metrics and medels in softweare quality engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kan, Stephen H.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:

价格:305.66元

装帧:

isbn号码:9780201633399

丛书系列:

图书标签:

• 软件质量工程
• 软件度量
• 软件模型
• 软件测试
• 可靠性工程
• 质量保证
• 软件工程
• 度量理论
• 统计建模
• 软件维护

软件质量工程中的度量与模型：一份深入的探讨 在当今快速迭代的软件开发环境中，确保软件产品的质量是至关重要的。这本书《软件质量工程中的度量与模型》深入剖析了软件质量工程的核心要素，着眼于如何通过科学的度量方法和严谨的模型来指导和优化整个软件生命周期中的质量保障工作。本书并非仅仅罗列一系列的度量指标或模型框架，而是致力于构建一个清晰的逻辑体系，帮助读者理解度量与模型如何协同工作，驱动软件质量的提升。 本书的开篇，将带领读者走进软件质量工程的宏大图景。在此部分，我们将探讨软件质量的本质，明确在不同项目背景下，质量的具体含义和关键要素。我们将会讨论诸如可靠性、可维护性、可移植性、效率、安全性和用户体验等核心质量属性，并分析它们在不同类型的软件产品（如嵌入式系统、Web应用、移动应用、大数据平台等）中的侧重点和衡量标准。在此基础上，我们会引入软件质量工程的通用框架，阐述其在现代软件开发流程中的关键作用，以及为何量化和建模是实现这一目标不可或缺的手段。 随后，本书将聚焦于“度量”。我们将详细介绍软件开发过程中可以量化的各种方面，并深入探讨常用的软件度量体系。这包括代码层面的度量，如圈复杂度、代码行数、缺陷密度；流程层面的度量，如测试覆盖率、缺陷修复周期、需求变更率；以及产品层面的度量，如性能指标、可用性测试结果、用户满意度调查。本书将不止步于列举这些度量指标，更重要的是，我们将深入分析如何选择合适的度量指标，如何设计有效的度量工具和方法，以及如何收集、分析和解读度量数据，将其转化为 actionable insights。我们将探讨数据采样的技巧、数据验证的原则，以及如何利用统计学方法来保证度量结果的可靠性和有效性。此外，本书还将介绍一些高级度量技术，例如代码静态分析工具的使用、动态性能分析的实践，以及如何构建定制化的度量仪表板来可视化质量趋势。 在“模型”的部分，本书将重点介绍如何运用各种模型来理解、预测和改进软件质量。我们将从经典的软件质量模型开始，如McCall质量模型、Boehm质量模型，并详细阐述它们的设计理念和适用范围。然后，我们将深入探讨各种用于预测软件缺陷的模型，例如基于历史缺陷数据的统计模型、基于代码属性的机器学习模型，以及用于评估软件可维护性的模型。本书将引导读者理解这些模型的工作原理，如何利用现有数据来训练和验证模型，并如何将模型应用于实际项目中，例如在代码评审阶段预测潜在缺陷的风险区域，或是在测试阶段优化测试用例的优先级。我们还会介绍用于过程改进的模型，如CMMI（能力成熟度模型集成），以及如何将这些模型与具体的度量数据相结合，实现持续的过程优化。 本书的一个重要特色在于，它将度量与模型紧密地结合起来，展示它们如何相互支持、共同作用。我们将探讨如何利用度量数据来驱动模型的建立和完善，例如利用代码复杂度度量来校准缺陷预测模型。反之，我们也将展示模型如何指导度量的选择和应用，例如通过缺陷预测模型来确定需要重点度量和监控的代码模块。本书还将深入探讨如何基于度量和模型来建立软件质量的反馈回路，实现从质量度量、质量分析、质量预测到质量改进的闭环管理。 此外，本书还将涉及软件质量保证（SQA）和软件测试的实践。我们将阐述不同类型的测试，如单元测试、集成测试、系统测试、用户验收测试，以及如何为这些测试过程设定质量目标和度量标准。我们将探讨测试驱动开发（TDD）和行为驱动开发（BDD）等敏捷测试方法，以及它们如何与质量度量和模型相结合，提升开发效率和产品质量。本书还会讨论静态分析、代码审查等非测试类的质量保障活动，并说明如何通过度量来评估这些活动的有效性。 在实际应用层面，本书将提供丰富的案例研究，展示如何在不同的行业和项目背景下成功应用软件质量工程中的度量与模型。这些案例将涵盖从初创公司到大型企业的实践经验，展示如何在资源有限的情况下有效地实施质量管理，以及如何在成熟的流程中进一步精进质量水平。本书还将探讨自动化在软件质量度量和模型应用中的作用，以及如何利用DevOps实践来加速质量反馈循环。 本书的最后一章，将展望软件质量工程的未来发展趋势。我们将讨论人工智能（AI）和机器学习（ML）在未来软件质量保障中的潜在应用，例如更智能的缺陷预测、自动化测试用例生成、以及基于AI的质量风险评估。我们还将探讨可观测性（Observability）在现代软件系统中的重要性，以及如何将其与传统的软件质量度量相结合。 总而言之，《软件质量工程中的度量与模型》旨在为软件工程师、质量保证专家、项目经理以及任何对提升软件产品质量感兴趣的专业人士提供一个全面、深入且实用的指导。通过掌握书中介绍的度量方法和质量模型，读者将能够更有效地识别、衡量、预测和改进软件质量，从而交付更高可靠性、更佳性能、更易维护的软件产品。

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从整体阅读感受上来说，这本书给人一种强烈的“冷硬”感，它不温和，不迎合读者的习惯，它只是把作者所掌握的知识体系，用一种近乎教条主义的方式呈现出来。它不关心你是否疲倦，不关心你是否理解，它只负责把事实和模型摆在你面前。阅读过程中，我时常会停下来思考，这本书是否更适合作为研究生阶段的教材，而不是供一线工程师在紧张的工作间隙阅读的参考书。书中的案例分析也偏向于那些已经被历史验证过的、教科书式的稳定系统，对于当前软件行业中普遍存在的微服务架构、DevOps 快速反馈循环等新范式，探讨得非常有限。如果你想了解如何通过敏捷实践来提升质量，或者如何利用自动化测试平台来实时监控度量数据，这本书几乎没有提供直接的答案。它更像是一块坚实的基石，你需要用现代的工具和方法论去在其上搭建起灵活的结构。总而言之，它是一部严谨、全面但略显古板的知识库，需要读者付出巨大的努力去“挖掘”和“翻译”才能应用于当今的软件工程实践。

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这本书的结构组织得极其严密，章节之间的衔接如同精密机械的齿轮咬合，逻辑链条清晰可见，几乎找不到可以跳跃阅读的地方。我特别欣赏作者在论述某个特定模型或方法时所采取的循序渐进的策略，先从最基础的数学前提讲起，然后逐步引入复杂参数的考量，最后才过渡到实际应用场景的约束条件。这使得我对每一个技术点都能建立起一个扎实、无漏洞的理解框架。不过，这种极致的严谨也带来了一定的阅读阻力。在处理那些关于统计学和概率论的应用部分时，我不得不频繁地查阅其他参考资料来巩固我的背景知识，否则单凭这本书本身提供的上下文，理解起来会显得有些单薄。例如，在讨论到如何利用历史数据预测未来系统的性能瓶颈时，作者直接引用了一些高级的回归分析技术，但对于如何有效地清洗和预处理那些“脏数据”的实操技巧着墨不多。这让我产生了一种感觉：这本书更侧重于“应该如何计算和建模”，而不是“在充满泥泞的现实世界中如何操作”。对于那些身处快速迭代环境中的项目经理来说，他们可能更需要的是一套立即可用的、针对特定工具链的优化策略，而不是这些需要深厚数理基础才能消化的理论模型。

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这本书的封面设计得相当朴实，甚至有些过时，厚厚的篇幅第一眼看上去就让人望而生畏，仿佛里面塞满了晦涩难懂的理论和密密麻麻的公式。我记得翻开第一页时，那种纸张特有的油墨味混合着陈旧的气息扑面而来，立刻将我带入了一种严肃的学术氛围中。我本以为它会像市面上很多同类书籍一样，用一些光鲜亮丽的图表和生动的案例来吸引人，但事实并非如此。这本书更像是一部技术手册，冷峻而直接地阐述着那些关于软件质量的底层逻辑。它没有过多地渲染成功学的光环，而是沉浸在对缺陷、风险和度量标准的细致剖析之中。读进去后，我发现作者的语言风格非常严谨，每一个句子的背后似乎都经过了反复推敲和锤炼，几乎没有一句废话。我花了大量的时间在理解那些看似抽象的概念上，比如“可靠性函数”和“平均故障间隔时间”的推导过程，感觉就像是在解一道高深的数学题，需要全身心地投入才能捕捉到其中的精髓。这种阅读体验，对于那些追求深度和根基的工程师来说，或许是一种宝贵的财富，但对于初学者或者想快速入门的人来说，无疑是一场艰苦的跋涉。它更像是放置在书架深处，偶尔需要查阅时才会取出的“工具书”，而不是那种可以伴随咖啡享用、轻松阅读的休闲读物。

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我对这本书的排版和插图设计感到有些失望。整体来看，这本书更像是上世纪八十年代的技术文档复刻品，大量的纯文本堆砌，缺乏现代出版物应有的视觉引导。图表的质量也参差不齐，有些关键的流程图模糊不清，线条拥挤在一起，让人费了好大的劲才能分辨出各个模块之间的指向关系。记得有一张关于软件维护成本分布的饼图，色彩对比度极低，几乎要和背景融为一体，我不得不拿出一张白纸盖住周围的文字，才能勉强看清图例。这种视觉上的疲劳，极大地拖慢了我的阅读速度。此外，书中的术语表和索引部分也显得不够完善，很多关键的专业名词在第一次出现时，没有清晰的斜体或加粗标记来提醒读者注意，使得我经常需要回头翻阅前面的章节来确认某个缩写的全称。对于一本探讨“质量工程”这样高度专业化的书籍来说，清晰的视觉呈现本应是辅助理解的利器，但在这本书里，它反而成了一种需要克服的障碍。它更像是为了忠实记录原始研究成果而存在，牺牲了大量用户体验上的优化。

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这本书在探讨软件质量的“度量”方面，展现出一种近乎偏执的深度，几乎涵盖了所有主流和非主流的指标体系，从代码层面的圈复杂度到用户层面的满意度评分，都有详尽的数学定义和计算方法。我惊讶于作者搜集资料的广度，仿佛他把过去几十年间所有相关的学术论文和行业白皮书都浓缩到了这几百页之中。然而，正因为这种全面性，书中的内容显得有些“过度饱和”。在描述了十几种不同的缺陷密度计算方式后，我反而感到迷茫：到底哪一种才是最适合我们团队当前阶段的？书中并未提供一个清晰的决策树或实用指南来帮助读者在这些繁多的选择中进行取舍。很多篇幅都在论证“为什么A方法比B方法在理论上更优”，但很少有章节专门讨论在资源有限、时间紧张的情况下，如何快速选择一个“足够好”的度量体系并开始实施。这让我感觉，这本书更像是一份详尽的学术清单，而不是一本指导实践的行动指南。它要求读者具备高度的判断力和预先的知识储备，才能将其中的知识转化为有效的工程实践。

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