`
fangang
  • 浏览: 888802 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
博客专栏
311c4c32-b171-3767-b974-d26acf661fb2
谈谈用例模型的那些事儿
浏览量:39372
767c50c5-189c-3525-a93f-5884d146ee78
一次迭代式开发的研究
浏览量:69461
03a3e133-6080-3bc8-a960-9d915ed9eabc
我们应当怎样做需求分析
浏览量:412795
753f3c56-c831-3add-ba41-b3b70d6d913f
重构,是这样干的
浏览量:95931
社区版块
存档分类
最新评论

一次迭代式开发的研究:从容应对需求变更

阅读更多
前面我们已经详细描述了一次迭代式开发的完整过程,首先是项目计划的前期分析——工作量评估和优先级评估,然后是制订迭代式的项目计划,最后是按照项目计划执行项目。每天,运用Burn-Down Table监控项目进程,随时掌握项目进度的偏差(是滞后还是超前),然后制订相应的应对方案予以调整,直到最后的项目结束,一切似乎进行得比较顺利。但真实的情况往往不是这样,这里忽略了一个最重要的因素,那就是需求变更。

如果没有需求变更,我们就不需要采用迭代式开发了,瀑布模型足矣。正如我在第一章谈到的,我们的软件开发存在着风险,这个风险就是需求变更。需求变更无处不在,就如同我们人类面对的浩瀚无垠的宇宙,必须得有防护措施应对可能的风险。需求变更的防护措施是什么呢?那就是采用迭代式开发。那么,迭代式开发是怎样防护来自用户的需求变更呢?我们用一个情景剧来详细解读。

A先生是一个项目经理,他准备开始一个新的软件开发项目。他首先组织需求人员与客户一起进行了深入的需求调研,进行了详细的需求分析,最后制定出一份需求规格说明书,与客户进行签字确认。同时,他又组织了设计人员,与需求人员进行讨论,将所有的需求进行任务分解、工作量评估,以及优先级评估。随后与公司领导讨论,与客户领导协商,确定项目需要配备的人员、花费的资金,以及所需的时间。最后,一个迭代式的项目计划制订出来。

万事俱备之后,项目开始进入执行阶段。A先生制作了一个Burn-Down Table监控项目进度,开始了第一个迭代期。一切进行得比较顺利,项目顺利地完成了第一个迭代期的所有任务,顺利提交第一份交付物。正当大家认为项目会一直这样顺利地进行而喜笑颜开时,事情发生了——客户看到第一份交付物时,对一些功能不太满意,对这样那样的功能提出了修改意见,甚至还提出了新的功能——需求变更发生了。

当客户对需求提出变更时,我们往往第一反应就是记录,然后回去照着做,但很多经验证明这样是不对的。不加分析而草率地修改客户提出的变更需求,是造成客户频繁变更需求的根本原因。我们前面提过,客户提出需求的一个重要特点就是,当软件没有真正设计出来时,客户往往是说不清楚自己的真正需求的。因此,当他再次看到上次提出变更以后修改的内容,很有可能还不满意,这就意味着还要继续改,直到他满意为止。这样,反复修改是再所难免。

当客户提出需求变更时,我们首先应当弄明白的是客户为什么要提出这样的需求。这时候,需求分析员应当站在使用者角度,站在业务角度,去理解这样的需求,理解其提出来的动机。也许客户在做这个操作时要查看一些相关信息,也许这个数据和那个数据有逻辑关系,甚至其原因就是一个非计算机专业的人看到这个界面不容易理解、有误解,或者操作就有困难。

当理解了用户提出变更的真实动机以后,随后分析的就是这样的变更有没有必要,可不可实现,或者是否有更合理的解决方案。每次我们都会将一些客户提出的不合理的,或者无法实现的需求变更退回去,并且提出我们的理由。只要遣词得当、理由充分,客户往往能接受我们的建议而取消这些需求(多用建议的语气,少用命令的口吻)。而另一些变更需求,我们常常从用户表面的语言中分析出他们真实的需求,并提出一个更加合理的建议。这样做,客户不仅会欣然接收你的建议,而且会有一种你就是他肚里的蛔虫那种感觉,对你更加信任,你在客户心里的威信也就随之增加。

