YAZILIM PROJESİ YÖNETİMİ

Transkript

1 YAZILIM PROJESİ YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Volkan TUNALI YZM 403 Maltepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi

2 4. BÖLÜM 2 YAZILIM BÜYÜKLÜK ve EMEK KESTİRİMİ

3 Genel Bakış 3 Yazılım büyüklük ve emek kestirimine giriş Yazılımda ölçme Yazılım kestirimi için temeller Yazılım büyüklük kestirim teknikleri - Teknik büyüklük kestirim yöntemleri - İşlevsel büyüklük kestirim yöntemleri Yazılım emek kestirim teknikleri - Algoritmik Olmayan Emek Kestirim Yöntemleri - Algoritmik Emek Kestirim Yöntemleri

4 Giriş 4 Yazılım geliştirme sürecinin başında, büyüklük, emek ve maliyet kestirimleri geliştiricilerin ve yöneticilerin karşılaştığı en önemli problemlerdir. Yazılım proje yönetiminde çok önemli olan ölçme ve bu kavram çerçevesinde yapılanan kestirim yöntemleri aracılığı ile zaman ve işgücü gibi planlamaların yapılabilme gereği açıktır.

5 Yazılımda Ölçme 5 Her yazılım projesinin temel hedefi, müşterinin ihtiyaçlarını karşılayan, öngörülmüş bütçe ile zamanında teslim edilen hatasız bir yazılım geliştirmektir. Yazılımda ölçüm yöntemlerinin kullanılması, yazılım sektöründe gittikçe önem kazanır olmuştur. Kurumlar üç ana amaçla yazılımda ölçümü gündemlerine almaktadırlar: - Yazılım projesini anlamak ve modellemek, - Yazılım projelerinin yönetilmesine yol göstermek, - Yazılım süreç geliştirme ve iyileştirme çalışmalarını yön vermek,

6 Yazılımda Ölçme (devam ) 6 Yazılımın ölçülebilmesi, harcanılan zaman, emek, proje büyüklüğü ve kalite gibi faktörlerin belirlenmesine olanak sağlamaktadır. Organizasyonlar, bu verilere dayanarak ileride alacakları projeler için kestirim yapabilme imkânı bulabileceklerdir. Yazılım projelerinde kaliteyi arttırmak, her şeyden önce doğru ölçme yöntemlerine bağlıdır. Birden fazla kestirim yöntemi kullanılmalıdır.

7 Beş Temel Yazılım Ölçütü 7 Büyüklük (Size), Emek (Effort), Maliyet (Cost), Zaman (Duration), Kalite (Quality).

8 Yazılım Büyüklük Kestirim Yöntemleri 8 Yazılım büyüklük kestiriminde kullanılan yöntemler; - teknik büyüklük kestirim yöntemleri, - işlevsel büyüklük kestirim yöntemleri olarak sınıflandırılmıştır.

9 Teknik Büyüklük Kestirim Yöntemleri 9 Satır Sayısı (Lines of Code - LOC): Uygulamanın büyüklüğünü anlamak için bilgisayar programlarındaki kodların satırlarını sayma en geleneksel ve en yaygın şekilde kullanılan yazılım ölçümüdür. Satır Sayısı, kod içerisindeki satır sayısını temsil eder. - Kod satır sayısı kestiriminde, proje tahmin edilen alt birimlerine ayrıştırılır. Her bir alt birim için satır sayıları önerilir. Bu kestirimler yapılırken de en küçük, en olası ve en büyük ihtimaller belirlenip, bunlarla bir ortalama işlemi yapılır. - Satır sayısı kestirimi: (k+4o+b)/6 şeklinde hesaplanabilir.

10 Teknik Büyüklük Kestirim Yöntemleri (devam ) 10 Satır Sayısı (Lines of Code - LOC) Tabi ki 1000 LOC değeri olan bir Java programı, 100 LOC değerine sahip bir Java programından 10 kat daha büyüktür. Fakat bu sayının içinde yorum satırları var mı? Yorum satırlarını dahil etmeli miyiz? (Yorum Satırının Avantajı) Deneyim ile kod oluşturumu (Aynı özellik farklı kod sayısı) Programlaa dili farkı Assembler <> Visual Basic Değişkenlerin tanımlanması LOC olarak sayılmalı mıdır?

11 Teknik Büyüklük Kestirim Yöntemleri (devam ) 11 Satır Sayısı (Lines of Code - LOC) İki başlıca LOC Kaynak Kod Satır Sayısı ölçüm çeşidi vardır. Bunlar; - Fiziksel LOC - Mantıksal LOC Örnek 1: - for (i=0; i<100; ++i) printf ("hello"); /* How many lines of code is this? */ 1 Fiziksel Kod Satırı 2 Mantıksal Kod Satırı (for ve printf ifadesi) 1 Yorum Satırı

12 Teknik Büyüklük Kestirim Yöntemleri (devam ) 12 Satır Sayısı (Lines of Code - LOC) Örnek 2: - Programcıya göre ve/veya kodlama standartlarına göre Örnek 1 deki kod aşağıdaki şekilde de yazılabilir. for (i=0; i<100; ++i) { printf("hello"); } /* Now how many lines of code is this? */ 4 Fiziksel Kod Satırı 2 Mantıksal Kod Satırı (for ve printf ifadesi) 1 Yorum Satırı

