Software-Metriken: Messung und Management von technischen Schulden

In der schnelllebigen Welt der Softwareentwicklung kann der Druck, schnell zu liefern, manchmal zu Abkürzungen und Kompromissen führen. Dies kann zu dem führen, was als technische Schulden bekannt ist: die impliziten Kosten für Nacharbeiten, die dadurch entstehen, dass man sich für eine einfache Lösung entscheidet, anstatt einen besseren Ansatz zu verwenden, der länger dauern würde. Wie finanzielle Schulden sammeln auch technische Schulden Zinsen an, was es später schwieriger und teurer macht, sie zu beheben. Eine effektive Messung und Verwaltung technischer Schulden ist entscheidend, um die langfristige Gesundheit, Wartbarkeit und den Erfolg eines jeden Softwareprojekts sicherzustellen. Dieser Artikel untersucht das Konzept der technischen Schulden, die Bedeutung ihrer Messung mit relevanten Software-Metriken und praktische Strategien für ihre effektive Verwaltung, insbesondere in globalen Entwicklungsumgebungen.

Was sind technische Schulden?

Technische Schulden, ein von Ward Cunningham geprägter Begriff, stellen die Kompromisse dar, die Entwickler eingehen, wenn sie sich für eine einfachere, schnellere Lösung anstelle einer robusteren, langfristigen entscheiden. Das ist nicht immer schlecht. Manchmal ist das Eingehen technischer Schulden eine strategische Entscheidung, die es einem Team ermöglicht, ein Produkt schnell zu veröffentlichen, Benutzerfeedback zu sammeln und zu iterieren. Unkontrollierte technische Schulden können jedoch zu einem Schneeballeffekt führen, der zu erhöhten Entwicklungskosten, verringerter Agilität und einem höheren Fehlerrisiko führt.

Es gibt verschiedene Arten von technischen Schulden:

• Absichtliche/Vorsätzliche Schulden: Eine bewusste Entscheidung, eine nicht ideale Lösung zu verwenden, um eine Deadline oder eine Marktchance zu nutzen.
• Unbeabsichtigte/Versehentliche Schulden: Entstehen aus einem Mangel an Verständnis oder Erfahrung und führen zu schlechter Code-Qualität oder schlechtem Design.
• Bit-Rot: Code, der sich im Laufe der Zeit aufgrund von sich ändernden Technologien, mangelnder Wartung oder sich entwickelnden Anforderungen verschlechtert.

Warum sollte man technische Schulden messen?

Die Messung technischer Schulden ist aus mehreren Gründen unerlässlich:

• Sichtbarkeit: Schafft ein klares Verständnis über den aktuellen Zustand der Codebasis und die Höhe der vorhandenen technischen Schulden.
• Priorisierung: Hilft bei der Priorisierung, welche Bereiche des Codes Aufmerksamkeit und Behebung erfordern.
• Risikomanagement: Identifiziert potenzielle Risiken, die mit technischen Schulden verbunden sind, wie z. B. erhöhte Fehlerraten oder Sicherheitslücken.
• Entscheidungsfindung: Informiert Entscheidungen darüber, ob refaktorisiert, neu geschrieben oder der aktuelle Schuldenstand akzeptiert werden soll.
• Kommunikation: Erleichtert die Kommunikation zwischen Entwicklern, Projektmanagern und Stakeholdern über den technischen Zustand des Projekts.
• Fortschrittsverfolgung: Ermöglicht es Teams, ihren Fortschritt bei der Reduzierung technischer Schulden im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Wichtige Software-Metriken zur Messung technischer Schulden

Mehrere Software-Metriken können verwendet werden, um technische Schulden zu quantifizieren und zu verfolgen. Diese Metriken geben Einblicke in verschiedene Aspekte der Code-Qualität, Komplexität und Wartbarkeit.

1. Code-Abdeckung (Code Coverage)

Beschreibung: Misst den Prozentsatz des Codes, der durch automatisierte Tests abgedeckt wird. Eine hohe Code-Abdeckung deutet darauf hin, dass ein erheblicher Teil der Codebasis getestet wird, was das Risiko unentdeckter Fehler verringert.

Interpretation: Eine niedrige Code-Abdeckung kann auf Bereiche des Codes hinweisen, die schlecht getestet sind und versteckte Fehler enthalten können. Streben Sie eine Code-Abdeckung von mindestens 80 % an, aber bemühen Sie sich um eine höhere Abdeckung in kritischen Bereichen der Anwendung.

Beispiel: Ein Modul, das für die Abwicklung von Finanztransaktionen verantwortlich ist, sollte eine sehr hohe Code-Abdeckung aufweisen, um Genauigkeit zu gewährleisten und Fehler zu vermeiden.

2. Zyklomatische Komplexität

Beschreibung: Misst die Komplexität eines Code-Moduls durch Zählen der Anzahl linear unabhängiger Pfade durch den Code. Eine höhere zyklomatische Komplexität weist auf komplexeren Code hin, der schwerer zu verstehen, zu testen und zu warten ist.

Interpretation: Module mit hoher zyklomatischer Komplexität sind anfälliger für Fehler und erfordern mehr Tests. Refaktorisieren Sie komplexe Module, um ihre Komplexität zu reduzieren und die Lesbarkeit zu verbessern. Ein allgemein anerkannter Schwellenwert ist eine zyklomatische Komplexität von weniger als 10 pro Funktion.

Beispiel: Eine komplexe Geschäftsregel-Engine mit vielen verschachtelten Bedingungen und Schleifen wird wahrscheinlich eine hohe zyklomatische Komplexität aufweisen und schwierig zu debuggen und zu ändern sein. Das Aufteilen der Logik in kleinere, besser verwaltbare Funktionen kann die Situation verbessern.

3. Code-Duplizierung

Beschreibung: Misst die Menge an dupliziertem Code innerhalb einer Codebasis. Code-Duplizierung erhöht den Wartungsaufwand und das Risiko, Fehler einzuführen. Wenn ein Fehler in dupliziertem Code gefunden wird, muss er an mehreren Stellen behoben werden, was die Fehlerwahrscheinlichkeit erhöht.

Interpretation: Ein hohes Maß an Code-Duplizierung deutet auf die Notwendigkeit von Refactoring und Wiederverwendung von Code hin. Identifizieren und eliminieren Sie doppelten Code, indem Sie wiederverwendbare Komponenten oder Funktionen erstellen. Verwenden Sie Tools wie PMD oder CPD, um Code-Duplizierung zu erkennen.

Beispiel: Das Kopieren und Einfügen desselben Codeblocks zur Validierung von Benutzereingaben in mehreren Formularen führt zu Code-Duplizierung. Das Erstellen einer wiederverwendbaren Validierungsfunktion oder -komponente kann diese Duplizierung beseitigen.

4. Codezeilen (Lines of Code - LOC)

Beschreibung: Misst die Gesamtzahl der Codezeilen in einem Projekt oder Modul. Obwohl LOC kein direktes Maß für technische Schulden ist, kann es Einblicke in die Größe und Komplexität der Codebasis geben.

Interpretation: Eine hohe LOC-Anzahl kann auf die Notwendigkeit von Code-Refactoring und Modularisierung hinweisen. Kleinere, besser verwaltbare Module sind leichter zu verstehen und zu warten. Es kann auch als hochrangiger Indikator für die Projektgröße und -komplexität verwendet werden.

Beispiel: Eine einzelne Funktion, die Tausende von Codezeilen enthält, ist wahrscheinlich zu komplex und sollte in kleinere, besser verwaltbare Funktionen aufgeteilt werden.

5. Wartbarkeitsindex (Maintainability Index)

Beschreibung: Eine zusammengesetzte Metrik, die mehrere andere Metriken wie zyklomatische Komplexität, LOC und Halstead-Volumen kombiniert, um ein Gesamtmaß für die Wartbarkeit des Codes zu liefern. Ein höherer Wartbarkeitsindex weist auf besser wartbaren Code hin.

Interpretation: Ein niedriger Wartbarkeitsindex deutet darauf hin, dass der Code schwer zu verstehen, zu ändern und zu testen ist. Konzentrieren Sie sich auf die Verbesserung der Bereiche, die zur niedrigen Bewertung beitragen, wie z. B. die Reduzierung der zyklomatischen Komplexität oder der Code-Duplizierung.

Beispiel: Code mit hoher zyklomatischer Komplexität, hoher Code-Duplizierung und einer großen LOC-Anzahl wird wahrscheinlich einen niedrigen Wartbarkeitsindex aufweisen.

6. Anzahl der Bugs/Fehler

Beschreibung: Verfolgt die Anzahl der im Code gefundenen Bugs oder Fehler. Eine hohe Anzahl von Bugs kann auf zugrunde liegende Probleme mit der Code-Qualität und dem Design hinweisen.

Interpretation: Eine hohe Fehleranzahl kann auf die Notwendigkeit gründlicherer Tests, Code-Reviews oder Refactoring hinweisen. Analysieren Sie die Ursachen der Fehler, um zugrunde liegende Probleme zu identifizieren und zu beheben. Trends bei der Fehleranzahl im Laufe der Zeit können nützlich sein, um die Gesamtqualität der Software zu beurteilen.

Beispiel: Ein Modul, das konstant eine hohe Anzahl von Fehlerberichten generiert, erfordert möglicherweise eine vollständige Neufassung oder ein Redesign.

7. Code Smells

Beschreibung: Heuristische Indikatoren für potenzielle Probleme im Code, wie z. B. lange Methoden, große Klassen oder duplizierter Code. Obwohl es sich nicht um direkte Messungen handelt, können Code Smells auf Bereiche des Codes hinweisen, die zu technischen Schulden beitragen könnten.

Interpretation: Untersuchen und beheben Sie Code Smells, um die Code-Qualität und Wartbarkeit zu verbessern. Refaktorisieren Sie den Code, um die Smells zu beseitigen und das Gesamtdesign zu verbessern. Beispiele sind:

• Lange Methode: Eine Methode, die zu lang und komplex ist.
• Große Klasse: Eine Klasse, die zu viele Verantwortlichkeiten hat.
• Duplizierter Code: Code, der an mehreren Stellen wiederholt wird.
• Feature Envy (Funktionsneid): Eine Methode, die mehr auf die Daten eines anderen Objekts als auf ihre eigenen zugreift.
• Gott-Klasse (God Class): Eine Klasse, die zu viel weiß oder tut.

Beispiel: Eine Klasse mit Hunderten von Methoden und Dutzenden von Feldern ist wahrscheinlich eine Gott-Klasse und sollte in kleinere, spezialisiertere Klassen aufgeteilt werden.

8. Verstöße bei der statischen Analyse

Beschreibung: Zählt die Anzahl der Verstöße gegen Codierungsstandards und Best Practices, die von statischen Analysewerkzeugen erkannt werden. Diese Verstöße können auf potenzielle Probleme mit der Code-Qualität und Sicherheitslücken hinweisen.

Interpretation: Beheben Sie Verstöße der statischen Analyse, um die Code-Qualität, Sicherheit und Wartbarkeit zu verbessern. Konfigurieren Sie das statische Analysewerkzeug, um projektspezifische Codierungsstandards und Best Practices durchzusetzen. Beispiele sind Verstöße gegen Namenskonventionen, ungenutzte Variablen oder potenzielle Null-Pointer-Exceptions.

Beispiel: Ein statisches Analysewerkzeug könnte eine Variable markieren, die deklariert, aber nie verwendet wird, was auf potenziellen toten Code hinweist, der entfernt werden sollte.

