Denise Shigeta, et al. [5] argue fo

Denise Shigeta, et al. [5] argue for the use of tools for effective SQA in large and complex software systems, in order to analyze a large number of complex artifacts such as requirements, design descriptions, etc., as well as large amounts of quality records such as anomaly reports. They state that 100% of participants in a recent survey conducted at NASA JPL vouched for the current dominance of manual methods and the limited use of tools in SQA. Reasons for poor penetration include (i) high cost; (ii) lack of user training; (iii) steep learning curve; (iv) lack of coordination within the institution; (v) overheads in identifying proper tools; (vi) difficulty in understanding the interactions and relations among the different tools at any given time; as well as (vii) identification of proper combinations of tools to address specific SQA needs. The importance of early error detection and the associated steep increase in cost due to the delayed fixing of errors are stated to be the primary causes that warrant the use of tools for SQA, especially for assessing (i) the correctness, completeness and traceability of requirements in different granularities among different artifacts; as well as (ii) within the requirements themselves relating non-functional (quality) requirements to the functional requirements. Manual methods run the risk of human errors and the possible lack of coverage, while automated SQA tools can provide efficiency and increased effectiveness. Requirements traceability matrix generation is a mandatory activity at JPL. There are tens of thousands of individual requirements for typical aerospace software systems such as the Mars Reconnaissance Orbiter. The size and complexity in the number of possible relations between non-functional and functional requirements, and the associated efforts and costs involved in manually analyzing these requirement relationships, clearly indicate the need to use automated requirements management tools for efficiency in analysis. Another mandated activity at JPL is the identification and analysis of top-N risks. The authors Denise Shigeta, et al. [5] provide an example of insufficient risk analysis carried out manually, with the risk of possible unit mismatch among interfacing software components causing a mission failure (Mars Climate Orbiter 1998) even though it was a well-known documented risk that was identified from previous projects. They argue the case for tools to ensure completeness. The list of possible areas where tools could help to hasten the manual methods include architecture, code, contractor, cost, delivery, product, project, reliability, requirements, resource, risk, safety, schedule, security, test assurance, and assurance management. The authors Denise Shigeta, et al. [5] provide a summary of a study carried out at JPL in evaluating a number of tools for different SQA tasks in the form of a graph plot. Sample conclusions relate to (i) the use of Constructive Cost Model (COCOMO) for cost, project and schedule related aspects; (ii) Architecture Analysis and Design Language (AADL) for architecture, reliability and resource related aspects; (iii) use of the platform named JIRA for risk analysis; and (iv) the tool Coverity for code analysis