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Software Engineering 

Verwendung von Softwaremetriken 

Die Inhalte der Vorlesung wurden primär auf Basis der jeweils angegebenen Literatur 

erstellt. Darüber hinaus finden sich ausgewählte Beispiele zur Softwareentwicklung 

aus dem Bereich der Telekommunikation. 

08.10.2013 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 1

Inhaltsübersicht 

• Ziele der Softwaremessung 

• Ausgewählte Softwaremetriken 

• Metriken im Bereich objektorientierter Systeme 

• Werkzeugunterstützung 


Ziele der Softwaremessung 


Software-Measurement 

Berechtigung der Software-Messung: 

• „To measure is to know.“ (Clerk Maxwell) 

• „You cannot control what you cannot measure.“ (Tom DeMarco) 

• „Measurement is an excellent abstraction mechanism for learning what 

works and what doesn‘t.“ (Victor Basili) 

• „A science is as mature as ist measurement tools.“ (Louis Pasteur) 


Aspekte der Softwaremessung 

Numerisches 

Relativ 

Empirisches 

Relativ 


Definition der 

Softwaremessung 

Die Softwaremessung (software measurement) ist der Prozess der 

Quantifizierung von Attributen der Objekte bzw. Komponenten des Software 

Engineerings mit der Ausrichtung auf spezielle Messziele (measurement 

goals) und der ggf. notwendigen Einbeziehung von Messwerkzeugen 

(measurement tools). 

In Anlehnung an: Fenton, N. E.; Pleeger, S. L.: Software Metrics – 

A rigorous and practical approach. Thomson-Verlag, 1996 


Prozess zur Softwaremessung 

nach ISO 15939 

Anforderungen zur Softwaremessung 

Informationsbedürfnisse 

Technische- und 

Managementprozesse 

Informationsprodukte 

Feedback zur Messung 

Bezugsbereich des eigentlichen Messprozesses 

Etablieren des 

Messansatzes 

Planung des 

Messprozesses 

Realisierung der 

Messungen 

Einverständnis 

Planungsinformationen 

Messergebnisse 

Bewertung der 

Messungen 

Erfahrungsdatenbank über 

durchgeführte Messungen 

Bewertungsergebnisse 

ISO 15939 – Prozessstandard der Softwaremessung 

Verbessungsaktivitäten 

... 

Aktivität 

Quelle: ISO/IEC 15939:2002, Software engineering – 

Software measurement process, JTC 1/SC 7), http://www.iso.org 

08.10.2013 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 7 

... 

Datenspeicher 

Datenfluss

Ansätze für Metriken/Maße 

in der Softwareentwicklung 

• Produktmetriken 

- Architekturmetriken (Modelle, Quellcode, Services, …) 

- Testmetriken (Testabdeckung, Style Guide, …) 

- … 

• Prozessmetriken 

- Organisationsmetriken (Reifegrade wie z.B. CMM(I), …) 

- Managementmetriken (Projektfortschritt, Fehlerraten, …) 

- … 

• Ressourcenmetriken 

- Hardwaremetriken (Verfügbarkeit, Performance, …) 

- Personenbezogene Metriken (Produktivität, Skill, …) 

- … 

1600 Software- 

metriken 

ZD-MIS 


Aktuelle Situation - Etabliertes 

• Reifegradbewertungen des SW-Entwicklungsprozesses z.B. CMMI 

• Aufwandsbestimmung mit FSM (z.B. COSMIC FFP, IFPUG) 

• Bedarf eines zielorientierten Softwaremessansatzes (vgl. GQM) 

• Steuerung einer arbeitsteiligen Entwicklung (vgl. Offshoring) 

• Erfahrungsdatenbanken zu Projekten der SW-Entwicklung 

• Qualitätsbewertung von SW-Artefakten (z.B. beim Reengineering) 


Ausgewählte Softwaremetriken 


Komponenten-Metriken 

Unter Verwendung von: Balzert, H.: Lehrbuch der Softwaretechnik, S. 476, Spektrum Akademischer Verlag, 

Heidelberg Berlin, 1998 (bearbeitet durch Faustmann, G.: Vorlesung Software Engineering, FHW Berlin – Fachbereich II) 


Komponenten-Metriken 




Beispiel der McCabe-Metrik 




Übung 10-1 

• Ermitteln Sie für den rechts stehenden 

Kontrollflussgraphen die McCabe-Metrik. 

• Setzen Sie die zyklomatische Zahl in das Verhältnis 

zu den enthaltenen Bedingungen eines Programms, 

das nur aus einer Komponente besteht! 

• Welches Programmierkonstrukt wird in seiner 

Komplexität nur schlecht durch diese Metrik erfasst? 




Bewertung der McCabe-Metrik 

• Vorteile 

- Einfach zu berechnen 

- Identifikation der minimalen Anzahl von Testfällen 

• Nachteile 

- Unterschiedliche Programmmerkmale werden zu stark vereinfacht 

- Quellprogramm wird als zentrales Messobjekt überbetont 

- Nur das Programmgerüst, nicht aber die Komplexität einzelner und 

verschachtelter Anweisungen werden berücksichtigt 

McCabe-Metrik diente bei zahlreichen Autoren als 

Ausgangsbasis zur Entwicklung neuer Metriken. 




