Определение трудоёмкости создания мобильного приложения методом Function Points Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

5. Пилипенко Т.В., Глухова Е.Н., Витман М.А. Разработка молочных ферментированных продуктов с функциональными свойствами // Сборник научных трудов Всероссийского научно-исследовательского института овцеводства и козоводства. - 2015. - Т.1. - №8. - С.259-262.

6. Нилова Л.П., Вытовтов А.А. Экспертный метод оценки потребительских свойств хлебобулочных изделий с натуральными функциональными ингредиентами // Товаровед продовольственных товаров. 2012. №2. - С. 21-23.

7. Нилова Л.П., Малютенкова С.М. Актуальные аспекты современной маркировки пищевых продуктов // Технология и товароведение инновационных пищевых продуктов. 2016. №5 (40). - С.75-80.

© Нилова Л.П., Кузикова А.А., 2016

УДК 338

Павлов М.В.,

ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»,

E-mail: [email protected]

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТРУДОЁМКОСТИ СОЗДАНИЯ МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ

МЕТОДОМ FUNCTION POINTS

Аннотация

Расчет трудоемкости определенно имеет важное значение при разработке IT-проекта, и является одним из значимых составляющих при вычисление конечной стоимости продукта. Рассмотрим расчёт экономических показателей на примере IT-проекта CrossCity с помощью метода Function Points. Данное мобильное приложение предназначено для того, чтобы познакомить пользователей с достопримечательностями России и дать им возможность принять участие в квестах основанных на посещение данных точек и выполнении ряда несложных заданий.

Ключевые слова

Расчет экономических показателей, Function Points, IT-проект, мобильное приложение.

Расчет трудоемкости разработки определенно имеет важное значение при разработке IT-проекта и является одной из значимых составляющих при вычислении конечной стоимости программного продукта для предприятий-разработчиков всех форм собственности [1].

Рассмотрим расчёт экономических показателей на примере IT-проекта CrossCity с помощью метода Function Points. Данное мобильное приложение предназначено для того, чтобы познакомить пользователей с достопримечательностями России и дать им возможность принять участие в квестах основанных на посещение данных точек и выполнении ряда несложных заданий. Все это реализовано в виде игровой платформы и одновременно информационного ресурса, дающим представление и дынных местах.

Метод Function Points предназначен для оценки на основе логической модели объема программного продукта количеством функционала, востребованного заказчиком и поставляемого разработчиком. Несомненным достоинством метода является то, что измерения не зависят от технологической платформы, на которой будет разрабатываться продукт, и он обеспечивает единообразный подход к оценке всех проектов в компании [2 - 4].

В методике функциональных указателей для определения объема работ используется 5 информационных характеристик (Таблица 1):

1) внешний ввод - элементарный процесс, перемещающий данные из внешней среды в приложение. Данные могут поступать с экрана ввода или из другого приложения. Управляющие данные не модифицируют внутренние логические файлы;

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12-1/2016 ISSN 2410-700Х_

2) внешний вывод - элементарный процесс, перемещающий данные, вычисленные в приложении, во внешнюю среду.

3) внешний запрос - элементарный процесс, работающий как с вводимыми, так и с выводимыми данными.

4) внутренний логический файл - распознаваемая пользователем группа логически связанных данных, которая размещена внутри приложения и обслуживается через внешние вводы;

5) внешний интерфейсный файл - распознаваемая пользователем группа логически связанных данных, которая размещена внутри другого приложения и поддерживается им.

Первым шагом мы проведем расчет объема программного продукта, создаваемого в рамках командного курсового проекта. Среда разработки мобильного приложения Xamarin. Язык разработки C#.

