Фредерик Брукс - Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы

(Бедный Ричард — образ необразованного, но здравомыслящего доморощенного философа, созданный Бенджамином Франклином, издававшим в 1732 — 1757 годах ежегодный альманах и использовавшим этот псевдоним (примеч. перев.)).

Сколько времени потребует задача системного программирования? Сколько сил понадобится? Как можно это оценить?

Ранее я предложил соотношения, которые можно применять для времени планирования, написания программ, тестирования компонентов и тестирования системы. Во-первых, нужно сказать, что нельзя делать оценку всей задачи, оценивая только часть, относящуюся к написанию программ, а затем применяя соотношения. Написание программ составляет лишь одну шестую часть задачи или около того, и ошибки при его оценивании или в соотношениях могут привести к смехотворным результатам.

Во-вторых, нужно учитывать, что оценки, полученные при создании отдельных небольших программ, нельзя применять для больших системных продуктов. К примеру, для программы, насчитывающей 3200 слов, Сакман, Эриксон и Грант оценивают суммарное время написания программ и отладки для одного программиста в 178 часов, что экстраполируется до 35800 операторов в год. Вдвое меньшая программа потребовала меньше четверти указанного времени, что при экстраполяции дает производительность, близкую уже к 80000 операторам в год.[1]Необходимо добавить затраты времени на планирование, составление документации, тестирование, системную интеграцию и обучение. Линейная экстраполяция данных, относящихся к коротким задачам, бессмысленна. Если экстраполировать время, за которое можно пробежать стометровку, то окажется, что можно пробежать милю менее чем за три минуты.

Прежде чем отказаться от этих данных, отметим, что и для не совсем сравнимых задач они показывают, что объем работы растет как степенная функция размера, даже без учета процесса отмена информацией (кроме программиста с собственной памятью).

Показанные на рис. 8.1 данные вызывают грустные чувства. График демонстрирует результаты, полученные в исследовании, проведенном Нанусом (Nanus) и Фарром (Farr)[2]в System Development Corporation. В нем выявляется зависимость с показателем степени 1,5:

Объем работы = (константа) Ч (количество команд) ^ 1.5.

В другом исследовании, проведенном в этой компании, о котором сообщает Вайнвурм (Weinwurm)[3], также получен показатель, близкий к 1,5.

Есть несколько исследований относительно производительности труда программиста, в которых предложен ряд технологий оценивания. Есть обзор опубликованных данных, подготовленный Моурином (Morin).[4]Я приведу здесь лишь несколько наиболее показательных результатов.

Рис. 8.1 Затраты на программирование как функция размера программы

Данные Портмана

Чарльз Портман (Charles Portman), менеджер отдела программирования ICL — Computer Equipment Organization (Northwest) в Манчестере, предлагает свое понимание проблемы, которое может оказаться полезным.

Он обнаружил, что его команды программистов отстают от графиков примерно наполовину, т.е. каждое задание выполняется примерно вдвое дольше, чем предполагалось. При этом оценки очень тщательно проводились группами опытных экспертов, оценивавших в человеко-часах трудоемкость нескольких сотен подзадач с помощью диаграмм ПЕРТ. Когда выявлялось отставание от графика, он просил вести подробные ежедневные журналы использования времени. Из них выяснилось, что ошибка оценок полностью объясняется тем, что его команды использовали на программирование и отладку лишь 50 процентов рабочего времени. Остальное время терялось из-за отказов машины, на небольшие срочные посторонние задания, совещания, писание бумаг, дела фирмы, болезни, личное время и т.д. Короче оценки исходили из нереалистичного предположения о том, какая часть рабочего времени отводится непосредственно работе.[6]

Данные Арона

Джоэл Арон (Joel Aron), менеджер IBM по системным технологиям в Гейтерсберге, штат Мэриленд, изучал эффективность труда программистов во время работы над девятью крупными системами (крупная соответствует более чем 25 программистам и 30000 операторов).[7]Он классифицирует такие системы в соответствии с интенсивностью взаимодействия между программистами (и частями системы) и обнаруживает следующие величины производительности: