Nghiên cứu và phát triển một cơ sở tri thức hỗ trợ nâng cao chất lượng hoạt động sản xuất phần mềm

I H C QU C GIA TP HCM I H C BÁCH KHOA H XUÂN C M TRANG NGHIÊN C U VÀ PHÁT TRI N M H TR NÂNG CAO CH NG HO XU T PH N M M Chuyên ngành: H th ng thông tin qu n lí Mã s chuyên ngành: 60 34 48 LU TP H TRI TH C NG S N C HOÀN THÀNH T I I H C BÁCH KHOA HCM Cán b ng d n khoa h c : TS.Nguy n Chánh Cán b ch m nh n xét : Cán b ch m nh n xét : Lu Thành ph n H i c b o v t i Tr ng ng i h c Bách Khoa, HQG Tp HCM nh giá lu n v n th c s g m: Xác nh n c a Ch t ch H i ng h giá LV ngành sau lu n v n ã c s a ch a (n u có) CH T CH H NG ng Khoa qu n lý chuyên NG KHOA I H C QU C GIA TP.HCM I H C BÁCH KHOA C NG HÒA XÃ H I CH NAM c l p - T - H nh phúc T NHI M V LU Chuyên ngành: MSHV:11320984 14/05/85 Kon Tum : 60 34 48 I TÀI: Nghiên c u phát tri n m ph n m m II NHI M V VÀ N I DUNG tri th c h tr ho ng s n xu t Hình thành m tri th c v l i phát tri n trình s n xu t ph n m m bao g m thông tin v d ng l i, nguyên nhân l i cách phòng tránh Xây d ng m h tr i dùng truy c tri th c h tr c tri th i v i vi c nâng cao ch ng c a ho ng s n xu t ph n m m III NGÀY GIAO NHI M V : 21/01/2013 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHI M V : 21/06/2013 V CÁN B NG D N : TS Nguy n Chánh Thành Tp HCM, ng CÁN B NG D N CH NHI M B NG KHOA O i L cg il ic n quý Th y Cô c i h c Bách khoa cho nh ng ki n th c quý báu th i gian h c cao h c ngành H th ng Thông tin Qu n lý c bi t c Th y t t n tình tài n Chánh Thành ng d n Cu i cùng, xin g i l i c nghi p n tình h tr c tài ng d n khoa h c c tài ng cho tơi vi c nghiên c u hồn n t t c nh i b n, nh ng , góp ý cho tơi su t th i gian h c t p nguyên H Xuân C m Trang ii TĨM T T LU Lu trình bày vi c nghiên c u phát tri n m tri th c h tr nâng cao ch ng s n xu t ph n m m Thông qua k t qu phân tích nhu c u c ng chuyên gia ho c này, lu n s phát tri n m tri th c v l i phát sinh trình s n xu t ph n m m Lu t p trung xây d ng m t ontology v l i ph n m m hi n th c b ng cách thu th p d li u v l i ph n m m t d án khác có qui mô l n phân lo i d g pháp ODC, t pháp phịng tránh Ngồi lu truy c p s d c m t s công ty ph n m m, cm ngh m t s bi n h tr i dùng tri th c vàtrình bày m t s c nghi m nh m ng c tri th c vi c h tr l p trình viên nói riêng c gi m chi phí nâng cao ch ng ph n m m nói chung T khố: Defect, Defect Analysis, Root Cause Analysis, Prevent Action, ODC iii ABSTRACT Based on the fact that the cost of finding and correcting defect represents one of the most expensive software development activites, this study will present a research and implementation of a knowledge base about defect in order to improve the quality of software development This study will focus on developing a defect ontology, then creates a defect knowledge base by finding and analysis the defect data that occurred in the software development process for five big projects and aims at classifying various defect using Orthogonal Defect Classification (ODC), finding root cause of defects and suggest some prevention ideas The study also built a web application for the defect knowledge base can be accessed and used Then by conducting some experiments, it also showcase on how the knowledge base helps the developers in their work in particular or to improve