Wartungs-Optionsscheine für Refactoring

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1 Wartungs-Optionsscheine für Refactoring ROI-Modell zum Erkennen und Heben von Einsparungspotentialen in der Wartung Daniel Simon, Dr. Frank Simon AG Stuttgart, 04. Oktober 2005 Technische Qualität als Schlüssel für erfolgreiche Projekte Wartung: Kostentreiber Nr 1 für Softwaresysteme Implementierung 7% Design 5% Spezifikation 3% Analyse 3% Aufwände im Software-Lebenszyklus Wartung 67% Wartungskosten hängen von technischer Qualität ab 28% Code-Verstehen 47% Dokumentation 6% Codierung 19% 2 1

2 Funktionale Technische Qualität User (Black Box) Software-Applikation Software engineer (White Box) Funktionale Qualität Technische Qualität Usability Correctness Learnability... ISO 9241 Portability Structuredness Maintainability... ISO 9126 Code-Quality Quality-Management Kontinuierliche Transparenz und Optimierung derjenigen Eigenschaften einer Software-Applikation Applikation, die aus technischer Sicht die Wartbarkeit verbessern. 3 Unsichtbare Risiken können geschäftskritisch sein Ein System mag funktionieren aber technische Aspekte sind chaotisch! Acceptance 4 2

3 Beispiel 1: Transparenz Durch die erreichte Code-Qualität-Transparenz konnte im VVC eine nachweisliche (!) Verbesserung des Codes, ein zeitnaheres Controlling sowie direktere Rückkopplungen auf Entwicklungsänderungen erreicht werden. Verband der Vereine Creditreform (VVC), SQM2004 Beispiel: Bewertung des Erfolgs einer Refactoring-Phase anhand 59 risikobehafteter Aspekte Trendfortsetzung 36% Trendumkehr 49% Trendstagnation Aus Vortrag VVC auf SQM Beispiel 2: Optimierung Die durch das Code-Control-Cockpit erzielte bessere Qualität hat bereits heute, d.h. mit einem einjährigen ROI, direkte monetäre Auswirkungen: Ca. 20% der Wartungskosten werden heute bei den durch das Code-Control-Cockpit optimierten Produkten eingespart. T-Systems Multimedia Solutions, Metrikon 2004 Durchschnittliche Wartungszeiten Durchschnittliche Einarbeitungszeit Stunden leicht mittel schwer Fehlerkomplexität vor CCC mit CCC Stunden Projekt ohne CCC Projekt mit CCC hohe Komplexität normale Komplexität Aus Vortrag T-Systems, MMS auf Metrikon

4 ROI-Grundfrage für CQM Auswirkungen des CQM Der Schwerpunkt der Code-Analysen liegt auf Software-Aspekten, die kaum Auswirkungen auf die fachliche Qualität besitzen! Im Extremfall verhält sich das System vorher und nachher identisch! ROI nur mit geringeren Aufwänden der Entwicklern rechenbar! Relativität von ROIs Kein globaler ROI möglich, für perfektes System keine Einsparung möglich (wohl aber Transparenz) Aufwand der Behebung bei technischen Problemen stark kontextabhängig. ROI für Code-Analysen? 7 Qualität und Qualitätseigenschaften nach DIN / ISO 9126 Vom Hersteller wahrnehmbare Qualtitätseigenschaften latente Eigenschaften Prüfbarkeit Stabilität Zeitverhalten Analysierbarkeit Modifizierbarkeit Anpassbarkeit Installierbarkeit Konformität Übertragbarkeit Änderbarkeit Effizienz Bedienbarkeit Richtigkeit Funktionalität Zuverlässigkeit Benutzbarkeit Erlernbarkeit Verständlichkeit Fehlertoleranz Sicherheit Reife Wiederherstellbarkeit Ordnungsmäßigkeit Verbrauchsverhalten Austauschbarkeit Angemessenheit Interoperabilität akute Eigenschaften wahrnehmbare Qualtitätseigenschaften Vom Benutzer 8 4

5 Objektivierung von Qualität Qualitätsmodell: Projektspezifische Operationalisierungen von Qualität bis hin zu messbaren Merkmalen Systemanalysatoren Projektziele 9 Änderbarkeit nach DIN / ISO 9126 Charakterisierung der Änderbarkeit eines Systems durch Operationalisierung 10 5

6 Beispiel: Vollständiges Qualität-Modell für C/C++ 11 ROI-Berechnung (konzeptuell) Der Aufwand für Wartungstätigkeiten hängt direkt von der Änderbarkeit der Software ab! Implementierung 7% Design 5% Spezifikation 3% Analyse 3% 28% Wartung 67% Code-Verstehen 47% Dokumentation 6% Codierung 19% 12 6

7 Wartungskosten Qualitätseigenschaften Kosten für % Gesamt Analyse 3% Spezifikation 3% Design 5% Implementierung 7% Wartung 67% Implementierung 7% Design 5% Spezifikation 3% Analyse 3% Wartung 67% Hypothesen, basierend auf SQS-Erfahrung im Kontext von 4 Jahren CQM Kosten für %Wartung % Gesamt Code-verstehen 47% 31% Codierung 19% 13% 28% 19% Dokumentation 6% 4% Änderbarkeit Stabilität Analysierbarkeit Modifizierbarkeit Prüfbarkeit Rest 33% 67% 33% 67% 33% 67% 28% Dokumentation 6% Codierung 19% Code-Verstehen 47% %Wartung 31% 31% 13% 19% 6% %Gesamt 21% 21% 8% 13% 37% Die Wartungskosten hängen zu ca. 31% von der Analysierbarkeit ab 13 (Wartungs-) Kosten Qualitätsmerkmale (1/2) Weitgehend unabhängig von konkreter Technik Z.T von konkreter Technik abhängig 31% 19% 13% 31% Q-Eigenschaften Q-Indikatoren Q-Metriken Q-Merkmale 14 7

