Presentatie van Sogeti op de najaarsconferentie 2006

1. NESMA najaarsconferentie
Converteren van Functionele omvang:
Van FPA naar COSMIC-FFP
Harold van Heeringen
7 december 2006
Vechthuis,Utrecht

2. Overzicht
• Waarom van FPA naar COSMIC-FFP?
• FPA in a nutshell
• COSMIC-FFP in a nutshell
• Overeenkomsten en verschillen
• Conversie - Eerdere studies
• Conversie - Sogeti studie
• Aanbevelingen

3. COSMIC-FFP
• Tweede generatie FSM
• Bestaat sinds eind jaren ‘90
• Toepasbaar op de domeinen: bedrijfsapplicatie software,
realtime software, infrastructuur software en hybriden
• Maakt meten van herbruikbare componenten mogelijk
• Geschikt voor traditionele ontwikkelmethodieken en
architecturen
• Geschikt voor moderne ontwikkelmethodieken (RUP, OO, etc)
• Geschikt om software in moderne architecturen te meten
(meerlagen, soa)
  COSMIC is beter toegespitst op het meten van moderne
vormen van documentatie dan FPA

4. Mogelijke redenen om van FPA naar
COSMIC-FFP te gaan
• Nieuwe ontwikkelmethodieken en daarom van andere vormen
van functionele documentatie.  FPA minder goed toepasbaar
• De organisatie wil ook software in het realtime, telecommunicatie
of infrastructuur domein gaan meten.
• De organisatie wil de omvang van verschillende afzonderlijke
componenten vaststellen.
• De organisatie wil dat er genuanceerdere metingen worden
uitgevoerd. Een zeer complexe functie zou een grotere omvang
moeten opleveren dan een complexe functie.
• De organisatie is op een manier ingericht dat een afdeling slechts
een deel van een gebruikersfunctie bouwt. Men wil echter wel op
afdelingsniveau kunnen meten en begroten.
Waarom meet dan niet iedereen met COSMIC-FFP??

5. Overstappen?
Overstappen van FPA naar COSMIC-FFP wordt als
onwenselijk beschouwd omdat men bang is dat de met
veel pijn en moeite in FPA opgebouwde ervaringscijfers
dan nutteloos worden.
 Tenzij er een goede manier is om een database
met ervaringscijfers te converteren van FP naar
cfsu!

6. Functionele omvang

7. Omvang
• Methoden om de omvang van software te meten
> Source lines of code
> Number of objects
> Number of screens
> Number of classes
> etc
• Probleem:
> Meetresultaten hangen sterk af van de gekozen technische
implementatie  Moeilijk te vergelijken.
> Pas meetbaar na implementatie
• ISO 14143-1 Functional Size Measurement

8. Hebben we het over hetzelfde ??
• ISO-Standaard 14143
400
40
0

9. ISO standaard?
• Consistent
• Ondubbelzinnig
• Wereldwijde afspraak
• Onafhankelijk van technische
implementatie
• ISO gecertificeerd (anno 2006)
> IFPUG FPA,
> Mark II Function Points
> NESMA FPA,
> COSMIC-FFP,

10. Functional Sizing Methods

11. FSM  User Requirements
Business
requirements
(waarom)
User
requirements
(wat)
System requirements
(hoe)

12. User requirements
Functional UR Technical UR Quality UR
User Requirements
FPA en COSMIC-FFP meten alleen de Functional User
Requirements

13. Functional User Requirements
Functional User Requirements (FUR) kunnen uit de
verschillende ontwerp producten worden ge-
extraheerd voordat de software bestaat…
Requirements
definitie
documenten
Data analyse /
Functional
modellering
documenten User
Functionele
Requirements
decompositie
documenten

14. Functional User Requirements
Functional User Requirements (FUR) kunnen ook
worden geidentificeerd nadat de software is
gerealiseerd
Fysieke
Programma’s en
schermen
Functional Gebruikers-
handleidingen
User en
procedures
Requirements
Fysieke
databases

15. Functiepunt Analyse

16. Functiepunt
Zodra de FUR zijn vastgesteld, kunnen we FPA gebruiken om de
omvang te meten
De functiepunt is
de eenheid om de omvang te bepalen
van de functionaliteit
die aan de gebruiker wordt aangeboden
vanuit het gezichtspunt van de gebruiker.

