- •1. Пряма, зворотна, емпірична інженерія програмного забезпечення.
- •2. Емпіричні та теоретичні дослідження.
- •3. Напрями емпіричних досліджень.
- •4. Методи пізнання: загально наукові, конкретно наукові.
- •5. Теоретичні загально наукові методи пізнання.
- •6. Емпіричні загально наукові методи пізнання.
- •7. Конкретно наукові методи пізнання (в загальному).
- •8. Місце емпіричної інженерії програмного забезпечення в іпз.
- •9. Емпірична інженерія програмного забезпечення – суть, предмет та методи.
- •10. Методи емпіричної інженерії (загально наукові, конкретно наукові).
- •Непрямі методики збору даних.
- •Незалежні методики збору даних.
- •Збір даних. Автоматизація збору даних. Використання засобів збору даних.
- •Збір даних. Вимірювання пз. Автоматизація вимірювань.
- •Lines of Code (кількість стрічок коду)
- •Maintainability Index (індекс зручності підтримки):
- •Цикломатична складність:
- •Зв’язність класів:
- •Глибина наслідування:
- •Аналіз даних. Автоматизація аналізу даних.
- •Caese-засоби: структура, процеси та призначння.
- •Порівняння case та caese-засобів.
- •Порівняння моделей процесів case та caese-засобів.
- •Кроки проведення емпіричних досліджень.
- •Проведення кращих емпіричних досліджень. Основні принципи.
- •Компоненти емпіричних досліджень.
- •Середовище досліджень
- •Гіпотези
- •План експерименту
- •Визначення предмету досліджень
- •Побудова взаємозв’язків між досліджуваними величинами
- •Проведення довгострокових (в природних умовах) та короткострокових (в лабораторних умовах) досліджень
- •Способи отримання даних.
- •Отримання даних на протязі часу
- •Моделювання
- •Статичне отримання даних
- •Паралельне проведення декількох досліджень.
- •Загально наукові емпіричні методи: спостереження та описання, експеримент, вимірювання.
- •Ціленаправленість;
- •Активність
- •Загально наукові теоретичні методи: ідеалізація, мисленний експеримент, формалізація.
- •Ідеалізація
- •Мисленний експеримент
- •Формалізація
- •Загально наукові теоретичні методи: абстрагування, аксіоматичний метод, метод гіпотези.
- •Абстрагування
- •Аксіоматичний метод
- •Метод гіпотези
- •Кількісні та якісні емпіричні дослідження. Відмінності в методах.
- •Кількісні емпіричні дослідження.
- •Якісні емпіричні дослідження.
- •Контрольовані експерименти.
- •Дослідження ситуацій (case studies).
- •Дослідження ситуацій (survey).
- •Інші методи емпіричних досліджень пз: кінцевий аналіз (post mortem analysis), етнографії, дослідження дій.
- •Вимірювання пз. Підходи до вимірювань.
- •Моделі вимірювань.
- •Мета-модель. Використання мета-моделі в iPlasma.
- •Шкали вимірювань.
- •Помилки при вимірюваннях
- •51. Види вимірювань
- •52. Вимірювання розміру.
- •53. Вимірювання функціональності.
- •54. Вимірювання складності.
- •55. Оцінка зусиль.
- •56. Вимірювання дефектів.
- •57. Надійність пз та прогнозування. Відмови.
- •58. Час відгуку та робото придатність.
- •59. Вимірювання прогресу.
- •60. Фінансові вимірювання.
- •Метрики програмного забезпечення. Види метрик.
- •Прямі та непрямі метрики.
- •Метрики розміру.
- •Недоліки розмірно-орієнтованих метрик.
- •Метрики складності потоку управління.
- •Метрики складності потоку даних.
- •Об’єктно-орієнтовані метрики.
- •Метрики Хольстеда.
- •Метрики Чепіна.
- •Метрики цикломатичної складності Мак-Кейба.
- •71. Попередня оцінка складності
- •72. Вимірювання зусиль
- •73. Вимірювання дефектів
- •75. Метрики якості продукту:
- •76. Метрики якості процесів:
- •77. Метрики якості супроводження
- •78. Застосування засобів контролю якості
- •79. Виявлення дефектів
- •80. Метрики процесів для тестування
- •Вимірювачі програмного забезпечення.
- •Особливості використання вимірювачів пз
- •Використання iPlasma для вимірювань.
- •Використання Analist4j для вимірювань.
- •Використання cccc для вимірювань.
- •Використання Visual Studio для вимірювань.
- •Пояснення основних метрик iPlasma.
- •Пояснення основних метрик Visual Studio.
- •Пояснення основних метрик Analist4j.
- •Структура iPlasma.
- •Візуалізація в iPlasma.
- •Призначення та послідовність проведення первинного статистичного аналізу.
- •Призначення та послідовність проведення кореляційного аналізу.
- •Призначення та послідовність проведення регресійного аналізу.
- •Описати, пояснити використання Statistica для первинного статистичного аналізу (або іншого засобу).
- •Описати, пояснити використання Statistica для кореляційного аналізу (або іншого засобу).
- •Описати, пояснити використання Statistica для регресійного аналізу (або іншого засобу).
- •Описати та пояснити використання Visual Studio для проведення рефакторингу.
56. Вимірювання дефектів.
-
Помилки – це дефекти, які знаходяться в системі в деякий момент часу.
-
Відмови – помилки, які відбуваються в операціях.
-
Метрики дефектів вимірюють помилки.
-
Метрики надійності вимірюють відмови.
-
Дефекти роботи
-
Дефекти взаємозв’язків
57. Надійність пз та прогнозування. Відмови.
-
Надійність – це ймовірність, що програмна система буде функціонувати без відмов в даному середовищі під час визначеного періоду часу.
-
При цьому можуть існувати помилки.
-
Відмови розрізняють за рівнем серйозності.
-
Інтенсивність відмов – кількість відмов в модулі.
Моделі надійності:
-
COCOMO II – визначає надійність як коефіцієнт вартості.
-
Індекс придатності – показує логарифмічне співвідношення між системною придатністю та вартістю.
Залежність надійності від зусиль.
-
Найкраще використовувати залежність надійності від вартості та модель COCOMO II
-
-
E – додаткові зусилля, витрачені на збільшення надійності
-
k – коефіцієнт шкали
-
С – складність
-
R - надійність
58. Час відгуку та робото придатність.
-
Час відгуку для користувача – це час між запитом користувача та відповіддю системи
-
Готовність – це міра ймовірності того, що система відповість на запит
-
Види аналізу часу відгуку та готовності:
-
Аналітичне моделювання продуктивності з використанням математичних моделей
-
Симуляційне моделювання з використанням спеціальних засобів, яке базується на характеристиці компонентів
-
Вимірювання продуктивності з використанням спеціальних інструментальних засобів та безпосередньому спостереженні системи
-
59. Вимірювання прогресу.
-
Важливо знати розвиток проекту залежно від цілей проекту
-
Для вимірювання прогресу використовуються метрики незавершеності.
-
Використовуються показники:
-
Контрольні точки проекту
-
Інтеграція коду
-
Прогрес в тестуванні
-
Визначення дефектів та їх ліквідація
-
Ефективність процесів
60. Фінансові вимірювання.
-
Ключові питання, які потребують відповіді:
-
Вибір проектів на виконання (який проект краще розробляти, враховуючи обмеженість ресурсів)
-
Оцінка витрат проекту (що потрібно вкласти для найбільшої ймовірності отримання прибутку)
-
Оцінка вартості, очікуваних доходів (зовнішні проекти), очікувана економія (внутрішні проекти): як визначити доходи в грошових одиницях?
-
Поточний фінансовий контроль проекту: як визначити при розробці чи не вийшли за рамки фінансування?
-
-
Метрики програмного забезпечення. Види метрик.
Метрика ПЗ – це опис способу отримання числового значення тієї чи іншої характеристики програмного забезпечення.
Види метрик:
-
Прямі
-
Непрямі
Види метрик:
-
Метрики розміру
-
Метрики складності потоку управління
-
Метрики складності потоку даних
-
Розмірно орієнтовані метрики
-
Прямі та непрямі метрики.
Прямі метрики – група метрк, які можна виміряти безпосередньо з програмного коду, не вдаючись до проміжних обчислень.
Непрямі метрики – група метрик, які отримуються шляхом виконання математичних перетворень над уже виміряними метриками і табличними коефіцієнтами.