软件度量分析工具的研究与实现

摘要：度量分析是软件质量管理中的重要组成部分，是实现软件数据管理的基础，可作为体现企业软件项目管理水平的关键指标。文章详细介绍了软件度量分析的流程、模型，研制了适合企业应用的软件度量工具，实现数据收集、度量实施及度量分析等活动，以及使企业快速提升度量分析能力。软件度量分析工具将项目实施过程中的进度、资源、过程稳定性等参数量化，让项目管理人员通过数据把控项目质量。

关键词：度量分析；软件管理；量化

中图法分类号：TP311 文献标识码：A

１ 引言

度量分析是一种分析和测量数据的方法，旨在帮助人们更好地了解数据并从中获取有用信息。随着计算机技术的发展，数据复杂性的增加使得传统的统计方法不再足够有效，度量分析变得越来越重要。度量分析提供了一种更高效、更精确和更可靠的方法来处理数据，并从中获得有用的信息。随着软件规模的不断扩大，伴随而来的软件质量问题也越来越多。为解决这些问题，提高软件的质量，软件质量管理也越来越受到软件企业的关注。如何科学合理地开展质量管理，利用数据事实辅助决策，这就需要依赖度量分析。度量始于度量项的数据积累，量化展示项目运行过程，用数据辅助分析控制项目的进度，从而合理地分配资源，提高软件质量和项目的成功率。为了更加合理地实践应用度量分析，本文对度量分析进行了理论研究及应用实践。

２ 度量分析定义

度量分析包含度量和分析２ 个部分，是从项目开始到结束的一个持续性数据采集和量化分析的过程，包括项目过程管理数据、开发数据、测试数据等，覆盖整个项目生命周期。其目的在于对项目的开发和过程加以理解、评估、预测、控制，最终实现持续改进的能力。

３ 度量分析流程

度量分析流程由选择和定义度量、制定度量计划、数据采集、分析等活动组成，通过过程的稳定性分析识别数据稳定和不稳定的原因，并制定措施、执行改进，落实到研制过程，以提升软件能力。度量分析流程［１］ 如图１ 所示。

４ 软件度量分析主要活动

４．１ 度量计划

软件度量分析从制定计划出发。编制度量计划分为４ 个步骤：确认目标目的、确定过程问题、选择与定义度量以及集成到软件过程中。其具体如图２所示。

度量计划的编制需要按照步骤进行，先从确认目标和范围出发，梳理目标与软件过程之间的关联，以确保度量结果能够为决策提供有用信息；再找出过程问题，整理出各个过程和目标中可能发现问题的区域，对可能存在的问题进行分组，定位过程问题；在确认问题后，选择与目标实现相关联的数据，并对数据进行定义，保证定义后的度量项可以被量化、收集和分析；最终，将已定义度量活动与软件过程结合［２］ 。

常用的度量分类有质量、成本、进度。质量方面度量项通常包括评审问题率、代码走查问题率、测试缺陷率、需求变更率等。成本方面度量项包括毛利率、外协占比率、采购占比率、人工成本占比率等。进度方面有里程碑性能、工作进度、工作偏差等。

度量数据收集是开展度量分析工作的前提，数据分析和在分析结果上采取的措施都是以数据为基础。

在确定度量项、制定度量计划以及实施措施计划后，就开始执行收集数据。

在数据收集前，需约定统一采集人员、采集时间和频率、数据记录规范等［３］ 。

４．２ 实施度量

在全面部署实施度量项前，需要对度量项选择项目进行一段时间的试点，并且总结试点效果，采取试点有效的度量项。分析度量计算数据是否符合实际、度量要求是否明确，其中最重要的是要主观判断数据说明是否满足需求，收集试点度量的成本数据，分析试点情况，验证收集准确度，度量单位是否合适等，以及试点项目的关联性、相似性、样本范围是否覆盖全部项目类型等［４］ 。

４．３ 度量分析

在度量数据分析时，需结合度量目的、过程基线以及期望值。分析应从２ 方面进行，一方面是支持软件过程活动的设施；另一方面是保证软件组织拥有执行和支持过程所需的能力。针对度量结果及时做出有效的决策，度量结果只有在被有效利用时才能产生价值。因此，在实施度量后，需要确保度量结果能够被合理解释和使用，以做出有益的决策。