Таблица 1

Исходные данные для расчета FP-метрик

Имя характеристик Ранг, сложность, количество

Низкий Средний Высокий Итого

Внешние вводы 0 2 1 14

Внешние выводы 1 6 0 34

Внешние запросы 0 1 1 10

Внутренние логические файлы 0 7 0 70

Внешние интерфейсные файлы 0 0 2 20

Общее количество рангов 148

Количество функциональных указателей вычисляется по формуле

FP = Общее количество рангов х ( 0.65 + 0.01 х

14 ч

I«)

¿ = 1 /

где Fi - это коэффициенты регулировки сложности (табл. 2), принимающие целые значения: 0 - 5, в зависимости от сложности реализации соответствующей характеристики программного продукта.

Таблица 2

Параметры для коэффициентов регулировки сложности.

Системный параметр Описание

Передачи данных Сколько средств связи требуется для передачи или обмена информацией с приложением или системой?

Распределенная обработка данных Как обрабатываются распределенные данные и функции обработки?

Производительность Нуждается ли пользователь в фиксации времени ответа или производительности?

Распространенность используемой конфигурации Насколько распространена текущая аппаратная платформа, на которой будет выполняться приложение?

Скорость транзакций Как часто выполняются транзакции? (каждый день, каждую неделю, каждый месяц)

Оперативный ввод данных Какой процент информации надо вводить в режиме онлайн?

Эффективность работы конечного пользователя Приложение проектировалось для обеспечения эффективной работы конечного пользователя?

Оперативное обновление Как много внутренних файлов обновляется в онлайновой транзакции?

Сложность обработки Выполняет ли приложение интенсивную логическую или математическую обработку?

Повторная используемость Приложение разрабатывалось для удовлетворения требований одного или многих пользователей?

Легкость инсталляции Насколько трудны преобразование и инсталляция приложения?

Легкость эксплуатации Насколько эффективны и/или автоматизированы процедуры запуска, резервирования и восстановления?

Разнообразные условия размещения Была ли спроектирована, разработана и поддержана возможность инсталляции приложения в разных местах для различных организаций?

Простота изменений Была ли спроектирована, разработана и поддержана в приложении простота изменений?

Рассчитаем количество функциональных указателей

FP = 148 х (0,65 + 0,01 х (2+3+4+2+5+5+5+4+3+5+1+2+2+3)) = 164,28 Полученная FP-оценка пересчитывается в LOC-оценки V

V = Кяз х FP,

где Кяз - зависит от языка программирования, используемого для реализации ПО, берется из таблицы 3.

Таблица 3

Пересчет FP-оценок в LOC-оценки (неполная версия)

Язык программирования Количество операторов на один FP

Паскаль 90

C++ 64

Java 53

В данном случае мы берем язык программирования С++, поэтому расчет будет следующим

V = 53 х 164,28 = 8706,84 LOC Для перерасчета объема программы в условных строках V в трудозатраты Т используются промежуточная модель СОСОМО [5], в соответствии с которой номинальную трудоемкость (без учета коэффициентов затрат труда, стоимостных факторов и сложности) можно вычислить по формуле

Т = N1 х KSLOCN2,

где KSLOC (тыс. строк) = V / 1000, а значения N1 и N2 определяются в зависимости от типа программного обеспечения. В данном случае ПО - полунезависимое.

Т = 3,0 х 8,70684 112 = 31,28 чел. х мес. Время разработки вычисляется по формуле

Тразр. = 2,5 х тю = 2,5 х 31,280,35 = 8,3 мес. Рекомендуемое правило распределения затрат проекта - 40-20-40 [6 - 7]:

- на анализ и проектирование приходится 40% затрат (из них на планирование и системный анализ -

5%);

- на кодирование - 20%;

- на тестирование и отладку - 40%.

Таблица 4

Распределение временных затрат

Этап Доля затрат, мес.

Анализ и проектирование 3,32

Кодирование 1,66

Тестирование и отладка 3,32

Общие временные затраты 8,3

Список использованной литературы:

1. Харитонова П.В. Применение 1Т-технологий при принятии управленческих решений в малом и среднем бизнесе//Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. -2015. Т. 1. - С. 266-269.

2. Евдокимов И.В. Проблема и показатели качества программного обеспечения//Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. -2009. -Т. 1. -С. 121-124.