当客户提出变更需求,并且经过分析已经确定出修改方案以后,A先生就马上回去组织人员进行设计和开发了,殊不知这将是项目后期出现巨大隐患的重要原因。迭代式开发的正确做法应当是怎样呢?这个问题我们下回详细分解吧。

一次迭代式开发的研究:软件开发的风险
一次迭代式开发的研究:什么是迭代式开发
一次迭代式开发的研究:怎样进行迭代式开发
一次迭代式开发的研究:迭代开发从这里开始
一次迭代式开发的研究:准确的工作量评估
一次迭代式开发的研究:功能的优先级评估
一次迭代式开发的研究:一个迭代式项目计划
一次迭代式开发的研究:开始真正的工作
一次迭代式开发的研究:从容应对需求变更
一次迭代式开发的研究:需求变更的关键步骤
一次迭代式开发的研究:Where you are
(续)
分享到:
评论
2 楼 fangang 2011-12-27  
按照一个比较正规的流程应当是,用户首先提出一个原始的业务需求,然后是业务调研、需求分析,完了以后才编写需求规格说明书、签订合同、制订项目计划。但是,如果项目需要招投标,那么在没有进行业务调研、需求分析的情况下,开发公司就必须要核算成本、报价、签订合同、制订项目计划。在这种情况下只能凭经验估了,这也是没有办法的事情。事实上,很多情况下,第一次投标,开发公司的目标就是拿下这个标,开价常常比成本低。

按照规定,合同一旦签订,需求就不能再变,但实际情况并非如此。在软件开发过程中,不论客户还是开发方,都有变更需求的需要,关键是变更的幅度有多大。大范围的、结构性的变更是开发方所承受不起的。但在局部的、细节上的变更是允许的,甚至是合理的。现在,一个项目下来,总是或多或少也一些需求变更。

但是,开发公司最头痛的是客户对需求总是变来变去,出现反复。出现这种情况的最重要的原因之一是客户对需求的变更考虑的不周全。当客户发现了一个需求上的问题,然后草草提出一个变更意见,过几天发现这个变更意见存在其它的问题,需求的反复变更就出现了。避免这种情况最有效的办法就是让客户对问题经过深思熟虑以后再提出来,也就是抑制客户随意提出变更。因此,一开始一定要客户在需求规格说明书上签字,之后每一次变更都要让客户走一个变更流程、签字确认,加大客户提出需求和变更的代价,可以使客户对其更加慎重,有效避免这种随意性。

项目计划也是同样的道理。如果在投标阶段没有准确把握某些需求,到需求分析阶段才发现问题并非如此简单,这时候怎么办呢?客户是人而不是机器,当你使客户意识到实际的需求比他当初提出的原始需求复杂很多时,客户更在意的是项目的成功而非那一点点时间。因此,客户会理性地调整项目计划,以保证项目最终成功。这里面的关键就是你如何与客户沟通。
1 楼 ylyxf 2011-12-27  
按照文章的解释,应该先有需求规格说明书,然后才有估算和计划。
但是前几篇文章中,博主说道需求是逐步明确的,那么在项目开始阶段的需求规格说明是不详细的,如何拿给客户签字?估算值会不会偏差过大?用户或者我们的老板往往在合同一签订以后就要计划,我还没明确做什么,也只能胡乱写计划,到时候完不成,又陷入水深火热中了。

还有,如果需求分析人员已经进厂调研,说明项目合同已经签订了,那么在签订合同前的报价是不是只能依据经验估算,而不能参考通过需求规格说明书确定以后的估算工作量?

这里的这些矛盾点我总也想不明白,希望指点一二。

相关推荐

    敏捷项目管理——敏捷石蕊测试

    这样即使面对未来的不确定性,也能够从容应对。 #### 10. 我们是否最大化了不必要工作量——换而言之,为实现项目目标只做尽可能少的必要工作? 精简无用功是提高效率的有效途径。通过明确优先级并专注于核心功能...