the software development quality in general Keywords: Defect, Defect Analysis, Root Cause Analysis, Prevent Action, ODC iv L Tơi xin cam ng tồn b nh ng n i dung s li u lu nghiên c u, kh o sát th c hi n Nh ng d li c thu th p x lí m t cách khách quan trung th c H Xuân C m Trang v M CL C L i TÓM T T LU L ii iv M C L C v DANH M C HÌNH NH viii DANH M C B NG ix DANH M C CÁC THU T NG VÀ T VI T T T x T NG QUAN 1.1 Gi i thi u 1.2 M c tiêu 1.3 ng nghiên c u 1.4 u 1.5 Các cơng trình nghiên c u liên quan LÝ THUY T 2.1 lí thuy t v l i 2.1.1 L i 2.1.2 Mơ hình phân lo i l i ODC 2.1.3 Ki u l i (Defect Type): 11 2.1.4 Kích ho t l i (Defect Trigger) 13 2.1.5 ng c a l i (Defect Impact) 13 2.2 Tri th tri th c 14 2.2.1 Tri th c 14 2.2.2 c tính c a tri th c: 17 vi 2.2.3 Qu n lí tri th c 17 2.2.4 Qu n lí tri th 2.2.5 2.3 c s n xu t ph n m m 18 tri th c 19 Gi i thi u v ontology 21 2.3.1 Khái ni m 21 2.3.2 T i ph i xây d ng Ontology? 22 2.3.3 ng Ontology 24 2.3.4 OWL Web Ontology Language 26 U 28 3.1 c th c hi n 28 3.1.1 Phân tích nhu c u 28 3.1.2 Thu th p d li u 30 3.1.3 Phân tích d li u 31 3.1.4 Xây d ng Ontology 32 3.1.5 Xây d 3.2 h tr truy c Qui t c 80/20 33 XÂY D 4.1 tri th c 32 Ki n trúc c TRI TH C 35 tri th c 35 4.1.1 Ontology 35 4.1.2 T tri th c 41 4.1.2.1 d li u 41 4.1.2.2 T o nên th c th c a Ontology 42 4.2 ng d ng (demo) 43 TH C NGHI 5.1 45 K t qu th c nghi m 45 vii 5.1.1 Thu th p d li u 45 5.1.2 47 5.1.3 5.2 T ng quát m t s n i dung c tri th c 56 H u ki m 63 5.2.1 5.2.2 tin c y c tri th c 63 c c i ti n 68 K T LU NG PHÁT TRI N 69 DANH M C CÁC TÀI LI U THAM KH O 71 57 l i ph n m 5.4 c rút t k t qu th c nghi m c a lu Hình 5-4 T nguyên nhân d v i t p bi m t s bi m ng 5-7 c trình bày qua hình nguyên nhân h qu c a l i ph n m m n l i ph n m ct c phân tích trên, k t h p tri th c, lu c ng v i nguyên nhân d n l i ph n 58 B ng 5-7: Nguyên nhân cách kh c ph c l i ph n m m STT L i ph n m m Nguyên nhân Cách kh c ph c - Tài li u mô t yêu - M i d án c n có m i l y u c u có chun mơn cao, c u thi u thông tin, thông tin nh p nh ng phân tích vi t mơ t v u m ho c khơng xác c u c th rõ ràng cho d b o tài li c c p nh t - L p trình viên ng xuyên theo yêu c u c a khách c hàng không hi n th c theo mô t yêu c u c a - L p trình viên c n hi n th c ph n m m theo sát mô t tài li u yêu ph n m m c u c a ph n m m - Các thành viên m t - L p trình viên c n th o lu n rõ ràng c nhóm phát tri n ph n v chi ti t c a yêu c u hi c th c m m không h p tác t t trình - L p trình viên c n giao ti p t t v i làm vi c nh rõ ràng c th - L p trình viên n i dung c n hi n th c Ch (Function) không giao ti p t t - C ng xuyên t ch c bu i v i khách hàng th o lu n v yêu c u ph n m m c n i s d ng có s tham gia c a t t c thành c hu n viên nhóm bao g m c luy n t t v ph n ki m th m m hay h th ng - C n ch t l i n i dung c a tài li u mô ph n m m mà h t yêu c u ph n m d ng hi n th c - L p trình viên không bi t t n d ng công c h tr l p trình hi u qu - C n t ch c bu ng d n c th v ch c tính cách s d ng ph n m i s d ng - C n cung c p h tr l p trình viên viên cơng c h tr l p trình hi u qu - L p trình khơng có kh - T ch c bu i h p (seminar) chia h c h i, t tìm ki m s kinh nghi p gi a thành viên thông m t nhóm ki n th c - L p trình viên c n ki ng - L p trình viên hay ch n m m ho t 59 m b o ch t ng ph n m m (QA) không ki m tra ng ch c ph n m nm m ch c ph n ki m th ng ho ng ki m th m b o ph n m m y l i - S b t c n c a l p trình viên Gán giá tr (Assignment) - L p trình viên c n h t s c c n th n - L p trình viên gán i v i vi c gán giá tr trình giá tr i hi n th c trình l p - D án c ng th i gian trình (hard code) chi phí th t t m b o có th i - Th i gian/cơng vi c gian d phòng cho v ,s c d ki n dành cho d có th x y án ng - D li u n i dung c c ki m so v i th c t tra, xác th c nh p vào h - D li u ho c n i th ng ph n m m Các d li u n i n c sinh t ng, tránh m m khơng x lí b h n ch xác l i gây - L - L p trình viên nên s d ng cơng t c h tr l p trình hi u qu tránh - L p trình viên l b tc n không hi n th c theo - Các thành viên d án c c mô t yêu c u c a hu n luy n v i ng ph n m m th t t t - Mô t yêu c u thi u thông tin - Thi u nhân l giám sát ki m tra trình hi n th c ph n m m Ki m tra (Checking) - Trong d án c n có m t s chuyên gia giàu kinh nghi ng d án, h nh i ki m tra c vi t b i thành viên kinh nghi án - Code hi n th c c trang b ki n c ki m - L p trình viên c tra/duy t b i th c v vi c ki m sốt x lí l i x y i có kinh quan tr ng c n thi t nh t nghi m - Thi u s ki m soát, 60 x lí l i có th x y trình hi n th c - Th i gian th c hi n d án h n h p - S b t c n c a l p trình viên - L p trình viên yêu c u ph n m m - Các thành viên m t d án c n tr i qua bu i hu n luy c tham gia vào d án m i Thu t toán (Algorithm): ng xuyên t ch c bu i hu n luy n v n - L p trình viên thi u ph n m m cho thành viên kinh nghi m, ki n d án th c chuyên môn - Quá trình hu n luy n c a thành c theo dõi - S d ng thu t viên d án c toán gi i thu t qu n lí b i nhà qu n lí d án khơng phù h p -C nt u ki n t o nên m - L p trình viên hố chia s gi a thành viên d án Có th t ch c m t di không ki hay m tri th thành viên có th i, h c h i tri th c ch nm m mà v a hi n kinh nghi m l n th c (unit test) - C n phân b l p trình viên có n luy n t t - Ph n m c kinh nghi hi n th c ng d ng ki m th c a d án công ngh m i n - S h n ch v m t - Ph n m m c n tr i qua giai thi t k n l y yêu c t có th cs d nh rõ cơng ngh t n chi ti hi n th c ph n m c b t tay vào hi n th c d án - Các tài li u thi t k c a d án ph i 61 phù h p v i yêu c u c a d án c n c ki m tra c m b o ch ng d án - Vi c ng d ng công ngh m i vào vi c hi n th c d án c c chu n b ng t c, thành viên c a d án c n n m rõ công ngh m c b t tay vào hi n th c d án - Do l i trình t - Các l i v giao di ng x y - S h n ch h tr i v i t t c d án cơng ngh c a trình ph n m m v y c n hi n th c m t t tri th c v l h tr -S ng nh t l p trình viên trình hi n gi a trình t th c h n ch c l , m th có firefox, chrome, IE th nh n bi t phát hi n c l i - D li u ho c n i li n quan Giao di n (Interface): n -Có th t o nên m t t p h p test m m khơng cases26 có th ki m th t ng xác (automation test) l ng phân gi c xuyên x y t o l p s n c a h - Các thành viên m t d án c n th i ng xuyên t h c h i qua di n s d tìm h c h i thêm - S h n ch c a ki u n kinh nghi m v vi c hi n th c giao dành cho vi c l p di n trình giao di n - Có v q trình tích h p v i 26 Test cases: m ng v i m m m, k t qu mong mu n k t qu c ng h p ki m th ph n m m, bao g m thao tác ph n c 62 h th ng bên - Tài li ng d n i s d ng thi u thông tin - Tài li ng d i s ho c không rõ ràng d ng c c mô t c th rõ ràng - Thi u tài li u t ng ch c tính c th mơ t t c a c a ph n m m hay h th ng ph n ph n m m/h thông m m ph n m m - Trong m t d án c i tài - Thi u tài li u li u c th quan tr n mô t thi t k c a d d dàng cho trình b o trì ph n m m/h th ng nâng c p sau này, bao g m: tài li u Tài li u ph n m m mô t v t c a d án, tài (Documentation) n i s d ng li u thi t k d án, t t chi ti t có ch a phiên b n th i ng i s a ch a c th d n c th v ph n gian s a ch m m hay h th ng - M i l c hi n th c ph n m m trình coding c c l p d dàng - Các thích trình viên thích c th (comment) q cho trình s a ch a nâng c p trình hi n th c sau hàm, l code c a l p trình viên khơng c th rõ ràng ng không - S d ng cơng c qu n lí code Xây D ng phù h p n không phù th t t h p - C n chu n b ng /K t h p c - Qu n lí code khơng tài nguyên (libraries,resource) (Build/ tri n khai (build/ t t, b gi a Package/ thành viên package/deploy)ph n m m d án Merge) Th b ng - S giao ti p v d - C n chu n b t t ki n th c cho l p n vi c hi n th c 63 / li u) b ch n Tu n t (Timing / Serialization) s ng b tu n t (Timing/Serialization) - L p trình viên khơng hi u rõ v h - C m b o h thông ph n m m th ng ph n m m giai ti p t t v d li u - L p trình viên thi u - C m b o h th ng ho ng kinh nghi m song song giao ti ng xuyên ng - S c v i h th ng ph n m m v n ho trình giao ti p v i h t t th ng ph n m (legacy system) ho c h th ng khác bên (third party) Áp d ng bi n pháp phòng tránh suy t nguyên nhân d s giúp nhà qu n lí d p trình viên có th pháp n m b cm ts d án ph n m m tri th c mà lu nâng cao ch 5.2 n l i ph n m m c m t s bi n c l ng xuyên x y ng t c r ng nh ct c nh ng thơng tin có giá tr h u ích vi c ng ph n m u mà lu t H u ki m 5.2.1 ng tin c y c tri th c c 4.2, lu n th c m t công c tri th c Thông qua vi c s d ng công c này, lu u ki m có th th s d ng truy c m h tr i n hành tri th c i h tr l p trình viên vi c gi i quy t l i ph n m m m t cách nhanh chóng hi u qu th c t u ki tin c y c c ti cm tri th c ng c tri th i v i góc 64 Thu th p m t danh sách g m 100 l i s d s tri th c 100 l i truy c c qua c l a ch n t l i ph n m m có c s quan tâm th o lu n nhi u 27 nh t di chuyên gia, nh ng ng h y nhi t huy ây m t di i tr l i dành cho i có kinh nghi ng l p trình ham h c c l p trình Theo m t s p c t ph n kh o sát phân tích nhu c tr l i t t cho nh ng l i ph n m m nh ng ng g p ph i Danh sách 100 l i ng l ng tìm th y câu i có kinh nghi c c ghi nh n vào m t t p tin excel v thông tin : mô t l i, nguyên nhân, cách kh c ph c M t s l p trình viên có kinh nghi m i danh sách 100 l i c thông tin v l i m i quan h ng th tri th c Ti d ng danh sách l tìm ki m l tri th c s d ng công c h tr truy c tri th c b ng cách tìm ki m thơng qua t khố n m mơ t l i c a 100 m u th K t qu c trình bày b ng 5-8, tri th c có kh ng 33% t c 33 l i 100 l i s l i thu th c Trong trình th nghi m tìm ki m l cho m i tri th c v l i ph n m c tìm th c rating trung bình 3.8 % B ng 5-8: H u ki m s d ng công c truy c Th nghi m K t qu S m u th tìm th y 33 thơng tin liên quan b ng cách tìm ki m s d ng t khố c a mơ t l i s 27 http://stackoverflow.com/ tri th c ng 33% 65 100 m u th T l a l p trình Rating 5: 11 viên theo m t cao n th p, 5-1 cho 33 l i Rating 4: 10 c tìm th y Rating 3: Rating trung bình: 3.8 Rating 2: Rating 1: Hình 5-5: T l a l p trình viên cho 33/100 l c t cơng c truy c p K t qu nghiên c u cho th y t l ng c tri th c 33/100 l i t l rating th hi h u ích tính tin c y c a thơng tin 3.8/5 Tuy t l ng c c b i s tri th t t l ch p nh n ng l i d án ph n m m vô phong phú ng vi c tìm 100 m u th r t ng u nhiên Bên c l h cao (hình 5-5), t l c cho t t (good) r t t t (very good) 60% th hi n ph n h i t t t l i v i thông tin tìm ki ct tri th c n h i c a l p trình viên có kinh nghiêm nên có th ng r Bên c th tin c y c a tri th c, lu tri th c cao c hi n thêm thêm m c m nh c tri th c hi n u ki m n a b ng cách ch n 66 200 th c th l y ng u nhiên t p 2916 th c th c tri th s c a l p trình vi n có 6ng c a tri th c n m t p m u th theo kh nhu c u c a h theo m xác c nh giá cho m i th c th c tri th hi n m t th hi n m K t qu c cung c 5- c l p trình xem ng v i m p nh t c cho m i câu h Ch ng c a thông tin có th c th c s tri th c ch s xác c a thơng tin có thu c tính m i quan h ng th ng th c th m t t p 200 m u th hình 5-6 Hình 5-6 Kh s tri th 5-7 tri c th hi n ng c a thông tin 200 m u th ng c a t ng th c th t p 200 m u th l y ng u nhiên c i v i nhu c u c is d c th hi hình 67 80 70 60 50 40 30 20 10 very good good average poor very poor 48 67 51 22 12 Rate Hình 5-7 i v i nhu c u s d ng th c t K t qu h u ki m hình 5-6 6-7 cho th y ch cl yt tri th c cao (very good) 54.5% t 57.5% d án th c t li u ghi nh n l i ng c a th c th m u th t (good) r t t t ng th c t t r t t dàng lí gi c l p trình viên làm vi Tuy nhiên v n cịn m t s ho 17% thơng tin ch có m c c gi i s ng d li u thu th ch nên có m tri th c t ng d c yêu c u xác th p, thơng tin khơng t t c lí cc tri th c h n ch c ng v i vi c l a tri th c ch l a ch n d a y m t s m i quan h ng c ch ng thông tin Thêm t s thông tin v l i ph n m m d án ph n m m ng chuyên bi t cho m t d án nh nh ch không th ng cho t t c d u chung c a t t c l p trình viên b i d án ph n m m khác có th s cơng ngh ngơn ng l p trình khơng gi ng Tuy nhiên s ng tri th c s tr nên có giá tr n u ta áp d tri th c cho m t d án nh nh 68 5.2.2 c c i ti n Sau trình h u ki m, lu t sau: tri th cm ts c hi n th - Do h n ch v th t s tri th c cịn th p nhi u - có th xây d ng ng m r ng c a lu ng d li u thu th tri th th c c n có kh c c i ti c mà s y mà t l u qu kh ng tri th c ng c tri h c thu th p thêm nhi u thông tin v l i có giá tr t a d án ph n m m tri th c v i công c truy v n c thêm m t th i gian n a có thêm ý ki l bình ch rating , ý ki comment d ng th c t is d làm tr tính th c ti n, ng d ng cao c a m i quan h ng d tri th c - ph n h u ki m, k t qu c t 200 m u th ng u nhiên l y t tri th c v n r t nhi u m u th b th tri th c ch a m t s thông tin ch chuyên bi t cho m t s d án nh gi i quy t v c n m r ng thêm thông tin tri th c qua nhi u d án s d ng nhi u công ngh khác t gi i thu t tìm ki m cơng c truy v qu i i s d ng có th ck t 69 K T LU NG PHÁT TRI N Thơng qua vi c phân tích nhu c u kh o sát hi n tr ng ch ph n m m hi n nay, lu trình phát tri n ph n m cm tri th ng c a m t s d án tri th c v l i phát sinh c hi n th c thông qua vi c xây d ng ontology v l i m t s thông tin v l i ph n m mthu th p ct án th c t , bao g m thông tin v nguyên nhân cách kh c ph c l c ghi nh n l i t chuyên gia làm vi c d án th mang tính h u d ng th c t cao Ngoài lu th c, t cm c m t ng d ng h tr i dùng truy c tri h tr c tri th c vi c góp ph n gi m th i gian, cơng s c chi phí vi c s n xu t ph n m c i v i h th ng s n ph m ph n m m t ph n m m hài lòng ng T s li u thu th cm ts c t th c ti n nghiên c u, lu k t lu n giá tr v l d ng l ng g p ph i trình phát tri n ph n m ng hay x y ra, ngun nhân trình bày m t s bi n pháp ngh b i m t s c Lu tin c y kh c hi cm ts u ki m nh ng c tri th c c hi n th y s kh tri th i v i vi c nâng cao ch ng trình s n xu t ph n m m Tuy nhiên s ng s li u thu th ng h t nhu c u c a l tri n s ch xây d cm c n ph i xây d ng thêm m t c tri th th c c lu d ng phong n mà công ngh phát ng d án thu th c d li th n tri th c m tr i dùng hi u qu h tr i s d ng nh p thêm tri th i góp ph n làm hồn thi n có c tri 70 Bên c tri th c c d nghiên c u thêm n a t ch c phát tri n ph n m ngày hồn thi tri th c s mang tính ng d a h tr a cho nhu c u th c ti n c i s d ng 71 DANH M C CÁC TÀI LI U THAM KH O [1] Rituraij Jain (2011), Improvement in Software Development Process and Software Product through Knowledge Management, Department of Computer Science & Engineering, Vyas Institute of Engineering and Technology Jodhpur India [2] Ioana Rus, Mikeal Lindval, and Sachin Suman Sinha (2001), State of the Art Report: Knowledge Management in Software Engineering [3] Prakri Trivedi, Son Pachori (2010), Modelling and Analysing of Software Defect Prevention using ODC, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Volume 1,Number [4] Sakthi Kumaresh, R Baskaran (2010), Defect Analysis and Prevention for Software Process Quality Improvement, International Journal of Computer Applications, Volume 8, Number [5] Qinbao Song, Matin Shepperd, Michelle Cartwright, and Carolyn Mair, (2006) Software Defect Association Mining and Defect Correction Effort Prediction, IEEE Transaction on Software Engineering, Volume 32, Number [6] Mirinal Singh Rawat, Sanjay Kumar Dubey (Sept 2012), Software Defect Prediction Models for Quality Improvement, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Volume 9, Issue 5, Number [7] Norm Bridge (1996),Orthogonal Defect Classification Using Defect Data to Improve Software Development, Motorola Corporate Sofware Center, Schaumburg, Illinois [8] Apurva Anand, M.D.Singh (2011), Understanding Knowledge Management: a literature review [9] Dr John Davies, Professor Dieter Fenseland Professor Frank van Harmelen(2003), towards the semantic web: Ontology-driven Knowledge Management, John Wiley & Sons Ltd [10] Philipp Schuegerl, Juergen Rilling, Philippe Charland (2008), Enriching SE Ontologies with Bug Report Quality, Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, Montreal, Canada ... trình bày vi c nghiên c u phát tri n m tri th c h tr nâng cao ch ng s n xu t ph n m m Thông qua k t qu phân tích nhu c u c ng chuyên gia ho c này, lu n s phát tri n m tri th c v l i phát sinh trình... Kinh nghi m tri th it o c ng d ng Tri th c có giá tr c bi t, ch cơng ngh khơng thơi khơng th qu n lý tri th c tr c ti p Tri th c không th tr thông tin v tri th c Nhân t tin vào tri th c Tri th c... IBM phát tri n vào nh b i Ram Chillarege ODC m phân lo i phân tích l i t t c n phát tri n c a m t d án ph n m m.ODC phân lo i l i d a cách th c s a ch a l ivà phân tích l i qua t n phát tri n