Pontos por Caso de Uso

Transcrição

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2 Foi proposto em 99 por Gustav Karner; Baseou-se na Análise por Pontos de Função; Trata de estimar o tamanho de um sistema de acordo com: o modo como os usuários o utilizarão; a complexidade de ações requerida por cada tipo de usuário; uma análise em alto nível dos passos necessários para a realização de cada tarefa;

3 O Método de Use Case Points foi criado para que seja possível estimar o tamanho de um sistema já na fase de levantamento de Casos de Uso; Ele utiliza-se dos próprios documentos gerados nesta fase de análise como subsídio para o cálculo dimensional;

4 Sistema que será usado como exemplo: Site de suporte de produtos para uma grande companhia de software; A estimativa foi feita a partir dos casos de uso de nível muito alto (business modelling), que foram criados em tempo de levantamento de requisitos; Os atores, nessa vez, foram os diferentes tipos de usuários identificados nesses casos de uso;

5 Passo : Cálculo do UAW (Unadjusted Actor Weight) Tipo de Ator Ator Simples Ator Médio Ator Complexo Peso Descrição Outro sistema acessado através de uma API de programação Outro sistema acessado interagindo através da rede Um usuário interagindo através de uma interface gráfica

6 No caso do exemplo: Tipo de Ator Peso Nº de atores Resultado Ator Simples Ator Médio Ator Complexo 4 Total UAW Valores já calculados: UAW =

7 Passo : Cálculo do UUCW (Unadjusted Use Case Weight) Para fins de cálculo, dividimos os casos de uso em três níveis de complexidade: Simples (peso 5): Tem até transações, incluindo os passos alternativos, e envolve menos de 5 entidades; Médio (peso ): Tem de 4 a 7 transações, incluindo os passos alternativos, e envolve de 5 a entidades; Complexo (peso 5): Tem acima de 7 transações, incluindo os passos alternativos, e envolve pelo menos de entidades;

8 No caso do exemplo: Tipo Peso Nº de Casos de Uso Resultado Simples Médio Complexo 5 45 Total UUCW Valores já calculados: UAW =, UUCW =

9 Passo : Cálculo do UUCP (Unadjusted Use Case Points) UUCP = UAW + UUCW No caso do exemplo: UUCP = + = Valores já calculados: UAW =, UUCW =, UUCP =

10 Calculando fatores de ajuste: O método de ajuste é bastante similar ao adotado pela Análise por Pontos de Função e é constituído de duas partes: Cálculo de fatores técnicos: cobrindo uma série de requisitos funcionais do sistema; Cálculo de fatores de ambiente: requisitos nãofuncionais associados ao processo de desenvolvimento;

11 Passo 4: Cálculo do Tfactor Fator T T Requisito Sistema distribuído Tempo de resposta Peso Para cada requisito listado na tabela, deve ser atribuído um valor que determina a influência do requisito no sistema, variando entre e 5; T T4 T5 T6 T7 T8 T9 T Eficiência Processamento complexo Código reusável Facilidade de instalação Facilidade de uso Portabilidade Facilidade de mudança Concorrência.5.5 T Recursos de segurança T Acessível por terceiros T Requer treinamento especial

12 Fator Requisito Peso Influência Resultado T Sistema distribuído T Tempo de resposta 6 T Eficiência T4 Processamento complexo T5 Código reusável T6 Facilidade de instalação.5 T7 Facilidade de uso T8 Portabilidade T9 Facilidade de mudança T Concorrência T Recursos de segurança T Acessível por terceiros T Requer treinamento especial Tfactor 9,5

13 Passo 5: Cálculo do TCF (Technical Complexity Factor) TCF =.6 + (. Tfactor) No caso do exemplo: TCF =.6 + (. 9.5) =.795 Valores já calculados: UUCP =, Tfactor = 9.5, TCF =.795

14 Passo 6: Cálculo do Efactor Fator E Descrição Familiaridade com RUP ou outro processo formal Peso.5 Para cada requisito listado na tabela, deve ser atribuído um valor que determina a influência do requisito no sistema, variando entre e 5; E E E4 E5 E6 Experiência com a aplicação em desenvolvimento Experiência em Orientação a Objetos Presença de analista experiente Motivação Requisitos estáveis.5.5 E7 Desenvolvedores em meioexpediente - E8 Linguagem de programação difícil

15 Fator Descrição Peso Influência Resultado E Familiaridade com RUP ou outro processo formal E Experiência com a aplicação em desenvolvimento.5 E Experiência em Orientação a Objetos 5 5 E4 Presença de analista experiente E5 Motivação 5 5 E6 Requisitos estáveis 6 E7 Desenvolvedores em meio-expediente - E8 Linguagem de programação difícil Efactor 6 Valores já calculados: UUCP =, TCF =.795, Efactor = 6

16 Passo 7: Cálculo do ECF (Environmental Complexity Factor) ECF =.4 + (-. Efactor) No caso do exemplo: ECF =.4 + (-. 6) =.6 Valores já calculados: UUCP =, TCF =.795, Efactor = 6, ECF =.6

17 Passo 8: Cálculo dos UCP (Use Case Points) UCP = UUCP TCF ECF No caso do exemplo: ECF = = 9.4 ou 9 Use Case Points Valores já calculados: UUCP =, TCF =.795, ECF =.6

18 Passo 9: Cálculo do tempo de trabalho estimado Para simplificar, utilizaremos a média de horas por Ponto de Casos de Uso No caso do exemplo: Tempo estimado = 9 * = 8 horas de trabalho Valores já calculados: UCP = 9

19 Quadro comparativo: APF X PCU APF Mais antiga e mais utilizada no mundo Padrão internacional desde Não requer o uso de notação padrão, mas é baseada no modelo funcional e independente de tecnologia Largamente discutida na literatura É suportada pelo IFPUG e diversos grupos nacionais de usuários e bases históricas de medidas realizadas Possui regras de contagem padronizadas Alto nível de maturidade Oferece treinamento e certificação PCU Relativamente nova e pouco utilizada Ainda não alcançou o nível de padronização e nem foi incorporada em ferramentas populares Baseada no modelo de casos de uso Tem aumentado o uso e a publicação de estudos na literatura Ainda não possui bons históricos de produtividade Há dúvidas de qual o nível apropriado de detalhe que cada caso de uso deve possuir Em fase de amadurecimento Ainda não oferece treinamentos e certificação

20 Conclusões Devido à amplitude do assunto tratado, vários temas não foram abordados; O método de Use Case Points parece ser muito bom para quem precisa de dados de estimativa em um curto espaço de tempo; Tanto APF quanto PCU são métricas muito subjetivas;

21 Conclusões É evidente o problema de que a granularidade de cada caso de uso varia muito entre analistas, causando uma significativa variação nos resultados de PCU; As métricas específicas para OO apresentadas servem mais para controle de qualidade do que para cálculo de tamanho.