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维护占总产品成本的 50%至80%嗯,它做!多数项目管理员都相当擅长裁分新产品特征,但许多人却很难估计产品一旦普遍可用后支持产品所需的努力。维护项目人手不足,公司无法及时响应客户请求,产品永不报答
文章提供方法帮助猜想并规划通用产品维护阶段但首先,让我们定义几个词 对理解此文章很重要
维护
维护定义为在通用可用性(GA)后修复软件系统缺陷换句话说,贵组织需要多少人工月修复客户在外地发现的错误?
维护可分三大类:
开工校正维护包括修复系统内发现并普遍可用时的错误校正维护活动实例是开发者确定Java方法,该方法引出编译错误
二叉自适应维护需要改变系统工作环境,如不同的网络布局学、平台或操作系统适应性维护活动的例子之一是开发者确定ava方法,该方法对BEAWebLogic工作,但不对IBMWebscre
3级完美维护包含修改,允许软件满足相同需求,但以更可接受方式实现举例说,设计师可能修改代码简单化,提高系统效率或更容易维护
增强
增强请求也称更改请求,定义是增加软件系统新能力或修改软件系统以满足新定义的非功能需求相关努力
想象程序需要用户使用用户名和密码验证相当标准的东西,对吗?可能吧,但有些客户可能想为密码机制添加第三方证书,例如域名其他人可能希望用户名坚持电子邮件地址模式最后,其他人可能希望程序记住用户会话证书,从而自动认证用户
支持
支持定义为产品普遍可用后完成的维护加固努力之和换句话说,支持包括产品公开后继续进行的所有活动
方法论
在我的职业生涯初期,我发现简单经验规则可用于估计某些项目支持成本举例说,静态网站直播后支持的年度成本或多或少相当于开发成本换句话说,如果开发静态网站成本一万元, 期望每年花一万元维护它
理解这些规则非常实用不幸的是,很少有人可转移使用换句话说,同一规则并不适用于分布三级的电子商务驱动动态网站
多年来开发各种模型预测基于缺陷密度的维护成本(例如ralei Curve,Weibull分析,KLOC和KDSI开发不幸的是,这些模型也没有任何缺陷其中许多极不精确或太复杂难以学习事实中,有些复杂到需要购买值千磅应用并输入100+参数才能计算维护产品所需的努力
研究十多套预测模型后,我向初创者或老练项目管理员推荐一种方法
Boehm模型
Boehm模型被业界广泛接受为预测维护成本的有效模型相对简单理解 更重要的是,它允许你通过成本乘法完善预测 成本乘法将在后文解释
Boehm公式如下:
ACT XSDT
- AME是按人月测量的年度维护努力
- a变化量表示软件产品源指令的一小部分,通过增改在典型年份变化
- SDT开发时间人月
说软件项目需要100个人工月开发工作,估计15%代码将在典型年份修改基本年度维护努力估计值
AME=0.15x100=15人月
换句话说,你应该计划每年花15个人工月维护这个软件项目
基本年度维护成本估计可通过判断影响成本的每一种因素的重要性并选择适当的成本乘法来完善。基本维护成本乘以每项成本乘法得出订正维护成本估计
前系统显示对维护成本影响最大的因素是产品复杂性(CPLX)和辅助员工应用经验(AEXP)可用性极低
CPLX=1.30和AEXP=1.29
AEM=15x1.30x1.29=25.2人月
预测增强
订正维护成本确实包括成本乘法的影响,但不包括产品增强,即更改请求
坏消息是预测增强难度极大 因为它需要你提前知道好消息是,你可以收费客户 任何增强需求结果,良好组织不认为增强代表成本,而认为增量收入来源
结论
预测维护产品成本时,
- 学习并使用Behm模型简化版预测维护成本
- 跟踪SDT
- 测量ACT
- 定义成本乘法完善预测
再者,确保你有一个专业服务团队执行客户要求的更改请求,但不要视之为成本,因为它们事实上是一个收入来源。
Luc Richard持有高科技MBA过去十年中,他管理软件应用开发