Over the past four decades, many researchers have attempted to develop a single metric that provides a comprehensive measure of software complexity. Fenton characterzes this research as a search for "the impossible holy grail." Although dozens of complexity measures have been proposed, each takes a somewhat different view of what complexity is and what attributes of a system lead to complexity. By analogy, consider a metric for evaluating an attractive car. Some observers might emphasize body design; others might consider mechanical characteristics; still others might tout cost, or performance, or the use of alternative fuels or the ability to recycle when the car is junked. Since any one of the characteristics may be at odds with others, it is difficult to derive a single value for "attractiveness. " The same problem occurs with computer software.
Yet there is a need to measure and control software complexity. And if a single value of this quality metric is difficult to derive, it should be possible to develop measures of different internal program attributes (e.g., effective modularity, functional independence, and other attributes discussed in Chapter 8). These measures and the metrics derived from them can be used as independent indicators of the quality of requirements and design models. But here again, problems arise. Fenton notes this when he states: "The danger of attempting to find measures which characterize so many different attributes is that inevitably the measures have to satisfy conflicting aims. This counter to the representational theory of measurement." Although Fenton's statement is correct, many people argue that product measurement conducted during the early stages of the software process provides software engineers with a consistent and objective mechanism for assessing quality t is fair to ask however, just how valid product metrics are. That is, how closely aligned are product metrics to the long - term reliability and quality of a computerbased system? Fenton addresses this question in the following way; In spite of the intuitive connections between the internal structure of software products [product metrics] and its external product and process attribute there have actually been very few scientific attempts to establish specific relationships. There are a number of reasons why this is so the most commonly cited is the impracticality of conducting relevant experiments
Over the past four decades, many researchers have attempted to develop a single metric that provides a comprehensive measure of software complexity. Fenton characterzes this research as a search for "the impossible holy grail." Although dozens of complexity measures have been proposed, each takes a somewhat different view of what complexity is and what attributes of a system lead to complexity. By analogy, consider a metric for evaluating an attractive car. Some observers might emphasize body design; others might consider mechanical characteristics; still others might tout cost, or performance, or the use of alternative fuels or the ability to recycle when the car is junked. Since any one of the characteristics may be at odds with others, it is difficult to derive a single value for "attractiveness. " The same problem occurs with computer software. ยังมีความจำเป็นในการวัด และควบคุมความซับซ้อนของซอฟต์แวร์ และถ้าค่าเดียวของการวัดคุณภาพนี้ไม่ยากที่จะได้รับ มันควรจะไปพัฒนาวัดคุณลักษณะภายในโปรแกรมอื่น (เช่น modularity ผล งานอิสระ และคุณลักษณะอื่น ๆ ที่กล่าวถึงในบทที่ 8) มาตรการเหล่านี้และเครื่องมือวัดที่ได้รับจากพวกเขาสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ขึ้นอยู่กับคุณภาพของความต้องการและรูปแบบการออกแบบ แต่นี่อีก ปัญหาเกิดขึ้น Fenton บันทึกนี้เมื่อเขาระบุ: "อันตรายของการพยายามหามาตรการซึ่งลักษณะของแอตทริบิวต์ที่แตกต่างกันมากคือ ย่อมมาตรการมีการตอบสนองจุดมุ่งหมายขัดแย้งกัน นี้นับจำนวนทฤษฎี representational วัด" แม้ว่างบของ Fenton ถูก หลายคนโต้แย้งว่า ผลิตภัณฑ์ดำเนินการในขั้นเริ่มต้นของกระบวนการซอฟต์แวร์ช่วยวิศวกรซอฟต์แวร์มี กลไกที่สอดคล้องกัน และวัตถุประสงค์สำหรับการประเมินคุณภาพไม่เป็นธรรมขอผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องเพียงไรจะวัดอย่างไรก็ตาม นั่นคือ ว่าชิดเป็นผลิตภัณฑ์วัดจะยาว-- ระยะความน่าเชื่อถือและคุณภาพของระบบ computerbased Fenton อยู่นี้คำถามในลักษณะต่อไปนี้ แม้ว่าการเชื่อมต่อระหว่างโครงสร้างภายในของผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ [การวัดผลิตภัณฑ์] และภายนอกผลิตภัณฑ์ และกระบวนการแอตทริบิวต์ที่จริงมีมาก ง่าย น้อยวิทยาศาสตร์พยายามสร้างความสัมพันธ์เฉพาะ มีหลายเหตุผลที่ทำไมมีการอ้างอิงมากที่สุดเป็น impracticality ของการดำเนินการทดลองที่เกี่ยวข้อง
การแปล กรุณารอสักครู่..