8 (Wartungs-) Kosten Q-Indikatoren Q-Eigenschaften Q-Indikatoren Benamung Kommentierung Artefakt- Größe Komplexität Architektur-/Design- Konformität Programmier- Defensive Sonstiges Summe Stabilität (31%) 50% 100% Analysierbarkeit (31%) 10% 10% 50% 100% Modifizierbarkeit (13%) 50% 100% Prüfbarkeit (19%) 50% 100% %Wartungskosten 3,1% 4,8% 9,4% 11% 11% 7,8% %Wartungskosten Metrikbasiert (50%) 1,6% 2,4% 4,7% 5,5% 5,5% 3,9% Die Q-Indikatoren sind jeweils nicht vollständig Die Wartungskosten hängen von 4,8% von der Kommentierungsqualität ab. 50% davon sind mittels Metriken ermittelbar (ROI-Fokus) Kernhypothese: Wartungskostenteile, die mit Metriken identifizierbar sind und oberhalb des Industriedurchschnitts liegen, lassen sich vollständig einsparen! 15 (Wartungs-) Kosten Qualitätsmerkmale (2/2) Weitgehend unabhängig von konkreter Technik Z.T. von konkreter Technik abhängig Wartungsanteile 10% 3,1% -> 1,6% 31% 10% 4,8% -> 2,4% 19% 9,4% -> 4,7% 13% 11% -> 5,5% 31% 6 % Rest je 50 % Rest Q-Eigenschaften 11% -> 5,5% 7,8% -> 3,9% 7,8% -> 3,9% Q-Indikatoren Q-Metriken Wann hebbar? Wenn ein Bereich schlechter als üblich ist!!! Q-Merkmale 16 8

9 Referenzbestand SQS Code Quality Management-Erfahrung Durchgeführt für mittlerweile über 70 Projekte, die anonymisiert archiviert vorliegen Im Kontext des Forschungsprojektes QBench Anreicherung um Daten der Fraunhofer-Gruppe First/Berlin Anreicherung um Daten des Forschungszentrums Informatik/Karlsruhe 0-Fehler- Qualität Akademische- Qualität Industrielle Qualität Gefährliche Qualität + - Interne Qualität Wer zum Arzt geht, hat i.d.r. bereits Probleme CQM- Benchmark- Database 17 Beispiel: Anzahl von Methoden JAVA (~30 projects) C++ (~25 projects) Median of largest classes in projects Median of upper quartils in projects 50 0 ClassPubMeth oberes Quaril 8 Maximum 100 Minimum 0 unteres Quartil 2 Median 4 Median of medians in projects Median of lower quartils in projects Median of smallest classes in projects 0 ClassPubMeth oberes Quartil 8 Maximum 231 Minimum 0 unteres Quartil 2 Median

10 ROI-Analyse: Beispiel für ein gutes Software-System 10% 3,1% -> 1,6%*3/6 Wartungsanteile CQM- Benchmark- Database 31% 31% 1,6%*3/6 + 2,4%*1/3 + 4,7*2/5 + 5,5%*1/4 + 3,9%*3/4 = 19% 13% Σ=7,78% 10% 4,8% -> 2,4%*1/3 9,4% -> 4,7%*2/5 11% -> 5,5%*1/4 11% -> 5,5%*2/6 7,8% -> 3,9%*3/4 Schwellenwertfilter 19 Optionen: Potential vs. Einsparung CQM zeigt Optionen auf (Kosten) Potential, das als Return vermieden werden kann Investition in Wartung und Behebung Für jedes Potential notwendig: Aufwandsschätzung für Behebung 300 Wartungskosten gleichbleibend Investition Return Ist Optimierung Prob 1 Optimierung Prob 2 Optimierung Prob 3 Einjähriger ROI Dreijähriger ROI Kein ROI 50 0 Jahr 1 Jahr 2 Jahr 3 Jahr 4 Jahr

11 Erfahrungen In der Praxis hat sich für ein Projekt z.b. ein grundsätzliches Einsparpotential von ca. 10% ergeben, [ ] 7% mit einem einjährigen positiven ROI. Deutsche Telekom, SQS, T-Systems Initialer Aufwand Jährliche Einsparungen CQM-optimiert Bisher Jahr 1 Jahr 2 Jahr 3 Jahr 4 Jahr 5 21 Weitere, nicht direkt monetäre Vorteile Management Entwickler Bessere Control -barkeit der Code-Qualität und deren Entwicklung Einfachere/günstigere Einarbeitung neuer zukünftiger Requirements Minimierung von Projektrisiken (z.b. Mitarbeiter-Abhängigkeiten, Planungsungenauigkeit, Terminverzug) Höhere Mitarbeiterzufriedenheit ( digging in the dirt ) Praxisnahe Schulung (Präventiv-Maßnahme für zukünftigen Code) Systemanwender Größere Systemzuverlässigkeit (weniger Systemfehler) 22 11

12 Zusammenfassung Investition in Code-Qualität lohnt sich meistens: Optionen aufzeigen! Wenn sie sich nicht lohnt, dann ist das eine Auszeichnung, die ebenfalls betrachtungswert ist! ROI-Modell objektiviert Arbeiten an technischer Qualität ROI-Modell objektiviert finanzielle Belange technischer Qualität ROI-Modell erfordert (Qualitäts-) Konsens zwischen beteiligten Parteien 23 AG Stollwerckstraße Köln. Deutschland Phone: +49 (22 03) Fax: +49 (22 03) Internet: 12

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