13 İşlevsel Büyüklük Kestirim Yöntemleri 13 İşlevsel Büyüklük Ölçümü (Functional Size Measurement - FSM), kullanıcıya teslim edilecek yazılımın işlevselliğini temel alır. FSM, işleve göre karmaşıklığın ve büyüklüğün belirlenmesi ile ölçülmektedir. Teknik Büyüklük Ölçütleri - geliştirici bakış açısından İşlevsel Büyüklük Ölçütleri - kullanıcı bakış açısından

14 İşlevsel Büyüklük Kestirim Yöntemleri (devam ) 14 İşlev Puanı (Function Points - FP), IFPUG İşlev Puanı Analizi (IFPUG Function Points Analysis IFPUG FPA), Mark II İşlev Puanı (Mark II Function Points MK II FP), Nesma İşlev Puanı (Nesma Function Points), Tam İşlev Puanı (Full Function Points FFP), COSMIC Tam İşlev Puanı (COSMIC Full Function Points COSMIC FFP), Nesne Puanı (Object Points), Nesne-Tabanlı İşlev Puanı (Object-Oriented Function Points OO FP), Nesne-Tabanlı Yöntem İşlev Puanı (Object-Oriented Method Function Points OOmFP),

15 İşlev Puanı (Function Points) 15 Bu yaklaşım, verimliliğin üretilen işlev puanına göre adam-ay olarak belirlenmesini öngörür. Eğer proje ile ilgili girdi çıktı gibi özellikler tahmin edilebiliyorsa, bunlar kullanılarak geliştirilecek sisteme ait bir İşlev Puanı (Function Points) hesabı yapılabilir ve sonuçlar Satır Sayısına (LOC) çevrilebilir. Bu satır sayısından maliyet, emek ve süre tahmini yapılabilir.

16 İşlev Puanı (Function Points) (devam ) 16 İşlev Puanı FP SLOC a dönüştürme SLOC Dış Girdilerin sayısı Dış Çıktıların sayısı Dış Sorguların sayısı İç Mantıksal dosyaların sayısı Dış Arayüz Dosyalarının sayısı Ağırlık Faktörleri ile ayarlanma İşlev Puanını, SLOC a dönüştürmek için programlama diline göre saptanan faktörler kullanılır. Teknik Karmaşıklık Faktörleriyle ayarlama

17 İşlev Puanı (Function Points) 17 UFP = Dış Girdiler x W(1) + Dış Çıktılar x W(2) + Dış Sorgular x W(3) + İç Dosyalar x W(4) + Dış Arayüz Dosyaları x W(5) Bileşenler Basit Orta Karmaşık (1) Dış Girdiler (2) Dış Çıktılar (3) Dış Sorgular (4) İç Dosyalar (5) Dış Arayüz Dosyaları Her bir bileşenin zorluk derecesi basit, orta ve karmaşık gibi Tablo da verilen rakamsal değerlere bağlı olarak ölçülebilmektedir. Bu ölçülen değerler toplanarak Düzeltilmemiş İşlev Puanı nı (Unadjusted Function Points - UFPs) oluşturmaktadır.

18 İşlev Puanı (Function Points) (devam ) Genel Sistem Özelliğine göre sistemin beklenilen uygulama zorluğu için ilave bir teknik karmaşıklık faktörü hesaplanır. 0: hiç yok ya da etkisiz, 1: önemsiz etki, 2: az etkili, 3:orta düzeyde etkili 4: önemli düzeyde etkili, 5: güçlü etki Genel Sistem Özellikleri 1 Veri İletişimleri Kısa Açıklama Sistemin uygulaması ile bilgi değişimi veya transferinde yardımcı olmak için kaç tane iletişim aracı vardır? 2 Dağıtılan Veri/İşleme Dağıtılan bilgi ve işleme fonksiyonları nasıl idare edilmektedir? 3 Performans 4 Çok Kullanılan Konfigürasyon 5 İşlem Oranı İşlem oranı yüksek midir? Hedefler, yanıtlama zamanı ve iş çıkarma performansı önemli midir? Uygulamanın idare edileceği mevcut donanım platformu ne kadar yoğun kullanılmaktadır? 6 Çevrimiçi Veri Girişi Hangi oranda bilgi çevrimiçi girilmektedir? 7 Son Kullanıcı Verimliliği Uygulama son kullanıcı verimliliği için mi tasarlanmıştır? 8 Çevrimiçi Güncelleme Kaç veri dosyası çevrimiçi güncellenmektedir? 9 Karmaşık İşlem Yapma Dâhili işlem yapma karmaşık mıdır? 10 Yeniden Kullanılabilirlik Uygulama yeniden kullanılabilir olması için mi tasarlanmıştır? DI = i= Cevap i TCF = 0,65 + 0,01 x DI TCF: Technical Complexity Factors DI: Total Degree of Influence 11 Dönüştürme/Kurulum Kolaylığı Sistemde otomatik dönüşüm ve kurulum da dâhil edilmiş midir? 12 İşlevsel Kolaylık 13 Çoklu Saha Kullanımı Yedekleme, başlatma ve kurtarma gibi operasyonlar ne kadar otomatiktir? Uygulama çoklu örgüte sahip çoklu sahalar için özellikle mi tasarlanmış, geliştirilmiş ve desteklenmiştir? Uygulama kullanıcı tarafından kullanım kolaylığı ve değişimi 14 Değişimi Kolaylaştırma kolaylaştırmak için özel olarak mı tasarlanmış, geliştirilmiş ve desteklenmiştir?

