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1 Software Engineering Softwaremetriken Prof. Dr.-Ing. habil. Reiner R. Dumke R. Dumke 5-1

2 Software Engineering - LV-Inhalt Softwaremessung und bewertung Grundbegriffe der Softwarenmessung Softwaremessmethoden 12. Softwaremetriken Beispiele für Metriken Anwendungsformen R. Dumke 5-2

3 11. Softwaremessung und -bewertung - Grundbegriffe - Die Softwaremessung (software measurement) ist der Prozess der Quantifizierung von Attributen der Objekte bzw. Komponenten des Software Engineering mit der Ausrichtung auf spezielle Messziele (measurement goals) und der ggf. Einbeziehung von Messwerkzeugen (measurement tools). Das Maßsystem (system of measures) beim Software Engineering ist eine Menge von vorhandenen Softwaremaßen, -kennzahlen und -metriken, die sich auf alle wesentlichen Aspekte der Software-Entwicklung und -Wartung beziehen und in ihrer Anwendung aufgrund von Beobachtungen, Analysen, und kontrollierten Experimenten durch die Definition und den Einsatz neuer Maße oder Metriken kontinuierlich erweitert, angepasst und verbessert wird. R. Dumke 5-3

4 11. Softwaremessung und -bewertung - Mess- bzw. Bewertungsbeispiele - Bestimmung der Größe eines Programms, Ermittlung der durchschnittlichen Antwortzeit, Bewertung der Benutzerfreundlichkeit, Bestimmung der Zuverlässigkeit, Abschätzung der Entwicklungszeit, Bewertung der Programmiererfahrung, Ermittlung der Korrektheit des Softwaresystems, Bestimmung der Produktivität der Entwickler, Einschätzung der Komponententauglichkeit notwendig: exakte Messungen aber auch grobe Einschätzungen R. Dumke 5-4

5 11. Softwaremessung und -bewertung - allgemeine Gesetzmäßigkeiten - Gesetz der kontinuierlichen Veränderung, Aufwand Gesetz der wachsenden Entropie, Gesetz des statistisch gleichmäßigen Wachstums, 7± 2 Gesetz von Miller, Wartung Implementation Design Spezifikation Pareto-Gesetz, Zeit Kosten Aufwand Aufwand insgesamt Software Integrationsaufwand Hardware Komponentenbildung/-entwicklung Zeit Komponentenanzahl R. Dumke 5-5

6 11. Softwaremessung und -bewertung - Mess- und Bewertungsmethoden - Maßdefinition Evaluierungen Assessments empirische Bewertung messtheoretische Analyse kontrollierte Experimente Merkmalsabschätzung Softwaremessung Ergebnisinterpretation modellbezogene Software-Messung direkte Software-Messung R. Dumke 5-6

7 11. Softwaremessung und -bewertung - Evaluierungen - Evaluierungen (ranking: Sie basieren im Allgemeinen auf Klassifikationstechniken, wie zum Beispiel mit einem Fragebogen, der einen oder mehrere Merkmale beinhaltet und zumeist eine Bewertung in Tabellenform vornimmt. Sie sind im Allgemeinen ordinalskaliert (also keine Durchschnittswertbildung erlaubt!). Beispiel: Bewertung empirische Bedeutung 1 unbedeutend 2 wenig bedeutend 3 bedeutend 4 stark bedeutend 5 außerordentlich bedeutend R. Dumke 5-7

8 11. Softwaremessung und -bewertung - kontrollierte Experimente: Planung nach Basili - Kontrollierte Experimente (controlled experiments): Experimente dienen der Bestätigung oder Widerlegung von Hypothesen, die wiederum Ausgangspunkt für die Aufstellung von Metriken oder dem empirischen Nachweis der Gültigkeit von Softwaremaßen sein können. DEFINITION Motivation Objekt Zweck Anwendersicht Anwendungsbereich Projektart - Verstehen - Prozess - Charakteri- - Entwickler - Projektteam - 1:1 (Projekt - Bewerten - Produkt sierung - Wartungsing. zu Team) - Managen - Ressource - Bewertung - Projektmanager - Software- - 1 : n - Modellieren - Abschätzung - Firmenmanager Projekt - Erlernen - Motivierung - Auftraggeber - n : 1 - Verbessern - Metrik - Anwender - Validieren - Modell - Wissenschaftler - n : m - Integrieren - Theorie PLANUNG Entwurf Kriterien Messung - Experimentkomponenten - externe bzw. direkte (Kosten, - Metrikdefinition Fehler, Zuverlässigkeit usw.) - Metrikvalidation - Anwendung statistischer - interne bzw. indirekte (Um- - Messdatenanalyse Analysemethoden fang, Modulkopplung usw.) - Messdatenbewertung DURCHFÜHRUNG Vorbereitung Realisierung (Mess-) Datenanalyse - Pilotstudie - (Mess-) Datenermittlung - Datendarstellung - Teilnehmerschulung - Datenüberprüfung - statistische Datenaufbereitung INTERPRETATION Interpretationskontext Extrapolation weitere Arbeiten - Statistische Methoden - Auswahl repräsentativer Ergebnisse - Hinweis auf neue Fragestellungen - Studienzweck - Untersuchungsbereich - weitere statistische Analysen und Tests - neue Experimentideen R. Dumke 5-8

9 11. Softwaremessung und -bewertung - Schätzmethoden: Formen nach Boehm - Merkmalsabschätzung (estimation): Die Merkmalsabschätzung erfolgt durch Bewertung in Form einer vorgegebenen Formel bzw. allgemeinen Berechnungsvorschrift für ein spezielles Merkmal bzw. einer Merkmalsgruppe. Das Schätzen dient der Vorhersage spezieller, zu erwartender Charakteristika der Software-Entwicklung und -Wartung dar. Expertisen algorithmische Modelle - lineare - multiplikative - analytische - tabellarische - Delphi-Technik - Wideband-Delphi - usw. Analogieschluss- methode (durch Vergleich mit ähnlichen Projekten) Kostenschätzmodelle nach Boehm Parkinsonsche Schätzung (als Orientierung auf die Ressourcen) Top-Down- Schätzung (mit dem Ausgangspunkt der allgemeinen Funktionalität) Bottom-up- Schätzung (auf der Grundlage der Komponentenschätzungen) R. Dumke 5-9

10 11. Softwaremessung und -bewertung - modellbezogene Messung - Modellbezogene Software-Messung (model-based software measurement): Die Modellbezogene Software-Messung erfolgt indirekt über ein Modell oder über abgeleitete Zwischensprachen (wie z. B. Syntaxtabellen oder Metasprachen). R. Dumke 5-10

11 11. Softwaremessung und -bewertung - allgemeiner Software-Messstandard (ISO 15939) - R. Dumke 5-11

12 - Definitionen - Eine Software-Metrik (software metric) ist gemäß der Maßtheorie (measure theory) eine Abstandsfunktion (distance), die Attributen von Software-Komponenten Zahlen (-bereiche) zuordnet. Ein Software-Maß (software measure) ist gemäß der Messtheorie (measurement theory) eine mit einer Maßeinheit (unit) versehene Skala (scale), die in dieser Form ein Software- Attribut bewertet bzw. messbar macht. lustiges Beispiel: Aufzug = Elektrizität/ Schwerkraft Angst C. Damrauer: Weltformeln. Regensburg,2008 R. Dumke 5-12

13 - Skalen - Messobjekt Messmodell Messtheorie Bewertungs- empirische (Statistik) modell Bewertung numerisches SKALA empirisches Entwurfs- Relativ Relativ dokumente Struktur- Kosten bäume Zielebäume Skizzen KORRELIEREN Aufwand Textsche- Qualitäts- Diagramme mata SCHÄTZEN modelle Eignung Quellcode Flussgraphen JUSTIEREN Ursache-Wir- Qualität kungsdia- Testtabellen Callgraphen KALIBRIEREN gramme Aktualität usw. usw. Entscheidungs- usw. bäume Abstraktion Quanti- VALIDATION Quanti- Abstraktion fizierung fizierung interne Metriken Maße externe Metriken R. Dumke 5-13

14 - Skalenberechnungen - Korrelieren (correlation): die statistische Untersuchung eines möglichen gleichartigen Verhaltens der Modellbewertung zu seiner empirischen Interpretation, Schätzen (estimation): die Formelbasierte Abschätzung von empirischen Eigenschaften spezieller Modellausprägungen einerseits bzw. die Abschätzung von Modellaspekten aufgrund vorgegebener empirischer Größen andererseits, Justieren (adjustment): das Einstellen eines Softwaremaßes hinsichtlich seiner empirischen Bewertung aufgrund einer speziellen Anwendungsbezogenheit, Kalibrieren (calibration): das Verändern des numerischen Relativs zum vorgegebenen, empirischen Relativ. R. Dumke 5-14

15 - Skalenarten - R. Dumke 5-15

16 - Formelbeispiele - die Abschätzung der Projektbearbeitungszeit nach Conger in der Form geschätzte Zeit = (optimistische + 2 * realistische + pessimistische)/4, die Berechnung der Produktivität in der bewährten Form als Produktivität = Produktumfang / Zeit, die Schätzung der anfallenden Dokumentationsseiten beim Software-Produk als Dokumentationsseiten = 0,0347 * Programmzeilen 0,93, die Bewertung der Einfachheit der Lesbarkeit von Dokumenten nach dem so genannten Flesh-Index in der Form Lesbarkeit = 206,85 0,846*WL 1,105*SL, mit WL als durchschnittliche Wortsilbenanzahl und SL als durchschnittliche Wortanzahl pro Satz, die Abschätzung des Entwicklungsaufwandes in Personenjahren zum Zeitpunkt t nach Putnam Aufwand = Gesamtaufwand/td 2 * t * e -a/2, mit td als Gesamtentwicklungsdauer und a= (t/td) 2. R. Dumke 5-16

17 - Kennzahlbeispiele - die Bestimmung der so genannten psychologischen Komplexität eines Programms nach McCabe als Programmkomplexität = Anzahl Entscheidungen + 1. die Bewertung der Stabilität eines Software-Produkts in der Form Stabilitätsindex =(F ges (F neu +F änd +F del ))/F ges mit F ges als Gesamtzahl der Systemfunktionen, F neu als neue Funktionen im geänderten Release, F änd als geänderte Funktionen im neuen Release und F del als nicht mehr vorhandene Funktionen im neuen Release. die Berechnung der potentiell möglichen Kommunikationsverbindungen in einem Entwicklungsteam aus n Mitgliedern mittels Verbindungen = n(n-1)/2 mit dem Wertebereich 0, 1, 3, 6, 10 usw. R. Dumke 5-17

18 - Beispiele für Software-Maße - aus der Ökonomie bekannte Maße: die Projektdauer als Zeitraum zwischen dem Projektbeginn und der tatsächlichen Produktfreigabe, die im Allgemeinen in Monaten angegeben wird, die (durchschnittliche) Termintreue als Zeitdifferenz zwischen den gesetzten Terminen zu den realen Entwicklungszeiten (im Allgemeinen in Monaten bestimmt), die Entwicklungskosten als Produkt aus den Personenmonaten für die Systementwicklung und den monatlichen Personalkosten, die Kosteneinsparung durch Wiederverwendung (development cost avoidance, DCA) in der Form DCA = 0,8 * RSI * C mit RSI (reused source instructions) als Anzahl wiederverwendeter Programmanweisungen und C als Kosten für den neu zu entwickelnden Programmcode. R. Dumke 5-18

19 - Beispiele für Software-Maße - aus der Hardware bekannte Maße: MTFD (mean time between failure and disclosure) als durchschnittliche Zeit zwischen dem Auftreten eines Fehlers und seiner Lokalisierung, MTDD (mean time between disclosure and diagnosis) als mittlere Zeit zwischen Fehlerlokalisierung und -diagnose, MTDR (mean time between diagnosis and repair) als mittlere Zeit zwischen der Fehlerdiagnose und seiner Behebung, MTFR (mean time between failure and repair) als mittlere Zeit zwischen dem Auftreten eines Fehlers und seiner Behebung, MTBF (mean time between failures) als durchschnittliche Zeit zwischen dem Auftreten zweier Fehler. Die Bewertung des Leistungsverhaltens des Software-Produktes basiert ebenfalls auf Maßen, wie die durchschnittliche Abarbeitungszeit, die maximale Antwortzeit oder die mittlere Installierungszeit R. Dumke 5-19

