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电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Conclusions and Future Research Directions
It is widely recognised that the competitiveness of software companies greatly depends on the ability of their project managers to carry out a reliable and accurate software size estimation. Among the approaches proposed to size software FSM methods are widely applied in the industry since size estimation can be obtained early, based on the functionality provided to the users. In this chapter, we have analysed and discussed the main aspects of the use of the COSMIC method to measure distributed applications in cloud environments. In the discussion, we have considered the three distinct provision models of the cloud computing stack: Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), and Software as a Service (SaaS). Furthermore, we have analysed specific concepts for distributed applications such as orchestrations and load balancing of several components that act together to realise the required functionality and to ensure critical non-functional requirements (e.g., scalability, reliability).
It is clear that the effort for a software project and its related cost depend on both functional and non-functional aspects. On the basis of this consideration, in the last years, some approaches have been defined to measure the non-functional requirements of software systems to complement the information given by FSM methods. One of the most interesting examples is the Software Non-functional Assessment Process (SNAP) [20] devised by the IFPUG community. The aim of IFPUG is to capture functional aspects through the use of FPA and the non-functional ones with SNAP. The SNAP model consists of four categories and 14 subcategories to measure the non-functional requirements. Non-functional requirements are mapped to the relevant subcategories, and each subcategory is sized, and the size of a requirement is the sum of the sizes of its subcategories. These sizes are then summed to give the measure of the non-functional size of the software application. At the present, no empirical study demonstrating the effectiveness of SNAP is reported in the literature. Moreover, one of the main challenges is to understand which non-functional requirements do not give rise to functional components that are measured by FSM methods. In particular, there is the need to understand these aspects for the cloud environment also providing a specific SNAP approach. It is our intention to fill this gap as future work, in order to give a measure of the non-functional requirements of distributed applications.
Furthermore, empirical studies, possibly in the context of software companies, should be carried out measuring distributed applications, applying both COSMIC and SNAP and assessing the predictive accuracy of the built effort estimation models.
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Large-Scale Systems
By definition, large-scale defense projects are large in terms of scale. Managing large-scale projects is difficult for civilian projects, and it is even more challenging within defense context. This characteristic also leads to certain project characteristics such as high cost, need for long schedules, and involvement of a high number of stakeholders. The development of large-scale systems starts with adoption and disciplined execution of systems engineering principles and processes [22]. Largescale projects require rigorous project management, good risk management, best systems engineering practices, experienced managers, skilled practitioners, wellcrafted system architectures, a multi-aspect viewpoint, high skill in problem solving, etc.
Today, defense systems are sôftware intennsive [4,5, 25]. In 1974, the F-16A had 135,000 source lines of code (SLOC). In 2012, operational and support software of F-35 consisted of 24 million SLOC [5]. The challenges of software development have dominated the challenges of defense system developments. As the project scale goes up, the rate of software project success falls dramatically [10,16]. The cancellation rate for military software with a size of 1000 function points (FPs) is $10 \%$ [10]. The cancellation rate is $33 \%$ when the size of the military software reaches to 100,000 FPs [10]. Furthermore, productivity significantly lowers as the scale increases in military software [10].
In his seminal paper [15], David Parnas argued why Strategic Defense Initiative (SDI) system software will be untrustworthy. Most of the supporting arguments revolve around software-related problems in a large-scale system development effort. The scale is increasing in military systems [17]. Future defense needs, such as information dominance, will require systems of systems that will turn into “ultra-large-scale systems” primarily based on software [18]. The sheer scale in these projects will have unprecedented effects on many aspects of system development practices [18].
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Conclusions and Future Research Directions
众所周知，软件公司的竞争力在很大程度上取决于其项目经理进行可靠和准确的软件规模估计的能力。在提出的软件规模调整方法中，FSM 方法在行业中得到广泛应用，因为可以根据提供给用户的功能及早获得规模估计。在本章中，我们分析和讨论了使用 COSMIC 方法测量云环境中的分布式应用程序的主要方面。在讨论中，我们考虑了云计算堆栈的三种不同的供应模型：基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)。此外，
很明显，软件项目的工作量及其相关成本取决于功能和非功能方面。基于这种考虑，在过去的几年里，已经定义了一些方法来测量软件系统的非功能性需求，以补充 FSM 方法给出的信息。最有趣的例子之一是 IFPUG 社区设计的软件非功能评估过程 (SNAP) [20]。IFPUG 的目的是通过使用 FPA 和使用 SNAP 来捕获功能方面。SNAP 模型由四个类别和 14 个子类别组成，用于衡量非功能性需求。非功能性需求映射到相关的子类，每个子类都有大小，一个需求的大小是其子类大小的总和。然后将这些大小相加，以衡量软件应用程序的非功能大小。目前，文献中没有任何实证研究证明 SNAP 的有效性。此外，主要挑战之一是了解哪些非功能性需求不会产生由 FSM 方法测量的功能性组件。特别是，需要了解云环境的这些方面，同时提供特定的 SNAP 方法。我们打算在未来的工作中填补这一空白，以便衡量分布式应用程序的非功能性需求。此外，主要挑战之一是了解哪些非功能性需求不会产生由 FSM 方法测量的功能性组件。特别是，需要了解云环境的这些方面，同时提供特定的 SNAP 方法。我们打算在未来的工作中填补这一空白，以便衡量分布式应用程序的非功能性需求。此外，主要挑战之一是了解哪些非功能性需求不会产生由 FSM 方法测量的功能性组件。特别是，需要了解云环境的这些方面，同时提供特定的 SNAP 方法。我们打算在未来的工作中填补这一空白，以便衡量分布式应用程序的非功能性需求。
此外，可能在软件公司的背景下进行实证研究，测量分布式应用程序，应用 COSMIC 和 SNAP 并评估构建的工作量估计模型的预测准确性。
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Large-Scale Systems
顾名思义，大型国防项目的规模很大。管理大型项目对于民用项目来说是困难的，而在国防领域则更具挑战性。这一特征也导致了某些项目特征，例如高成本、需要较长的时间表以及大量利益相关者的参与。大规模系统的开发始于系统工程原理和流程的采用和严格执行[22]。大型项目需要严格的项目管理、良好的风险管理、最佳的系统工程实践、经验丰富的管理人员、熟练的从业人员、精心设计的系统架构、多方面的观点、解决问题的高技能等。
今天，防御系统是软件密集型的 [4,5, 25]。1974 年，F-16A 拥有 135,000 条源代码行 (SLOC)。2012 年，F-35 的操作和支持软件包括 2400 万个 SLOC [5]。软件开发的挑战主导了防御系统开发的挑战。随着项目规模的扩大，软件项目的成功率急剧下降 [10,16]。1000个功能点（FPs）大小的军用软件的取消率是10%[10]。取消率是33%当军事软件的规模达到 100,000 FPs [10]。此外，随着军事软件规模的增加，生产力会显着降低 [10]。
在他的开创性论文 [15] 中，David Parnas 论证了为什么战略防御计划 (SDI) 系统软件将是不可信的。大多数支持论点都围绕大规模系统开发工作中的软件相关问题。军事系统中的规模正在增加[17]。未来的防御需求，例如信息优势，将需要将系统转变为主要基于软件的“超大规模系统”[18]。这些项目的庞大规模将对系统开发实践的许多方面产生前所未有的影响[18]。
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