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E-Book

Software in Zahlen

Die Vermessung von Applikationen

AutorHarry M. Sneed, Manfred Baumgartner, Richard Seidl
VerlagCarl Hanser Fachbuchverlag
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl386 Seiten
ISBN9783446424487
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis31,99 EUR
GUT GEMESSEN, SCHON GEWONNEN

- Erfahren Sie, wie sich Software vermessen lässt - und zwar in den drei Dimensionen Quantität, Komplexität und Qualität
- Finden Sie hier Methoden zur besseren Planung und Schätzung von Software-Projekten und zur Projektsteuerung.
- Profitieren Sie davon, dass alle Messansätze vielfach in der Praxis erprobt sind.
- Setzen Sie alles mit Hilfe der zahlreichen Beispiele, Tipps und Best Practices aus der Erfahrung der Autoren in Ihrem Projekt um.

Die Wartung oder Weiterentwicklung eines Softwaresystems können Sie nur gut planen, wenn Sie Ihr System genau kennen, in Zahlen erfassen und bewerten können. Das ist nur ein Beispiel für den Nutzen von Metriken. Eine gute Inventarisierung und Bewertung Ihrer Software - in Bezug auf Quantität, Qualität und Komplexität - ist eine wichtige Voraussetzung für so gut wie alle Arten von Softwareprojekten.

In diesem Praxisbuch finden Sie Methoden und Metriken, wie Sie Software messen und dabei die drei Dimensionen Quantität, Komplexität und Qualität berücksichtigen. Alle Messansätze, die präsentiert werden, sind in der Praxis erprobt und basieren auf jahrzehntelanger Erfahrung mit der Messung von Softwareprodukten und Softwareprozessen (einschließlich Entwicklung, Wartung, Evolution und Migration).

Die vorgestellten Metriken und Ansätze helfen Ihnen dabei, Projekte planbarer zu machen, einen Überblick über Produkte und Altsysteme zu bekommen und den Projektverlauf besser zu steuern.

Aus dem Inhalt: Softwaremessung, Softwarequantität, Softwarekomplexität, Die Messung der Softwarequalität, Anforderungsmessung, Entwurfsmessung, Codemetrik, Testmetrik, Produktivitätsmessung von Software, Die Messung der Wartungsproduktivität, Softwaremessung in der Praxis.

Die Autoren

Harry M. Sneed hat in seiner langen Berufslaufbahn zahlreiche Fachartikel und Bücher veröffentlicht und mehr als 15 Testwerkzeuge entwickelt. Er arbeitet als Software-Tester für die ANECON GmbH in Wien.
Richard Seidl ist ISTQB® Certified Tester Full Advanced Level sowie Quality Assurance Management Professional. Er ist Trainer für die ISTQB®-Kurse und leitet Testprojekte im gesamten deutschsprachigen Raum.
Als Testmanager hat Manfred Baumgartner über viele Jahre Erfahrung in Testprojekten gesammelt. Er ist Bereichsleiter des Geschäftsfeldes Software-Test der ANECON GmbH in Wien.

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Leseprobe
11 Softwaremessung in der Praxis (S. 299-300)

Das Epizentrum der Softwaremessungspraxis ist die Universität Maryland in den USA. Dort hat Victor Basili schon in den 80er Jahren begonnen, Messexperimente am NASA Space Labor durchzuführen. Es wurden dort viele berühmte Metrikexperten, darunter der deutsche Professor Hans-Dieter Rombach, ausgebildet. Das dortige Institute for Empirical Research war immer bemüht, seine Messthesen auf empirischen Untersuchungen aufzubauen.

Es ist leicht, irgendwelche Messformeln in die Welt zu setzen. Es ist dagegen sehr schwer nachzuweisen, dass sie in der Praxis wirklich standhalten. Im Gegensatz zu vielen Metrikerfindern, die ihre Thesen mit ein paar Studenten austesten, war die Forschungsgruppe unter Prof. Basili immer bemüht, Messdaten aus industriellen Projekten zu sammeln und auszuwerten.

Es wurden nicht nur Projekte der NASA, sondern auch Großprojekte im amerikanischen Verteidigungsministerium über Jahre verfolgt und ihre Messdaten untersucht. Zahlreiche Veröffentlichungen sind dort hervorgegangen, die in diesem Buch zitiert sind. Heute gehört das Forschungsinstitut an der Universität Maryland zur deutschen Fraunhofer-Gesellschaft und heißt Fraunhofer Center for Experimental Software Engineering. Der ehemalige Doktorand Rombach ist zurückgekehrt und hat seinen ehemaligen Doktorvater Basili samt seines Instituts übernommen.

Dies hat für Deutschland den Vorteil, dass die deutsche Metrikforschung Zugang zur Quelle der angewandten Metrikforschung in den USA hat. Dort werden weiterhin industrielle Softwareprojekte untersucht und Messdaten gesammelt. Die besondere Leistung des amerikanischen Forschungsinstitutes liegt darin, dass es überhaupt einen Zugriff auf industrielle Projektdaten gewonnen hat. Amerikanische Entwicklungsbetriebe sind eher bereit, ihre Messdaten herzugeben, auch wenn sie in einem negativen Licht erscheinen – so what? In Deutschland ist es hingegen fast unmöglich, an Produktivitäts- und Qualitätsdaten aus der Industrie heranzukommen.

Die deutschen Anwender scheuen sich, ihre Daten preiszugeben – aus Angst, sie werden mit anderen verglichen und könnten schlecht abschneiden. Der Autor Sneed hat oftmals versucht, über Studentenarbeiten Produktivitätsdaten deutscher Großbetriebe zu gewinnen und zu analysieren. Die Versuche wurden immer mit fadenscheinigen Argumenten abgeblockt. So kommt man aber nicht weiter. Entwicklungsbetriebe müssten bereit sein, ihre Projektdaten zu Forschungszwecken freizugeben.
Inhaltsverzeichnis
Inhalt6
Geleitwort14
Vorwort17
Die Autoren19
1 Softwaremessung22
1.1 Das Wesen von Software22
1.2 Sinn und Zweck der Softwaremessung27
1.2.1 Zum Verständnis (Comprehension) der Software28
1.2.2 Zum Vergleich der Software28
1.2.3 Zur Vorhersage29
1.2.4 Zur Projektsteuerung29
1.2.5 Zur zwischenmenschlichen Verständigung29
1.3 Dimensionen der Substanz Software30
1.3.1 Quantitätsmetrik von Software30
1.3.2 Komplexitätsmetrik von Software31
1.3.3 Qualitätsmetrik von Software31
1.4 Sichten auf die Substanz Software32
1.5 Objekte der Softwaremessung34
1.6 Ziele einer Softwaremessung35
1.7 Zur Gliederung dieses Buches38
2 Softwarequantität42
2.1 Quantitätsmaße42
2.2 Codegrößen44
2.2.1 Codedateien45
2.2.2 Codezeilen46
2.2.3 Anweisungen46
2.2.4 Prozeduren bzw. Methoden46
2.2.5 Module bzw. Klassen46
2.2.6 Entscheidungen47
2.2.7 Logikzweige47
2.2.8 Aufrufe47
2.2.9 Vereinbarte Datenelemente47
2.2.10 Benutzte Datenelemente bzw. Operanden47
2.2.11 Datenobjekte48
2.2.12 Datenzugriffe48
2.2.13 Benutzeroberflächen48
2.2.14 Systemnachrichten48
2.3 Entwurfsgrößen49
2.3.1 Strukturierte Entwurfsgrößen49
2.3.2 Datenmodellgrößen49
2.3.3 Objektmodellgrößen49
2.4 Anforderungsgrößen53
2.4.1 Anforderungen54
2.4.2 Abnahmekriterien55
2.4.3 Anwendungsfälle55
2.4.4 Verarbeitungsschritte55
2.4.5 Oberflächen55
2.4.6 Systemschnittstellen55
2.4.7 Systemakteure56
2.4.8 Relevante Objekte56
2.4.9 Objektzustände56
2.4.10 Bedingungen56
2.4.11 Aktionen56
2.4.12 Testfälle57
2.5 Testgrößen57
2.5.1 Testfälle57
2.5.2 Testfallattribute58
2.5.3 Testläufe58
2.5.4 Testskriptebzw. Testprozeduren59
2.5.5 Testskriptzeilen59
2.5.6 Testskriptanweisungen59
2.5.7 Fehlermeldungen59
2.6 Abgeleitete Größenmaße60
2.6.1 Function-Points60
2.6.2 Data-Points61
2.6.3 Object-Points62
2.6.4 Use-Case-Points63
2.6.5 Testfall-Points63
3 Softwarekomplexität66
3.1 Komplexität in der Softwaremetrik69
3.1.1 Software Komplexität nach dem IEEE-Standard69
3.1.2 Softwarekomplexität aus der Sicht von Zuse70
3.1.3 Softwarekomplexität nach Fenton70
3.1.4 Komplexität als Krankheit der Softwareentwicklung71