Metriken im Bereich objektorientierter 

Systeme 


Metriken für OO-Komponenten 

• DIT (Depth of Inheritance) 

- Je höher die Anzahl der Vorfahren einer Klasse desto größer die 

Fehlerwahrscheinlichkeit. 

• NOC (Number of Children of a Class) 

- Je höher die Anzahl der direkten Nachfolger einer Klasse, desto geringer die 

Fehlerwahrscheinlichkeit. 

• RFC (Response for a Class) 

- Je höher der RFC (Anzahl der eigenen Operationen der Klasse plus Anzahl der 

internen und externen Aufrufe), desto größer die Fehlerwahrscheinlichkeit. 

• WMC (Weighted Methods per Class) 

- Je höher der WMC (Anzahl aller member-Funktionen und Operatoren), desto 

größer die Fehlerwahrscheinlichkeit. 

• CBO (Coupling between Object Classes) 

- Je höher der CBO (Anzahl der Klassen, mit der eine Klasse gekoppelt ist), desto 

größer die Fehlerwahrscheinlichkeit. 


Bewertung Metriken für 

OO-Komponenten 

• Vorteile 

- Ansätze zur Verbesserung objektorientierter Komponenten 

- Breite Palette an Vorschlägen 

- Empirische Untersuchungen zeigen Eignung als Qualitätsindikatoren 

• Nachteile 

- Metriken haben keine direkte Verbindung zu Zielen 

- Keine Metriken für dynamische Aspekte 

- Keine Unterscheidung zwischen Standardoperationen und 

Fachoperationen bzw. eigenen, geerbten und fremden Operationen 

- Keine Metriken zur Prüfung der Güte der Vererbungsstruktur 

- Vermessung zu einfacher Sachverhalte 


Metriken für Systeme 

• Analog zu den Systemkomponenten versucht man ganze Systeme 

mit Hilfe von Metriken zu vermessen. 

• Dabei spielt die Kopplung eine besondere Rolle. Die Kopplung wird 

hier in Form von Prozeduraufrufen oder durch den Botschaftenfluss 

ausgedrückt. 

Strukturelle 

Systemkomplexität 

gemessen durch 

Strukturelle 

Komplexitätsmetriken 

Komponentenmetriken 

Kopplungsmetriken 


fan-in/fan-out-Metrik 

Quelle: Faustmann, G.: Vorlesung Software Engineering, FHW Berlin – Fachbereich II) 


fan-in/fan-out-Metrik 

Quelle: HOFFMANN, D. W.: Software-Qualität, Gabler Wissenschaftsverlage, 01.03.2008 


Erweiterung der fan-in/fan-out-Metrik 



Metriken für OO-Systeme 

• CBO (Coupling Between Objects) 

- Anzahl der Klassen, mit der eine Klasse gekoppelt ist (Kopplung = Nutzung von 

Operationen oder Attributen einer anderen Klasse). 

• DAC (Data Abstraction Coupling) 

- Anzahl der abstrakten Datentypen, die in einer Klasse definiert sind, d.h. der 

nichtelementaren Attribute. 

• MPC (Message-Passing Coupling) 

- Anzahl der externen Aufrufe, die in einer Klasse enthalten sind. 

• RFC (Response For a Class) 

- Anzahl der eigenen Operationen der Klasse plus Anzahl der internen und externen 

Aufrufe. 

• PPM (Parameter Per Method) 

- Anzahl der Parameter pro Operation und im Klassendurchschnitt. 

• NOT (Number Of Tramps) 

- Anzahl überflüssiger oder unbenutzter Parameter. 



Qualitative Erkenntnisse 

• Geringer fan-out-Wert ist positiv (Klasse erledigt Aufgabe selbständig) 

• Hohe fan-in-Werte zeigen gute Struktur und hohe Wiederverwendung 

• Jedoch: Summe von fan-in und fan-out muss gleich bleiben! 

• Wenige Objekte als Parameter in Operationen übergeben! 

• Vererbung und Polymorphismus reduzieren Werte der traditionellen 

Standardmetriken. 

• Vererbung erhöht Komplexität 

• Zusätzliche Komplexität durch 

- tiefe Vererbungshierarchien 

- Redefinition von Operationen 

- Aufhebung des Geheimnisprinzips in Vererbungshierarchien 



Bewertung OO-Systemmetriken 

• Vorteile 

- Vermittlung eines Gefühls für die vielfältigen Faktoren, die die 

Komplexität bestimmen 

- Deutlicher Unterschied zu traditionellen Metriken 

- Hilfestellung zur Qualitätssicherung von Systemen 

• Nachteile 

- Gesamtkomplexität durch einen Wert nicht darstellbar 

- Berücksichtigung einfacher Sachverhalte. 

- Beziehung zur Qualität nicht nachgewiesen 

- Viele Metriken schlecht definiert und messtheoretisch unzureichend 

spezifiziert. 

- Metriken für Analyse und Entwurf fehlen noch. 



Übung 10-2 



Werkzeugunterstützung 


„stand alone” Werkzeugunterstützung 

Quelle: RSM – Resource Standard Metrics, M Squared Technologies LLC 2006 

URL: http://msquaredtechnologies.com 


Eingebettete Messwerkzeuge 

Quelle: Checkstyle –http://checkstyle.sourceforge.net/ 


ISBSG Projektdatenbank 

Functional Size Measurement based on ISBSG

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