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Lezione 17. Pianificazione e stima dei costi

Lezione 17. Pianificazione e stima dei costi. [S2001, Cap. 23] [GJM91, Sez. 8.2] Composizione dei costi Misure di produttività (LOC, FP, OP) Tecniche di stima dei costi di sviluppo software Stima algoritmica dei costi il modello COCOMO’81 il modello COCOMO 2.

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Lezione 17. Pianificazione e stima dei costi

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  1. Lezione 17. Pianificazione e stima dei costi • [S2001, Cap. 23] • [GJM91, Sez. 8.2] • Composizione dei costi • Misure di produttività (LOC, FP, OP) • Tecniche di stima dei costi di sviluppo software • Stima algoritmica dei costi • il modello COCOMO’81 • il modello COCOMO 2

  2. Pianificazione di progetto e stime di costi • Nella fase di planning di un progetto vengono descritte: • le attività in cui il progetto si articola • le loro interdipendenze logiche e temporali (sequenziali / parallele) • l’individuazione e allocazione di man-power alle singole attività (staffing) • Ma un planning dettagliato deve anche quantificare, per ogni attività, il costo, suddiviso in • costi di acquisizione/manutenzione di hardware/software • costi di viaggio e training • costi del personale coinvolto nel lavoro (dominante) • La stima del costo è essenziale • per allocare un budget di progetto • per definire il prezzo da proporre al Cliente nel contratto

  3. I costi del personale che sviluppa il sistema comprendono: • salari di ingegneri del software e programmatori • overheads (per una quota relativa allo staff coinvolto): • riscaldamento, illuminazione, affitto spazi ufficio... • servizi di segreteria, ufficio personale, assicurazioni, servizi legali, biblioteca, mensa, pulizie... • collegamenti rete e telefonici… • contributi casse pensioni... • Normalmente gli overheads sono una o due volte i salari • un ing. che guadagna 100 ML./anno costa 200-300 ML./anno alla sua organizzazione

  4. Fattori nel calcolo dei prezzi del software

  5. Produttività del programmatore e impatto sui costi di progetto • Si misura il software secondo qualche parametro, e • si divide per il tempo-programmatore consumato • (-) Le metriche basate su quantità/tempo non tengono conto del fattore qualità • Parametri considerati: • misure di dimensione • linee di codice sorgente • linee di codice oggetto • misure di funzionalità • function points Un modello altamente grossolano: Dimensione team programmazione (# persone) / Durata progetto (mesi) Stima delle linee di codice del sistema (LOC) / Man-power necessario (mesi-uomo) * +% Costo progetto (M.lire) Prezzo al Cliente (M.lire) Produttività (LOC/mese-uomo) Costo unitario (salari+overheads) (M.lire/mese-uomo)

  6. Linee di codice (LOC) • Misura classica: linee di codice sorgente per mese-uomo, includendo analisi, progetto, validazione, documentazione. Ma…: • Da FORTRAN a C++ il concetto di linea di codice si complica • Diversi criteri di conteggio (commenti?, dichiarazioni di dati?, comandi su piu’ linee? macro-expansion?) • I programmatori ‘verbosi’ sono più produttivi? • I programmatori in linguaggi a più basso livello sono più produttivi? • Il programmatore che riusa software già disponibile è meno produttivo? • Un programmatore ‘meno produttivo’ puo’ produrre codice • piu’ affidabile, • piu’ facile da capire • piu’ facile da mantenere e modificare

  7. Tempi di sviluppo con linguaggi ad alto / basso livello

  8. Esempio 4

  9. Valori tipici di produttività in LOC • Real-time embedded systems: • 40-160 LOC/P-month (mese-programmatore) • Systems programs: • 150-400 LOC/P-month • Commercial applications: • 200-800 LOC/P-month • In Extreme Programming (continua evoluzione del codice) LOC è poco significativa [Beck2000]