    心理素质拓展游戏.doc

    在敏捷开发过程中,团队需要迅速响应需求变更,快速迭代产品。而心理素质拓展游戏中的“即席联诗游戏”能够帮助团队成员训练这种反应速度和记忆能力,提升在敏捷开发中对变化的适应性。 综上所述,心理素质拓展游戏...

    秒杀系统的架构解决之道

    秒杀系统的架构设计是应对短时间内大量用户...通过微服务架构实现系统的模块化,以及运用流量控制策略保证系统稳定,两者相辅相成,形成强大的系统防御体系,确保在面对秒杀场景时能够从容应对,提供稳定的服务体验。

    陕西省2025年初中学业水平考试实验操作考试试题及评分细则.zip

    陕西省2025年初中学业水平考试实验操作考试试题及评分细则.zip

    Halcon与C#结合的机器视觉开发:经典案例解析与最佳实践

    内容概要:本文详细介绍了如何将Halcon与C#相结合进行机器视觉开发。首先解释了选择Halcon联合C#的原因,强调了两者的互补优势。接着通过多个具体案例展示了如何将Halcon的经典例子转化为C#代码,包括图像读取与显示、阈值分割、形状匹配、图像采集等方面的内容。文中还特别提到了一些常见问题及其解决方案,如内存管理、坐标系转换、线程安全等。此外,作者提供了许多实用技巧,如使用扩展方法处理Halcon的数据类型、封装相机操作类、优化异常处理等。最后,作者分享了一些实战经验,包括环境配置、性能优化、交互设计等方面的建议。 适合人群:具有一定C#编程基础,对机器视觉感兴趣的开发人员。 使用场景及目标:帮助C#开发人员更好地理解和掌握Halcon的使用方法,提高视觉开发效率,减少开发过程中的常见错误和技术难题。 其他说明:文中提供的所有案例代码均已整理在GitHub的HalconSharpToolkit项目中,按功能模块划分,便于学习和参考。

    西门子S7-1200 PLC污水处理系统:博途V17版KTp1200屏程序设计与优化

    内容概要:本文详细介绍了西门子S7-1200 PLC在污水处理项目中的应用,涵盖模拟量处理、设备轮换、Modbus通讯以及事件记录等多个方面。文中展示了如何利用博途V17进行程序设计,包括具体的SCL代码实例,如液位检测的滑动窗口滤波法、提升泵的轮换逻辑、Modbus TCP对变频器的控制以及报警信息管理等。此外,还分享了一些实用技巧,如防止信号跳变、避免设备过度磨损、确保通讯稳定性和提高报警记录效率的方法。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉西门子PLC和博途软件的从业者。 使用场景及目标:适用于污水处理项目的PLC编程和系统集成,旨在提高系统的稳定性和可靠性,减少维护成本并优化设备性能。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多来自实际项目的经验教训,帮助读者更好地理解和应用相关技术。

    MATLAB实现改进带约束粒子群优化算法(IPSO)及其工程应用

    内容概要:本文详细介绍了改进的带约束粒子群算法(IPSO)在MATLAB环境下的实现细节。首先探讨了IPSO算法中接口设计的独特之处,即通过定义目标函数和约束条件的接口,使算法能够灵活应对不同类型的优化问题。接着阐述了非线性惯性权重和学习因子的设计理念,解释了它们如何帮助算法在搜索过程中更好地平衡全局探索和局部开发。最后讨论了基于MATLAB类编程的优势,强调了此类编程方式带来的代码复用性和维护便捷性。此外,文中还提供了丰富的代码片段作为示例,展示了IPSO算法的具体实现步骤。 适合人群:对优化算法感兴趣的科研人员、工程师以及希望深入了解粒子群算法并应用于实际项目的开发者。 使用场景及目标:适用于需要高效解决带有复杂约束条件的优化问题的场合,如工程设计、物流规划等领域。目标是利用IPSO算法更快地找到全局最优解,同时确保满足所有约束条件。 其他说明:文中不仅分享了理论知识,还包括了许多实用的编码技巧,有助于读者快速掌握IPSO算法的应用方法。

    基于分布式ADMM算法与碳排放交易的MATLAB代码:电力系统优化调度

    内容概要:本文介绍了一段基于分布式ADMM算法的MATLAB代码,用于电力系统优化调度,尤其关注碳排放交易的影响。代码首先对电力系统进行分区,接着构建DC-DOPF最优潮流问题,考虑碳排放交易的成本,并利用ADMM算法求解。文中详细解释了各个关键步骤,如系统分区、目标函数设计、碳排放交易成本计算以及ADMM算法的具体实现。此外,代码还包括了多种优化技术和实用技巧,如自适应惩罚因子调整、边界条件处理等,确保算法的有效性和实用性。 适用人群:适用于对电力系统优化调度感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者,尤其是希望深入了解分布式算法和碳排放交易机制的人群。 使用场景及目标:①研究电力系统优化调度的新方法和技术;②探讨碳排放交易对电力系统调度策略的影响;③提高电力系统运行效率和环保性能。 其他说明:代码不仅提供了详细的注释和模块化设计,还展示了丰富的可视化结果,便于理解和进一步研究。同时,文中提到了一些实际应用案例,证明了该方法的有效性和优越性。

    【计算机软考】初级程序员面试题汇总:面向对象特性、Java基础及多线程编程详解了计算机软考

    内容概要:本文档是一份计算机软考初级程序员的经典面试题汇编,涵盖了面向对象编程的四大特征(抽象、继承、封装、多态),并详细探讨了Java编程中的诸多核心概念,如基本数据类型与引用类型的区别、String和StringBuffer的差异、异常处理机制、Servlet的生命周期及其与CGI的区别、集合框架中ArrayList、Vector和LinkedList的特性对比、EJB的实现技术及其不同Bean类型的区别、Collection和Collections的差异、final、finally和finalize的作用、线程同步与异步的区别、抽象类和接口的区别、垃圾回收机制、JSP和Servlet的工作原理及其异同等。此外,还介绍了WebLogic服务器的相关配置、EJB的激活机制、J2EE平台的构成和服务、常见的设计模式(如工厂模式)、Web容器和EJB容器的功能、JNDI、JMS、JTA等J2EE核心技术的概念。 适合人群:正在备考计算机软考初级程序员的考生,或希望加深对Java编程及Web开发理解的初、中级开发人员。 使用场景及目标:①帮助考生系统复习Java编程语言的基础知识和高级特性;②为实际项目开发提供理论指导,提升编程技能;③为面试准备提供参考,帮助求职者更好地应对技术面试。 其他说明:文档不仅涉及Java编程语言的核心知识点,还包括了Web开发、企业级应用开发等方面的技术要点,旨在全面提高读者的专业素养和技术水平。文档内容详实,适合有一定编程基础的学习者深入学习和研究。

    Java常用API详解

    Java常用API详解

    基于python的智能网联车辆和人工驾驶车辆混合行驶异质交通流特性研究+源码(期末大作业)

    基于python的智能网联车辆和人工驾驶车辆混合行驶异质交通流特性研究+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用 基于python的智能网联车辆和人工驾驶车辆混合行驶异质交通流特性研究+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于python的智能网联车辆和人工驾驶车辆混合行驶异质交通流特性研究+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用 基于python的智能网联车辆和人工驾驶车辆混合行驶异质交通流特性研究+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用 基于python的智能网联车辆和人工驾驶车辆混合行驶异质交通流特性研究+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用

    计算机视觉微调 PyTorch 版

    计算机视觉微调 PyTorch 版

    电力系统弱电网下基于谐波状态空间模型的光储-VSG系统稳定性分析与优化控制研究(含详细代码及解释)