19 İşlev Puanı (Function Points) (devam ) 19 İşlev Puanı aşağıdaki formül ile hesaplanır: - FP = UFP x TCF İşlev Puanı nı, Satır Sayısına dönüştürmek için aşağıdaki formülden yararlanılır. - LOC = İşlev Puanı x Programlama Dili LOC Katsayısı Programlama Dili LOC/FP C COBOL 107 DELPHI 5 18 JAVA 2 46 VISUAL BASIC 6 24 SQL 13

20 İşlev Puanı (Function Points) Örnek Proje Kan tahlili yapan bir laboratuarın aynı şehir içerisinde 5 şubesi vardır. Her şubede yaklaşık 10 adet veri giriş operatörü bulunmaktadır. 2. Sistem laboratuardaki tahlillerin fiyatlarını tutacaktır. 3. Hasta bilgileri kaydedilecektir. 4. Yeni tahliller eklenebilecek, güncelleme yapılabilecektir. 5. Tahlil sonuçları laboratuar yetkilisi tarafından onaylandıktan sonra görüntülenebilecektir. 6. İstenen laboratuar tahlillerinin tutarı hesaplanacak ve faturası basılacaktır. 7. Sonuç raporları basılacaktır. Eğer müşterinin daha önceki kayıtları varsa rapor önceki sonuçları da içerecektir. 8. Müşteriler sisteme web üzerinden verilecek şifrelerle bağlanarak tahlil no ile sonuçlarını öğrenebileceklerdir. 9. Sistemin kan analiz cihazıyla arayüzü olacak, sonuçlar direkt olarak cihazdan sisteme aktarılacaktır. 10. Sistem malzeme yönetimi yapacak, malzeme stok bilgilerini tutacaktır. Her laboratuar ana depodan haftalık malzeme isteği yapacaktır. Laboratuarlardan birinde ana malzeme deposu yer alacak, depoya girişler ve birimlere çıkışlar kaydedilecektir. Her malzeme için kritik stok seviyesinin altına düşen malzemeler için sistem uyarı verecek ve rapor yayınlayacaktır. Birim bazında aylık malzeme raporu yayınlanacaktır. 11. Laboratuarın ana sunucusu şubelerden birinde yer alacak ve herhangi bir arıza olduğunda sistem diğer şubedeki yedek sunucuya bağlanacak ve oradan işleme kesintisiz devam edecektir. İletişim altyapısında leased line kullanılacaktır. 12. Sistemi geliştirecek ekip, Java konusunda ve analiz konularında orta deneyimdedir. İşlevsellik konusunda çok fazla deneyimi yoktur. Bir kaç benzer yönetim bilgi sistemi geliştirmiştir. CASE aracı kullanılacaktır.

21 Örnek Proje Üst Düzey Sistem Mimarisi 21 A E B Ana Sunucu Sistem Fiber Optik D Router Switch C Yedek Sunucu

22 Örnek Proje Laboratuar Sistemi 22 Hasta Bilgileri Tahlil Bilgileri Web Üzerinden Sorgu Şifre, Sonuç Tahlil No Tahlil Sonuç Raporu Karşılaştırmalı Tahlil Sonuç Raporu Tahlil Onayı Fatura Bilgileri Laboratuar Sistemi Fatura Aylık Malzeme Raporu Malzeme İsteği Stok Bilgileri (Depo Giriş/Çıkış) Sonuçlar Kan analiz cihazı Kritik Stok Seviyesi Raporu Kritik Stok Seviyesi Uyarısı

23 Örnek Proje Düzeltilmemiş İşlev Puanı 23 Girdiler: Çıktılar: İç Dosyalar : Hasta Dosyası Tahliller dosyası Faturalar Dosyası Malzeme Stok Dosyası Dış sorguların sayısı: Dış Arayüz Dosyaları: 6 Karmaşık 6 Karmaşık 4 Orta 1 Orta 1 Orta UFP = Dış Girdiler x W(1) + Dış Çıktılar x W(2) + Dış Sorgular x W(3) + İç Dosyalar x W(4) + Dış Arayüz Dosyaları x W(5) UFP = 6x6 + 6x7+ 4x13 + 1x5 + 1x9 = 144 Basit Orta Karmaşık (1) Dış Girdiler (2) Dış Çıktılar (3) Dış Sorgular (4) İç Dosyalar (5) Dış Arayüz Dosyaları 5 YZM Yazılım 10 Projesi Yönetimi

24 Örnek Proje Düzeltilmiş İşlev Puanı Sistem güvenilir yedekleme ve kurtarma gerektiriyor mu? 5 2. Veri iletişimi gerekiyor mu? 3 3. Dağıtık fonksiyon var mı? 3 4. Performans kritik mi? 4 5. Sistem çok kullanılan bir işletim ortamında mı çalışacak? 4 6. Sistem on-line veri girişi gerektiriyor mu? 5 7. On-line veri girişi, giriş işlemlerinin birden fazla ekran ya da işlem üzerinden olmasını mı gerektiriyor? 5 8. Ana dosyalar on-line mı güncelleniyor? 5 9. Girdiler, çıktılar, dosyalar ve sorgular karmaşık mı? Kod yeniden kullanabilir olarak mı tasarlanmış? İç süreç karmaşık mı? Dönüşüm ve kurulum tasarım içerisinde mi? Uygulama değişik kuruluşlarda birden fazla kurulum gerektirecek şekilde mi tasarlanmış? Uygulama kullanıcı tarafından kolaylıkla kullanmayı ve değiştirmek üzere mi tasarlanmış? 3 DI = i= Cevap i = 53 FP = UFP x (0,65 + 0,01 x DI) = 144 x (0, ,01 x 53) = LOC YZM = Yazılım x Projesi = Yönetimi 7816,3