purposes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เดนิส Shigeta, et al. [5] โต้เถียงสำหรับการใช้เครื่องมือสำหรับ SQA ประสิทธิภาพในระบบซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ และซับซ้อน การวิเคราะห์สิ่งประดิษฐ์ที่ซับซ้อนเช่นความต้องการ ออกแบบคำอธิบาย ฯลฯ เป็นจำนวนมากเป็นกันเป็นจำนวนมากของคุณภาพเช่นรายงานความผิดปกติ พวกเขาระบุว่า 100% ของผู้เข้าร่วมในการสำรวจล่าสุดดำเนินที่ NASA JPL vouched การปกครองปัจจุบันด้วยตนเองวิธีการใช้เครื่องมือใน SQA จำกัด เหตุผลสำหรับการเจาะดีรวม (i) ค่าใช้จ่ายสูง (ii) ขาดการฝึกอบรมผู้ใช้ (iii) สูงชันเส้นโค้งการเรียนรู้ (iv) ขาดการประสานงานภายในสถาบัน (v) ค่าโสหุ้ยในการระบุเครื่องมือที่เหมาะสม (vi) ความยากลำบากในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการโต้ตอบและความสัมพันธ์ระหว่างเครื่องมือต่าง ๆ ในเวลาที่กำหนด และ (vii) รหัสชุดที่เหมาะสมของเครื่องมือที่อยู่เฉพาะ SQA ต้อง ความสำคัญของการตรวจหาข้อผิดพลาดและการเชื่อมโยงสูงชันเพิ่มขึ้นต้นทุนเนื่องจากล่าช้าแก้ไขข้อผิดพลาดระบุไว้จะเป็นสาเหตุหลักที่รับประกันการใช้เครื่องมือสำหรับ SQA โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการประเมิน (i) ความถูกต้อง สมบูรณ์ และสามารถติดตามความใน granularities ที่แตกต่างกันระหว่างวัตถุต่าง ๆ และ (ii) ภายในข้อกำหนดเองต้องไม่ทำงาน (คุณภาพ) ต้องทำงานที่เกี่ยวข้องกับการ วิธีการด้วยตนเองทำงานความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดของมนุษย์และไม่สามารถครอบคลุม ในขณะที่เครื่องมือ SQA อัตโนมัติสามารถให้ประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพิ่มขึ้น สร้างเมทริกซ์ติดตามข้อกำหนดเป็นกิจกรรมบังคับที่ JPL มีนับหมื่นของแต่ละข้อกำหนดสำหรับระบบซอฟต์แวร์ทั่วไปบินเช่น Orbiter มารวมกันดาวอังคาร ขนาดและความซับซ้อนในจำนวนของความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ระหว่างความ ต้องการไม่ใช่หน้าที่ และหน้าที่ ความสัมพันธ์ และต้นทุนที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของความต้องการเหล่านี้ ด้วยตนเองอย่างชัดเจนระบุจำเป็นต้องใช้เครื่องมือการจัดการความต้องการโดยอัตโนมัติสำหรับประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ กิจกรรมอื่นบังคับที่ JPL ได้ระบุและวิเคราะห์ความเสี่ยงด้าน N ผู้เขียนเดนิส Shigeta, et al. [5] แสดงตัวอย่างการวิเคราะห์ความเสี่ยงไม่เพียงพอดำเนินการด้วยตนเอง มีความเสี่ยงของหน่วยได้ไม่ตรงกันระหว่างการเชื่อมส่วนประกอบของซอฟต์แวร์ที่ทำให้เกิดความล้มเหลวของภารกิจ (ดาวอังคารอุณหภูมิ Orbiter 1998) แม้ว่ามันเป็นความเสี่ยงเอกสารรู้จักที่ระบุจากโครงการก่อนหน้านี้ พวกเขาโต้แย้งกรณีเครื่องมือให้สมบูรณ์ รายพื้นที่เป็นเครื่องมือที่สามารถช่วยเร่งวิธีด้วยตนเองรวมถึงสถาปัตยกรรม รหัส ผู้รับเหมา ต้นทุน จัดส่ง ผลิตภัณฑ์ โครงการ ความน่าเชื่อถือ ความต้องการ ทรัพยากร ความเสี่ยง ความปลอดภัย กำหนดการ ความปลอดภัย ทดสอบประกัน และจัดการประกัน เดนิส Shigeta, et al. [5] ผู้เขียนจะสรุปการศึกษาดำเนินการที่ JPL ในการประเมินจำนวนของเครื่องมือสำหรับงาน SQA ต่าง ๆ ในรูปแบบของการพล็อตกราฟ ตัวอย่างเกี่ยวข้องกับ (i) การใช้ของสร้างสรรค์ทุนจำลอง (/เลาจน์) สำหรับต้นทุน โครงการ และกำหนดการด้านที่เกี่ยวข้อง (ii) วิเคราะห์สถาปัตยกรรมและการออกแบบภาษา (AADL) สำหรับสถาปัตยกรรม ความน่าเชื่อถือ และทรัพยากรที่เกี่ยวข้องด้าน (iii) ใช้ของแพลตฟอร์มที่ชื่อจิราสำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยง และ (iv) เครื่องมือ Coverity สำหรับรหัสวิเคราะห์วัตถุประสงค์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เดนิส Shigeta, et al [5] เถียงสำหรับการใช้งานของเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพใน SQA ขนาดใหญ่และระบบซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนในการสั่งซื้อเพื่อวิเคราะห์จำนวนมากของสิ่งประดิษฐ์ที่ซับซ้อนเช่นความต้องการรายละเอียดการออกแบบและอื่น ๆ เช่นเดียวกับจำนวนมากของการบันทึกที่มีคุณภาพเช่นความผิดปกติ รายงาน พวกเขากล่าวว่า 100% ของผู้เข้าร่วมในการสำรวจล่าสุดที่จัดทำที่นาซา JPL ปริยายสำหรับการปกครองในปัจจุบันของวิธีการด้วยตนเองและการใช้งานที่ จำกัด ของเครื่องมือใน SQA เหตุผลสำหรับการเจาะที่ไม่ดีรวมถึง (i) ค่าใช้จ่ายสูง (ii) การขาดการฝึกอบรมผู้ใช้; (iii) การเรียนรู้โค้งสูงชัน; (iv) ขาดการประสานงานภายในสถาบันการศึกษา; (V) ค่าใช้จ่ายในการระบุเครื่องมือที่เหมาะสม; (vi) ความยากลำบากในการทำความเข้าใจปฏิสัมพันธ์และความสัมพันธ์ระหว่างเครื่องมือที่แตกต่างกันในเวลาใดก็ตาม; เช่นเดียวกับ (vii) บัตรประจำตัวของชุดที่เหมาะสมของเครื่องมือที่จะตอบสนองความต้องการที่เฉพาะเจาะจง SQA ความสำคัญของการตรวจสอบข้อผิดพลาดในช่วงต้นและการเพิ่มขึ้นที่สูงชันที่เกี่ยวข้องในค่าใช้จ่ายเนื่องจากการแก้ไขล่าช้าข้อผิดพลาดดังกล่าวจะเป็นสาเหตุหลักที่รับประกันการใช้เครื่องมือสำหรับ SQA โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการประเมิน (i) ความถูกต้องครบถ้วนและตรวจสอบย้อนกลับของความต้องการ ใน granularities แตกต่างกันระหว่างวัตถุที่แตกต่างกัน เช่นเดียวกับ (ii) ภายในความต้องการของตัวเองที่เกี่ยวข้องไม่ทำงาน (คุณภาพ) ความต้องการที่จะต้องการการทำงาน คู่มือการใช้งานวิธีการใช้ความเสี่ยงของความผิดพลาดของมนุษย์และการขาดความเป็นไปได้ของความคุ้มครองในขณะที่เครื่องมือ SQA อัตโนมัติสามารถให้บริการอย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผลเพิ่มขึ้น รุ่นเมทริกซ์ที่ต้องการตรวจสอบย้อนกลับเป็นกิจกรรมที่ได้รับคำสั่งที่ JPL มีนับหมื่นของแต่ละความต้องการสำหรับระบบซอฟแวร์การบินและอวกาศทั่วไปเช่นยานอวกาศสำรวจดาวอังคาร ขนาดและความซับซ้อนในจำนวนของความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ระหว่างความต้องการที่ไม่ใช่หน้าที่และการทำงานและความพยายามที่เกี่ยวข้องและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตนเองกับความต้องการเหล่านี้แสดงให้เห็นความจำเป็นที่จะใช้ความต้องการอัตโนมัติเครื่องมือในการจัดการให้มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ อีกกิจกรรมที่ได้รับคำสั่ง JPL เป็นประชาชนและการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านบน-N ผู้เขียนเดนิส Shigeta, et al [5] ให้ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความเสี่ยงไม่เพียงพอที่ดำเนินการด้วยตนเองที่มีความเสี่ยงของการไม่ตรงกันหน่วยเป็นไปได้ระหว่างการเชื่อมต่อองค์ประกอบซอฟต์แวร์ที่ทำให้เกิดความล้มเหลวในภารกิจ (ดาวอังคารสภาพภูมิอากาศยานอวกาศ 1998) แม้ว่ามันจะเป็นความเสี่ยงที่เอกสารที่รู้จักกันดีว่าได้รับการยืนยันจากก่อนหน้านี้ โครงการ พวกเขายืนยันกรณีที่เครื่องมือเพื่อให้ครบถ้วน รายการของพื้นที่ที่เป็นไปได้ที่เครื่องมือที่จะช่วยเร่งวิธีการด้วยตนเองรวมถึงสถาปัตยกรรม, รหัส, ผู้รับเหมา, ค่าใช้จ่ายในการส่งมอบผลิตภัณฑ์โครงการความน่าเชื่อถือความต้องการทรัพยากรที่มีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยกำหนดการรักษาความปลอดภัยการประกันการทดสอบและการจัดการความเชื่อมั่น ผู้เขียนเดนิส Shigeta, et al [5] ให้เป็นบทสรุปของการศึกษาที่ดำเนินการ JPL ในการประเมินจำนวนของเครื่องมือสำหรับงาน SQA ที่แตกต่างกันในรูปแบบของพล็อตกราฟที่ ข้อสรุปตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับ (i) การใช้งานของรุ่นต้นทุนสร้างสรรค์ (การ COCOMO) สำหรับค่าใช้จ่ายโครงการและด้านที่เกี่ยวข้องกับกำหนดการ; (ii) การวิเคราะห์สถาปัตยกรรมศาสตร์และการออกแบบภาษา (AADL) สำหรับสถาปัตยกรรมความน่าเชื่อถือและด้านที่เกี่ยวข้องกับทรัพยากร (iii) การใช้แพลตฟอร์มที่มีชื่อจิระสำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยง และ (iv) เครื่องมือ Coverity เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์รหัส