Tools zur Messung technischer Schulden

Es sind mehrere Tools verfügbar, um die Messung technischer Schulden zu automatisieren. Diese Tools können Code analysieren, potenzielle Probleme identifizieren und Berichte über Code-Qualität und Wartbarkeit erstellen. Hier sind einige beliebte Optionen:

• SonarQube: Eine Open-Source-Plattform zur kontinuierlichen Überprüfung der Code-Qualität. Es liefert detaillierte Berichte über Code Smells, Bugs, Schwachstellen und Code-Abdeckung. SonarQube lässt sich in verschiedene Build-Systeme und IDEs integrieren, was die Einbindung in den Entwicklungs-Workflow erleichtert. Es unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen. Viele große Unternehmen weltweit nutzen SonarQube ausgiebig, und der Community-Support ist ausgezeichnet.
• CAST: Eine kommerzielle Software-Intelligence-Plattform, die Einblicke in die Architektur, Qualität und Sicherheit von Softwareanwendungen bietet. CAST bietet erweiterte Analysefunktionen und kann komplexe Abhängigkeiten und potenzielle Risiken identifizieren. Es wird oft von großen Organisationen zur Verwaltung komplexer Software-Portfolios verwendet.
• PMD: Ein Open-Source-Tool für die statische Analyse, das Code Smells, Bugs und Code-Duplizierung in Java, JavaScript und anderen Sprachen erkennen kann. PMD ist hochgradig anpassbar und kann in Build-Systeme und IDEs integriert werden. Es ist ein leichtgewichtetes Werkzeug, ideal für kleinere Projekte.
• ESLint: Ein beliebtes statisches Analysewerkzeug für JavaScript und TypeScript. ESLint kann Codierungsstandards durchsetzen, potenzielle Fehler erkennen und die Code-Qualität verbessern. Es ist hochgradig konfigurierbar und kann in verschiedene IDEs und Build-Systeme integriert werden.
• Checkstyle: Ein Open-Source-Tool für die statische Analyse, das Codierungsstandards und Best Practices in Java-Code durchsetzt. Checkstyle kann angepasst werden, um spezifische Codierungsregeln zu erzwingen, und kann in Build-Systeme und IDEs integriert werden.
• Understand: Ein kommerzielles statisches Analysewerkzeug, das detaillierte Informationen über Code-Struktur, Abhängigkeiten und Komplexität liefert. Understand kann verwendet werden, um potenzielle Probleme zu identifizieren und die Code-Qualität zu verbessern. Besonders leistungsstark für das Verständnis komplexer und großer Altsysteme.

Strategien zum Management technischer Schulden

Ein effektives Management technischer Schulden erfordert einen proaktiven Ansatz, der alle Stakeholder einbezieht. Hier sind einige Schlüsselstrategien zum Management technischer Schulden:

1. Priorisierung der Behebung technischer Schulden

Nicht alle technischen Schulden sind gleich. Einige technische Schulden stellen ein größeres Risiko für das Projekt dar als andere. Priorisieren Sie die Behebung technischer Schulden basierend auf den folgenden Faktoren:

• Auswirkung: Die potenzielle Auswirkung der technischen Schulden auf das Projekt, wie z. B. erhöhte Fehlerraten, reduzierte Leistung oder Sicherheitslücken.
• Wahrscheinlichkeit: Die Wahrscheinlichkeit, dass die technischen Schulden in Zukunft Probleme verursachen werden.
• Kosten: Die Kosten für die Behebung der technischen Schulden.

Konzentrieren Sie sich auf die Behebung der technischen Schulden, die die größten Auswirkungen und die höchste Wahrscheinlichkeit haben, Probleme zu verursachen, und die zu angemessenen Kosten behoben werden können.

2. Integration der Behebung technischer Schulden in den Entwicklungsprozess

Die Behebung technischer Schulden sollte ein integraler Bestandteil des Entwicklungsprozesses sein, nicht ein nachträglicher Gedanke. Weisen Sie in jedem Sprint oder jeder Iteration Zeit und Ressourcen für die Behandlung technischer Schulden zu. Integrieren Sie die Behebung technischer Schulden in die "Definition of Done" für jede Aufgabe oder User Story. Zum Beispiel könnte eine "Definition of Done" für eine Code-Änderung das Refactoring zur Reduzierung der zyklomatischen Komplexität unter einen bestimmten Schwellenwert oder die Beseitigung von Code-Duplizierung beinhalten.

3. Einsatz agiler Methoden

Agile Methoden wie Scrum und Kanban können beim Management technischer Schulden helfen, indem sie iterative Entwicklung, kontinuierliche Verbesserung und Zusammenarbeit fördern. Agile Teams können Sprint-Reviews und Retrospektiven nutzen, um technische Schulden zu identifizieren und zu beheben. Der Product Owner kann Aufgaben zur Behebung technischer Schulden zum Product Backlog hinzufügen und sie neben anderen Features und User Stories priorisieren. Der Fokus von Agile auf kurze Iterationen und kontinuierliches Feedback ermöglicht eine häufige Bewertung und Korrektur von sich anhäufenden Schulden.

4. Durchführung von Code-Reviews

Code-Reviews sind ein effektiver Weg, um technische Schulden zu identifizieren und zu verhindern. Während Code-Reviews können Entwickler potenzielle Probleme mit der Code-Qualität, Code Smells und Verstöße gegen Codierungsstandards identifizieren. Code-Reviews können auch dazu beitragen, sicherzustellen, dass der Code gut dokumentiert und leicht verständlich ist. Stellen Sie sicher, dass Checklisten für Code-Reviews explizit Prüfungen auf potenzielle technische Schulden beinhalten.

5. Automatisierung der Code-Analyse

Automatisieren Sie die Code-Analyse mit statischen Analysewerkzeugen, um potenzielle Probleme zu identifizieren und Codierungsstandards durchzusetzen. Integrieren Sie das statische Analysewerkzeug in den Build-Prozess, um sicherzustellen, dass der gesamte Code analysiert wird, bevor er in die Codebasis eingecheckt wird. Konfigurieren Sie das Werkzeug, um Berichte über Code-Qualität und technische Schulden zu erstellen. Tools wie SonarQube, PMD und ESLint können automatisch Code Smells, potenzielle Bugs und Sicherheitslücken identifizieren.

6. Regelmäßiges Refactoring

Refactoring ist der Prozess der Verbesserung der internen Struktur des Codes, ohne sein externes Verhalten zu ändern. Regelmäßiges Refactoring kann dazu beitragen, technische Schulden zu reduzieren, die Code-Qualität zu verbessern und den Code leichter verständlich und wartbar zu machen. Planen Sie regelmäßige Refactoring-Sprints oder -Iterationen, um technische Schulden zu beheben. Nehmen Sie kleine, inkrementelle Änderungen am Code vor und testen Sie nach jeder Änderung gründlich.

7. Etablierung von Codierungsstandards und Best Practices

Etablieren Sie Codierungsstandards und Best Practices, um eine konsistente Code-Qualität zu fördern und die Wahrscheinlichkeit der Einführung technischer Schulden zu verringern. Dokumentieren Sie die Codierungsstandards und Best Practices und machen Sie sie allen Entwicklern leicht zugänglich. Verwenden Sie statische Analysewerkzeuge, um die Codierungsstandards und Best Practices durchzusetzen. Beispiele für gängige Codierungsstandards sind Namenskonventionen, Code-Formatierung und Kommentierungsrichtlinien.

8. Investition in Schulung und Weiterbildung

Bieten Sie Entwicklern Schulungen und Weiterbildungen zu Best Practices in der Softwareentwicklung, Code-Qualität und dem Management technischer Schulden an. Ermutigen Sie Entwickler, sich über die neuesten Technologien und Techniken auf dem Laufenden zu halten. Investieren Sie in Tools und Ressourcen, die Entwicklern helfen können, ihre Fähigkeiten und Kenntnisse zu verbessern. Bieten Sie Schulungen zur Verwendung von statischen Analysewerkzeugen, Code-Review-Prozessen und Refactoring-Techniken an.

9. Führung eines Registers für technische Schulden

Erstellen und pflegen Sie ein Register für technische Schulden, um alle identifizierten technischen Schulden zu verfolgen. Das Register sollte eine Beschreibung der technischen Schuld, ihre Auswirkung, ihre Wahrscheinlichkeit, die Kosten für die Behebung und ihre Priorität enthalten. Überprüfen Sie das Register regelmäßig und aktualisieren Sie es bei Bedarf. Dieses Register ermöglicht eine bessere Nachverfolgung und Verwaltung und verhindert, dass technische Schulden vergessen oder ignoriert werden. Es erleichtert auch die Kommunikation mit den Stakeholdern.