25 IFPUG İşlev Puanı Analizi 25 IFPUG - International Function Point Users Group (1984) IFPUG uygulama yazılımı geliştirme ve bakım faaliyetlerinin yönetiminde FPA nın kullanımını teşvik etmektedir. Resmi IFPUG Ölçüm Uygulama Kılavuzları sırasıyla 1986, 1988, 1990, 1994, 1999, 2004 ve 2009 da yayınlanmıştır. IFPUG FPA en yaygın olarak kullanılan FSM yöntemidir.

26 Mark II İşlev Puanı 26 Charles Symons a göre; - Bir uygulamanın bileşenlerinin belirlenmesi Albrecht in FPA sında zordur, - Albrecht yaklaşımı iç karmaşıklıkla ilgili hiçbir düşünceye sahip değildir, - On dört ayarlama faktörü yeterli değildir lerde İngiltere de MKII İşlev Puanı geliştirildi. MK II, kullanıcıya sağlanan işlevselliğin değerinden çok işlevselliği üretmek için gerekli emeğe odaklamak için tasarlanmış bir yöntem. MK II, uygulamayı mantıksal işlem gruplarına ayrıştırmaktadır. Symons mantıksal bir işlemi; bilgi almak için bir gereksinim ya da kullanıcıyı ilgilendiren bir olay ile tetiklenen benzersiz bir girdi/işlem/çıktı birleşimi olarak tanımlar.

27 Nesma İşlev Puanı 27 Netherlands Software Metrics Users Association NESMA, NESMA, Avrupa daki en büyük FPA kullanıcı grubudur. İşlev Puanı Analizinin uygulanması ile ilgili tanımlar ve ölçüm kılavuzunun ilk versiyonu 1990 da yayınlanmıştır. Bu yöntem, IFPUG FPA yönteminin ilkelerini temel almaktadır. IFPUG FPA a benzer olarak işlevselliğin büyüklüğü için, Dış Giriş, Dış Çıkış, Dış Sorgu, İç Mantıksal Dosya ve Dış Arayüz Dosyası gibi işlev türlerini kullanmaktadır.

28 COSMIC Tam İşlev Puanı 28 COSMIC - Common Software Measurement International Consortium Yeni bir işlevsel büyüklük ölçüm yöntemi olarak COSMIC FFP Kasım 1999 da yayınlamıştır. COSMIC FFP yöntemi, geliştirici ve son kullanıcı bakış açıları olmak üzere birçok ölçüm bakış açısına sahiptir. Yazılımın işlevsel büyüklüğü, dört İşlevsel Tabanlı Bileşeni temel alarak ölçülmektedir. İşlevsel Tabanlı Bileşenler; Giriş (Entry), Çıkış (Exit), Okuma (Read) ve Yazma (Write) dır.

29 Emek Kestirimi 29 - Emek (işgücü) genelde adam-saat, adamgün ya da adam-ay cinsinden ölçülür adam-ay: 10 kişi 1 ay 1 kişi 10 ay 2 kişi 5 ay anlamına gelebilir.

30 Emek Kestirim Yöntemleri 30 Büyüklük Tahmini Yöntemler: Satır Sayısı, Function Points, Geçmiş Proje Verileri SLOC Emek Tahmini Yöntemler Geçmiş proje verilerinden yararlanılması Emek = Büyüklük / Üretim Oranı Üretim oranı her satır kod, her fonksiyon noktası, her modül için gereken zaman ile ölçülür Modellerin kullanılması Constructive Cost Model (COCOMO) (Boehm) Putnam s Model (SLIM) Use-case Points Class Points UML Points

31 Emek Kestirim Yöntemleri 31 Emek kestirim yöntemleri algoritmik ve algoritmik olmayan kestirim yöntemleri olmak üzere iki şekilde sınıflandırılmaktadır. - Algoritmik kestirim yöntemleri COCOMO (Constructive Costing Model) Use-Case Points Class Points UML Points - Algoritmik olmayan kestirim yöntemleri Uzman kararı, Benzerlik ile kestirim, Büyüklük verisi kullanarak kıyaslama.

32 Algoritmik Kestirim Yöntemleri 32 Bu yöntemler, emek kestirimi için matematiksel modeller (matematiksel formüller) kullanılırlar. Bu tür modellerde geçmişe ait veriler, kod satır sayısı, fonksiyon sayısı vb. istatistikler ile yazılım projelerine doğrudan etki eden çevresel ve teknik faktörler girdi olarak verilir. Model belirli bir doğruluk aralığında sonuç üretir. Bu tür modellerin içinde bulunan ortama göre bazı parametrelerinin "kalibre" edilmesi gerekmektedir.