    内容概要:本文深入研究了光储系统在弱电网环境下虚拟同步发电机(VSG)的稳定性问题。文章首先介绍了弱电网特性带来的挑战,如频率耦合导致的稳定性复杂化,并提出基于谐波状态空间(HSS)理论的多时间尺度VSG模型。通过构建8阶状态空间模型,作者详细分析了功率环、电压环和电流动态,并利用归一化参数灵敏度分析揭示了关键控制参数(如虚拟惯量J、虚拟阻尼Dp等)对系统稳定性的影响。此外,文中提供了详细的Python代码实现HSS建模、稳定性分析和参数灵敏度分析,最终在Matlab/Simulink平台上验证了模型的精确度。; 适用人群:电气工程领域的研究人员、研究生以及从事新能源发电系统设计和控制的工程师。; 使用场景及目标:①理解弱电网条件下光储-VSG系统的稳定性问题;②掌握基于HSS理论的建模方法;③学会通过特征值分析和参数灵敏度分析优化控制系统参数;④验证所提方法的有效性并应用于实际工程设计。; 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还给出了详细的代码实现,便于读者复现实验结果。建议读者在学习过程中结合代码进行实践,并根据具体应用场景调整系统参数。此外,文中提出的模型和方法还可以进一步扩展到其他类型的电力电子系统中。

    MATLAB实现能源集线器参与的电热综合能源市场双层出清模型

    内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB和CPLEX求解器实现的电热综合能源市场双层出清模型。该模型分为上下两层,上层旨在最大化能源集线器的收益,下层则致力于最小化电力和热力市场的生产和出清成本。文中不仅提供了详细的代码示例,还解释了各个模块的功能及其背后的理论依据,如MPEC(数学规划与均衡约束)、KKT条件的应用等。此外,文章强调了代码的模块化设计和良好的注释,使得新手能够轻松理解和修改代码。最终,通过与参考文献的对比,证明了模型的有效性和准确性。 适用人群:适用于对综合能源系统优化感兴趣的初学者和有一定经验的研究人员。 使用场景及目标:①帮助研究人员理解电热综合能源市场的运作机制;②为开发更复杂的能源市场模型提供基础;③通过实际案例和数据验证模型的正确性和实用性。 其他说明:文章还提到了一些高级应用和技术细节,如储能参数调整对市场策略的影响、极端天气条件下不同能源设备的表现差异等。

    【自动化控制】霓虹灯广告屏PLC控制系统设计:基于Python模拟的灯管与流水灯控制逻辑实现(含详细代码及解释)

    内容概要:本文详细介绍了霓虹灯广告屏PLC控制系统的完整设计与实现。系统由8根灯管和24只流水灯组成,能够实现灯管顺序点亮/熄灭(正序、反序)和流水灯组间隔点亮并移动的效果。设计涵盖了I/O分配、接线图设计、梯形图编程以及仿真调试。文章还提供了基于Python的代码模拟,通过多线程技术实现了灯管和流水灯的控制逻辑,展示了系统启动、停止、模式设置等功能。此外,文中给出了实际PLC编程的伪代码,强调了梯形图编程的关键步骤。 适合人群:具有一定电气工程或自动化控制基础的技术人员,特别是对PLC编程和霓虹灯控制系统感兴趣的工程师或学生。 使用场景及目标:①了解霓虹灯广告屏PLC控制系统的具体设计与实现;②掌握PLC编程的基本方法,包括梯形图编程和定时器、计数器的应用;③学习如何使用Python模拟PLC控制逻辑,帮助理解和测试控制系统的运行机制。 阅读建议:本文不仅提供了详细的理论设计,还包括具体的代码实现,建议读者在阅读过程中结合代码进行实践,理解每个控制逻辑的具体实现方式,并尝试修改参数或增加新功能来加深理解。

