LA MISURA DEL SOFTWARE
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GUFPI-ISMA Luigi Buglione
Metrologia e Contratti Parte 6 – Misure, Convertibilità & Correlazioni
METROLOGY AND CONTRACTS PART 6: MEASURES, CONVERTIBILITY & CORRELATIONS Sixth paper based on the new GUFPI-ISMA guidelines on the proper use of “Principles, Assumptions and Contractual Best Practices” (vol. 1, 2016), it deals with the convertibility & correlation issues, often automatically run, in a simplified way. It’s fundamental to carefully analyse not only “how” to do it, but also “what” should be converted. RIASSUNTO Sesto articolo basato sulle nuove linee guida GUFPI-ISMA sul corretto uso di “Principi, Assunzioni e Best Practice Contrattuali” (vol. 1, 2016), riguarda gli aspetti della convertibilità e della correlazione delle misure, spesso effettuato in modo rapido e meccanicistico. È fondamentale analizzare con attenzione non solo il “come” si stia convertendo, ma soprattutto il “cosa”. INTRODUZIONE
Sesto appuntamento con la disamina dell’applicazione di buoni principi di misurazione ai contratti (ICT e non) [2], parlando questa volta di convertibilità tra misure, altro spunto incluso nelle nuove “linee guida contrattuali” GUFPI-ISMA [1]. Due punti di attenzione: • non sempre due misure sono convertibili: è necessario innanzitutto analizzarle partendo dall’applicazione della tecnica EAM (Entità-Attributo-Misura) illustrata nei precedenti articoli di questo “seriale” [2], dato che ogni misura può riferirsi a un solo attributo di un’entità sotto osservazione (es: chilometri e yard, quali misure dello stesso attributo lunghezza); • non sempre due misure sono correlabili: partendo dall’analisi EAM, si verificherebbe se gli attributi delle misure in esame fossero rapportabili alla stessa entità (es.: peso e altezza di una persona). Nei contratti ICT spesso invece si rischia di confondere i due aspetti e di trattarli in modo metrologicamente non corretto. Vediamo come...
CONVERTIBILITÀ: PARTIAMO DAL “BACKFIRING”...
La misurazione di un software fino agli anni ’70 (e ancora oggi in alcuni ambiti) era fatta tipicamente conteggiando le linee di codice (LOC – Lines of Code o SLOC – Source LOC). Il cosiddetto “paradosso della produttività” evidenziato da Capers Jones (Fig. 1) raccontava che i due principali indicatori di scelta tra due soluzioni tecniche, costo unitario e produttività, paradossalmente avrebbero indicato la soluzione più costosa e meno performante come quella più valida [3]. Motivo? Nella realtà spesso i due aspetti (costi e produttività) sono gestiti e valutati da uffici differenti, non necessariamente in ottica d’integrazione. Considerando i dati presentati nell’esempio in Fig. 1, sembrerebbe quindi che, effettuando consuntivazioni con le LOC, i costi per LOC siano pari alla metà se realizzassimo con vecchia tecnologia (Assembler) rispetto a una nuova (Ada), così come le produttività (ben 500 LOC/mese invece di 250) sebbene in costi totali siano il doppio (1 M$ vs 500 k$). Al contrario, misu-
rando e consuntivando con i Function Points (FP), invarianti nei due casi, misurando la dimensione dei requisiti funzionali di un prodotto software, non il tempo di realizzazione e i costi, le due misure a consuntivo risulterebbero proporzionali (produttività doppie in Ada rispetto ad Assembler, necessitandosi la metà del tempo; costi dimezzati, essendo i costi la metà in Ada rispetto alla versione Assembler, che richiedeva il doppio dell’effort). Per diffondere con maggiore celerità la FPA negli anni ’80-’90, Jones proponeva una conversione “rapida” LOC-FP, detta “backfiring”, con tabelle di conversione determinate da un suo database storico di progetti ICT di quegli anni: ad esempio in Java circa 60 LOC (logiche, senza commenti) corrisponderebbero a un FP IFPUG, così come in COBOL ne servirebbero ca. 100 (tra le varie Division). Sarebbe però quantomeno poco saggio applicare tout court senza verifiche
Figura 1 – Il “Paradosso della Produttività” (rielaborazione da [3])
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