Метрика 10: Количество подсистем NSUB (NumberofSUBsystem)

Количество подсистем обеспечивает понимание следующих вопросов: размещение ресурсов, планирование (с акцентом на параллельную разработку), общие затраты на интеграцию.

Рекомендуемое значение: NSUB > 3.

Значения метрик NSS, NKC, NSUB полезно накапливать как результат каждого выполненного ОО-проекта. Так формируется метрический базис фирмы, в который также включаются метрические значения по классами и операциям. Эти исторические данные могут использоваться для вычисления метрик производительности (среднее количество классов на разработчика или среднее количество методов на человеко-месяц). Совместное применение метрик позволяет оценивать затраты, продолжительность, персонал и другие характеристики текущего проекта.

Набор метрик Фернандо Абреу

Набор метрик MOOD (Metrics for Object Oriented Design), предложенный Ф. Абреу в 1994 году, — другой пример академического подхода к оценке качества ОО-проектирования [6]. Основными целями MOOD-набора являются:

1) покрытие базовых механизмов объектно-ориентированной парадигмы, таких как инкапсуляция, наследование, полиморфизм, посылка сообщений;

2) формальное определение метрик, позволяющее избежать субъективности измерения;

3) независимость от размера оцениваемого программного продукта;

4) независимость от языка программирования, на котором написан оцениваемый продукт.

Набор MOOD включает в себя следующие метрики:

1) фактор закрытости метода (МНF);

2) фактор закрытости свойства (AHF);

3) фактор наследования метода (MIF);

4) фактор наследования свойства (AIF);

5) фактор полиморфизма (POF);

6) фактор сцепления (СОF).

Каждая из этих метрик относится к основному механизму объектно-ориентированной парадигмы: инкапсуляции (МНF и АНF), наследованию (MIF и AIF), полиморфизму (POF) и посылке сообщений (СОF). В определениях MOOD не используются специфические конструкции языков программирования.

Метрика 1: Фактор закрытости метода MHF (Method Hiding Factor)

Введем обозначения:

q М_v (С_i) — количество видимых методов в классе С_i (интерфейс класса);

q М_h (С_i) — количество скрытых методов в классе С_i (реализация класса);

q М_d (С_i) = М_v (С_i) + М_h (С_i) — общее количество методов, определенных в классе С, (унаследованные методы не учитываются).

Тогда формула метрики МНF примет вид:

,

где ТС — количество классов в системе.

Если видимость т-го метода i-го класса из j-го класса вычислять по выражению:

,

a процентное количество классов, которые видят m-йметод i-го класса, определять по соотношению:

то формулу метрики МНF можнопредставить в виде:

.

В числителе этой формулы МНF — сумма закрытости всех методов во всех классах. Закрытость метода — процентное количество классов, из которых данный метод невидим. Знаменатель МНF — общее количество методов, определенных в рассматриваемой системе.

С увеличением МНF уменьшаются плотность дефектов в системе и затраты на их устранение. Обычно разработка класса представляет собой пошаговый процесс, при котором к классу добавляется все больше и больше деталей (скрытых методов). Такая схема разработки способствует возрастанию как значения МНF, так и качества класса.