3.1.5 Komplexitätsmessung nach Ebert und Dumke73
3.1.6 Die Alpha-Komplexitätsmetrik75
3.2 Steigende Softwarekomplexität77
3.2.1 Codekomplexität – Warum Java komplexer als COBOL ist79
3.2.2 Entwurfskomplexität – Warum verschiedene Entwurfsansätze im Endeffekt gleich komplex sind81
3.2.3 Anforderungskomplexität – Warum die zu lösenden Aufgaben immer komplexer werden84
3.3 Allgemeingültige Maße für die Softwarekomplexität85
3.3.1 Sprachkomplexität85
3.3.2 Strukturkomplexität86
3.3.3 Algorithmische Komplexität86
4 Die Messung der Softwarequalität88
4.1 Qualitätseigenschaften nach Boehm89
4.1.1 Verständlichkeit nach Boehm90
4.1.2 Vollständigkeit nach Boehm91
4.1.3 Portabilität nach Boehm91
4.1.4 Änderbarkeit nach Boehm91
4.1.5 Testbarkeit nach Boehm91
4.1.6 Benutzbarkeit nach Boehm92
4.1.7 Zuverlässigkeit nach Boehm92
4.1.8 Effizienz nach Boehm92
4.2 Gilb und die Quantifizierung der Qualität93
4.2.1 Funktionalitätsmessung nach Gilb94
4.2.2 Performance-Messung nach Gilb94
4.2.3 Zuverlässigkeitsmessung nach Gilb94
4.2.4 Datensicherungsmessung nach Gilb95
4.2.5 Effizienzmessung nach Gilb95
4.2.6 Verfügbarkeitsmessung nach Gilb95
4.2.7 Wartbarkeitsmessung nach Gilb96
4.3 McCalls Qualitätsbaum96
4.4 Eine deutsche Sicht auf Softwarequalität98
4.4.1 Qualitätsbegriff99
4.4.2 Qualitätsklassifizierung99
4.4.3 Qualitätsmaße100
4.4.4 Qualitätsgrößen100
4.5 Automatisierte Softwarequalitätssicherung100
4.5.1 Automatisierte Messung der Anforderungsqualität101
4.5.2 Automatisierte Messung der Entwurfsqualität102
4.5.3 Automatisierte Messung der Codequalität103
4.5.4 Automatisierte Messung der Testqualität105
4.6 Zielgerichtete Softwarequalitätssicherung106
4.6.1 Qualitätszielbestimmung106
4.6.2 Qualitätszielbefragung106
4.6.3 Qualitätszielbemessung107
4.7 IEEE- und ISO-Standards für Softwarequalität108
4.7.1 Funktionalität nach ISO 9126109
4.7.2 Zuverlässigkeit nach ISO 9126109
4.7.3 Benutzbarkeit nach ISO 9126109
4.7.4 Effizienz nach ISO 9126110
4.7.5 Wartbarkeit nach ISO 9126110
4.7.6 Portabilität nach ISO 9126110
4.8 Folgen fehlender Qualitätsmessung111
5 Anforderungsmessung112
5.1 Tom Gilbs Anstoß der Anforderungsmessung113
5.2 Weitere Ansätze zur Anforderungsmessung115
5.2.1 Der Boehm-Ansatz115
5.2.2 N-Fold Inspektion117
5.2.3 Parnas & Weis Anforderungsprüfung118
5.2.4 Abgleich der Anforderungen nach Fraser und Vaishnavi (Anforderungsprüfung)118
5.2.5 Verfolgung der Anforderungen nach Hayes119
5.2.6 Bewertung der Anforderungen nach Glinz120
5.2.7 ISO-Standard 25030121
5.2.8 Das V-Modell-XT als Referenzmodell für die Anforderungsmessung122
5.3 Eine Metrik für Anforderungen von C. Ebert123
5.3.1 Zahl aller Anforderungen in einem Projekt124
5.3.2 Fertigstellungsgrad der Anforderungen124
5.3.3 Änderungsrate der Anforderungen124
5.3.4 Zahl der Änderungsursachen124
5.3.5 Vollständigkeit des Anforderungsmodells124
5.3.6 Anzahl der Anforderungsmängel125
5.3.7 Anzahl der Mängelarten125
5.3.8 Nutzwert der Anforderungen125
5.4 Die Sophist-Anforderungsmetrik126
5.4.1 Eindeutigkeit der Anforderungen127
5.4.2 Ausschluss der Passivform bei den Anforderungen127
5.4.3 Klassifizierbarkeit der Anforderungen127
5.4.4 Identifizierbarkeit der Anforderungen127
5.4.5 Lesbarkeit128
5.4.6 Selektierbarkeit128