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เดนิส ชิเงตะ , et al . [ 5 ] โต้เถียงสำหรับการใช้เครื่องมือสำหรับ SQA ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน ระบบซอฟต์แวร์ เพื่อวิเคราะห์เป็นจำนวนมากของสิ่งประดิษฐ์ที่ซับซ้อน เช่น ความต้องการ ออกแบบรายละเอียด ฯลฯ รวมทั้งจำนวนมากของบันทึกคุณภาพ เช่น รายงานสิ่งผิดปกติพวกเขารัฐว่า 100% ของผู้เข้าร่วมในการสำรวจล่าสุดที่นาซาเจพีรับรองการปกครองในปัจจุบันวิธีการคู่มือและ จำกัด การใช้เครื่องมือใน SQA . เหตุผลสำหรับการเจาะไม่ดีรวมถึง ( 1 ) ราคาสูง ( 2 ) การขาดการฝึกอบรมผู้ใช้ ; ( 3 ) การเรียนรู้โค้งสูงชัน ; ( 4 ) ขาดการประสานงานภายในหน่วยงาน ( V ) โสหุ้ยในการระบุเครื่องมือที่เหมาะสม( 6 ) ความยากในการทำความเข้าใจปฏิสัมพันธ์และความสัมพันธ์ของเครื่องมือต่าง ๆในเวลาใดก็ตาม รวมทั้ง ( 7 ) การผสมที่เหมาะสมของเครื่องมือเพื่อตอบสนองความต้องการ SQA ที่เฉพาะเจาะจง ความสำคัญของการตรวจสอบความผิดพลาดในวัยเด็กและเกี่ยวข้องชันเพิ่มขึ้นในค่าใช้จ่ายเนื่องจากการล่าช้าการแก้ไขข้อผิดพลาดที่ระบุไว้เป็นหลัก สาเหตุที่รับประกันการใช้เครื่องมือสำหรับ SQA ,โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการประเมิน ( 1 ) ความถูกต้องครบถ้วนและตรวจสอบย้อนกลับของความต้องการใน granularities แตกต่างกันระหว่างวัตถุแตกต่างกัน รวมทั้ง ( 2 ) ความต้องการของตนเองเกี่ยวกับการทำงานภายในองค์กร ( คุณภาพ ) ของความต้องการใช้งานได้ วิธีการคู่มือใช้ความเสี่ยงของความผิดพลาดของมนุษย์และการขาดที่สุดของความครอบคลุมในขณะที่เครื่องมือ SQA โดยอัตโนมัติสามารถให้ประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพ ความต้องการการตรวจสอบ Matrix รุ่นเป็นกิจกรรมบังคับที่ห้องทดลองกลางอากาศ มีหลายสิบหลายพันความต้องการระบบซอฟต์แวร์สำหรับการบินทั่วไป เช่น งานเขียนของ เจ. อาร์. อาร์. โทลคีน .ขนาดและความซับซ้อนในความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ระหว่างหมายเลขของการทำงานและการทำงานบนความต้องการและความพยายามและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้วยตนเอง ความต้องการเหล่านี้บ่งชี้อย่างชัดเจนต้องใช้เครื่องมือการจัดการความต้องการโดยอัตโนมัติเพื่อประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ อีกหนึ่งในกิจกรรมที่เจพีเป็นการจำแนกและการวิเคราะห์ความเสี่ยง top-n .ผู้เขียน เดนิส ชิเงตะ , et al . [ 5 ] ให้ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความเสี่ยงไม่เพียงพอที่ดำเนินการด้วยตนเอง กับความเสี่ยงของการไม่ตรงกันของหน่วยได้รับการเชื่อมต่อส่วนประกอบซอฟต์แวร์ทำให้ภารกิจล้มเหลว ( บรรยากาศดาวอังคารยานอวกาศ 1998 ) แม้ว่าจะเป็น ที่รู้จักกันดี จากความเสี่ยงที่ถูกระบุจากโครงการก่อนหน้านี้ พวกเขาโต้แย้งกรณีเครื่องมือให้ครบถ้วนรายชื่อพื้นที่ที่เป็นไปได้ที่เครื่องมือช่วยเร่งคู่มือวิธีการรวมสถาปัตยกรรม , รหัส , รับเหมา , ต้นทุน , การส่ง , สินค้า , โครงการ , ความน่าเชื่อถือ , ความต้องการ , ทรัพยากร , ความเสี่ยง , ความปลอดภัย , ตาราง , ความปลอดภัย , การทดสอบการประกันคุณภาพและการจัดการการรับรอง ผู้เขียน เดนิส ชิเงตะ , et al .[ 5 ] ให้บทสรุปของการศึกษาที่เจพีในการประเมินจำนวนของเครื่องมือสำหรับงาน SQA แตกต่างกันในรูปแบบของกราฟพล็อต ตัวอย่างสรุปเกี่ยวข้องกับ ( ก ) การใช้แบบจำลองต้นทุนการก่อสร้าง ( ดังนั้น ) ค่าใช้จ่ายโครงการและตารางที่เกี่ยวข้องด้าน ( 2 ) การวิเคราะห์และการออกแบบสถาปัตยกรรมของภาษา ( aadl ) สถาปัตยกรรม ความน่าเชื่อถือ และด้านทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง( 3 ) การใช้แพลตฟอร์มชื่อจิระสำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยง และ ( 4 ) coverity เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์รหัส