ファンクションポイント系見積りのメモ - asa nisi masa
ソフトウェアの「規模」を見積る。「工数」の見積もりではない。 工数は、見積もった規模を元に、 利用する要素技術の生産性 非機能要求 どの開発プロセスを使うか 管理工数 リスク などを加味して求めるのかな？ 参考書籍 ソフトウェア開発見積りガイドブック―ITユーザとベンダにおける定量的見積りの実現 (SEC BOOKS) 作者: 情報処理推進機構ソフトウェアエンジニアリングセンター出版社/メーカー: オーム社発売日: 2006/05/01メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 27回この商品を含むブログ (5件) を見る ファクションポイント系見積もりの種類 名前 利用できるフェーズ 誤差 説明 IFPUG 外部設計完了後 小 機能やデータのファクションを数え、重み付けして見積もる。一般にFPと言えばこれを指すと思う。 FP概算法 要求定義後 中 FTRやDETの数値なしで求める。NES
FP法について - Writing Cafe
[Programs] / 最終更新時間：2004年06月24日 23時45分47秒 概要 最近、開発効率をなんとかしたいという思いが強くていろいろ調べている。どの手法を使うとどうなるのかが分からないと判断がつかない。そこで開発効率を測る物差しとしてファンクションポイント(FP)法に注目してみた。 よりよい開発のあり方については、楽しいプロジェクト運営もどうぞ。 目次 概要 目次 参考本 現状 ソフトウェアの規模 注意すること FP法の用語 用語の言い換え データファイル 要素処理 FP値の計測手順 どんなレポートを書くか？ プロジェクト見積もり 1. FPの計測タイプを識別する 2. 計測範囲とアプリケーション境界を識別する 3. すべてのデータファイルと、その複雑度を識別する ファンクションポイント計測一覧表-ファイルをリスト化 ファンクションポイント計測一覧表-ファイルの複雑度を加える
ファンクションポイント法を応用した早期見積技法の提案とそのシステム化 / 原田 晃 ; 幕田 行雄 ; 石川 貞裕 ; 大野 治 ; 楠本 真二 ; 井上 克郎 = Early Software Size Estimation Method Based on Function Poin
Akira Harada Japan Information Processing Service Co., Ltd., IT Planning and Support Division 2-4-24 Toyo, Koto-ku, Tokyo, 135-8388, Japan Ikuo Makuta Hitachi Software Engineering Co., Ltd., Process Improvement Technology Center 4-12-7, Higashishinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo, 140-0002, Japan Sadahiro Ishikawa Hitachi, Ltd., Information and Telecommunication Systems, Engineering Support Division Hit
NESMA: Early FPA
Early Function Point Counting 開発初期段階でのFPカウント方法 NESMA（Netherlands Software Metrics Association）では、システム開発の初期段階で使用できる二つのＦＰカウント方法を開発した。： FP概算法 (estimated function point count) FP試算法 (indicative function point count) (後者のFP試算法は、"オランダ方式 (the Dutch method)"としてＦＰＡリストサーバ／カナダ ケベック大学運営に、載っている。) ここでは、FPカウントの二つの異なる方法と、その適応性、検証の結果について説明する。 次の内容で説明を進める。 IFPUG法：The（detailed）Function point count FP概算法：The estimate
Google 未来を選ぼう 参院選 2010
* 選挙区及び立候補者に関する情報は、参考情報として提供するものです。 * 選挙区に関する情報は、一般に入手可能な情報に基づき作成しています。 * 各選挙区の立候補者を特定するため 、日本インターネット新聞株式会社より提供を受けた情報を参考にしています。 * 立候補者の氏名の表記は、届出時の表記と異なる可能性があります。また、全ての立候補者が網羅されていない可能性があります。 * 「検索ランキングの推移」は、Google検索における関連する検索キーワードの検索数に基づいて、特定の方法により作成されています。グラフに表示される数字は、実際の検索数を示すものではありません。「検索ランキングの推移」は、検索の動向を把握することを目的とするものであり、特定の立候補者の当選の可能性を予測し、または示唆するものではありません。データの解析にはいくつかの概算が含まれていることをご了承ください。
Zen-Codingの応用でもっと超速に - 原稿ありきの変換について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは。R＆D統括本部 制作本部 ウェブデベロップメント部に所属しております。岡部和昌（@kzms2）と申します。 前回の記事（マークアップ効率化 - zen-codingでコーディングを倍速に）ではZen-Codingの基本について説明しました。 また、その内容をCSS Nite実行委員会（公式ページ）が主催した、Dreamweaver Town Meeting in TokyoというDreamweaverにフォーカスをあてたイベントで公演させていただきました。 ［撮影：飯田昌之］ その公演では、Zen-Codingを知らない方向けに、Zen-Codingとは何か・どんなことが出来るのかなど、基本に関して実演を行い
「Web開発者のための大規模サービス技術入門」という本を書きました - naoyaのはてなダイアリー
自分が作ったWebサービス、将来大きくなってもシステムは大丈夫なんだろうか? そんな不安を抱きながらWebサービス開発に携わっている方も多いでしょう。あるいは、毎日毎日システムが悲鳴を上げる、どうしたらこの状況を看破できるんだろう? 成長したWebサービスを前に、困っている技術者の方もいるかもしれません。 筆者も、まったく同じ経験をしてきました。 月間1,500万人が訪れる、はてなというサイト。その大規模システムの開発と運用に、筆者らは取り組んでいます。1,000台のホストが、その負荷を捌きます。100万人以上のユーザによってブログやソーシャルブックマークに投稿され続けるデータは日々大きくなっていき、サーバリソースを逼迫させます。ギガバイト、テラバイト単位のデータ量が技術者たちを悩ませます。それでもトラフィックの波は収まることを知りません。 (中略) どうしたらこの怪物、大規模サービスを抑
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