Auflistung Softwaretechnik-Trends 31(1) - 2011 nach Erscheinungsdatum
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- ZeitschriftenartikelEin Kontenplan für Projekte(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Ebhard, DieterZur Planung von Softwareprojekten müssen Erfahrungen aus der Vergangenheit in die Zukunft prognostiziert werden. Eine wichtige Metrik zur Aufwandsprognose ist die Aufwandsverteilung auf Projektphasen. Mit dieser Metrik lässt sich aus den angefallenen Aufwänden einer Projektphase eine Prognose für alle Folgephasen abgeben. In der Literatur differieren die Aufwandsverteilungen stark. Um aussagekräftige Kennzahlen zu erhalten, muss eine Metrik definiert werden, die die Aufbereitung der Projekterfahrungen soweit normiert, dass diese übertragbar werden. Essentiell wichtig dabei ist die einheitliche Definition, welcher Phase welche Aufwände zuzuschlagen sind. Dieser Artikel versucht, in Analogie zur Buchhaltung eine hinreichende Normierung über einen Kontenrahmen für Projekte zu schaffen.
- ZeitschriftenartikelQuantitativer und qualitativer Vergleich von Anforderungen bei agilen und konventionellen Softwareprojekten(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Hennemann, Melanie; Knauss, Eric
- ZeitschriftenartikelProR – Eine Softwareplattform für Requirements Engineering(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Jastram, Michael
- ZeitschriftenartikelMobile Werkzeuge als Sprachrohr für Endbenutzer(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Seyff, Norbert; Graf, Florian
- ZeitschriftenartikelKonzeption von produktionsnahen Testumgebungen(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Brandes, ChristianTestumgebungen sind ein komplexes Thema, das in ITProjekten häufig unteschätzt wird und so schnell zu einem Projektrisiko werden kann. Eine Ursache dafür ist der Mangel an Standards zur Beschreibung von Testumgebungen und die Unschärfe des vielgebrauchten Begriffs der Produktionsnähe. Der vorliegende Artikel definiert erstmals den Produktionsnähe-Begriff, wodurch dieser zu einem zentralen Werkzeug für das Umgebungsmanagement wird, und stellt ein Schema vor, das zielgerichtet zu benötigten Testumgebungen führt und diese beschreibbar und vergleichbar macht.
- ZeitschriftenartikelBericht des Arbeitskreises Software Engineering für parallele Systeme – Eine rasante Entwicklung(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Pankratius, Victor
- ZeitschriftenartikelIdentifikation von Anforderungen aus Benutzerdokumentation(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) John, Isabel
- ZeitschriftenartikelKonsistente Anforderungsentwicklung und Systemableitung im mechatronischen Entwicklungsprozess von Brennstoffzellenantrieben(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Biurrun, Rodrigo; Stolten, Detlef
- ZeitschriftenartikelEin Kosten-Nutzen-Modell für die Softwareprüfung(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Hampp, TilmannPrüfungen können große Teile des Budgets eines Software-Projekts aufzehren, erlauben aber, die Produktqualität zu beurteilen und zu verbessern. Sie dürfen nicht vernachlässigt werden, da Defizite der Produktqualität nach Projektende teuer werden können. Projektleiter und Verantwortliche für die Qualität mussen bereits in der Planung über Prüfungen entscheiden. Sie sind in einer schwierigen Situation, weil sie dabei viele komplexe und langfristig wirkende Entscheidungen uber Prüfungen und über einzelne Parameter der Prüfungen treffen müussen. Die Kosten der Prufungen sind früh sichtbar und messbar. Im Gegensatz dazu wird der Nutzen durch schwierig zu messende Qualitätsverbesserungen erreicht, die zu langfristigen Einsparungen fuhren. Zusätzlich hängen Kosten und Nutzen von der Projektsituation ab. Für jedes Projekt ist darum ein individueller Kompromiss zwischen den Kosten für Prüfungen und ihrem Nutzen nötig, so dass minimale Gesamtkosten erreicht werden. Um diese Entscheidungen zu unterstützen, wird in dieser Arbeit ein Kosten-Nutzen-Modell für Softwareprüfungen, CoBe (Cost-Benefit-Model), entwickelt und validiert. Mit diesem Modell kann untersucht und prognostiziert werden, wie sich Entscheidungen über Prüfungen und über einzelne Parameter der Prüfungen auswirken. Dazu werden diese Entscheidungen durch Modelleingaben dargestellt: In das Modell kann eingegeben werden, welche Reviews und Tests stattfinden, und wie Korrekturen nach diesen Prüfungen und in der Wartung geprüft werden. Zu den Prüfparametern gehören die Zahl der Gutachter und ihre Kompetenz im Review oder die eingesetzten Testmethoden und ihre Vollständigkeit. Weitere Eingaben beschreiben die Projektsituation, beispielsweise den Produktumfang, den Schaden, den ein Fehler beim Einsatz der Software verursacht, und die Häufigkeit des Einsatzes. Die Modellresultate sind die Wirkungen dieser Entscheidungen in der konkreten Projektsituation: die Kosten, die durch die Prüfung entstehen, und der daraufhin erreichte Nutzen durch eingesparte Kosten. Kosten und Nutzen zeigen sich während des Projekts, während der Wartung des Produkts und beim Einsatz des Produkts. Damit Kosten und Nutzen abgewogen und Gesamtkosten minimiert werden können, werden die Modellresultate als Geldwerte berechnet. Zur Projektplanung werden Kosten und Nutzen durch Aufwand, Dauer und Personalbedarf einzelner Aktivitäten dargestellt. Dazu enthält CoBe einzelne, quantitative Wirkungszusammenhänge, die zu einem Basismodell mit den grundlegenden Zusammenhängen oder zu einzelnen, feingranularen Prüfungsmodellen gehören. Das Modell wurde bereits während der Modellbildung prototypisch als Tabellenkalkulation implementiert, damit die Modellresultate frühzeitig leicht berechnet werden konnten und damit das Modell leicht geändert werden konnte. Dieser Prototyp wurde erprobt und schrittweise erweitert. Danach erfolgte die Realisierung als Java-Anwendung. Die Validierung des Modells erfolgte mit Daten aus Software-Projekten. Dabei wurden einzelne Zusammenhänge und das gesamte Modell mit Daten aus über 20 studentischen Projekten geprüft. CoBe ist mit Daten aus zwei iterativen Industrieprojekten mit umfangreicher, paralleler Entwicklung validiert. Das Modellverhalten wird durch Sensitivitätsanalyse untersucht, zusätzlich wird das Kosten-Optimum analysiert. Die Validierung zeigt, dass CoBe ausreichend genau beschreibt, wie sich Entscheidungen über Prüfungen auswirken. Da die Resultate der studentischen Projekte deutlich streuen, ergibt sich eine gewisse Abweichung zwischen den Projektresultaten und den Modellresultaten. Die Resultate sind für die beiden Industrieprojekte genauer. Deutlich wird, dass CoBe für eine bestimmte Umgebung kalibriert werden muss, damit die Resultate ausreichend genau sind. Dazu sind wenige Daten aus abgeschlossenen Software-Projekten notwendig. Die Daten sind oft verfügbar, da sie häufiger als andere Daten erhoben werden. Die Validierung zeigt, dass CoBe gut verallgemeinerbar ist. Die Daten, die für den Einsatz von CoBe notwendig sind, sind entweder in Projekten bereits verfugbar oder können gemessen oder erfragt werden.
- ZeitschriftenartikelAutomatische Validierung von Anforderungen(Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 1, 2011) Post, Amalinda; Podelski, Andreas
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