20 - Messwerkzeuge - Ein Softwaremesstool (metrics tool) sei ein Softwarewerkzeug, welches Komponenten eines Softwareproduktes oder der Softwareentwicklung in ihrer Quellform oder transformierten Form (z. B. als Modell) einliest und nach vorgegebenen Verarbeitungsvorschriften numerisch oder symbolisch auswertet. Tools für die Softwaremessung (measurement tools) sind sowohl Messtools als auch Softwarewerkzeuge, die der Ausprägung der jeweiligen Messstrategie, der Aufbereitung der Messobjekte oder der statistischen Auswertung bzw. Darstellung der Messergebnisse dienen. R. Dumke 5-20

21 - Prozessmesstools- Prozessbewertungstools basieren im Allgemeinen auf einen Fragenkatalog, wie z. B. die ISO 9000 für das SynQuest-Tool, zur Prozesseinschätzung und verbesserung. R. Dumke 5-21

22 - Logiscope Tool (Call Graph) - Produktbewertungstools basieren im Allgemeinen auf einer modellbasierten Messung und Bewertung und Berücksichtigung spezieller Code-Metriken. R. Dumke 5-22

23 - Logiscope-Tool: Programmflussgraph - Produktbewertung als Code-Visualisierung zu einer Testabdeckung (gestrichelte Kanten nicht getestet): R. Dumke 5-23

24 - Logiscope-Tool: Programmmessung - Produktbewertung auf der Grundlage spezieller Metriken und der Darstellung in einem Kiviat-Diagramm: R. Dumke 5-24

25 - Benchmark-Tools - Systembewertung auf der Grundlage einer Systemsimulation (Produkt plus Anwendungsplattform) zur Performance-Abschätzung. R. Dumke 5-25

26 - Statistik-Tools - Generelle Anwendungsmöglichkeit von Auswertungstools (Excel, SPSS usw.) R. Dumke 5-26

27 - Metriken-Schulung: Zuse-Tool - R. Dumke 5-27

28 - Mess-Portale - R. Dumke 5-28

29 - Java-Messservice - Umfangsmetriken: #classes, #methods, LOCs S. Chidamber und C. Kemerer Metriken: Weighted method per class (WMC) Depth of inheritance tree (DIT) Number of children (NOC) Coupling between objects (CBO) Response for a class (RFC) Lack of cohesion between methods (LCOM) F. B. Abreu MOOD Metriken: Attribute inheritance factor (AIF) Method inheritance factor (MIF) Attribute hiding factor (AHF) Method hiding factor (MHF) Polymorphism factor (POF) R. Dumke 5-29

30 - OO-Metriken- Die Metriken von Chidamber/Kemerer (C&K) WMC (weighted methods per class): als Summe der McCabe-Zahlen aller Methoden einer Klasse, DIT (depth of inheritance tree): maximale Klassenanzahl von der Wurzel des Vererbungsbaumes bis zur gemessenen Klasse, NOC (number of children): Anzahl der Unterklassen zu einer Klasse, CBO (coupling between object classes): als Anzahl der Verbindungen (Aufrufe) zu anderen Klassen, RFC (response for a class): Anzahl der Aufrufe einer Klassen durch andere Klassen innerhalb einer Klassenbibliothek, LCOM (lack of cohesion): Kohäsionsschwäche von Methoden. R. Dumke 5-30

31 - Java-Messservice: Beispiel - R. Dumke 5-31

32 Übungsaufgaben - Softwaremetriken- 46. Welche Komponenten charakterisieren die Softwaremessung? 47. Erläutern Sie drei notwendige Messbeispiele für das Projektmanagement. 48. Welche vier Bewertungsverfahren werden außer der Softwaremessung für eine Quantifizierung der Software und Softwareprozesse genutzt? 49. Beschreiben Sie drei modellbasierte Softwaremessformen für die Programmbewertung. 50. Was sind die beiden Erweiterungen des Softwaremessstandards zu den üblichen Messformen in anderen Ingenieurdisziplinen. R. Dumke 5-32

33 Übungsaufgaben - Softwaremetriken- 51. Was ist der Unterschied zwischen einer Softwaremetrik und ein Softwaremaß? 52. Erläutern jeweils drei Beispiele zu Softwaremaßen und Softwaremetriken und begründen Sie die i. a. ordinalskalierte Eigenschaft diese Metriken. 53. Welche Mess- und Visualisierungshilfen bietet das Logiscope-Tool. 54. Welche Eigenschaften bewerten die C/K-Metriken und wie sehen die Werte für ausgewählte Java-Klassen aus? R. Dumke 5-33

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