大規模ソフトウェア保守のための影響波及量尺度インパクトスケール

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ソフトウェア保守においては変更時に他に及ぼす影響の大きいモジュールほど扱いが難しい.本稿では障害予測の精度向上を目的として,変更の影響波及量を定量化するメトリクス「インパクトスケール」を提案する.ソフトウェア保守において効果的な障害予測を行うには,プロダクトメトリクスとプロセスメトリクスの両方が必要といわれている.しかし,実際の保守現場においてはプロセスメトリクスの入手性は低く利用可能な状況は多くない.インパクトスケールの目的はプロセスメトリクスの得られない状況で従来のプロダクトメトリクスより効果的な障害予測を実現することであり,その影響波及モデルは確率的な波及と関係依存的な波及という特徴を持つ.インパクトスケールの有効性検証のため,2つの大規模企業システムを対象として,ポアソン回帰分析と工数考慮モデルを用いて障害予測を行う実験を実施したところ,インパクトスケールを既存のプロダクトメトリクスからなる予測モデルに追加することにより,10%検査工数における障害検出数が50%以上上昇するという結果を得た.また,既存のプロダクトメトリクスに依存ネットワーク尺度をあわせた予測モデルに対しても予測性能が上昇するという結果を得た.
2013-02-15

大規模ソフトウェア保守のための影響波及量尺度インパクトスケール

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