讲个体软件过程 荣国平 南京大学软件学院 2013年 秋

  2. 经典语录 • “在很多方面，管理一个大型的计算机编程项目和管理其他行业的大型工程很相似——比大多数程序员所认为的还要相似；在另外一些方面，它又有差别——比大多数职业经理人所认为的差别还要大” ——Frederick P. Brooks. JR

  3. 本讲要解决的问题 • 为什么要有PSP？ • PSP是什么？ • PSP该如何实施？

  4. 内容 • PSP简介 • 流程 • 度量 • PROBE估算方法

  5. PSP渊源和作用 • 过程改进运动 • TQM • Humphrey早期工作 • PSP/TSP • PSP作用 • 个人级别估算和计划 • 承诺和拒绝承诺 • 理解和改进 • 工业水准的过程和规范 • 客观决策的数据

  6. 什么是PSP？ • PSP是包括了数据记录表格、过程操作指南和规程在内的结构化框架。 • 一个基本的PSP流程包括策划、设计、编码、编译、单元测试以及总结等阶段。 • 在每个阶段，都有相应的过程操作指南，用以指导该阶段的开发活动 • 所有的开发活动都需要记录相应的时间日志与缺陷日志。

  7. 典型PSP流程

  8. PSP基本原则 • 软件系统的整体质量由该系统中质量最差的某些组件所决定； • 软件组件的质量取决于开发这些组件的软件工程师，更加确切的说，是由这些工程师所使用的开发过程所决定； • 作为合格的软件工程师，应当自己度量、跟踪自己的工作，应当自己管理软件组件的质量； • 作为合格的软件工程师，应当从自己开发过程的偏差中学习、总结，并将这些经验教训整合到自己的开发实践中，也就是说，应当建立持续地自我改进机制。

  9. PSP成熟度级别

  10. PSP过程度量 • 过程度量在过程管理和改进中起着极为重要的作用。 • PSP基本度量项 • 即时间 • 缺陷 • 规模 • 日程（TSP）

  11. PSP时间度量(时间日志)

  12. 时间日志示例

  13. PSP缺陷度量(缺陷日志)

  14. PSP 缺陷类型标准

  15. PSP规模度量标准选择 • 选择的规模度量方式必须反映开发成本； • 选择的度量方式必须精确； • 选择的度量方式必须能用自动化方法来统计； • 选择的度量方式必须有助于早期规划；

  16. PSP 典型规模度量方式 • LOC • 物理 • 逻辑 procedure ISet.Set(var N: int; var inc: boolean); begin inc := false; SearchPtr := SetStart; while (SearchPtr<>nil) and (inc == false) do if SearchPtr^.ThisN == N then inc := true else SearchPtr:=SearchPtr^.NextN; end;

  17. 规模度量的困境 • 精确的度量方式往往不便于早期规划； • 有助于早期规划的度量往往难以产生精确度量结果； • LOC VS. FP? • PROBE的作用

  18. 内容 • PSP简介 • 流程 • 度量 • PROBE估算方法

  19. PROBE原理示例 • PROBE(PROxy Based Estimation)

  20. 相对大小矩阵 大小 类型 130+200+90×2+60+25+240+400 = 1235(平方尺)

  21. 相对大小矩阵C++语言

  22. 通用计划框架

  23. PROBE 估算流程

  24. 线性回归调整规模估算

  25. 线性回归调整时间估算

  26. 预测区间

  27. PROBE方法的应用 • 历史数据的处理 • 有限历史数据 • 个别极端数据的处理

  28. 历史数据的处理 • 简单方法 • 正态分布 • 对数正态分布

  29. 某人的历史数据 计算每个方法的代码行数，可以得出如下的数据：13，25.4，32.9.333，12，10.5。

  30. 简单方法 • 基本思想是: • 将每个方法的代码行数进行排序 • 选择最小值作为VS； • 选择最大值作为VL； • 选择中值作为M； • 选择VS与M的均值作为S； • 选择VL与M的均值作为L。 • 计算结果：VS = 9.333，VL = 32，M = 12 或者13，S = 11.2，L = 22.5。

  31. 正态分布法(1)

  32. 正态分布法(2) • 使用正态分布法的计算方法如下： • 选择所有数据的均值作为M，计算所有数据的标准差σ。 • 那么S = M- σ，VS = M-2 σ，L = M+ σ，VL = M+2 σ。 • 计算结果： • 在上述例子中，VS = -1.67，S =7.68，M = 17.04，L = 26.39，VL = 35.75。

  33. 对数正态分布(1) • 大部分人习惯写很多规模很小的程序，少量规模较大的程序 • 此外，程序的规模不可能出现负数

  34. 对数正态分布(2) • 计算方法： • 以e为底计算所有数据的自然对数； • 计算取对数之后的值的均值作为M，计算相应标准差σ。 • 那么S = M- σ，VS = M-2 σ，L = M+ σ，VL = M+2 σ。 • 取反对数； • 计算结果： • VS = 5.55，S =9.19，M = 15.22，L = 25.21，VL = 41.75。

  35. 三种方法对比 • 简单方法 • 计算简单，但是，不稳定 • 正态分布法 • 相对稳定，在历史数据基本符合正态分布的情况下，可以给出非常好的相对大小矩阵 • 对数正态分布法 • 更加符合人们对于程序的规模的直观感觉

  36. 有限历史数据 • Probe方法依赖历史数据，但是实际历史数据有可能 • 历史数据少于3个数据点； • 有足够的历史数据，但是数据的质量不高

  37. 相关性 • 相关性描述的是两组变化的数据之间相互关联的程度; • 在PSP中为确保估算质量，对于历史数据的相关性要求r≥0.7。

  38. 显著性 • 它描述的是上述两组数据的相关关系出现的偶然性 • 因此，显著性越小越好。在PSP中要求显著性s≤0.05

  39. PROBE 估算规模

  40. PROBE 估算时间

  41. 极端数据 • PROBE A方法和B方法的时候，对于数据的相关性有要求。 • 然而很多时候，历史数据中的一些极端数据会造成相关性的“假象”。

  42. r=0.26

  43. 160 • 140 • 120 • 100 • Writing Time • 80 • 60 • 40 • 20 • 0 • 0 • 5 • 10 • 15 • 20 • 25 • 30 • 35 • Chapter Pages r = 0.91

  44. 本章小结 • PSP基本概念 • PSP过程度量 • 时间、规模、缺陷 • PROBE估算方法 • 估算流程 • 历史数据组织 • 有限历史数据

  45. 问题回顾 • 为什么要有PSP？ • PSP是什么？ • PSP该如何实施？

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