3. Евдокимов И.В. Адаптация стандартов программных средств к проектам в области информационных технологий//Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2010. Т. 2. С. 97-101.

4. Евдокимов И.В. Менеджмент качества и управление развитием системы обработки экспертной аналитики//Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2015. Т. 1. С. 212-219.

5. Ломов И.И., Вахрушева М.Ю. К вопросу о современных методиках моделирования бизнес-процессов//В сборнике: Актуальные вопросы экономики региона: анализ, диагностика и прогнозирование - материалы VI Международной студенческой научно-практической конференции. -2016. - С. 68-70.

6. Большедворова Л.В., Косякова В.В. Информационная культура как фактор развития информационного общества//В сборнике: Актуальные вопросы экономики региона: анализ, диагностика и прогнозирование -материалы VI Международной студенческой научно-практической конференции. -2016. - С. 270-273.

7. Буштрук Т.Н., Царыгин М.В., Буштрук А.А. Концептуальная модель информационного ресурса//Наука и образование транспорту. 2014. № 1. С. 145-148.

© Павлов М.В., 2016

УДК 33 Панферова Дарья Николаевна

Магистрант кафедры менеджмента ФГБОУ

ВО "ЧелГУ" г. Челябинск, РФ E-mail: [email protected]

АНАЛИЗ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ ПО ТЕРРИТОРИИ ЧЕЛЯБИНСКОЙ ОБЛАСТИ

Аннотация

В статье проанализировано состояние транспортной инфраструктуры Челябинской области, от которой зависит грузопоток области. Отмечены возможные преимущества Уральского региона. Описаны наличие и состояние складских комплексов, а также выявлены существующие логистические проблемы. Описаны основные транспортные потоки. Рассмотрены значение ТЛК «Южноуральский» и проанализированы состояние и инфраструктура автодорожной и железнодорожной сети, выявлены проблемы и предложено возможное решение этих вопросов.

Ключевые слова

Транспортные потоки; складская логистика, дорожная инфраструктура, грузооборот, структура автодорожной сети

В связи со сложившейся экономической ситуацией (режим санкций) возрастает роль кооперационных связей между предприятиями стран ЕАЭС, что ведет к росту грузоперевозок между ними. И здесь роль Челябинской области, находящейся на пересечении транспортных путей может существенно возрасти.

Выгодное логистическое положение может в несколько раз увеличить объем грузопотока. Транспортная сеть Челябинской области неплохо развита, так как область находится на границе Сибири, Поволжья и Казахстана. По территории области проходят федеральные автотрассы, Южно-Уральская железная дорога, являющаяся веткой Транссибирской магистрали, а также воздушные коридоры.

Общая протяженность автомобильных дорог общего пользования на территории Челябинской области составляет более 15 тыс. км. Почти 9 тыс. км из них - дороги регионального значения, из которых 98 % - с твердым покрытием. Протяженность федеральных автомобильных дорог составляет 612 км. Протяженность Южно-Уральской железной дороги свыше 8 тыс. км. Она обслуживает территории 7 субъектов РФ и Республику Казахстан. Южно-Уральская железная дорога граничит с юга с железными дорогами Казахстана, с юго-запада с Приволжской железной дорогой, с запада с Куйбышевской железной дорогой, с севера со Свердловской дорогой, с востока с Западно-Сибирской железной дорогой [1].

Еще одно возможное преимущество Уральского региона - это находящийся в 75 километрах к югу от Челябинска транспортно-логистический комплекс (ТЛК) «Южноуральский». ТЛК «Южноуральский» способен дать начало новому транспортному коридору: Синьцзян-Уйгурский Автономный Район (СУАР) Китайской Народной Республики - Республика Казахстан - Челябинская область, который позволит сократить с 36 до 10 дней сроки доставки грузов по железной дороге из центральных и западных районов Китая в Россию.

Географически этот транспортный узел является очень удобным, так как для международного грузопотока это ближайшая точка входа с территории северо-западной и центральной части Китая в РФ.