17. Functiepunt Analyse
Gebruiker Transacties Data
IF
ilgv
OF
kgv
UF

18. Functionaliteit
twee types functionaliteit
transacties data
i u o Interne Logische
n i p Gegevens Verzameling
v t v
o v r
e o a
Koppelings
r E a
Gegevensverzameling
r g
Ondersteunende
functies

19. Waardering: LGV
Data-Element-Types
ILGV
1 - 19 20 - 50 > 50
1 L(7) L(7) G(10)
Record-
2-5 L(7) G(10) H(15)
Types
>5 G(10) H(15) H(15)
KGV
Data-Element-Types
1 - 19 20 - 50 > 50
1 L(5) L(5) G(7)
Record-
2-5 L(5) G(7) H(10)
Types
>5 G(7) H(10) H(10)

20. Waardering: Transacties
Data-Element-Typen
Invoerfunctie
1-4 5 - 15 > 15
gerefereerde 0-1 L(3) L(3) G(4
Logische )
2 L(3) G(4) H(6)
Gegevens-
Verzamelingen >2 G(4) H(6) H(6)
Uitvoerfunctie Data-Element-Typen
1-5 6 - 19 > 19
gerefereerde 0-1 L(4) L(4) G(5
Logische )
2- L(4) G(5) H(7)
Gegevens-
Verzamelingen >33 G(5) H(7) H(7)

21. Meten: voorbeeld FPA
FUR
Aanmaken nieuwe medewerker (vanuit menu)
LGV’s Attributen
WERKNEMER naam, adres, tel., datum in dienst, functiecode
FUNCTIE functiecode, omschrijving, salarisschaal
Invoerfunctie
LGV = 2 (WERKNEMER en FUNCTIE)
DET = 6 (5 attributen + 1 appl det voor opstarten functie)
1-4 5 - 15 > 15
0-1 L(3) L(3) G(4
Gemiddelde invoerfunctie, 4 FP )
2 L(3) G(4) H(6)
>2 G(4) H(6) H(6)

22. FPA samenvattend
• Toepasbaarheid FPA is sterk afhankelijk van de
aanwezigheid van een datamodel
• FPA kent een waarde toe aan de aanwezige
gegevensverzamelingen en aan de aanwezige functies
• Deze waarde is per functie begrensd

23. COSMIC-FFP

24. COSMIC Full Function Points
Gegevens Transacties Gebruiker
w e
persistent transient
[permanent] [vluchtig]
r x
functioneel
proces

25. Functioneel Proces
Functioneel Proces
• Elementaire component van de FUR
• Unieke, samenhangende, onafhankelijk
uitvoerbare set van data movements
• Wordt getriggered door een triggering event in de
wereld van de gebruiker
• Is pas afgerond op het moment dat alles is gedaan
wat op basis van dat triggering event mag worden
verwacht.
• Functionele processen zijn vrijwel altijd
gelijk aan FPA functies

26. Data Group - vb
In het logisch datamodel komt een entiteit voor met de
naam MEDEWERKER, met de volgende attributen:
Medewerker, naam, adres, tel., datum in dienst, functiecode
Object of
Interest Functioneel Proces Data groep (Write)
Medewerker Toevoegen mdw {mdwnr, naam, adres, woonplaats, sofinr}
Medewerker Wijzigen mdw {naam, adres, woonplaats}
Medewerker Verwijderen mdw {mdwnr}

27. Meetfase
Identificeer van elk functioneel proces de data
movements
> Elke data movement is één Cfsu
> Cfsu = COSMIC Functional Size Unit
> De omvang van de te meten software is gelijk aan het aantal
geïdentificeerde data movements

28. Meten: voorbeeld COSMIC-FFP
Functioneel proces
Aanmaken nieuwe medewerker (vanuit menu)
OOI Attributen
WERKNEMER naam, adres, tel., dat. id, functiecode
FUNCTIE functiecode, omschrijving, salarisschaal
Data Movement Data Group
Entry {werknemergegevens}
Read FUNCTIE
Write WERKNEMER
Exit {medewerkernummer}
Exit {boodschap (fout / bevestiging)}
Totaal: 5 Cfsu NB: Standaard 1 exit voor melding

29. COSMIC-FFP samenvattend
• COSMIC-FFP is niet afhankelijk van de aanwezigheid van
een datamodel
• COSMIC-FFP kent een waarde toe aan verplaatsingen van
datagroepen binnen functionele processen
• Deze waarde is niet begrensd per functioneel proces

30. Verschillen en Overeenkomsten

31. Belangrijkste verschillen methodieken
FPA COSMIC-FFP
Toepasbaar op Domein Bedrijfsapplicaties Bedrijfsapplicaties,
Realtime, Infrastructuur
Datamodel vereist? Ja Nee (wel handig)
Meten van afzonderlijke Nee Ja
componenten mogelijk?
Omvang per functie Ja Nee
begrensd?
Benchmarking data Veel Weinig
Meten van complexe Nee Nee, maar lokale
verwerking uitbreiding mogelijk
Early sizing o.b.v. datamodel o.b.v. procesmodel

32. Overeenkomsten in terminologie
Term NESMA FPA 2.2 COSMIC-FFP 2.2
User User Gebruiker
FURs FURs FURs
Applicatie Applicatie Application
Systeemgrens Systeemgrens Boundary
Transactie Gebruikerstransactie Functional process
Logische gegevensgroep LGV Data group
Data element type (DET) DET DET

33. De methodes vergeleken
FSM Method Datagroep Datagroep Transactie Trans- Transactie
types omvang types actie omvang
FPA ILGV Invoerfunctie
# RET’s # DET’s
KGV Uitvoerfunctie
# DET’s # Gerefereerde
Opvraagfunctie LGV’s
COSMIC-FFP Transient Entry # data
movements
Onderdeel
van Functioneel Exit # data
Functioneel Proces movements
Persistent proces Read # data
movements
Write # data
movements

34. Overeenkomsten en verschillen in
telwijze
• Overeenkomsten:
> FUR worden geanalyseerd
> FPA Functies / Functionele processen worden geidentificeerd
> De complexiteit van een functie / functioneel proces wordt
bepaald door het toekennen van een getal die de functionele
omvang weergeeft.
• Verschillen:
> Het datamodel wordt bij FPA wel gekwantificeerd, niet bij
COSMIC-FFP
> De complexiteit van de functies wordt bij FPA uit een tabel
gehaald (max. 7) en bij COSMIC bepaald op basis van het
aantal datagroep verplaatsingen tijdens het proces (geen
maximum).

35. Converteren
van FPA naar COSMIC-FFP

36. Eerdere Conversie studies
• Fetcke (1999)
> N=4
> Y(Cfsu) = 1,1(FP IFPUG) – 7,6
> R2 = 0.97
• Vogelezang & Lesterhuis (2003)
> N=11
> Y(Cfsu) = 1,2(FP NESMA) – 87
> R2 = 0.99
<200 FP: Y(Cfsu) = 0,75(FP) – 2.6
>200 FP: Y(Cfsu) = 1,2(FP) – 108
• Desharnais & Abran (2006)
> N=14
> Y(Cfsu) = 1,0(FP IFPUG) – 3
> R2 = 0.93
Transactions only: Y(Cfsu) = 1,36 (FPTX) + 0
R2 = 0.98

37. Onderzoek
• Doel – Onderzoeken of het mogelijk is om een
conversieformule te bepalen om een gemeten omvang in
FP te converteren naar een omvang in cfsu
• Methode – Zowel in FPA als in COSMIC-FFP meten van
een aantal projecten om daarna de verschillen te
analyseren
• Projecten – 28 nieuwbouwprojecten voor verschillende
klanten