5.5 Werkzeuge für die Anforderungsmessung128
5.5.1 Anforderungsmessung in den früheren CASE-Werkzeugen128
5.5.2 Anforderungsmessung im CASE-Tool SoftSpec129
5.5.3 Anforderungsmessung in den gegenwärtigen Requirements Management Tools130
5.5.4 Anforderungsmetrik aus dem Werkzeug TextAudit131
5.5.5 Darstellung der Anforderungsmetrik134
5.6 Gründe für die Anforderungsmessung135
6 Entwurfsmessung136
6.1 Erste Ansätze zu einer Entwurfsmetrik137
6.1.1 Der MECCA-Ansatz von Tom Gilb137
6.1.2 Der Structured-Design-Ansatz von Yourdon und Constantine137
6.1.3 Der Datenflussansatz von Henry und Kafura139
6.1.4 Der Systemgliederungsansatz von Belady und Evangelisti140
6.2 Entwurfsmessung nach Card und Glass141
6.2.1 Entwurfsqualitätsmaße142
6.2.2 Entwurfskomplexitätsmaße144
6.2.3 Erfahrung mit der ersten Entwurfsmetrik147
6.3 Die SOFTCON Entwurfsmetrik148
6.3.1 Formale Vollständigkeits- und Konsistenzprüfung149
6.3.2 Technische Qualitätsmaße für den Systementwurf150
6.4 Objektorientierte Entwurfsmetrik153
6.4.1 Die OO-Metrik von Chidamer und Kemerer154
6.4.2 MOOD-Entwurfsmetrik158
6.5 Entwurfsmetrik in UMLAudit161
6.5.1 Entwurfsquantitätsmetrik162
6.5.2 Entwurfskomplexitätsmetrik164
6.5.3 Entwurfsqualitätsmetrik168
6.5.4 Entwurfsgrößenmetrik174
6.6 Entwurfsmetrik für Webapplikationen177
7 Codemetrik180
7.1 Programmaufbau180
7.2 Ansätze zur Messung von Codekomplexität183
7.2.1 Halsteads Software Science183
7.2.2 McCabe‘s Zyklomatische Komplexität185
7.2.3 Chapins Q-Komplexität186
7.2.4 Elshofs Referenzkomplexität187
7.2.5 Prathers Verschachtelungskomplexität188
7.2.6 Weitere Codekomplexitätsmaße190
7.3 Ansätze zur Messung von Codequalität190
7.3.1 Der Codequalitätsindex von Simon190
7.3.2 Der Maintainability-Index von Oman192
7.3.3 Zielorientierte Codequalitätsmessung193
7.4 Codemetrik im SoftAudit-System201
7.4.1 Codequantitätsmetrik202
7.4.2 Codekomplexität203
7.4.3 Codequalität206
7.5 Werkzeuge für die Codemessung211
7.5.1 Die ersten Codemessungswerkzeuge211
7.5.2 Codemessungswerkzeuge der 90er Jahre212
7.5.3 Heutige Codemessungswerkzeuge214
7.6 Beispiel einer Codemessung216
8 Testmetrik218
8.1 Testmessung in der früheren Projektpraxis219
8.1.1 Das ITS-Projekt bei Siemens219
8.1.2 Das Wella-Migrationsprojekt220
8.2 Testmetrik nach Hetzel222
8.3 Testmetrik bei IBM Rochester224
8.4 Maßzahlen für den Systemtest227
8.4.1 Testzeit227
8.4.2 Testkosten228
8.4.3 Testfälle228
8.4.4 Fehlermeldungen228
8.4.5 Systemtestüberdeckung229
8.4.6 Empfehlungen von Hutcheson229
8.4.7 Test-Points230
8.5 Testmetrik im GEOS-Projekt231
8.5.1 Messung der Testfälle232
8.5.2 Messung der Testüberdeckung235
8.5.3 Messung der Fehlerfindung235
8.5.4 Auswertung der Testmetrik237
8.6 Testmetrik nach Sneed und Jungmayr238
8.6.1 Testbarkeitsmetrik238
8.6.2 Testplanungsmetrik241
8.6.3 Testfortschrittsmetrik244
8.6.4 Testqualitätsmetrik245
9 Produktivitätsmessungvon Software250
9.1 Produktivitätsmessung – Ein umstrittenes Thema253
9.2 Softwareproduktivität im Rückblick254
9.2.1 Dokumentenmessung mit dem Fog-Index254
9.2.2 Produktivitätsmessung bei der Standard Bank of South Africa255
9.2.3 Die Entstehung der Function-Point-Methode256
9.2.4 Das COCOMO-I-Modell von Boehm258
9.2.5 Putnams Softwaregleichung259