常见的度量分析工具包括Ｅｘｃｅｌ， ＳＰＳＳ，ＭＡＴＬＡＢ，Ｒ 等。本文度量分析工具的优点是直接导入软件项目开发过程积累的数据，直接生成统计报表，易学易用，便于用户进行高级分析。设定统计分析周期自行执行并可邮件通知，缺点是前期需要基于开发工具做二次开发接入数据源。考虑后续长期使用及节约成本，度量分析工具的研究与实现是非常有必要且可行的。

５ 度量分析工具实现及应用

基于ＩＢＭ 公司的协作开发平台ＲＴＣ（ＲａｔｉｏｎａｌＴｅａｍ Ｃｏｎｃｅｒｔ）和Ｇｉｔｌａｂ 开发平台，结合软件公司度量分析现状开发设计一款度量分析工具。

度量分析工具使用“ ｅｃｌｉｐｓｅ 工具＋ ｊａｖａ 语言＋ＳｐｒｉｎｇＭＶＣ 框架”进行实现和开发，实现用户登录验证、用户权限管理、新项目信息导入、已有项目基本信息展示、以周为周期存储项目信息、按照计算公式处理项目数据衍生出派生度量项，以及项目信息导出到Ｅｘｃｅｌ。

数据采集：目前ＲＴＣ／ Ｇｉｔｌａｂ 是作为度量分析工具的数据来源。使用ｊａｖａｃｓｖ 读取ＲＴＣ 中ｃｓｖ 文件，以表单的形式导入Ｓｑｌｉｔｅ 数据库。将ｃｓｖ 文件的表头转换成英文，并加入时间属性，以便ＭｙＳＱＬ 数据库的操作（服务器的数据库为ＭｙＳＱＬ）和使用。该数据再经过度量数据采集工具的处理，存储在服务器中，以做进一步的分析。

通过对数据的分析，得出进度、资源、产品规模和稳定性、产品质量、过程性能５ 类统计结果，以便度量分析人员有针对地选择方向并进行深入分析。度量分析人员可以对不同的度量指標之间的关系进行分析，以帮助用户找出影响软件质量的因素。

分析过程行为：在使用度量数据采集工具对某项目的数据进行导出后，经过质量管理人员的整理分析，最终形成对应项目的度量分析报告。度量分析工具可以根据用户需求定制报表，以便用户查看所关心的度量指标。该报告由项目负责人和相关领导进行审阅，并针对对应项目制定相应的举措，从而合理控制项目进度。

定期对项目数据进行采集分析，通过使用度量分析工具，大大减少了度量分析人员数据采集、整理的时间，提高了过程分析效率。度量分析工具可以对历史数据进行趋势分析，预测后续发展趋势，提示风险；可设置预警值，提示异常；也可设置邮件发送范围，定期以度量分析报告形式将度量分析结果反馈给相关人员，帮助项目管理人员及时发现项目异常，及时识别项目风险，做好应对措施，提高软件开发效率和质量，减少开发风险。

常见的度量异常包括数据异常、精度异常、逻辑异常、稳定性异常。度量工具可以处理简单的数据异常和精度遗产，规避逻辑异常，但是对于稳定性异常需要度量分析人员开展针对性分析。这些异常可能会影响软件度量的准确性和有效性，因此需要对异常数据进行分析和处理，以确保软件度量数据的可靠性。

６ 结束语

实施度量分析能够合理控制项目的进度、成本、规模和质量，监控项目稳定性、提高过程性能等，节约了人工处理度量数据的时间成本，可直接生成度量分析报告。其有效提高了项目的效益，也使得项目的整个过程是可视可控的，便于客户理解和交流，保证了项目按时完成，提高了软件质量。目前，基于ＲＴＣ 和Ｇｉｔｌａｂ 的度量分析工具可以直觀展示项目研制过程中存在的问题，但项目售后过程数据未完全覆盖，可以以此为基础，合理优化度量分析，不断改进，以实现提高软件质量的目标。

参考文献：

［１］ 孙垂云．基于ＣＭＭＩ 的软件质量度量研究［Ｄ］．北京：北京交通大学，２００９．

［２］ 孙晶．基于ＣＭＭＩ 的软件质量度量模型及工具原型研究［Ｄ］．大连：大连海事大学，２００６．

［３］ 周晓莹．基于软件过程的度量方法设计与研究［Ｄ］．上海：上海师范大学，２０１３．

［４］ 李国峰．基于ＣＭＭＩ 的软件开发项目质量管理研究［Ｄ］．北京：北京邮电大学，２０１４．

作者简介：林赣秀（１９９１—），本科，工程师，研究方向：项目管理、智慧城市、信息化与信息安全。