Phương pháp xác suất cải tiến sử dụng mạng bayes đánh giá rủi ro trong lập lịch dự án phần mềm

Bài viết đề xuất bộ chỉ số nguy cơ rủi ro trong lập lịch dự án phần mềm đồng thời xem xét xây dựng và thử nghiệm công cụ xác suất CKDY để đánh giá các rủi ro trong quá trình lập lịch dự án phần mềm. Mô hình đánh giá sử dụng Mạng Bayes, tập trung vào các chỉ số rủi ro tác động nhiều nhất đến quá trình lập lịch dự án.

Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) PHƯƠNG PHÁP XÁC SUẤT CẢI TIẾN SỬ DỤNG MẠNG BAYES ĐÁNH GIÁ RỦI RO TRONG LẬP LỊCH DỰ ÁN PHẦN MỀM Nguyễn Ngọc Tuấn1 , Trần Trung Hiếu1 , Huỳnh Quyết Thắng1 Tóm tắt Quản trị rủi ro dự án phần mềm đóng vai trị quan trọng thành cơng dự án phần mềm Có nhiều yếu tố rủi ro (những kiện khơng lường trước gây hại dự án) tác động vào tồn quy trình phát triển phần mềm Trong thực tế, pha vòng đời phát triển phần mềm nguồn rủi ro tiềm tàng bao gồm phần cứng, phần mềm, cơng nghệ, người, chi phí lịch trình Để dự án phần mềm thành cơng cần mơ hình hóa đánh giá rủi ro từ trình lập kế hoạch dự án Các kỹ thuật lập lịch phổ biến dựa vào giả thuyết công việc, giai đoạn dự án thực dự kiến – điều không xảy dự án thực Tìm mối liên hệ yếu tố rủi ro kết thực dự án mối quan tâm nghiên cứu phân tích rủi ro phần mềm Trong báo này, đề xuất số nguy rủi ro lập lịch dự án phần mềm đồng thời xem xét xây dựng thử nghiệm công cụ xác suất CKDY để đánh giá rủi ro q trình lập lịch dự án phần mềm Mơ hình đánh giá sử dụng Mạng Bayes, tập trung vào số rủi ro tác động nhiều đến trình lập lịch dự án Software Risk Management has become a vital part of Software Project Management since software development involves uncertainty (or risk factors that might have bad impacts on the project) In fact, all the phases of the software development life cycle (SDLC) are potential sources of uncertainty since they have to deal with hardware, software, technology, people, cost, and processes To lead a software project to success, it is required to model and assess uncertainty since the early phases of the project Current state-of-the-art scheduling techniques based on the assumption that every task, activity or phase of the project is carried out exactly as it is planned, which almost never happens in real-life projects Recent researches on risk management focus on the relationships between uncertainty and the outcomes of a project This research examines a model and a probabilistic tool CKDY using Bayesian Belief Networks to evaluate risk factors in software project scheduling Từ khóa Mạng Bayes, BBN, quản trị rủi ro dự án phần mềm, yếu tố rủi ro dự án phần mềm, quản trị dự án phần mềm, lập lịch dự án phần mềm Giới thiệu chung Viện Công nghệ thông tin Truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội 47 Chuyên san Công nghệ thông tin Truyền thông - Số 10 (06-2017) UẢN trị rủi ro dự án phần mềm công việc quan trọng phát triển dự án phần mềm Các nghiên cứu [1][2] tồn ngành cơng nghiệp phần mềm có 16.2% dự án tiến độ dự toán, đến 52.7% phần mềm làm phải giảm số tính năng, 31.1% phải hủy trước hồn thành 53% dự án phát triển phần mềm vượt ngân sách chậm thời hạn Đối với dự án hồn thành có 61% đặc tính chức thiết kế ban đầu [3] Q Lý tượng số lượng lớn phần mềm có chất lượng dự án thất bại thiếu việc quản trị rủi ro dự án cách đắn Các phương pháp phát triển phần mềm truyền thống – đặc trưng chung có tính dự đốn (predictive) – xác định xác tính cần xây dựng từ đầu [4] Nhưng môi trường điều kiện thay đổi, có kiện tương lai, bất định, ảnh hưởng tiêu cực đến kết dự án Chính từ đầu năm 2000, phương pháp phát triển phần mềm linh hoạt (agile software development) ASD, XP, FDD, Kanban, Scrum - với đặc trưng tính thích ứng (adaptive) với thay đổi thực - dần trở nên phổ biến [5] Khi dự án có thay đổi, đội dự án thay đổi theo [6] Bản thân phương pháp phát triển phần mềm linh hoạt cách thức hạn chế rủi ro phát sinh dự án [6] Áp dụng quản trị rủi ro dự án phần mềm để đảm bảo dự án hiệu sử dụng nhiều Boehm [1] đề xuất nguyên tắc thực hành quản trị rủi ro dự án qua giai đoạn xác định rủi ro, phân tích, thiết lập ưu tiên, quản lý, xử lý rủi ro giám sát rủi ro Dedolph [2] nghiên cứu thực tiễn quản trị rủi ro Lucent Technologies để quản trị rủi ro hay bị bỏ qua, đưa ví dụ quản trị rủi ro thành công Freimut cộng [7] nghiên cứu việc thiết lập quản trị rủi ro dự án phần mềm toàn ngành phần mềm Họ đề xuất phương pháp quản trị rủi ro hệ thống Riskit, Riskit đem lại lợi ích với chi phí chấp nhận McConnell [8] hội thành cơng dự án tăng 50-70% 5% ngân sách toàn dự án chi cho quản trị rủi ro Thông qua khảo sát nghiên cứu có liên quan, thấy nhiều nghiên cứu khơng áp dụng lý thuyết hay mơ hình toán học việc đánh giá rủi ro tính tốn mức độ ảnh hưởng (hậu quả) chúng (tức đánh giá định lượng) Những phương pháp sử dụng “ý kiến chuyên gia” theo cách truyền thống [1][7][9] mà khơng có lý thuyết khoa học hay cơng nghệ bổ trợ, không đáp ứng môi trường phát triển phần mềm phức tạp Trong số nghiên cứu khác, tác giả sử dụng hướng tiếp cận khoa học hơn, sử dụng mơ hình tốn học để quản lý rủi ro dự án phát triển phần mềm, qua làm tăng độ thành công kết dự án Trong nhiều kỹ thuật mơ hình hóa có Mạng Bayes (Bayesian Belief Network – BBN) cân nhắc sử dụng tính hiệu biểu diễn định lượng yếu tố bất định (có thể phát sinh rủi ro) [10][11][12][13][14][15] Lập lịch dự án cơng việc khó việc khó tránh khỏi rủi ro Rủi ro lập lịch dự án thực tế phát sinh từ đặc điểm tính độc (chưa có kinh nghiệm tương tự trước đó), tính biến đổi (sự đánh đổi phép đo 48 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) thời gian, chi phí chất lượng), khơng rõ ràng (thiếu rõ ràng, thiếu liệu, thiếu cấu trúc sai lệch dự đốn/ước lượng) [13][16] Có nhiều kĩ thuật công cụ khác phát triển để hỗ trợ cho việc lập lịch dự án tốt hơn, công cụ sử dụng phần lớn giám đốc dự án Tuy nhiên việc lượng hóa yếu tố rủi ro chưa phổ biến cách tiếp cận Trong lập lịch dự án, rủi ro hiển nhiên ước lượng thời gian cho công việc cụ thể dự án Khó khăn việc ước lượng này xuất phát từ việc thiếu kiến thức, kinh nghiệm thứ liên quan, từ hội hay thách thức tiềm tàng từ hệ việc xảy rủi ro Hầu hết nghiên cứu phân tích rủi ro dự án phần mềm tập trung vào việc phát mối liên hệ yếu tố rủi ro kết dự án mà thiếu phần định lượng mối quan hệ nhân yếu tố rủi ro [17][18][19][20] Một số nghiên cứu [21][22] quan tâm đến phần định lượng mối quan hệ nhân yếu tố rủi ro, lại phân tích đánh giá rủi ro cho toàn dự án mà thiếu phần tập trung vào việc mơ hình hóa yếu tố rủi ro từ trình lập lịch dự án (thuộc giai đoạn lập kế hoạch dự án), vốn định dự án thành công Trong nghiên cứu chúng tơi áp dụng mơ hình đánh giá rủi ro dự án phần mềm sử dụng số rủi ro xếp hạng cao trình lập lịch dự án Mục tiêu nghiên cứu là: 1) sử dụng Mạng Bayes xây dựng mối quan hệ nhân rủi ro xếp hạng cao nhất; 2) xây dựng mơ hình Mạng Bayes thử nghiệm để phân tích rủi ro dự án phần mềm, đặc biệt trình lập lịch dự án Nội dung báo trình bày sau: mục giới thiệu Mạng Bayes trình bày chi tiết phương pháp đề xuất; mục trình bày chi tiết xây dựng công cụ CKDY, xây dựng hai liệu thử nghiệm từ PSPLIB [27]; mục trình bày kết thử nghiệm đánh giá cuối mục kết luận Mạng Bayes phương pháp đề xuất 2.1 Mạng Bayes Mạng Bayes (Bayesian Belief Network – BBN) thể mơ hình mối quan hệ nhân hệ thống tập liệu cung cấp biểu diễn cấu trúc nhân thông qua việc sử dụng đồ thị có hướng khơng chu trình (directed acyclic graph - DAGs) với nút cạnh Các nút đại diện cho biến ngẫu nhiên với phân bố xác suất, cạnh đại diện cho mối quan hệ nhân có trọng số nút Mỗi nút có xác suất giá trị định Các cạnh có hướng từ nút cha đến nút Mỗi nút có bảng xác suất điều kiện dựa giá trị nút cha Mạng Bayes dựa