33 COCOMO (Constructive Costing Model) 33 - COCOMO, Barry Boehm tarafından geliştirilmiş algoritmik bir yazılım maliyet kestirim yöntemidir. - Bu yöntem, geçmiş proje verileri ve mevcut proje özelliklerinden türetilen parametreler ile beraber temel bir regresyon formülü kullanır. - Yapılacak hesapların kapsamları açısından basit, orta ve detaylı olmak üzere üç değişik modelden oluşur. Ayrıca bu modellerde kullanılacak problemler, organik, yarı ayrık ve gömülü sınıflar altında toplanmıştır.

34 COCOMO (Constructive Costing Model) devam 34 Orijinal COCOMO modeli yaygın bir merak konusu uyandırdı. Herkese açık bir modeldir. Bunun anlamı denklemlerin, varsayımların, tanımların herkese açık olmasıdır. Orijinal COCOMO modeli 63 proje çalışmasına ve kestirme modelleri sıradüzeni temellerine dayanır. Satır Sayısı COCOMO Modeli

35 COCOMO - Proje Sınıfları 35 Ayrık Projeler; Boyutları küçük, Deneyimli personel tarafından gerçekleştirilmiş, LAN üzerinde çalışan, insan kaynakları yönetim sistemi gibi projeler... Yarı Ayrık Projeler: Hem bilgi boyutu, hem donanım sürme boyutu olan projeler Gömülü Projeler: Donanım sürmeyi hedefleyen projeler (pilotsuz uçağı süren yazılım - donanım kısıtları yüksek)

36 COCOMO (Constructive Costing Model) devam 36 COCOMO bu model ve proje sınıfı saptamalarından sonra ortaya çıkan formüllerle tahmin hesaplama yolunu önerir. Basit COCOMO Modeli İçin Emek ve Süre Formülleri Proje Emek Süre Ayrık Emek = 2.4 (KLOC) 1.05 Süre = 2.5 (Emek) 0.38 Yarı Ayrık Emek = 3 (KLOC) 1.12 Süre = 2.5 (Emek) 0.35 Gömülü Emek = 3.6 (KLOC) 1.20 Süre = 2.5 (Emek) 0.32 Basit COCOMO modeli, küçük-orta boy projeler için hızlı kestirim yapmak amacıyla kullanılır.

37 COCOMO (Constructive Costing Model) devam 37 Orta COCOMO modeli sistemin (güvenilirlik, veri tabanı büyüklüğü, işletme ve kayıt sınırlandırmaları, personel özellikleri ve kullanılan yazılım araçları gibi) diğer özelliklerinin hesaba katılması amaçlanmıştır. Orta COCOMO Modeli İçin Emek Formülleri Problem Ayrık Yarı Ayrık Gömülü Emek Emek = 3.2 (KLOC) 1.05 x EAF Emek = 3.0 (KLOC) 1.12 x EAF Emek = 2.8 (KLOC) 1.20 x EAF Belirli bir dizi özelliğin, proje açısından etkileri ayrı ayrı ağırlandırılarak katsayılar ortaya çıkarılır.

38 COCOMO (Constructive Costing Model) devam 38 Cost Drivers Product Attributes Ratings very low low nominal high very high extra high RELY Required Software Reliability 0,75 0,88 1 1,15 1,4 DATA Database Size 0,94 1 1,08 1,16 CPLX Product Complexity 0,7 0,85 1 1,15 1,3 1,65 Computer Attributes TIME Execution Time Constraint 1 1,11 1,3 1,66 STOR Main Storage Constraint 1 1,06 1,21 1,56 VIRT Virtual Machine Volatility 0,87 1 1,15 1,3 TURN Computer Turnaround Time 0,87 1 1,05 1,15 Personnel Attributes ACAP Analyst Capability 1,46 1,19 1 0,86 0,71 AEXP Application Experience 1,29 1,13 1 0,91 0,82 PCAP Programmer Capability 1,42 1,17 1 0,86 0,7 VEXP Virtual Machine Experience 1,21 1,1 1 0,9 LEXP Project Attributes Programming Language Experience 1,14 1,07 1 0,95 MODP Modern Programming Practices 1,24 1,1 1 0,91 0,82 TOOL Use of Software Tools 1,24 1,1 1 0,91 0,83 SCED Schedule Constraints 1,23 1,08 1 1,04 1,1 Emek Ayarlama Faktörü için sözü geçen etkenleri dört grupta toplayarak, yandaki tabloda görüldüğü gibi sıralayabiliriz. EAF (Emek Ayarlama Faktörü) orta ve detaylı seviyede kullanılır. Detaylı COCOMO modeli projenin evrelerine bağlı olarak süreç içinde değişiklikleri hesaba katarak arada bir kestirim hesaplamasını önerir.

39 COCOMO Emek Ayarlama Faktörü 39 Ürün Özellikleri RELY: Yazılımın güvenirliği. DATA: Veritabanının büyüklüğü. CPLX: Karmaşıklığı. Bilgisayar Özellikleri TIME: İşletim zamanı kısıtı. STOR: Ana bellek kısıtı VIRT: Bilgisayar platform değişim olasılığı. Örn; bellek ve disk kapasitesi artırımı, CPU upgrade TURN: Bilgisayar iş geri dönüş zamanı. Örn; hata düzeltme süresi.