38. Resultaten deel 1
Project #cfsu # Func. Gem. # FP # ILGV # kGV # IF # UF # OF
Proc. cfsu
A 66 7 9,4 61 1 4 1 6 0
B 75 8 9,4 112 2 9 6 4 0
C 73 14 5,2 129 1 12 4 6 4
D 120 15 8,0 135 3 2 0 0 0
E 137 25 5,5 136 3 0 13 11 2
F 257 43 6,0 245 6 6 31 23 3
G 270 36 7,5 249 14 3 23 14 1
H 286 44 6,5 279 11 4 20 20 1
I 352 44 8,0 279 11 4 20 20 1
J 252 35 7,2 286 12 1 20 23 4
K 313 54 5,8 302 11 6 16 19 9
L 301 34 8,9 334 6 8 26 27 3
M 281 42 6,7 381 0 30 0 42 0
N 509 51 10,0 412 14 1 19 21 11

39. Resultaten deel 2
Project #cfsu # Func. Gem. # FP #ILGV #kGV # IF # UF #OF
Proc cfsu
O 530 104 5,1 498 21 0 63 39 6
P 445 66 6,7 499 16 3 45 34 1
Q 488 64 7,6 565 34 0 38 25 1
R 848 106 8,0 779 10 5 54 39 13
S 620 118 5,3 586 31 0 75 30 2
T 778 152 5,1 606 17 0 45 55 8
U 714 113 6,3 627 23 1 58 25 22
V 603 110 5,5 653 13 1 53 53 20
W 893 113 7,9 741 34 0 49 51 13
X 737 151 4,9 873 ? ? 58 83 13
Y 925 159 5,8 874 32 0 95 39 13
Z 1144 143 8,0 924 45 2 136 7 5
AA 1448 181 8,0 1076 45 2 136 7 43
AB 1864 223 8,4 1622 27 4 169 221 13

40. Sogeti 2006
N=28
Y(Cfsu) = 1,2(FP NESMA) – 54
R2 = 0.95
y = 1,2x - 54
2000
R2 = 0,95
1800
1600
1400
1200
#cfsu -->
1000
800
600
400
200
0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800
#fp -->

41. Opdelen dataset?
• Alleen transacties  geen hoge R2
• Opsplitsen in datasets groter en kleiner dan 200 verkleint
de R2
• 1 formule voor hele dataset geeft de beste correlatie

42. Outliers
• Mogelijke oorzaken:
FP > cfsu
Omvangrijk datamodel, maar geen dekkende CRUD
matrix
Relatief veel KGV’s (meer dan 50%)
Veel kleine functionele processen (3 a 4 cfsu)
Cfsu > FP
Veel functies waarin data van veel entiteiten wordt
verplaatst
Veel onderhoudbare codetabellen
Veel output processen
Veel zeer eenvoudige functies (message X speelt
zware rol)

43. Aanbevelingen
• Om een database met ervaringscijfers van FPA naar cfsu
te converteren:
1. Doe een aantal tellingen opnieuw in COSMIC-FFP
2. Maak een overzicht in excel met daarin de dubbelmetingen
3. Laat Excel een spreidingsgrafiek opstellen en stel in dat de
formule en de R2 worden getoond
4. Pas de gevonden formule toe op de hele database
• Als men geen dubbeltellingen wil doen
1. Bepaal of het NESMA of IFPUG functiepunten betreft
2. Kies op basis daarvan een van de gegeven formules
3. Pas deze formule toe op de hele database

44. De Nesma en COSMIC-FFP
• Werkgroep COSMIC-FFP
• Doel: toegankelijker maken van de methode voor de
‘metrics community’ in Nederland
> Vertalen measurement manual
> Papers en presentaties op conferenties
Harold.van.heeringen@sogeti.nl

45. Vragen
Discussie