  10. Function points (Albrecht ‘79) • Metrica indipendente dal linguaggio (ma molto soggettiva…) e orientata a sistemi di data-processing. • + Una prima stima è possibile appena definite le interazioni del sistema con l’esterno, prima del progetto dettagliato • Si basa sul conteggio di alcuni elementi del programma • external inputs and outputs • userinteractions • external interfaces • files used by the system • E’ definita come somma pesata del numero di occorrenze degli elementi • i pesi proposti da Albrecht vanno da un valore 3 (per input dall’esterno) a un valore 15 (per file interni gestiti dal programma) • UFC (Unadjusted Function Count) =  i (# elem. tipo i) * peso i • Per ottenere il valore FC finale, UFCviene poi modificato in base a parametri di complessità del progetto, quali: • ilgrado di distributività, di riuso, di performance, ...

  11. Produttività: function points / P-month • Per un dato linguaggio si può definire, basandosi su dati storici, il numero medio di LOC per Function Point (AVC). • Se si dispone di una stima dei Function Points di un nuovo sistema S, si puo’ stimare la dimensione del parametro LOC di S: • LOC(S) = Function Points(S) * AVC • Valoritipici di AVC: • Linguaggio assembler: 200-300 LOC/FP • Linguaggio di 4a generazione 20-40 LOC/FP

  12. Object points • Object points are an alternative function-related measure to function points, when 4GLs (->) are used • Object points do not count object classes, they are obtained by a weighted estimate of • The number of separate screens displayed (weights 1, 2, 3) • The number of reports produced by the system(weights 2, 5, 8) • The number of 3GL modules (high level programming languages such as Java) needed to supplement the 4GL code (weight 10) • Easily estimated from system specification (i.e. early) • Used in COCOMO-2 estimation model (--->)

  13. (4GL: fourth generation language) • An "application specific" language. The term was invented by Jim Martin to refer to • non-procedural high level languages built around database systems. The first three generations • were developed fairly quickly, but it was still frustrating, slow, and error prone to program • computers, leading to the first "programming crisis", in which the amount of work that might be • assigned to programmers greatly exceeded the amount of programmer time available to do it. • Meanwhile, a lot of experience was gathered in certain areas, and it became clear that certain • applications could be generalised by adding limited programming languages to them. • Thus were born report-generator languages, which were fed a description of the data format and • the report to generate and turned that into a COBOL (or other language) program which • actually contained the commands to read and process the data and place the results on the page. • Some other successful 4th-generation languages are: database query languages, e.g. • SQL; Focus, Metafont, PostScript, RPG-II, S, IDL-PV/WAVE, Gauss, Mathematica and • data-stream languages such as AVS, APE, Iris Explorer.

  14. Valori tipici di produttività in Object Points • In object points, productivity has been measured between 4 and 50 object points/month depending on tool support and developer capability (Boehm ‘95)

  15. Fattori che influenzano la produttività Ma, a parità di qualità del codice, un programmatore puo’ essere fino a10 volte piu’ produttivo di un altro (Sackman ‘68)

  16. Tecniche di stima di costi • Minate da molti elementi di incertezza: • Requirements (in evoluzione, anche in dipendenza dal processo di sviluppo scelto) • Personale (variabilità della produttività individuale) • Tecnologie in parte ancora da definire, … • La scarsa affidabilità delle tecniche di stima dei costi ‘scientifiche’ puo’ indurre a stime più ‘politiche’ • con la legge di Parkinson: L’impegno (effort) necessario è … quello possibile: • il cliente vuole il risultato dopo 12 mesi, • (e lo sviluppatore ha 5 persone disponibili) ==> • lo sforzo stimato è … 60 mesi-uomo… • con il criterio ‘pricing to win’: • il costo stimato è … uguale alla disponibilità del Cliente... • con il criterio del costo fisso: • anziché stimare i costi per un obiettivo prefissato • si fissano i costi, e si ridimensionanogli obiettivi (dinamicamente)