    少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-scratch 冲刺.zip

    少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-scratch 冲刺.zip

    WebUI可视化:第2章:技术基础准备

    内容概要:本文档主要介绍了WebUI可视化的技术基础准备,涵盖HTML/CSS基础语法、JavaScript核心功能以及前后端交互原理。HTML部分讲解了文档的基本结构和常用标签,CSS部分则阐述了基础语法及其三种应用方式,JavaScript部分着重于基础概念和DOM操作。此外,文档还介绍了Python与前端的交互流程,以Flask框架为例展示了前后端通信的具体实现。最后,通过实操任务和个人简介页面、简单计算器的制作来巩固所学知识,并提供了常见错误排查的方法和学习进度自测题目。 适合人群:对Web开发感兴趣的初学者或有一定编程基础但缺乏Web开发经验的学习者。 使用场景及目标:①帮助读者掌握HTML/CSS/JavaScript的基础知识,能够独立创建简单的Web页面;②理解前后端交互机制,学会使用Flask搭建简单的后端服务并与前端进行数据交互;③通过实操练习提高实际动手能力,解决常见的开发问题。 其他说明:文档不仅提供了理论知识,还包含大量实例代码和实操任务,建议读者跟随文档逐步实践,遇到问题时可以参考常见错误排查部分,确保学习效果。同时,学习进度自测题目可以帮助读者检验自己的掌握程度,以便及时调整学习计划。

    基于Matlab/Simulink的七自由度车辆模型及其主动悬架控制系统的设计与应用

    内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab/Simulink搭建七自由度车辆模型并加入主动悬架控制系统。七自由度车辆模型涵盖了车身在垂直、俯仰、侧倾方向的运动以及四个车轮的垂直运动。文中解释了模型的基础构成、主动悬架的作用机制、参数调整方法以及具体的实现步骤。此外,还提供了关于路面不平度信号生成、模型搭建、参数设置、主动控制算法(如PID和LQR)、仿真运行和结果可视化的具体指导。通过这种方式,研究人员可以更好地理解和优化车辆在复杂路况下的动态响应。 适合人群:汽车工程领域的研究人员和技术人员,特别是那些希望深入了解车辆动力学和主动悬架控制系统的专业人士。 使用场景及目标:适用于车辆动力学研究、新车型研发、底盘控制策略验证等场景。目标是提高车辆行驶的稳定性和乘坐舒适性,同时为车辆设计和性能优化提供支持。 其他说明:文中提到的模型在Matlab 2016a及以上版本中效果最佳,且强调了参数调整和仿真的重要性。通过实际案例展示了如何应对常见的仿真挑战,如代数环问题和数值不稳定情况。

    p117基于python文本药名提取系统.zip

    项目资源包含:可运行源码+sql文件+; python3.8+django+mysql5.7+html+jieba+lxml+selenium 适用人群:学习不同技术领域的小白或进阶学习者;可作为课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 第一步:创建数据库,数据库名:split_drug 第二步:执行SQL语句,打开split_drug.sql文件,运行该文件中的SQL语句 第三步:源码文件为split_drug.zip,修改源代码中的settings.py文件,改成自己的mysql数据库用户名和密码 第四步:运行命令:python manage.py runserver 第五步:打开浏览器查看http://127.0.0.1:8000

    MATLAB中超效率SBM-DEA模型的安装与应用:处理期望与非期望产出及Malmquist指数分解

    内容概要:本文详细介绍了如何在MATLAB中安装和使用超效率SBM-DEA模型工具箱,涵盖从安装步骤、基础代码示例到高级应用技巧。主要内容包括:安装工具箱的具体步骤,确保安装Optimization Toolbox;处理期望产出与非期望产出的超效率SBM模型的基础代码及其参数配置;Malmquist指数分解的操作方法,用于分析技术效率和技术进步的变化。文中还提供了多个实际操作案例,如处理30家工厂的数据以及跨期效率变化分析。此外,针对常见的错误和注意事项进行了提示,如数据预处理、维度匹配和内存管理等。 适合人群:从事数据分析、经济研究、效率评估等领域,具有一定MATLAB基础的研究人员和工程师。 使用场景及目标:适用于需要进行效率分析、技术进步评估、政策效果评价等场景。目标是帮助用户快速掌握超效率SBM-DEA模型的应用,提高数据分析的准确性和可靠性。 其他说明:建议初学者先使用工具箱提供的示例数据练习,熟悉后再应用于实际项目。对于复杂数据集,建议进行充分的数据预处理,以避免模型计算错误。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics