книги / Оценка затрат на разработку программных средств

четырех группах распределены 19 факторов, которые, по мнению авторов, наиболее важны при анализе С|Р. Селекция наиболее важ­ ных факторов и их группирование проводились многими специали­ стами. Перечисление выделявшихся факторов в девяти наиболее серьезных работах но анализу затрат представлено в [6, 67]. По­ казано, что для каждой из работ характерен акцент на своеобраз­ ный набор факторов, что в значительной степени определялось спецификой анализируемого набора ПС. Из общего числа 29 фак­ торов, распределенных по 5 группам, при анализе затрат в каждой из работ учитывалось от 50 до 70%. Это обстоятельство, в частно­ сти, явилось причиной значительного разброса опубликованных технико-экономических характеристик ПС.

В то же время имеющийся опыт показывает, что отсутствуют отдельные факторы или методы, способные изменять на порядок

или более основные ТЭП процесса разработки программ. Боль­ шинство факторов изменяет экономические характеристики разра­ ботки программ на десятки процентов и не более чем в 2—3 раза. Различные рекламные публикации о создании и внедрении «уни­ кального» метода, обеспечившего повышение производительности труда специалистов на порядок или более, всегда обусловлены не­ корректным измерением эффективности предлагаемого метода или другими сугубо рекламными причинами [7, 52].

Для каждого фактора может быть выделен параметр, наиболее полно отражающий его содержание численными значениями. Боль­ шинство параметров ниже характеризуется диапазонами наиболее вероятного их изменения при современной практике создания ПС, а также оценками достоверности измерения. Последние позволяют ориентироваться при анализе неопределенности влияния соответст­ вующего фактора на составляющую затрат. Высокой (В) соответ­

ствует возможная достоверность оценки параметра, исчисляемая процентами, средней (С) — десятками процентов, а низкой (Н) —

отражается наличие и направление влияния данного параметра без указания численных характеристик.

Для большинства факторов произведены оценки диапазона воз-

ложного изменения относительных затрат на разработку одной

команды в КП при варьировании соответствующего параметра в указанном диапазоне. Эти изменения затрат в дальнейшем харак­ теризуются коэффициентами с,,* изменения усредненной трудоемко­ сти разработки строки текста программы за весь цикл создания КП при варьировании /-го фактора из i-й группы. Кроме оценок предельных значений КИТ, приводятся средние величины (заштри­

хованные зоны на рис. 2.6), которые предпочтительны при анализе возможного изменения трудозатрат под воздействием данного

фактора. Для ряда факторов даны гипотетические графики зави­ симости КИТ и простые (линейные, логарифмические) выражения,

71

аппроксимирующие эти зависимости. В некоторых случаях аппрок­ симации базируются на экспериментальных результатах, а в дру­ гих— на экспертных оценках и правдоподобных рассуждениях.

Величины каждого из коэффициентов изменения трудоемкости разработки программ оценены при предположении, что остальные параметры зафиксированы. В действительности многие факторы взаимно коррелированы (последний столбец на рис. 2.6). Вслед­

ствие этого при оценках совместного влияния таких факторов на затраты нельзя непосредственно перемножать значения КИТ, а необходимо их изменять с учетом взаимовлияния. Например, вы­ сокой сложности комплекса программ обычно сопутствует требо­ вание высокой надежности функционирования и длительная экс­ плуатация. Эти обстоятельства вызывают необходимость примене­ ния современных методов проектирования и достаточно высокий уровень автоматизации разработки КП. Для обеспечения послед­ него необходима организация коллектива специалистов и доста­ точно высокая оснащенность аппаратурой для реализации систем автоматизации разработки программ. Тем не менее независимая оценка влияния параметров позволяет учитывать и сопоставлять пределы воздействия факторов на непосредственные затраты при разработке КП.

Приводимые далее оценки влияния факторов на КИТ являются обобщением опубликованных данных ряда зарубежных работ, ре­ зультатов наших исследований (см. гл. 3) и проведенных эксперт­ ных оценок совокупности имеющихся характеристик. Следует отметить, что многие публикации в этой области относятся к 70-м годам и требуют современного уточнения. В них имеется ряд противоречий, обусловленных различиями методик измерения, неопределенностью характеристик объектов разработки и значе­ ний основных факторов, при которых создавались описываемые ПС.

При анализе данных, приведенных в книге, необходимо учиты­ вать, что они могут служить только ориентирами при приближен­ ной оценке затрат на непосредственную разработку КП. Их не следует пытаться применять как нормативы для получения стои­

мости и длительности разработки различных программ. За исход­ ный КП при оценке влияния факторов принимался программный комплекс средней сложности второго класса, относительно невысо­ кой надежности, разрабатываемый при низкой автоматизации тех­ нологического процесса, небольшим, слабо организованным коллек­ тивом специалистов невысокой квалификации. Для каждого пара­ метра за начальное значение принималась рациональная величина, достаточно обычная для процесса разработки программ в ряде начинающих коллективов.

Наиболее важен учет и анализ факторов на начальных этапах разработки, когда прогнозируются совокупные затраты Ср на соз­

72

дание КП и их составляющая Сip. На этих этапах неопределен­

ность оценки параметров и факторов наибольшая, тем не менее применение приводимых характеристик позволяет избежать оши­ бок в несколько раз при оценке затрат, которые делаются экспер­ тами без детального анализа влияния факторов. Подобный анализ является базой для рационального распределения ресурсов разра­ ботки и для управления их использованием но мере развития проекта. Учет возможного изменения затрат в зависимости от основных параметров способствует упорядочению процесса разра­ ботки КП и концентрации усилий на тех факторах, которые могут дать максимальный эффект в конкретных условиях создания про­ грамм. После проведения структурного проектирования и распре­ деления ресурсов КП (этап 2) возможна ошибка в оценке затрат на разработку приблизительно в полтора-два раза, а перед про­ граммированием (этап 4) она уменьшается до 20—30%. Такие достоверности можно получить, конечно, только при подробном анализе и оценке влияния важнейших факторов.

Факторы КП как объекта проектирования, влияющие на непо­ средственные затраты при разработке сложных программ (табл. 2.2). Эта группа факторов отличается наибольшим влияни­ ем на затраты и производительность труда. При выделении трех классов программ в § 1.3 важное значение имели сущность про­ грамм с позиции процесса их создания, а также относительные и абсолютные затраты на их разработку. Эти обстоятельства опре­ делили концентрацию материала книги на анализе прежде всего

наиболее сложных для процесса разработки программ третьего класса, а также некоторых групп КП второго класса. Программы

первого класса практически не рассматриваются прежде всего вследствие их непромышленной разработки и несоответствия поня­

сти программ активно исследуется последнее десятилетие, предло­ жен ряд показателей для ее измерения. Наибольшее внимание исследователей привлекала статистическая мера сложности [53] и мера структурной сложности программ [86]. Для относительно небольших программ эти методы позволяют улучшить достовер­ ность измерения сложности программ и адекватность этого пока­ зателя трудоемкости их создания. Однако для КП средней и вы­ сокой сложности ряд факторов затрудняет подобные оценки. В крупных КП реализуются всегда разнообразные задачи различ­ ной сложности. При наличии особо сложной функциональной за­ дачи возрастание затрат на ее реализацию обычно нивелируется рядом других типовых и более простых задач. Поэтому пока не проявились преимущества этих мер сложности и они не нашли широкого практического применения.

73

Наиболее активно в качестве показатели сложности использу­ ется объем программ, выраженный числом операторов на ассемб­

лере или строк на языке программирования высокого уровня. В § 1.3 обсуждался вопрос о способах и единицах измерения объ­ ема разрабатываемых программ и обоснована целесообразность проводить эти оценки в числе операторов (команд) на языке ас­ семблера. Реальное изменение создаваемых в настоящее время сложных КП от КУ* до 107 команд определяет диапазон трудоемко­ сти разработки таких программ от чечовеко-года до десятков тысяч человеко-лет. Объем программ является одной из наиболее достоверно измеряемых характеристик КП и достаточно адекватен ряду ТЭП процесса разработки. Широкий диапазон изменения объема создаваемых программ в наибольшей степени определяет значения суммарной трудоемкости их разработки. Подтверждена высокая статистическая корреляция ( — 0,85) [6] между объемом программ в операторах на ассемблере и трудоемкостью их разра­ ботки по большому числу проектов. С другой стороны, отсутству­ ют какие-либо данные о значительном преимуществе других мер сложности при прогнозировании затрат на разработку сложных и сверхсложных КП. Объем программ в числе операторов на ассемб­ лере характеризуется простотой и экономичностью определения, а также удобством для расчетов и прогнозирования.

Однако опыт подсказывает, что по мере увеличения объема про­ грамм возрастают не только абсолютные, но и относительные за­ траты на разработку каждой команды в программе. Вследствие этого затраты труда при разработке одной команды в программах разного объема могут различаться в несколько раз. В [53] пока­ зано, что трудоемкость разработки программного модуля пропор­ циональна квадрату объема программы. Модульно-иерархическое построение крупных КП позволяет замедлить квадратичный рост сложности и соответствующей ей трудоемкости разработки при увеличении объема программ. Суммарную трудоемкость разра­ ботки сложного КП можно представить двумя сомножителями. Первый сомножитель является доминирующим, прямо пропорци­ онален объему программ Пк в КП и отражает соответствующее

быстрое возрастание трудоемкости создания любых программ при увеличении их объема (2.3).

Однако при увеличении объема программ в ряде случаев на­ блюдается более быстрый рост их сложности разработки, чем опи­ сываемый простой линейной зависимостью. Это обстоятельство можно учесть поправочным вторым сомножителем Си, отражаю­ щим изменение трудоемкости на разработку каждой команды в программе при увеличении ее размера. Логично предположить, что по мере увеличения объема КП возрастает относительная трудо­ емкость разработки каждой команды в программе Сц>1, Эта за­ висимость не очень резкая, и, по некоторым оценкам, при возра-

75

станин объема программ на 3 порядка (от 104 до 107 команд) тру­ доемкость разработки команды в программе увеличивается в 3—4 раза. Такая зависимость может быть описана логарифмиче­ ской функцией (рис. 2.7)

Выбор подобной функции ассоциируется также с рядом зависи­ мостей в статистической теории сложности программ [53, 23]. Таким образом, в качестве первого приближения суммарные за­ траты на разработку сложного КП в зависимости от объема про­ грамм можно представить выражением

где коэффициент Псц зависит от ряда факторов, рассматриваемых ниже. «7

Однако в некоторых работах [6] и в гл. 3 выявлена противопо­ ложная тенденция изменения КИТ с ц < 1 при увеличении объемов

объяснена спецификой неоднородной статистической выборки и рядом второстепенных неучтенных факторов при создании некото­ рых небольших программ, прежде всего недостаточно высокой ор­ ганизацией работ, наличием специалистов невысокой квалифика­ ции, необходимостью более полного использования ресурсов ЭВМ и т. д. В отличие от таких относительно мелких разработок слож­ ные и сверхсложные КП создаются с привлечением большинства современных методов и средств автоматизации разработки, что способствует повышению производительности труда. Если разра­ ботки любых объемов проводились бы в одних условиях высокой

76

тому, что в ряде исследований размер базы данных либо совсем не учитывается, либо включается в объем КП. Этому способствует также развитие теории сложности в направлении преимуществен­ ного анализа сложности программ при почти полном игнорирова­ нии сложности данных и их влияния на технико-экономические по­ казатели.

В статистической теории сложности программ [53] показано, что для программных модулей и относительно небольших групп программ велика (> 0 ,8 ) взаимокорреляция числа имен перемен­ ных и операторов в программе. Однако для сложных и сверхслож­ ных КП эта корреляция меньше, что определяет необходимость разделения КП на два типа: на осуществляющие преимущественно

логическую обработку относительно небольшого потока данных и на информационно-поисковые системы при наличии больших баз данных и относительно простой нх обработке. Для характеристи­ ки этих типов программ может использоваться отношение числа имен переменных к числу строк или операторов текста программ [53, 6]. Для первого типа КП это отношение не превышает десят­ ка процентов, а для второго оно может значительно превышать единицу и достигать десятков и сотен. Затраты при разработке КП второго типа оказываются зависящими от размера базы данных, который влияет на сложность взаимодействия программ с дан­ ными.

Хотя размеры базы данных для сложных КП по числу имен переменных изменяются в очень широких пределах приблизитель­ но от 103 до 108, их непосредственное влияние на трудоемкость разработки строки в программе даже при числе переменных, в де­

сятки раз превышающем объем программы, оценивается на уровне ~10% [6]. При этом степень этого влияния трудно формализо­ вать, так как большую роль играет структура базы данных и ее функциональное значение. Поэтому далее этот фактор отдельно не учитывается и только для очень больших и сложных структур баз данных рекомендуется увеличивать трудоемкость на десяток процентов.

Н а д е ж н о с т ь ф у н к ц и о н и р о в а н и я КП является наи­ более важным фактором, отражающим качество ПС третьего клас­ са. Понятие надежности программ еще не полностью установилось и имеется несколько его интерпретаций [33, 22]. В ряде работ это понятие базируется на традиционных понятиях надежности си­ стем, только уточняются особенности показателей надежности при их применении к комплексам программ [22]. В соответствии с такими подходами далее рассматривается влияние фактора надеж­ ности на трудоемкость создания КП.

В качестве параметров, характеризующих надежность систем, наиболее широко используются наработка на отказ Ти и коэффи­ циент готовности Кг [19, 22]. Оба показателя тесно связаны, что

77

позволяет в данном разделе ограничить внимание на первом из них. Если наработку на отказ измерять в часах, то для реальных КП этот показатель может изменяться приблизительно на три по­ рядка от 1 до 103 ч. В этом диапазоне 7„ трудоемкость разработки команды в КП изменяется в несколько раз. Имеется относительно небольшое число публикаций, в которых измерялась надежность программ и связывалась с затратами на ее обеспечение. Обзор таких работ [89, 99] показывает большой разброс характеристик вследствие ряда методических и технических причин. На основе анализа этих работ и личного опыта авторов рассмотрим влияние требований надежности на затраты при разработке сложных КП реального времени.

При требовании особо высокой надежности функционирования КП суммарные затраты могут увеличиваться почти на порядок. Однако за предельное можно принять трех — пятикратное увели­ чение КИТ ci3 в этом диапазоне 7\, [77, 89] (рис. 2.8). Изучение

математических моделей процесса выявления ошибок в програм­ мах привело к тому, что одной из наиболее достоверных и простых является экспоненциальная зависимость числа оставшихся в про­ грамме ошибок от длительности ее тестирования [99, 101]. Следст­ вием этого является логарифмическая зависимость наработки на отказ от длительности разработки программ и соответственно от сопутствующих затрат. Эти обстоятельства позволяют аппрокси­ мировать средние значения ci3 при повышении требований к надеж­

ности КП логарифмической зависимостью

соответствующей центру заштрихованного сектора на рис. 2.8. Од­

78

зования и сопровождения, подлежат достаточно полному докумен­ тальному оформлению. Их необходимо строить при строгом соблю­ дении модульно-иерархических принципов, достаточно полно те­ стировать и испытывать. Вследствие этого относительные затраты при разработке одной команды возрастают в несколько раз (рис. 2.10). По экспертным оценкам, увеличение предстоящей дли­ тельности эксплуатации КП на порядок (от 1 до 10 лет) приводит к увеличению КИТ с15 примерно в 1,5—2 раза. Такую зависимость

можно описать логарифмической функцией

При этом следует подчеркнуть, что затраты на непосредствен­ ную эксплуатацию и сопровождение в данном случае не учитыва­ ются, а рассматриваются только как фактор, влияющий на затра­ ты при первоначальной

разработке программ. П р е д п о л а г а е ­

траты С1Р прежде всего

вследствие расширения

но