40 COCOMO Emek Ayarlama Faktörü (devam ) 40 Personel Özellikleri ACAP: Analist yeteneği. Deneyim, birlikte çalışabilirlik. AEXP: Uygulama deneyimi. Proje ekibinin ortalama tecrübesi. PCAP: Programcı yeteneği. VEXP: Bilgisayar platformu deneyimi. Proje ekibinin geliştirilecek platformu tanıma oranı. LEXP: Programlama dili deneyimi. Proje Özellikleri MODP: Modern programlama teknikleri. Örn; Yapısal programlama, görsel programlama, yeniden kullanılabilirlik. TOOL: Yazılım geliştirme araçları kullanımı. Örn; CASE araçları, metin düzenleyiciler, ortam yönetim araçları SCED: Zaman kısıtı.

41 41 Örnek: Laboratuar Sistemi için COCOMO ile Emek Kestirimi Cost Drivers Ratings Proje low very low nominal high very high extra high Oran Product Attributes RELY Required Software Reliability 0,75 0,88 1 1,15 1,4 1,4 DATA Database Size 0,94 1 1,08 1,16 1 CPLX Product Complexity 0,7 0,85 1 1,15 1,3 1,65 1 Computer Attributes TIME Execution Time Constraint 1 1,11 1,3 1,66 1,11 STOR Main Storage Constraint 1 1,06 1,21 1,56 1,06 VIRT Virtual Machine Volatility 0,87 1 1,15 1,3 0,87 TURN Computer Turnaround Time 0,87 1 1,05 1,15 1 Personnel Attributes ACAP Analyst Capability 1,46 1,19 1 0,86 0,71 1 AEXP Application Experience 1,29 1,13 1 0,91 0,82 1 PCAP Programmer Capability 1,42 1,17 1 0,86 0,7 1 VEXP Virtual Machine Experience 1,21 1,1 1 0,9 1 LEXP Programming Language Experience 1,14 1,07 1 0,95 1 Project Attributes MODP Modern Programming Practices 1,24 1,1 1 0,91 0,82 0,91 TOOL Use of Software Tools 1,24 1,1 1 0,91 0,83 0,91 SCED Schedule Constraints 1,23 1,08 1 1,04 1,1 1,04 Emek Ayarlama Katsayısı: 1,23

42 42 Örnek: Laboratuar Sistemi için COCOMO ile Emek Kestirimi (devam ) Emek = 3,0 x (KLOC) 1,12 x EAF Emek = 3,0 x (7,816) 1.12 x 1,23 = 36,9 adam-ay Takvim= 2,5 x Emek 0,38 = 2,5 x 36,9 0,38 = 9,84 ay (Geliştirme Zamanı) N = Emek / Geliştirme Zamanı (N: ortalama personel sayısı) N = 36,9 / 9,84 = 3,75 4 kişi

43 Use-Case Puanı (Use-Case Points - UCP) 43 Use-Case Points (UCP) yaklaşımı, bir yazılım proje emek kestirim yöntemi olarak Karner tarafından ortaya atılmıştır. Nesneye-tabanlı yazılım üretiminde, use-case ler işlevsel gereksinimleri tanımlar.

44 Use-Case Puanı (Use-Case Points - UCP) (devam ) 44 Use-Case Puanı (UCP) sistemin use-case analizi ile elde edilebilir: Use-case analizinin birinci adımı aktörlerin sınıflandırılmasıdır. Aktör Tipi Açıklaması Ağırlık Faktörü Basit Orta Karmaşık Tanımlı bir Uygulama Programlama Arayüzüne (API) sahip başka bir sistemi temsil eder. TCP/IP gibi bir protokol ile haberleşen başka bir sistemi temsil eder. Bir web sayfası veya GUI aracılığıyla karşılıklı etkileşen bir kullanıcıyı temsil eder Öncelikle toplam Düzeltilmemiş Aktör Ağırlığı (Unadjusted Actor Weights - UAW) hesaplanmaktadır.

45 Use-Case Puanı (Use-Case Points - UCP) (devam ) 45 Use-case analizinin ikinci adımı use-case lerin sınıflandırılmasıdır. Use-Case Tipi Açıklaması Ağırlık Faktörü Basit Orta Karmaşık Basit bir kullanıcı arayüzüne sahiptir. Tek bir veritabanı nesnesiyle iletişim kurar. Normal (başarılı) senaryosu 3 veya daha az basamaktan oluşur. Ortalama bir kullanıcı arayüzüne sahiptir. İki veya daha fazla veritabanı nesnesi ile iletişim kurar. Normal (başarılı) senaryosu 4 ile 7 arasında basamaktan oluşur. Karmaşık bir kullanıcı arayüzüne sahiptir. Üç veya daha fazla veritabanı nesnesiyle iletişim kurar. Normal (başarılı) senaryosu 8 veya daha fazla basamaktan oluşur Düzeltilmemiş Use-Case Ağırlığını (Unadjusted Use-Case Weights - UUCW) elde etmek için: Use-case analizinin üçüncü adımı Düzeltilmemiş Use-Case Puanı (Unadjusted Use- Case Points - UUCP) nın hesaplanmasıdır:

46 Use-Case Puanı (Use-Case Points - UCP) (devam ) 46 Use-case analizinin dördüncü adımı Teknik Karmaşıklık Faktörünün hesaplanmasıdır. Teknik Faktör Açıklaması Ağırlık Faktörü T1 Dağıtık Sistem 2 T2 Yanıt veya Çıktı Performans Hedefleri 1 T3 Son Kullanıcı Verimliliği 1 T4 Karmaşık Dâhili İşlem 1 T5 Kodun Yeniden Kullanılabilirliği 1 T6 Kurulum Kolaylığı 0.5 T7 Kullanım Kolaylığı 0.5 T8 Taşınabilirlik 2 T9 Değişim Kolaylığı 1 T10 Eş Zamanlılık 1 T11 Özel Güvenlik Özellikleri İçerme 1 T12 Üçüncü Parti Yazılımlar için Doğrudan Erişim Sağlama 1 T13 Kullanıcı Eğitim Gerekliliği 1

47 Use-Case Puanı (Use-Case Points - UCP) (devam ) 47 Use-case analizinin beşinci adımı Çevresel Karmaşıklık Faktörünün hesaplanmasıdır. Çevresel Faktör Açıklaması Ağırlık Faktörü E1 UML ile Tanışıklık 1.5 E2 Uygulama Deneyimi 0.5 E3 Nesneye-Tabanı Deneyim 1 E4 Lider Analist Yeteneği 0.5 E5 Motivasyon 1 E6 Sabit Gereksinimler 2 E7 Yarı-Zamanlı Çalışanlar -1 E8 Zor Programlama Dili -1 Use-case analizinin altıncı adımı Use-Case Puanının hesaplanmasıdır: Use-case analizinin son adımı Emeğin hesaplanmasıdır:

48 PROJE PROJE İLE İLGİLİ BİLGİLER A B C Aktör Sayıları Basit Tanımlı bir Uygulama Programlama Arayüzüne (API) sahip başka bir sistemi temsil eder Orta TCP/IP gibi bir protokol ile haberleşen başka bir sistemi temsil eder Karmaşık Bir web sayfası veya GUI aracılığıyla karşılıklı etkileşen bir kullanıcıyı temsil eder Use-Case Sayıları Düzeltilmemiş Aktör Ağırlıkları (DAA) Basit Basit bir kullanıcı arayüzüne sahiptir. Tek bir veritabanı nesnesiyle iletişim kurar. Normal (başarılı) senaryosu 3 veya daha az basamaktan oluşur ve tasarımı 5 veya daha az sınıf içerir Orta Ortalama bir kullanıcı arayüzüne sahiptir. İki veya daha fazla veritabanı nesnesi ile iletişim kurar. Normal (başarılı) senaryosu 4 ile 7 arasında basamaktan oluşur ve tasarım 5 ile 10 arasında sınıf içerir Karmaşık Karmaşık bir kullanıcı arayüzüne sahiptir. Üç veya daha fazla veritabanı nesnesiyle iletişim kurar. Normal (başarılı) senaryosu 8 veya daha fazla basamaktan oluşur ve tasarımı 11 veya daha fazla sınıf içerir Teknik Faktörler Düzeltilmemiş Use-Case Ağırlıkları (DUCA) T1 Dağıtık Sistem T2 Yanıt veya Çıktı Performans Hedefleri T3 Son Kullanıcı Verimliliği T4 Karmaşık Dâhili İşlem T5 Kodun Yeniden Kullanılabilirliği T6 Kurulum Kolaylığı T7 Kullanım Kolaylığı T8 Taşınabilirlik T9 Değişim Kolaylığı T10 Eş Zamanlılık T11 Özel Güvenlik Özellikleri İçerme T12 Üçüncü Parti Yazılımlar için Doğrudan Erişim Sağlama T13 Kullanıcı Eğitim Gerekliliği Çevresel Faktörler Teknik Karmaşıklık Faktörü (TKF) 0,795 1,11 0,855 E1 UML ile Tanışıklık E2 Uygulama Deneyimi E3 Nesneye-Tabanı Deneyim E4 Lider Analist Yeteneği E5 Motivasyon E6 Sabit Gereksinimler E7 Yarı-Zamanlı Çalışanlar E8 Zor Programlama Dili Çevresel Karmaşıklık Faktörü (ÇKF) 0,575 0,8 0,815 Üretkenlik Faktörü Use-Case Puanı Emek Tahmini (adam-saat) Harcanan Gerçek Emek (adam-saat) Fark (1 Tahmin / Gerçek) 0,37 0,17 0,23

49 Sınıf Puanı (Class Points - CP) 49 Sınıf diyagramları, geliştirilen sistemin mantıksal blokları olan sınıf hiyerarşini ve hedef sistemin yapısal işlevselliğini içerir. Sınıf Puanı yaklaşımı, 1998 de ortaya atılmıştır. Bu yaklaşım, sayısal hesaplamaya dayanarak bir sistemin iç niteliklerini temsil eden işlev puanı analiz yaklaşımını temel almaktadır. CP 1 ve CP 2 olmak üzere iki ölçüm ortaya atılmıştır.

50 Sınıf Puanı (Class Points - CP) (devam ) Kullanıcı Sınıflarının Belirlenmesi ve Sınıflandırılması Tasarım dokümanı analiz edilirken 4 tür sistem bileşeni kullanılır: Problem Alan Türü (Problem Domain Type PDT), İnsan Etkileşim Türü (Human Interaction Type HIT), Veri Yönetim Türü (Data Management Type), Görev Yönetim Türü (Task Management Type TMT). 2. Sınıfların Karmaşıklık Düzeylerinin Belirlenmesi CP 1 içinde her bir sınıfın karmaşıklık düzeyi iki ölçüt ile belirlenmektedir: Dış Metotların Sayısı (Number of External Methods NEM), Servis İsteklerinin Sayısı (Number of Services Requested NSR) CP 2 içinde, her bir sınıfın karmaşıklık düzeyini değerlendirmek üzere Niteliklerin Sayısı (Number Of Attributes NOA) dikkate alınmaktadır.