  17. Criteri empirici più ‘seri’: • Valutazione iterativa da parte di un insieme di esperti (di dominio e tecnologia), fino a convergenza sulla previsione • Valutazione per analogia con progetti nello stesso settore • Modellazione algoritmica dei costi: • previsione dei costi secondo una formula/algoritmo che fa dipendere i costi da attributi del prodotto (tipicamente LOC), del progetto, del processo • la formula è indotta dalla osservazione di dati storici sperimentali (valori degli attributi, costi) relativi a un corpus di progetti precedenti. • Per progetti complessi, Boehm suggerisce di applicare piu’ tecniche di predizione dei costi, fino a quando i risultati convergono.

  18. Algorithmic cost modelling • Empirical method, based on the analysis of historical data (completed projects) and identification of best fitformula • Effort is estimated as a function of product, project and process attributes whose values are estimated by project managers • Effort = A ´SizeB´M • A is an organisation-dependent constant (local practices, type of developed SW), • B reflects the disproportionate effort for large projects (between 1 and 1.5) • M is a multiplier reflecting product, process and people attributes • Size estimated in LOC, FP, OP. • Most models are similar but with different values for A, B and M

  19. The COCOMO model [Boehm ‘81] • COnstructive COst MOdel; developed at TRW, a US defense contractor - Versions in ‘81, ‘89, ‘95. • Provided with support tools, but ‘independent’ from software vendors... • Based on a cost database of more than 60 different projects • Exists in three stages • 1. Basic - Gives an ‘order of magnitude’ estimate based on productattributes • 2. Intermediate - modifies basic estimate using project and processattributes • 3. Advanced - Estimates project phases and parts (subsystems) separately. Not discussed here

  20. 1. Basic COCOMO formula for project classes • simple • small teams, familiar environment, well-understood applications, simple non-functional requirements (EASY) • PM = 2.4 (KDSI) 1.05 TDEV = 2.5 (PM) 0.38 • moderate • Project team may have experience mixture, system may have more significant non-functional constraints, organization may have less familiarity with application (HARDER) • PM = 3 (KDSI) 1.12 TDEV = 2.5 (PM) 0.35 • embedded Hardware/software systems • tight constraints, including local regulations and operational procedures; unusual for team to have deep application experience (HARD) • PM = 3.6 (KDSI) 1.2 TDEV = 2.5 (PM) 0.32 • KDSI = thousands of Delivered Source Instructions (= source lines, excl. comments) • PM = Programmer Months (‘Effort’) • TDEV = Expected duration of project (Time) )

  21. Effort estimates

  22. Esempi di stime in basic COCOMO • Simple project , 32 KDSI • PM = 2.4 (32) 1.05 = 91 person*month • TDEV = 2.5 (91)0.38 = 14 month • N = 91/14 = 6.5 person • Embedded project, 128 KDSI • PM = 3.6 (128)1.2 = 1216 person-months • TDEV = 2.5 (1216)0.32 = 24 months • N = 1216/24 = 51 persons Effort (PM) Durata (TDEV) Numero persone necessarie (N) Effort (PM) Durata (TDEV) Numero persone disponibili

  23. COCOMO assumptions • Implicit productivity estimate (but it still depends on size!) • Simple mode = 16 LOC/day • Embedded mode = 4 LOC/day • Time required is a function of total effort, NOT team size • Not clear how to adapt model to personnel availability

  24. 2. Intermediate COCOMO • Takes basic COCOMO as starting point • Identifies personnel, product, computer and project attributes which affect cost • Multiplies basic COCOMO cost (required effort) by attribute multipliers which may increase or decrease costs • Multipliers are assigned values in the range [0.7, 1.66] • multiplier < 1 implies reduced cost

  25. Intermediate COCOMO attributes (--> multipliers) • Personnel attributes • Analyst capability • Programmer capability • Programming language experience • Application experience • Product attributes • Reliability requirement • Database size • Product complexity • Computer attributes • (i.e. constraints imposed on SW by the adopted HW) • Execution time constraints • Memory space constraints • Project attributes • Modern programming practices • structured programming, when COCOMO was defined; • O-O programming today • Software tools • Required development schedule • Mismatch between basic COCOMO and Client schedule gives attribute > 1 • Model tuning - Each organization must identify its own attributes and associated multiplier values • A statistically significant database of detailed cost information is necessary

  26. Example • Embedded software system on microcomputer hardware. • Basic COCOMO predicts a 45 person-month effort requirement • Attributes: • RELY = 1.15, • STOR = 1.21, • TIME = 1.10, • TOOL = 1.10 • Intermediate COCOMO predicts • 45 * 1.15*1.21.1.10*1.10 = 76 person-months. • Total cost = 76 * $7000 = $532, 000

  27. Management options for previous example

  28. Costs of alternatives based on varying COCOMO params.

  29. Calibrazione dei parametri delle formule COCOMO Se il Predicted effort secondo i parametri COCOMO standard si scosta dai valori sperimentali misurati (i punti sul diagramma), i parametri vengono modificati secondo il criterio dei minimi quadrati, portando a una nuova curva di previsione ottimale

  30. Staffing requirements • Staff required can’t be computed by diving the effort (man months) by the required schedule • The number of people working on a project varies depending on the phase of the project • The more people work on the project, the more total effort is usually required • Very rapid build-up of people often correlates with schedule slippage

  31. COCOMO 2 levels • COCOMO 2 is a 3 level model that allows increasingly detailed estimates to be prepared as development progresses • L1. Early prototyping level • Estimates based on object points and a simple formula is used for effort estimation • L2. Early design level • Estimates based on function points that are then translated to LOC • (L3. Post-architecture level • Estimates based on lines of source code )

  32. L1. Early prototyping level • Supports prototyping projects and projects where there is extensive reuse • Based on standard estimates of developer productivity in object points/month • Takes CASE tool use into account • Formula is simplified: • PM = ( NOP´(1 - %reuse/100 ) ) / PROD • PM is the effort in person-months, NOP is the number of object points and PROD is the productivity (Ops/month)

  33. L2. Early design level • Estimates can be made after the requirements have been agreed • Based on standard formula for algorithmic models • PM = A´SizeB´M + PMm • where: • M = PERS ´ RCPX ´ RUSE ´ PDIF ´ PREX ´ FCIL ´ SCED • PMm = (ASLOC´(AT/100)) / ATPROD reflects the amount of automaticallygenerated code • A = 2.5 in initial calibration, • Size in KSLOC, but derived from estimated Function Points, and FP to KSLOC conversion table (progr. language-dependent) • Bvaries from 1.1 to 1.24 depending on novelty of the project, development flexibility, risk management approaches and the process maturity (overlap with M…)

  34. Multipliers • Multipliers (values 1 to 6) reflect the capability of the developers, the non-functional requirements, the familiarity with the development platform, etc. • PERS - personnel capability • RCPX - product reliability and complexity • RUSE - the reuse required • PDIF - platform difficulty • PREX - personnel experience • FCIL - the team support facilities • SCED - required schedule

  35. The exponent term B • This depends on five scale factors (5 = low, 0 = high) • Their sum/100 is added to 1.01 • Example • Precedenteness - new project - 4 • Development flexibility - no client involvement - Very high - 1 • Architecture/risk resolution - No risk analysis - Very Low - 5 • Team cohesion - new team - nominal - 3 • Process maturity - some control - nominal - 3 • Scale factor is therefore 1.17 • Project duration: TDEV = 3 ´ (PM)(0.33+0.2*(B-1.01)) • PM is the effort computation and B is the exponent computed as discussed above (B is 1 for the early prototyping model). This computation predicts the nominal schedule for the project

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