Szerkesztő:MklosL/Változás hatáselemzés

 

A változások hatáselemzése (IA) vagy hatáselemzés a telepített termék vagy alkalmazás változásainak elemzése és lehetséges következményeik elemzése.  </link>

Bohnner és Arnold meghatározza a változás hatáselemzését úgy, mint "a változás potenciális következményeinek azonosítása, vagy becslése arról, hogy mi módosulhat, hogy végrehajtsunk egy változást", és ők az IA-t a tervezés részleteiben bekövetkező változások hatáskörének meghatározására összpontosítanak. Ellentétben Pfleeger és Atlee azonosítják a változásokkal járó kockázatokat és kijelentik, hogy az IA: "a változással kapcsolatos sok kockázat értékelése, beleértve az erőforrásokra, erőfeszítésekre és ütemtervre gyakorolt hatások becslését is". A tervezési részletek és a módosításokkal kapcsolatos kockázatok mind kritikusak az IA végrehajtásához a változáskezelési folyamatokon belül. Ebben a kontextusban néha említik egy technikai szakkifejezést is, a függőségi bonyodalom.

A hatáselemzési technikák típusai

Az IA technikák három típusba sorolhatók:

• Nyom
• Függőség
• Tapasztalati

Bohner és Arnold az IA két osztályát azonosítják: nyomkövethetőségi és függőségi IA. A nyomkövethetőségi IA esetében a követelmények, specifikációk, tervezési elemek és tesztek közötti kapcsolatokat rögzítik, és ezeket a kapcsolatokat elemzik annak meghatározása érdekében, hogy egy kezdeményező változás milyen terjedelmű. A függőségi IA során az alkatrészek, változók, logika, modulok stb. közötti kapcsolatokat értékelik annak érdekében, hogy megállapítsák egy kezdeményező változás következményeit. A függőségi IA részletesebb szinten történik, mint a nyomkövethetőségi IA. A függőségi IA részletesebb szinten történik, mint a nyomkövethetőségi IA.. A szoftvertervezésen belül statikus és dinamikus algoritmusok futtathatók a kódon, hogy végrehajtsák a függőségi IA-t. A statikus módszerek a program struktúrájára összpontosítanak, míg a dinamikus algoritmusok információkat gyűjtenek a program viselkedéséről futási időben.

Az irodalom és a mérnöki gyakorlat is javasol egy harmadik típusú IA-t, azaz a tapasztalati IA-t, mivel a változások hatását gyakran a szakértői tervezési tudás alapján határozzák meg. Felülvizsgálati értekezleti protokollok, az informális csapatmegbeszélések és az egyéni mérnöki ítélőképesség mind használhatók annak meghatározására, hogy milyen következményekkel jár egy módosítás. 

Csomagkezelés és függőségi IA

A szoftvert gyakran csomagokban szállítják, amelyek függőségeket tartalmaznak más szoftvercsomagokra, amelyek szükségesek a telepített szoftver futtatásához. Ezeknek a függőségeknek a visszafelé követése kényelmes módja annak, hogy azonosítsuk egy szoftvercsomag tartalmának megváltoztatásának hatását. Példák olyan szoftverekre, amelyek segítenek ebben:

• Olyan szkriptek , mint a whatrequires (RPM-hez) és a Debian csomagformátumok.

Forráskód és függőségi IA

A metaadatok^[melyik?] segítségével^[hogy?] meg lehet érteni a függőségeket statikus elemzés útján. Az ilyen függőségek megjelenítését támogató eszközök közé tartoznak:

• Integrated development environment
• FindBugs
• JRipples
• AppDyynamics
• CodeLogic
• Visual Expert

Vannak olyan eszközök is, amelyek teljes szövegű keresést alkalmaznak különböző tárolókban tárolt forráskódokon. Ha a forráskód webböngészőből elérhető, akkor a klasszikus keresőmotorok használhatók. Ha a forrás csak a futásidejű környezetben érhető el, akkor bonyolultabbá válik, és szakosodott eszközök lehetnek segítségünkre. ^{[ nem megfelelő külső hivatkozás? ]}

Követelmények és nyomon követhetőség a forráskódban

A legújabb eszközök^[melyek?] gyakran stabil linkeket használnak a függőségek nyomon követésére. Ez minden szinten elvégezhető, köztük specifikáció, vázlatterv, hibák, és commitok. Ennek ellenére, a keresőoptimalizálásból ismert visszalépések ellenőrzésének használata nem elterjedt. Kutatások folynak ezen a területen is, csak hogy néhány példát említsünk: használati eset térképek.

Ezen a területen a kereskedelmi eszközök közé tartozik a Rational DOORS .

Lásd még

• Változásmenedzsment (mérnöki)
• Változás irányítása

További irodalom

• Ambler, S. (2002). Agile Modeling: Effective Practices for Extreme Programming and the Unified Process. New York, New York, USA, John Wiley & Sons.
• Bohner, S.A. and R.S. Arnold, Eds. (1996). Software Change Impact Analysis. Los Alamitos, California, USA, IEEE Computer Society Press.
• Eisner, H. (2002). Essentials of Project and Systems Engineering Management. New York, New York, USA, John Wiley & Sons.
• Endres, A. and D. Rombach (2003). A Handbook of Software and Systems Engineering: Empirical Observations, Laws and Theories. New York, New York, USA, Addison-Wesley.
• Kilpinen, M.S. (2008). The Emergence of Change at the Systems Engineering and Software Design Interface: An Investigation of Impact Analysis. PhD Thesis. University of Cambridge. Cambridge, UK.
• Pfleeger, S.L. and J.M. Atlee (2006). Software Engineering: Theory and Practice. Upper Saddle River, New Jersey, USA, Prentice Hall.
• Rajlich, V. (2000). "A Model and a Tool for Change Propagation in Software." ACM SIGSOFT Software Engineering Notes 25(1):72.
• Ren, X., F. Shah, et al. (2005). Chianti: A Tool for Change Impact Analysis of Java Programs. International Conference on Software Engineering (ICSE 2005), St Louis, Missouri, USA.

[[Kategória:Változás menedzsment]]