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軟體度量

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軟體度量software metric)是一個對於軟體性質及其規格的量測。軟體度量的目的是獲得客觀、可以複製及量化的量測結果,依軟體度量性質及特性的不同,可以分別應用在軟體開發的時程及預算規劃、成本估算、品質保證測試、軟體偵錯、軟體性能最佳化或專案人員配置的最佳化等領域。

舉例

源代碼行數簡稱SLOC,是最簡單的一種軟體度量,以下以包括注釋的實體源代碼行數(LOC)為準,說明軟體度量的特性及一些限制。

以下的C程式碼只有一行,其LOC為1:

for (i = 0; i < 10; i += 1) printf("hello"); /* How many lines of code is this? */

但程式碼在重新排版為以下的程式碼時,其LOC就從1改變為5,但實際的程式機能沒有改變:

/* Now how many lines of code is this? */
for (i = 0; i < 10; i += 1)
{
    printf("hello");
}

若不使用迴圈的架構,直接呼叫10次printf,一般不建議以這種方式撰寫程式,但其LOC為11,比上述二個程式的LOC都大:

/* It is not a good code style */
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");

不同的軟體度量可量測的軟體性質也隨之不同,像源代碼行數適合量測軟體的大小,但無法量測軟體的模組化程度,而且此度量方式是要量測原代碼的長度,不適合作為軟體規劃階段進行度量。

常見的軟體度量

以下是一些常見的軟體度量:

限制

軟體的開發過程相當複雜,其方法論及目標都有高度的變異性,因此很難定義軟體質或是量的數據,並確定一個有效的和及時的計量方式,尤其要在軟體的細部設計前進行相關的預估,更加困難。另一個困難、常產生爭議的是度量的定義,以及各度量之間的重要性[2][3]。 實務上的軟體度量常常縮減為以下幾個因素的組合:

度量的目標可能會針對是上述的一項因素或是多項因素。

評論

軟體開發者指出過於簡化的軟體度量可能弊大於利[4]。有些軟體開發者也注意到軟體度量已成為軟體開發過程中的一部份[2]。有些軟體開發者注意到軟體度量可能造成程式設計者的壓力及焦慮,或是設法製造不實的度量,不過也有些軟體開發者認為軟體度量對程式設計者有正面影響,可以肯定自身工作的價值[5]

有些軟體開發者認為許多軟體度量的定義不夠精確,而在實務上也很難預估當軟體完成時,其對應的軟體度量的目標值為何[6],不過也有些軟體開發者認為不精確的量測至少比沒有量測要好「若對一個事物無法測量,也就無法控制這個事物。」[7]

軟體度量已廣為政府機關、美國軍方、美國國家航空航天局(NASA)[8]、資訊科技諮詢機構、學術機構所使用[9],也有許多商用或學術使用的軟體開發預估軟體英語Comparison of development estimation software

相關條目

注釋

  1. ^ Descriptive Information (DI) Metric Thresholds. Land Software Engineering Centre. [19 October 2010]. (原始內容存檔於2011-07-06). 
  2. ^ 2.0 2.1 Binstock, Andrew. Integration Watch: Using metrics effectively. SD Times. BZ Media. [19 October 2010]. (原始內容存檔於2012-09-13). 
  3. ^ Kolawa, Adam. When, Why, and How: Code Analysis. The Code Project. [19 October 2010]. (原始內容存檔於2011-11-14). 
  4. ^ Kaner, Dr. Cem, Software Engineer Metrics: What do they measure and how do we know?, [2012-04-16], (原始內容存檔於2020-04-26) 
  5. ^ ProjectCodeMeter (2010) "ProjectCodeMeter Users Manual" page 65 (PDF). [2012-04-16]. (原始內容存檔 (PDF)於2017-03-24). 
  6. ^ Lincke, Rüdiger; Lundberg, Jonas; Löwe, Welf, Comparing software metrics tools (PDF), International Symposium on Software Testing and Analysis 2008, 2008: 131–142 [2012-04-16], (原始內容存檔 (PDF)於2018-04-17) 
  7. ^ DeMarco, Tom year =. Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation. ISBN 0-13-171711-1. 
  8. ^ NASA Metrics Planning and Reporting Working Group (MPARWG) 網際網路檔案館存檔,存檔日期2011-10-22.
  9. ^ USC Center for Systems and Software Engineering. [2012-04-16]. (原始內容存檔於2017-12-11). 

參考文獻