10. Überwachung und Verfolgung des Fortschritts

Überwachen und verfolgen Sie den Fortschritt bei der Reduzierung technischer Schulden im Laufe der Zeit. Verwenden Sie Software-Metriken, um die Auswirkungen der Maßnahmen zur Behebung technischer Schulden zu messen. Erstellen Sie Berichte über Code-Qualität, Komplexität und Wartbarkeit. Teilen Sie die Berichte mit den Stakeholdern und nutzen Sie sie zur Entscheidungsfindung. Verfolgen Sie beispielsweise die Reduzierung von Code-Duplizierung, zyklomatischer Komplexität oder die Anzahl der Verstöße bei der statischen Analyse im Zeitverlauf.

Technische Schulden in globalen Entwicklungsteams

Das Management technischer Schulden in globalen Entwicklungsteams bringt einzigartige Herausforderungen mit sich. Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Kommunikationsbarrieren: Sprachliche und kulturelle Unterschiede können die effektive Kommunikation über technische Schulden erschweren.
• Zeitzonenunterschiede: Zeitzonenunterschiede können die Zusammenarbeit bei Code-Reviews und Refactoring-Anstrengungen erschweren.
• Verteilte Code-Verantwortung: Die Verantwortung für den Code kann auf mehrere Teams an verschiedenen Standorten verteilt sein, was die Zuweisung der Verantwortung für die Behebung technischer Schulden erschwert.
• Inkonsistente Codierungsstandards: Verschiedene Teams können unterschiedliche Codierungsstandards und Best Practices haben, was zu Inkonsistenzen in der Code-Qualität führt.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sollten globale Entwicklungsteams:

• Klare Kommunikationskanäle einrichten: Verwenden Sie Tools und Prozesse, die die Kommunikation zwischen Teammitgliedern erleichtern, wie z. B. Videokonferenzen, Instant Messaging und gemeinsame Dokumentation.
• Codierungsstandards und Best Practices standardisieren: Etablieren Sie einen gemeinsamen Satz von Codierungsstandards und Best Practices, dem alle Teams folgen müssen.
• Gemeinsame Tools und Plattformen verwenden: Verwenden Sie gemeinsame Tools und Plattformen für Code-Analyse, Code-Reviews und Issue-Tracking.
• Regelmäßige teamübergreifende Code-Reviews durchführen: Führen Sie regelmäßige teamübergreifende Code-Reviews durch, um Code-Qualität und Konsistenz sicherzustellen.
• Eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs fördern: Ermutigen Sie Teammitglieder, ihr Wissen und ihre Expertise miteinander zu teilen.

Fazit

Die Messung und das Management technischer Schulden sind für die langfristige Gesundheit, Wartbarkeit und den Erfolg von Softwareprojekten unerlässlich. Durch die Verwendung von Schlüssel-Software-Metriken wie Code-Abdeckung, zyklomatische Komplexität, Code-Duplizierung und Wartbarkeitsindex können Teams ein klares Verständnis der in ihrer Codebasis vorhandenen technischen Schulden gewinnen. Tools wie SonarQube, CAST und PMD können den Messprozess automatisieren und detaillierte Berichte über die Code-Qualität liefern. Zu den Strategien für das Management technischer Schulden gehören die Priorisierung von Behebungsmaßnahmen, die Integration der Behebung in den Entwicklungsprozess, die Anwendung agiler Methoden, die Durchführung von Code-Reviews, die Automatisierung der Code-Analyse, regelmäßiges Refactoring, die Etablierung von Codierungsstandards und Investitionen in Schulungen. Für globale Entwicklungsteams sind die Überwindung von Kommunikationsbarrieren, die Standardisierung von Codierungsstandards und die Förderung der Zusammenarbeit entscheidend für ein effektives Management technischer Schulden. Durch proaktives Messen und Managen technischer Schulden können Teams die Entwicklungskosten senken, die Agilität verbessern und qualitativ hochwertige Software liefern, die den Bedürfnissen ihrer Benutzer entspricht.