Plano de Projeto de Software

1. Plano de Projeto de Software Competência: Analisar e Desenvolver o Plano de Projeto (Estimativas)

2. Agenda • Introdução. • Técnicas de Decomposição. • Estimativas de Linhas de Código (LOC). • Estimativas por Pontos-por-Função (FP). • Estimativa do Esforço. • Modelos Empíricos.

3. Plano de Projeto - Revisão • Introdução; • Estimativas de Projeto; • Riscos do Projeto; • Cronograma; • Recursos do Projeto; • Organização do Pessoal; • Mecanismos de Tracking (rastreamento) e controle.

4. II. EstimativaPrimórdios

5. II. EstimativaAtualmente

6. II. Estimativa • As estimativas de custo e de esforço de software jamais serão uma ciência exata !!!

7. II. Estimativa • Opções para conseguirmos estimativas de custo e de esforço: • Atraso das estimativas até um ponto tardio do desenvolvimento. • Técnicas de Decomposição. • Modelos Empíricos. • Aquisição de ferramentas de estimativa automatizadas.

8. II. Estimativa • Atraso das estimativas até um ponto tardio do desenvolvimento. • Ainda que atraente, não é prático !! • Estimativas devem ser oferecidas no início do projeto !!!

9. II. Estimativa • Técnicas de Decomposição • Abordagem: “Dividir para Conquistar”. • Ao decompor um projeto em funções importantes e em tarefas de engenharia de software, as estimativas de custo e esforço podem ser realizadas em etapas.

10. II. Estimativa • Técnicas de Decomposição • 2.1 Estimativas de Linhas de Código (LOC). • 2.2 Estimativas por Pontos-por-Função. • 2.3 Estimativa do Esforço.

11. II. Estimativa • 2.1 Estimativas de Linhas de Código (LOC). • Estima-se a quantidade de código que serão produzidas: • KLOC = mil linhas.

12. II. Estimativa • Para computar os LOCs: • Produtividade = KLOC/pessoa mês • Qualidade = defeitos/KLOC • Custo = $/KLOC • Documentação = páginas de documentação/KLOC • KLOC = mil linhas.

13. II. Estimativa • 2.1 Estimativas de Linhas de Código (LOC). • Problemas: • Depende da linguagem utilizada; • Requer um nível de detalhes que pode ser difícil de mensurar, principalmente porque devem ser produzidas muito antes que a análise do projeto tenham sido concluídos.

14. II. Estimativa • 2.2 Estimativas por Pontos-por-Função (FP). • Concentra-se na funcionalidade ou utilidade do programa, características: • Número de Entradas: cada entrada do usuário que proporcione dados distintos. • Número de Saídas: cada saída do usuário que proporcione informações orientadas à aplicação. (Relatórios, telas, mensagens de erro, etc).

15. II. Estimativa • Número de Consultas: uma consulta é definida como uma entrada on-line que resulte na geração de alguma resposta. • Número de arquivos: cada arquivo-mestre lógico, isto é, um agrupamento lógico de dados, que pode ser uma parte de um grande banco de dados ou um arquivo convencional, é contado. • Número de interfaces externas: todas as interfaces legíveis por máquina (arquivos de dados) que sejam usadas para transmitir informações a outro sistema são contadas.

16. II. Estimativa • 2.2 Estimativas por Pontos-por-Função (FP). Pontos por Função (Contagem Total):

17. II. Estimativa Valores de Ajustes (Soma (Fi)):

18. II. Estimativa • Para computar os pontos-por-função: • FP = Contagem Total x (0,65 + 0,01 x Soma (Fi)) • Produtividade = FP/pessoa mês • Qualidade = defeitos/FP • Custo = $/FP • Documentação = páginas de documentação/FP

19. II. Estimativa • Estimativas de LOC e FP: • O valor esperado para LOC ou FP deve ser calculado. • O valor esperado para a variável de Estimativa (E) pode ser computado como uma média ponderada das estimativas: • otimistas, • (m) mais provável e, • (p) pessimista.

20. II. Estimativa • Estimativas de LOC e FP: • E = a + 4m + b • -------------- • 6

21. II. Estimativa • 2.3 Estimativas do Esforço. • Técnica mais comum. • Um número de pessoas-dia, mês ou ano é aplicado à solução de cada tarefa do projeto. • Inicia-se com um delineamento das funções de software obtida a partir do escopo do projeto.

22. II. Estimativa • 2.3 Estimativas do Esforço.

23. II. Estimativa • 3. Modelo Empírico • Pode ser usado para complementar as técnicas de decomposição e para oferecer uma abordagem de estimativas potencialmente valiosa.

24. II. Estimativa • 3. Modelo Empírico • Um modelo baseia-se na experiência (dados históricos) e assume a forma: • d = f(vi) • d – série de valores estimados (custo, esforço, etc). • Vi – parâmetros independentes selecionados (LOC, FP, etc).

25. II. Estimativa • 3. Modelos Empíricos: • 3.1 COCOMO (material anexo), • 3.2 PUTNAM (material anexo). • Ambos se baseiam em estimativas do número de linhas de código (LOC).

26. II. Estimativa • 4. Ferramentas de Estimativa • Implementam uma ou mais técnicas de decomposição ou modelos empíricos. • Exemplo: ABYL, SLIM, ESTIMACS, SPQR, entre outros.