51 Sınıf Puanı (Class Points - CP) (devam ) 51 CP 1 için Bir Sınıfın Karmaşıklık Düzeyini Değerlendirme CP 2 için Bir Sınıfın Karmaşıklık Düzeyini Değerlendirme 0 4 NEM 5 8 NEM 9 NEM 0 1 NSR Düşük Düşük Orta 2 3 NSR Düşük Orta Yüksek 4 NSR Orta Yüksek Yüksek 0 2 NSR 0 5 NOA 6 9 NOA 10 NOA 0 4 NEM Düşük Düşük Orta 5 8 NEM Düşük Orta Yüksek 9 NEM Orta Yüksek Yüksek (a) 3 4 NSR 0 4 NOA 5 8 NOA 9 NOA 0 3 NEM Düşük Düşük Orta 4 7 NEM Düşük Orta Yüksek 8 NEM Orta Yüksek Yüksek (b) 5 NSR 0 3 NOA 4 7 NOA 8 NOA 0 2 NEM Düşük Düşük Orta 3 6 NEM Düşük Orta Yüksek 7 NEM Orta Yüksek Yüksek (c)

52 Sınıf Puanı (Class Points - CP) (devam ) Toplam Düzeltilmemiş Sınıf Puanın (Total Unadjusted Class Point TUCP) Hesaplanması Sistem Bileşen Türü Açıklama Karmaşıklık Düşük Orta Yüksek Toplam PDT Problem Alan Türü x 3 = x 6 = x 10 = HIT İnsan Etkileşim Türü x 4 = x 7 = x 12 = DMT Veri Yönetim Türü x 5 = x 8 = x 13 = TMT Görev Yönetim Türü x 4 = x 6 = x 9 = Toplam Düzeltilmemiş Sınıf Puanı (TUCP):

53 Sınıf Puanı (Class Points - CP) (devam ) Teknik Karmaşıklık Faktörünün (Technical Complexity Factor TCF) Hesaplanması Sistem Karakteristiği ED Sistem Karakteristiği ED C1 Veri İletişimi C10 Yeniden Kullanılabilirlik C2 Dağıtık Fonksiyonlar C11 Kurulum Kolaylığı C3 Performans C12 İşlem Kolaylığı C4 Konfigürasyon Kullanım Yoğunluğu C13 Çoklu Bölgeler C5 İşlem Oranı C14 Değişim Kolaylığı C6 Online Veri Girişi C15 Kullanıcı Uyarlanabilirliği Etkisi yok = 0 Önemsiz Etki = 1 Orta Karar Etki = 2 Ortalama Etki = 3 Önemli Etki = 4 Güçlü Etki = 5 Sınıf Puanı: C7 Son Kullanıcı Verimliliği C16 Hızlı Prototipleme C8 Online Güncelleme C17 Çoklu Kullanıcı Etkileşimi C9 Karmaşık İşlem C18 Çoklu Arayüzler Toplam Etki Derecesi YZM (Total 403 Degree - Yazılım of Influence Projesi Yönetimi TDI):

54 Algoritmik Olmayan Kestirim Yöntemleri 54 Algoritmik olmayan emek kestirim yöntemleri; uzman kararı, benzerlik ile kestirim ve büyüklük verisi kullanarak kıyaslama dır.

55 Uzman Kararı 55 Uzman kararı yöntemi, yazılım endüstrisinde emek kestirimi için en çok kullanılan yöntemdir. Yıllardan beri proje yöneticileri kendi deneyimlerine güvenmişlerdir. Uzman kararında, pek çok uzman önerilen yazılımın uygulama alanı ve geliştirme tekniklerine göre proje emeğini tahmin etmektedir. Yeni proje daha önce tamamlanan projelerden çok farklı değilse ve deneyimli kestirimciler mevcutsa, emek kestirimi için en uygun yöntem uzman kararıdır.

56 Benzerlik ile Kestirim 56 Bu yöntemde, projelere ilişkin pek çok nitelik tanımlanır. Bu nitelikler tamamlanmış projeler arasından yeni projeye en çok benzeyen projeleri belirlemek için kullanılır. Yeni projenin emek kestirimi, yeni proje ile tamamlanmış projeler arasındaki farklılıklar dikkate alınarak belirlenir. Benzerlik esaslı kestirim için, daha önce tamamlanmış benzer projelere ait geçmiş veriler gereklidir. Bu nedenle, bu kestirim yöntemi tamamlanmış projelere ait verileri tutan veri tabanlarına gereksinim duymaktadır.

57 Büyüklük Verisini Kullanarak Kıyaslama 57 Bu yöntem, verimliliğin bir uygulama alanı ve büyüklük fonksiyonu olduğu düşüncesini temel almaktadır. Aşağıda verilen formüle göre, büyüklük verisini kullanarak kıyaslama ile emeği hesaplamak çok basittir; Emek Tahmini = Proje Büyüklüğü / Teslimat Oranı