định lý Bayes, phát biểu dạng luật đơn giản sau [21]: P (R/S) = P (S/R)P (R) P (S) (1) 49 Chuyên san Công nghệ thông tin Truyền thông - Số 10 (06-2017) Hình Ví dụ Mạng Bayes Luật Bayes cơng thức (1) hiểu q trình cập nhật niềm tin (Belief – tức xác suất trạng thái biến số, xác suất trạng thái sau cân nhắc tất kiện có) giả thuyết R kiện S xảy Xác suất (niềm tin) P(R/S) tính qua niềm tin trước P(R) với niềm tin khả P(S/R) xảy S R (hoặc xảy R) Mạng Bayes bao gồm phần: 1) phần định tính: mơ tả quan hệ biến DAG, 2) phần định lượng: phân phối xác suất gắn với nút đồ thị Hình ví dụ Mạng Bayes cho việc đánh giá hiệu suất máy tính xách tay Phần định tính mối quan hệ nhân biến số ngẫu nhiên (các nút): thông số kỹ thuật (S), thương hiệu (B), hiệu suất (P) Quan hệ nhân sau: S → P, B → P Phần định lượng Mạng Bayes phân phối xác suất tương ứng với nút Mỗi nút có tập giá trị có, gọi khơng gian trạng thái Trong ví dụ nút có hai trạng thái như: thơng số kỹ thuật có hai trạng thái: “cao” “thấp”; thương hiệu có hai trạng thái: “tốt” “xấu” hiệu suất có hai trạng thái: “cao” “thấp” Đối với nút, cần phải xác định bảng xác suất nút (NPT) Hình cho thấy bảng NPT P (S), P (B) P (P/S,B): P(S) nhận hai giá trị 0.8, 0.2 tương ứng với trạng thái “cao”, “thấp” P(B) nhận hai giá trị 0.7, 0.3 tương ứng với trạng thái “tốt”, “xấu” Bảng xác suất điều kiện NPT P(P/S,B) gồm giá trị xác suất tương ứng với khả để hiệu suất máy tính “cao” “thấp”, tương ứng thơng số kỹ thuật “cao” “thấp”, thương hiệu “xấu” “tốt” Ví dụ thơng số kỹ thuật “cao” thương hiệu “tốt” xác suất để có hiệu suất cao 0.8, có hiệu suất thấp 0.7 Mạng Bayes có nhiều ưu điểm [21]: Nó hướng tiếp cận xác suất (% 50 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) hội); phát triển nhanh chóng với liệu ít; xử lý với tình mà số mục liệu đầu vào bị thiếu khơng có; sử dụng để mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả; liệu chuyên gia dễ dàng kết hợp với Mạng Bayes, có liệu hay tri thức dễ dàng cập nhật mạng 2.2 Phương pháp đề xuất Chúng hiệu chỉnh phương pháp tác giả C Kumar D K Yadav [21] phát biểu gồm bước sau: (1) Lựa chọn phép đo số rủi ro hàng đầu lập lịch dự án phát triển phần mềm; (2) Xây dựng mối quan hệ nhân số rủi ro; (3) Xây dựng bảng xác suất nút (NPT) cho nút mơ hình; (4) Tính giá trị xác suất rủi ro cho dự án Trong bước, lựa chọn giải pháp phù hợp để xây dựng Mạng Bayes, mối quan hệ nhân định lượng yếu tố rủi ro 2.2.1 Lựa chọn phép đo số rủi ro: Các số rủi ro lập lịch dự án phần mềm phụ thuộc vào nhiều yếu tố quy mô dự án, kinh phí, nguồn nhân lực Có nhiều nguồn thơng tin hữu ích, cung cấp liệu để xác định nguy phân tích trước đây, liệu lịch sử học kinh nghiệm, phân tích an toàn hệ thống độ tin cậy, vấn chun gia, thăm dị liệu, mơ phỏng, kiểm tra liệu, mơ hình, cấu trúc phân chia cơng việc (WBS), phân tích nguồn lực xem xét tiến độ vv Có nhiều mơ hình dự đốn đánh giá rủi ro phần mềm sử dụng yếu tố rủi ro đề xuất [22][23][24] Hầu hết mơ hình đánh giá tất yếu tố rủi ro, số yếu tố rủi ro không phù hợp với số loại dự án, quan trọng Cách đánh giá hạn chế độ phức tạp tính tốn chi phí xử lý Chọn yếu tổ rủi ro quan trọng tác động lên toàn dự án lên giai đoạn dự án làm tăng độ xác dự đốn đánh giá rủi ro Chúng tổng hợp từ số số nguy tiêu chuẩn công bố phân loại rủi ro SEI [25], phân loại rủi ro NASA NPD2820 [26], với kết nghiên cứu (24 số rủi ro) A.K.T Hui D.B Liu [3], lựa chọn 27 số rủi ro C Kumar D.K Yadav [21] để xây dựng lên số nguy rủi ro lập lịch dự án phần mềm Bộ số rủi ro lập lịch dự án phần mềm Bảng 2.2.2 Xây dựng mối quan hệ nhân số nguy cơ: Việc xây dựng mối quan hệ nhân số rủi ro việc mơ hình hóa mối quan hệ nhân Yếu tố rủi ro, Hậu Kết cục để hình thành mạng Bayes Ví dụ Mạng Bayes Hình 2, tích hợp mạng Bayes ta mơ hình Mạng Bayes hợp Hình 2.2.3 Xây dựng bảng xác suất nút cho nút mơ hình: Việc xây dựng bảng nút xác suất NPT cho nút mô hình địi hỏi liệu dự án thực tế Điều quan trọng thiếu việc áp dụng Mạng Bayes vào quản lý dự án đánh giá, 51 Chuyên san Công nghệ thông tin Truyền thông - Số 10 (06-2017) Thành phần Yếu tố rủi ro Hậu Kết cục Thành phần chi tiết Quản lý dự án Áp lực thời gian Thay đổi đặc tả thường xun Quy trình khơng phù hợp Cơng nghệ khơng phù hợp Nhiệm vụ khơng hồn thành Tiêu tốn nguồn lực Vấn đề độ tin cậy Chậm kế hoạch Bảng Phân loại yếu tố rủi ro Hình Mạng Bayes nhận định từ chuyên gia, điều giúp người quản lý dự án việc xây dựng mơ tính tốn giá trị xác suất Chúng tơi lựa chọn sử dụng liệu có sẵn PSPLIB (Project Scheduling Problem Library) [27] để xây dựng bảng nút xác suất cho mơ hình PSPLIB tập trường hợp tiêu chuẩn cho việc đánh giá giải pháp cho vấn đề lập kế hoạch dự án với nguồn lực hạn chế đơn đa chế độ Bảng mô tả kết xác suất rủi ro cho yếu tố rủi ro (Risk Factors) Các yếu tố rủi ro biến tồn q trình phát triển dự án Các yếu tố xây dựng dựa đánh giá trình lập kế hoạch dự án yếu tố rủi ro liên quan Người quản lý chuyên gia phải dựa vào kinh nghiệm để đưa giá trị xác suất ban đầu Trong nghiên cứu này, sử dụng liệu PSPLIB cho giai đoạn dự án, giai đoạn phân chia công việc theo nguồn lực tương ứng Cùng với xuất yếu tố rủi ro đến từ việc lập lịch dự án yếu Các yếu tố Quản lý dự án Áp lực thời gian Thay đổi đặc tả thường xun Quy trình khơng phù hợp Cơng nghệ khơng phù hợp Xác suất xảy 0.575 0.6179 0.626 0.611 0.55 Xác suất không xảy 0.425 0.3821 0.374 0.389 0.45 Bảng Ví dụ xác xuất cụ thể với yếu tố rủi ro đề xuất 52 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) Hình Mơ hình Mạng Bayes đề xuất tố bên ngồi 2.2.4 Tính giá trị xác suất rủi ro cho lập lịch dự án: Sau có giá trị yếu tố rủi ro, ta áp dụng cơng thức Bayes để tính xác suất Hậu cuối xác suất Kết cục Cơng thức tính xác suất biên áp dụng vào việc tính tốn Việc tính tốn cấp độ nút mạng giúp đánh giá khách quan ảnh hưởng yếu tố rủi ro đến Hậu Kết cục Nó khơng giúp người quản lý có nhìn dễ dàng rủi ro thất bại lập lịch dự án mà cịn giúp họ dễ dàng điều chỉnh nhận thấy tác động điều chỉnh tới kết Chúng sử dụng HuginExpert [28] cung cấp thư viện hỗ trợ giúp tính tốn cách dễ dàng Nghiên cứu việc dự đoán xác suất thất bại quản trị rủi ro lập lịch dự án đề xuất thêm trình tự quản lý rủi ro, việc giúp nhà quản lý thấy rõ ràng dự án gặp vấn đề đâu, cần phải giải vấn đề trước, vấn đề sau, ưu tiên nguồn lực vào điểm Thực chất trình tự quản lý rủi ro việc theo dõi kế hoạch dự án qua giai đoạn, đưa cảnh báo kịp thời đến người quản trị dự án yếu tố rủi ro hay hậu vượt ngưỡng cho phép (giá trị xác suất thể mức độ rủi ro tối đa phép đạt tới mà đảm bảo khơng ảnh hưởng đến lịch trình dự án) dẫn tới ảnh hưởng tới tồn lịch trình Xây dựng công cụ CKDY liệu thử nghiệm 3.1 Xây dựng công cụ 3.1.1 Các bước phát triển công cụ: Công cụ CKDY [29] phát triển theo bước chuẩn IEEE Standard 1540 (2001) Chúng kế thừa lớp, hàm API 53 Chuyên san Công nghệ thông tin Truyền thông - Số 10 (06-2017) Hình Trình tự quản lý rủi ro HuginExpert cung cấp giải pháp phân tích, dự đốn sử dụng Bayes cho ngôn ngữ Java (ParseListener, Domain, Compiler ) Các chức bao gồm (Hình 4): Tính tốn, dự đoán xác suất rủi ro giai đoạn dự án; đưa cảnh báo cho người quản lý sau giai đoạn; xếp hạng số nguy cho yếu tố rủi ro; cung cấp đồ thị trực quan biến thiên xác suất cho giai đoạn Bước - Khởi tạo Mạng Bayes: Dựa nguyên mẫu chung Mạng Bayes, ta thêm vào yếu tố rủi ro cụ thể phù hợp với dự án Thiết lập nút cần theo dõi giả định trạng thái nút Bước - Tính tốn đưa dự đoán từ Mạng Bayes: Khi dự án bắt đầu bắt đầu vịng lặp theo dõi trạng thái nút Mỗi có liệu cập nhật chúng đưa vào Mạng Bayes để tính tốn cập nhật lại xác suất ước tính Lịch sử liệu tuần lưu để tiện cho việc đối chiếu sau Bước - Theo dõi phân tích rủi ro, điều chỉnh tài nguyên: Bước 3.1 - Theo dõi phân tích rủi ro: Trong mơ hình Mạng Bayes tổng quát có nút liên quan ảnh hưởng trực tiếp đến thành công lập lịch dự án “Nhiệm vụ khơng hồn thành”, “Tiêu tốn nguồn lực”, “Vấn đề độ tin cậy” Những nút theo dõi khoảng thời gian định (tùy thuộc tài nguyên dự án độ xác mà người quản trị quy định khoảng thời gian này) Nếu xác suất xảy nút nút chúng xảy cao ngưỡng cho phép, hàm 54 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) Hình Hàm Tracing Tracing gọi để xác định nguyên nhân (xem Hình 5) Bước 3.2 - Điều chỉnh tài nguyên dự án: Các hoạt động dự án phát triển phần mềm có điểm bão hịa Khi dành nhiều nguồn lực để thực nhiệm vụ chi phí tăng chất lượng khơng cải thiện đáng kể, hay hiệu suất giảm Do hàm Saturation (xem Hình 6) gọi theo chu kỳ - hàng tuần lâu tùy thuộc vào định người quản lý - để kiểm tra xem nút giám sát đạt tới điểm bão hịa hay chưa từ đưa định Hàm Ranking (xem Hình 7) gọi theo chu kỳ để xếp độ hiệu nút: Nếu mức độ hiệu tài nguyên có liệu định lượng xếp thứ hạng cách dễ dàng (tính theo chi phí hoạt động cho nút) Nếu chưa có liệu định lượng cho nút ta dùng Mạng Bayes cho việc đánh giá hiệu Khi có nút xếp thứ hạng cao ta phân bổ lại nguồn lực để tăng độ hiệu dự án Bước 4: Dựa phân tích số liệu rủi ro dự án người quản lý chọn phương pháp tương ứng để xử lý rủi ro 3.1.2 Cấu trúc đầu vào công cụ: Đầu vào công cụ tệp định dạng “.net” tạo từ phần mềm Hugin theo mạng Bayes Sử dụng công cụ Hugin để xây dựng biểu đồ mối quan hệ nhân nút cung cấp bảng nút xác suất NPT cho nút mơ hình dựa liệu có sẵn đánh giá từ chuyên gia Dữ liệu đầu vào công cụ xác suất Yếu tố rủi ro (quản lý dự án kém, áp lực thời gian, thay đổi đặc tả thường xun, quy trình khơng phù hợp, công nghệ không phù hợp) theo biến True False Cùng với đánh giá xác suất phụ thuộc Hậu (nhiệm vụ khơng hồn thành, tiêu tốn nguồn lực, đề độ tin cậy) Kết cục (chậm kế hoạch) theo điều kiện Yếu tố rủi ro tương ứng (ví dụ: xác suất True "Nhiệm vụ khơng hồn thành" "Quản lý dự án kém" True, "Áp lực thời gian" True, 0.65) 55 Chuyên san Công nghệ thơng tin Truyền thơng - Số 10 (06-2017) Hình Hàm Saturation Hình Hàm Ranking 3.1.3 Cấu trúc đầu công cụ: Đầu công cụ xác suất Hậu Kết cục toàn dự án theo giá trị cụ thể cảnh báo trạng thái rủi ro 56 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) Hậu Kết cục tương ứng Nếu xác suất True nút lớn ngưỡng cho phép N tuần liên tiếp bị đặt vào tình trạng cảnh báo giúp người quản lý dễ dàng nhận thấy vấn đề cần giải để tránh ảnh hưởng đến tồn dự án, từ có điều chỉnh hợp lý Trong công cụ thử nghiệm, ngưỡng chịu đựng hậu (Nhiệm vụ khơng hồn thành, Tiêu tốn nguồn lực, Vấn đề độ tin cậy) đặt 0.5 (50%) 3.1.4 Luồng xử lý: Luồng xử lý công cụ đọc liệu đầu vào từ file thiết kế theo chuẩn Hugin, từ liệu nhập vào sử dụng thư viện Hugin cung cấp nhằm tính tốn xác suất cho nút mạng, việc xử lý đọc liệu đầu vào định đến kết tính tốn cơng cụ Kết tính tốn thể hình để người quản lý thấy xác suất hạng mục, nhờ họ dự đốn, kiểm tra, bổ sung, thay thế, để đáp ứng yêu cầu việc lập lịch dự án Ngồi ra, cơng cụ cịn cho phép lên kịch tối đa giai đoạn dự án, nhằm cho phép người quản lý thấy chi tiết việc lập kế hoạch cịn có vấn đề cần giải toàn trình, đưa cho người quản lý cảnh báo theo tuần việc nút mạng vượt ngưỡng an tồn, q thời gian cho phép Từ họ dễ dàng quản lý công việc dự án Các hàm Ranking, Staturation nhằm mục đích đưa cảnh báo vượt ngưỡng xếp độ tin cậy 3.2 Xây dựng liệu thử nghiệm Dữ liệu cần thiết xác suất yếu tố rủi ro chọn lọc Bảng (quản lý dự án kém, áp lực thời gian, thay đổi đặc tả thường xun, quy trình khơng phù hợp, cơng nghệ không phù hợp) Chúng sử dụng file liệu PSPLIB cho giai đoạn dự án, giai đoạn phân chia công việc theo nguồn lực tương ứng Phần mềm RESCON (RESource CONstrained) [30] sử dụng để hiển thị tập tin giao diện trực quan RESCON phát triển đại học Katholieke Leuven (Bỉ), phần mềm nguồn mở miễn phí phục vụ nghiên cứu vấn đề lập kế hoạch dự án có ràng buộc nguồn lực Từ biểu đồ nguồn lực thời gian đưa đánh giá xác suất yếu tố rủi ro Do chưa có liệu thực tế nên nghiên cứu dựa vào liệu thử nghiệm đưa đánh giá chủ quan xác suất ban đầu (xảy không xảy ra) yếu tố rủi ro Thử nghiệm đánh giá 4.1 Thử nghiệm mơ hình Hai liệu từ PSPLIB sử dụng Mỗi có file tương ứng cho giai đoạn cho phép thiết kế công cụ Với liệu có kịch thử nghiệm 57 Chuyên san Công nghệ thông tin Truyền thông - Số 10 (06-2017) Hình Sơ đồ liên kết hoạt động j30 (với giai đoạn) Sử dụng RESCON mơ hình hóa file liệu PSPLIB Ví dụ với tập tin j301_1.rcp [29] (xem Hình 8) Ví dụ j30 liệu thứ nhất, lịch trình bắt đầu sớm (early start schedule), việc lập lịch thường bị vi phạm ràng buộc tài nguyên tính tốn đến thời gian bắt đầu sớm quan hệ trước sau hoạt động Ví dụ Resource sử dụng đến 21 đơn vị đáp ứng 12 đơn vị tài nguyên (trục tung), Resource sử dụng đến 25 đơn vị đáp ứng 13 đơn vị tài nguyên Ở đây, RESCON thể giới hạn ràng buộc số lượng tài nguyên đường màu đỏ (xem Hình 9) Cơng cụ tính xác suất yếu tố rủi ro giai đoạn, đồng thời xác suất chậm kế hoạch giai đoạn Dựa vào xác suất ngưỡng, công cụ cảnh báo hậu theo mức cho giai đoạn yếu tố rủi ro Dựa vào thơng số đó, người quản lý dự án xem xét việc phân bổ lại nguồn lực hợp lý, để đáp ứng với giai đoạn dự án (xem Hình 10) Xác suất yếu tố rủi ro tồn dự án tính cách lấy trung bình giai đoạn (Bảng Bảng 4) Theo dõi giai đoạn kịch thử nghiệm ta nhận thấy từ cơng việc có vấn đề, xác suất thất bại lập lịch dự án tăng dần theo chu kỳ, đội dự án (quản trị dự án) khơng có biện pháp can thiệp sớm xác suất tăng vượt mức cho phép, ảnh hưởng trực tiếp tới toàn dự án 58 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) Hình Thử nghiệm j30 với lịch trình bắt đầu sớm Các yếu tố Quản lý dự án Áp lực thời gian Thay đổi đặc tả thường xun Quy trình khơng phù hợp Công nghệ không phù hợp Xác suất xảy 0.505 0.7536 0.643 0.6625 0.666 Xác suất không xảy 0.495 0.2464 0.357 0.3375 0.334 Bảng Xác suất yếu tố rủi ro toàn dự án với liệu 4.2 Đánh giá mơ hình cơng cụ Mơ hình C Kumar D.K Yadav [21] đề xuất cho quản trị rủi ro toàn dự án phần mềm, cho thấy hiệu việc áp dụng cho lập lịch dự án tận dụng Mạng Bayes để dự đốn xác suất thất bại dự án thời điểm, dựa số rủi ro tác động lớn q trình lập lịch dự án Cơng cụ kiểm nghiệm mơ hình cho thấy giám sát nút đưa cảnh báo nút đạt trạng thái bão hòa, xếp hạng mức độ hiệu nút để từ đưa thơng tin hỗ trợ cho việc phân bổ lại nguồn lực, hay giúp cho nhà quản lý dự án ln kiểm sốt xác suất thất bại dự án ngưỡng Các yếu tố Quản lý dự án Áp lực thời gian Thay đổi đặc tả thường xun Quy trình khơng phù hợp Công nghệ không phù hợp Xác suất xảy 0.575 0.6179 0.626 0.611 0.55 Xác suất không xảy 0.425 0.3821 0.374 0.389 0.45 Bảng Xác suất yếu tố rủi ro toàn dự án với liệu 59 Chuyên san Công nghệ thông tin Truyền thơng - Số 10 (06-2017) Hình 10 Biểu đồ xác suất hoàn thành giai đoạn Các yếu tố Quản lý dự án Áp lực thời gian Thay đổi đặc tả thường xun Quy trình khơng phù hợp Công nghệ không phù hợp Xác suất xảy (%) 18.39 23.04 14.46 13.93 12.32 Xác suất không xảy (%) 81.61 76.96 85.54 86.07 87.68 Bảng Xác suất yếu tố rủi ro thử nghiệm so sánh với MSBNx cho phép (trong thử nghiệm đặt 0.5) Công cụ CKDY thử nghiệm so sánh với phần mềm MSBNx [31] Microsoft phục vụ cho việc xây dựng tính tốn theo Mạng Bayes Công cụ MSBNx phát triển từ năm 2001 đưa vào thực nghiệm qua nhiều dự án nên tin tưởng mức độ tin cậy MSBNx Hai công cụ thực so sánh theo mơ hình Mạng Bayes đề xuất liệu đầu vào với xác suất Yếu tố rủi ro Cả hai công cụ thực tính tốn xác suất Hậu cuối Kết cục (khả chậm kế hoạch) dự án Kết cho thấy tương đồng việc đánh giá hậu kết cục theo mô hình nghiên cứu đề xuất Ví dụ với xác suất yếu tố rủi ro Bảng (dựa