9.2.6 Die Data-Point-Methode262
9.2.7 Die Object-Point-Methode264
9.2.8 Die Use-Case-Point-Methode268
9.3 Alternative Produktivitätsmaße270
9.4 Produktivitätsberechnung anhand der Softwaregröße272
9.5 Aufwandserfassung273
9.6 Softwareproduktivitätsarten274
9.6.1 Programmierproduktivität274
9.6.2 Designproduktivität275
9.6.3 Analyseproduktivität275
9.6.4 Testproduktivität276
9.6.5 Gesamtproduktivität276
9.7 Produktivitätsstudien277
9.7.1 Studien über Softwareproduktivität in den USA277
9.7.2 Studien über Softwareproduktivität in Europa279
9.7.3 Probleme beim Produktivitätsvergleich282
9.8 Produktivitätsmessung nach Wertbeitrag282
10 Die Messung der Wartungsproduktivität284
10.1 Frühere Ansätze zur Messung der Wartbarkeit von Software286
10.1.1 Stabilitätsmaße von Yau und Collofello287
10.1.2 Maintenance-Umfrage bei der U.S. Air Force288
10.1.3 Die Wartbarkeitsstudie von Vessey und Weber289
10.1.4 Bewertung der Softwarewartbarkeit nach Berns290
10.1.5 Die Wartungsuntersuchung von Gremillion291
10.1.6 Wartungsmetrik bei Hewlett-Packard292
10.1.7 Wartungsmessung nach Rombach293
10.1.8 Messung der Wartbarkeit kommerzieller COBOL Systeme294
10.1.9 Der Wartbarkeitsindex von Oman296
10.2 Ansätze zur Messung der Wartbarkeitobjektorientierter Software298
10.2.1 Erste Untersuchung der Wartbarkeit objektorientierterProgramme299
10.2.2 Chidamer/Kemerers OO-Metrik für Wartbarkeit300
10.2.3 MOOD-Metrik als Indikator der Wartbarkeit301
10.2.4 Eine empirische Validation der OO-Metrik für die Schätzung des Wartungsaufwands302
10.2.5 Der Einfluss einer zentralen Steuerung auf die Wartbarkeit eines OO-Systems302
10.2.6 Kalkulation vom Wartungsaufwand aufgrund der Programmkomplexität303
10.2.7 Vergleich der Wartbarkeit objektorientierter und prozeduraler Software304
10.2.8 Zur Änderung der Wartbarkeit im Laufe der Softwareevolution306
10.3 Wartungsproduktivitätsmessung308
10.3.1 Erste Ansätze zur Messung von Wartungsproduktivität308
10.3.2 Messung von Programmwartbarkeit im ESPRIT-Projekt MetKit311
10.3.3 Wartungsproduktivitätsmessung in der US-Marine313
10.3.4 Messung der Wartungsproduktivität bei Martin-Marietta315
10.3.5 Vergleich der Wartungsproduktivität repräsentativer Schweizer Anwender316
11 Softwaremessung in der Praxis320
11.1 Dauerhafte Messverfahren322
11.1.1 Beteiligung der Betroffenen322
11.1.2 Aufbauen auf vorhandener Metrik323
11.1.3 Transparenz des Verfahrens323
11.2 Beispiele dauerhafter Messverfahren324
11.2.1 Die Initiative von Hewlett-Packard zur Softwaremessung324
11.2.2 Prozess- und Produktmessung in der Siemens AG328
11.2.3 Die eingebaute Softwaremessung im GEOS-Projekt332
11.3 Übergreifende Software-Cockpits und Dashboards335
11.3.1 Aufbau und Funktionalität des Software-Cockpits337
11.3.2 Dashboard338
11.3.3 Scorecard339
11.3.4 Interaktive Analysen und Berichte340
11.4 Einmalige Messverfahren340
11.4.1 Vereinbarung der Messziele342
11.4.2 Auswahl der Metrik342
11.4.3 Bereitstellung der Messwerkzeuge343
11.4.4 Übernahme der Messobjekte343
11.4.5 Durchführung der Messung344
11.4.6 Auswertung der Messergebnisse344
11.5 Beispiel einer einmaligen Messung345
Literatur350
Register372

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