vào file tương ứng với giai đoạn từ PSPLIB), ta có Bảng so sánh kết hai cơng cụ 60 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) Thành phần Hậu Kết cục Thành phần chi tiết Nhiệm vụ khơng hồn thành Tiêu tốn nguồn lực Vấn đề độ tin cậy Chậm kế hoạch MSBNx(%) 9.30 12.20 11.30 9.20 CKDY(%) 9.26 12.25 12.47 9.18 Bảng Kết so sánh MSBNx CKDY Kết luận Bài báo áp dụng lý thuyết Mạng Bayes vào mơ hình quản lý rủi ro dự án phần mềm giai đoạn lập kế hoạch - lập lịch dự án phần mềm Qua phân tích, lược khảo tài liệu nghiên cứu liên quan, báo đưa yếu tố rủi ro có tác động nên trình lập lịch dự án Cơng cụ CKDY thử nghiệm mơ hình sử dụng yếu tố rủi ro liệu PSPLIB cho thấy độ xác độ tin cậy cao Nhóm nghiên cứu tiếp tục tiến hành khảo sát, đánh giá, kiểm nghiệm thực tế, nghiên cứu tình (case study) để hoàn thiện yếu tố rủi ro kiểm định mối quan hệ nhân Như mục tiêu nghiên cứu, mơ hình sử dụng cố gắng đưa tranh xác nguy cho dự án phần mềm giai đoạn đầu, nhằm giúp kiểm soát sớm rủi ro Để phát triển thêm mơ hình, nhóm nghiên cứu tiếp tục phân tích, rà sốt yếu tố rủi ro cho dự án phần mềm giai đoạn dự án Việc mơ hình hóa định lượng rủi ro giai đoạn sau dự án phần mềm xem xét Một hướng nghiên cứu liên quan xem xét việc tích hợp mơ hình xác suất (Mạng Bayes) vào kỹ thuật lập lịch dự án phần mềm thông dụng (CPM, PERT, mô Monte Carlo v.v.[14]) để đánh giá hiệu việc mơ hình hóa yếu tố rủi ro kỹ thuật lập lịch với đặc thù dự án phần mềm Công cụ CKDY tạo giai đoạn nghiên cứu thử nghiệm nên cịn khó sử dụng với người sử dụng khơng chun (do đầu vào tuân theo chuẩn công cụ Hugin) chức chưa đa dạng Công cụ cần đa dạng hóa tính giao diện, đơn giản hóa đầu vào giúp người khơng chun sử dụng dễ dàng Ngồi ra, nhóm tác giả cần đánh giá chuyên gia giúp xây dựng xác suất đầu vào nhiều liệu thực tế công nghiệp phần mềm Tài liệu tham khảo [1] B.W Boehm, Software Risk Management: Principles and Practices, IEEE Software, vol 8(1), pp 32–41, 2001 [2] M Dedolph, The Neglected Management Activity: Software Risk Management, Bell Labs Technical Journal, vol 8(3), pp 91–95, 2003 [3] A.K.T Hui and D.B Liu, A Bayesian Belief Network model and tool to evaluate risk and impact in software development projects, Reliability and Maintainability, 2004 Annual Symposium – RAMS: pp 297-301, 2004 [4] T Dyba and T Dingsøyr, Empirical studies of agile software development: A systematic review, Information and Software Technology 50.9-10, pp 833–859, ISSN: 0950-5849, 2008 [5] P Abrahamsson et al., Agile software development methods - Review and analysis, Technical report 478, VTT PUBLICATIONS, 2002 [6] S Augustine, Managing Agile Projects, Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall PTR, ISBN: 0131240714, 2005 61 Chuyên san Công nghệ thông tin Truyền thông - Số 10 (06-2017) [7] B Freimut et al, An Industrial Case Study of Implementing Software Risk Management, Proceedings of the 8th European Software Engineering Conference held jointly with 9th ACM SIGSOFT International Symposium on Foundations of Software Engineering, ESEC/FSE-9, pp 277–287, 2001 [8] S McConnell, Software Project Survival Guide: How to Be Sure Your First Important Project Isn’t Your Last, Microsoft Press, Redmond, WA, 1997 [9] B.J Anthony et al, A Proposed Risk Assessment Model for Decision Making in Software Management, Journal of Soft Computing and Decision Support Systems, vol (5), pp 31-43, 2016 [10] S.K Sharma and U Chanda, Developing a Bayesian Belief Network model for prediction of R&D project success, Journal of Management Analytics, vol (2), pp.1-24, 2017 [11] Lee, Y Park and J G Shin, Large Engineering Project Risk Management Using a Bayesian Belief Network, Expert Systems with Applications, vol 36(3), pp 5880–5887, 2009 [12] Y Hu et al., Software Project Risk Analysis Using Bayesian Networks with Causality Constraints, Decision Support Systems, vol 56, pp 439–449, 2013 [13] N.T Nguyen and Q.T Huynh, Iteration scheduling using Bayesian Networks in agile software development, Proceedings of FAIR’17 (accepted), 2017 [14] N.E Fenton and M Neil, Decision support software for probabilistic risk assessment using Bayesian Networks, IEEE Software, vol 31 (2), pp 21-26, 2014 [15] N Fenton and M Neil, Risk Assessment and Decision Analysis with Bayesian Networks, MReading book, CRC Press, 2013 [16] C Kumar and D K Yadav, A Bayesian Approach of Software Risk Assessment, International Journal of Applied Engineering Research (IJAER), vol 10, pp 2366-2371, 2015 [17] J Menezes Jr., C Gusmao and H Moura, Defining Indicators for Risk Assessment in Software Development Projects, CLEI Electronic Journal, vol 16(1), 2013 [18] J D Procaccino et al., Case Study: Factors for Early Prediction of Software Development Success, Information and Software Technology, vol 44(1), pp 53–62, 2002 [19] J Jiang and G Klein, Software Development Risks to Project Effectiveness, Journal of Systems and Software, vol 52(1), pp 3–10, 2000 [20] L Wallace, M Keil and A Rai, Software Project Risks and their Effect on Outcomes, Communications of the ACM, vol 47(4), pp 68–73, 2004 [21] C Kumar and D K Yadav, A Probabilistic Software Risk Assessment and Estimation Model for Software Projects, Procedia Computer Science 54, pp 353–361, 2015 [22] M Sadiq and M Shahid, A Systematic Approach for the Estimation of Software Risk and Cost using EsrcTool, CSIT, vol 1(3), pp 243–252, 2013 [23] V Cortellessa et al, Model-Based Performance Risk Analysis, IEEE Transactions on Software Engineering, vol 31(1), pp 3–20, 2005 [24] S Islam, Software Development Risk Management Model - A Goal-Driven Approach, Technical Report, 2012 [25] C.J Alberts and A.J Dorofee, Risk management framework, SEI Technical Report, 2010 [26] NASA Policy Detective, NPD 2820.1A NASA Software Policies , 2005 [27] PSPLIB, http://www.om-db.wi.tum.de/psplib/ [28] HuginExpert, http://www.hugin.com/ [29] Đường link chứa phần mềm CKDY liệu thử nghiệm, http://bit.ly/2r4MsWb [30] RESCON, http://feb.kuleuven.be/rescon/ [31] MSBNx, https://msbnx.azurewebsites.net/ Ngày nhận 14-6-2017; Ngày chấp nhận đăng 13-10-2017 62 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017) Nguyễn Ngọc Tuấn tốt nghiệp thạc sĩ ngành Business Information Technology Trường ĐH Twente (Hà Lan) năm 2010 Hiện công tác Viện Nghiên cứu cao cấp Toán nghiên cứu sinh Viện Công nghệ thông tin Truyền thông, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội Các hướng nghiên cứu chính: Lập lịch dự án phần mềm; Quản trị rủi ro dự án; Quy trình phát triển phần mềm Trần Trung Hiếu tốt nghiệp Đại học Bách khoa Hà Nội chuyên ngành Công nghệ thông tin vào năm 2017 Hiện làm việc Công ty Dimage Share (Nhật Bản) Huỳnh Quyết Thắng tốt nghiệp Trường ĐH Điện-Máy Varna, CH Bungaria năm 1990 Nhận Tiến sỹ năm 1995 Trường Tổng hợp kỹ thuật Varna (TU Varna), CH Bungaria Nhận học hàm PGS năm 2007 Hiện công tác Viện Công nghệ thông tin Truyền thông, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội Các hướng nghiên cứu chính: Đánh giá chất lượng phần mềm; Kỹ thuật phát triển phần mềm; Đánh giá chi phí cơng sức; Các mơ hình tốn học cơng cụ 63 ... lập kế hoạch dự án) , vốn định dự án thành công Trong nghiên cứu áp dụng mơ hình đánh giá rủi ro dự án phần mềm sử dụng số rủi ro xếp hạng cao trình lập lịch dự án Mục tiêu nghiên cứu là: 1) sử. .. rủi ro hàng đầu lập lịch dự án phát triển phần mềm; (2) Xây dựng mối quan hệ nhân số rủi ro; (3) Xây dựng bảng xác suất nút (NPT) cho nút mơ hình; (4) Tính giá trị xác suất rủi ro cho dự án Trong. .. tiến độ vv Có nhiều mơ hình dự đốn đánh giá rủi ro phần mềm sử dụng yếu tố rủi ro đề xuất [22][23][24] Hầu hết mơ hình đánh giá tất yếu tố rủi ro, số yếu tố rủi ro không phù hợp với số loại dự