Yazılım Metrikleri: Teknik Borcun Ölçülmesi ve Yönetilmesi

Yazılım geliştirmenin hızlı dünyasında, çabuk teslim etme baskısı bazen kısayollara ve tavizlere yol açabilir. Bu durum, daha uzun sürecek daha iyi bir yaklaşım yerine şimdilik kolay bir çözüm seçmenin neden olduğu yeniden işleme maliyeti anlamına gelen teknik borç olarak bilinen şeye neden olabilir. Finansal borç gibi, teknik borç da faiz biriktirir ve daha sonra düzeltilmesi daha zor ve maliyetli hale gelir. Teknik borcun etkin bir şekilde ölçülmesi ve yönetilmesi, herhangi bir yazılım projesinin uzun vadeli sağlığı, sürdürülebilirliği ve başarısı için çok önemlidir. Bu makale, teknik borç kavramını, ilgili yazılım metrikleriyle ölçmenin önemini ve özellikle küresel geliştirme ortamlarında etkili bir şekilde yönetmek için pratik stratejileri incelemektedir.

Teknik Borç Nedir?

Ward Cunningham tarafından ortaya atılan bir terim olan teknik borç, geliştiricilerin daha sağlam, uzun vadeli bir çözüm yerine daha basit, daha hızlı bir çözüm seçerken yaptıkları ödünleri temsil eder. Bu her zaman kötü bir şey değildir. Bazen teknik borca girmek, bir ekibin bir ürünü hızla piyasaya sürmesine, kullanıcı geri bildirimlerini toplamasına ve yinelemesine olanak tanıyan stratejik bir karardır. Ancak, yönetilmeyen teknik borç bir kartopu gibi büyüyerek artan geliştirme maliyetlerine, azalan çevikliğe ve daha yüksek bir kusur riskine yol açabilir.

Farklı teknik borç türleri vardır:

• Kasıtlı/Bilinçli Borç: Bir teslim tarihini veya pazar fırsatını yakalamak için idealden daha az bir çözüm kullanma konusunda bilinçli bir karar.
• İstem Dışı/Kasıtsız Borç: Anlayış veya deneyim eksikliğinden kaynaklanır ve düşük kod kalitesi veya tasarımıyla sonuçlanır.
• Bit Çürümesi (Bit Rot): Değişen teknolojiler, bakım eksikliği veya gelişen gereksinimler nedeniyle zamanla bozulan kod.

Teknik Borç Neden Ölçülmeli?

Teknik borcu ölçmek birkaç nedenden ötürü önemlidir:

• Görünürlük: Kod tabanının mevcut durumu ve mevcut teknik borç miktarı hakkında net bir anlayış sağlar.
• Önceliklendirme: Kodun hangi alanlarının dikkat ve iyileştirme gerektirdiğini önceliklendirmeye yardımcı olur.
• Risk Yönetimi: Artan kusur oranları veya güvenlik açıkları gibi teknik borçla ilişkili potansiyel riskleri belirler.
• Karar Verme: Yeniden düzenleme (refactor), yeniden yazma veya mevcut borç seviyesini kabul etme konusundaki kararları bilgilendirir.
• İletişim: Geliştiriciler, proje yöneticileri ve paydaşlar arasında projenin teknik durumu hakkında iletişimi kolaylaştırır.
• İlerlemeyi Takip Etme: Ekiplerin zaman içinde teknik borcu azaltmadaki ilerlemelerini takip etmelerine olanak tanır.

Teknik Borcu Ölçmek İçin Temel Yazılım Metrikleri

Teknik borcu nicelemek ve izlemek için çeşitli yazılım metrikleri kullanılabilir. Bu metrikler, kod kalitesi, karmaşıklık ve sürdürülebilirliğin farklı yönlerine ilişkin bilgiler sağlar.

1. Kod Kapsamı (Code Coverage)

Açıklama: Kodun yüzde kaçının otomatik testler tarafından kapsandığını ölçer. Yüksek kod kapsamı, kod tabanının önemli bir bölümünün test edildiğini ve tespit edilmemiş hata riskini azalttığını gösterir.

Yorumlama: Düşük kod kapsamı, kodun zayıf test edilmiş ve gizli kusurlar içerebilecek alanlarını gösterebilir. En az %80'lik bir kod kapsamı hedefleyin, ancak uygulamanın kritik alanlarında daha yüksek bir kapsam için çaba gösterin.

Örnek: Finansal işlemleri yönetmekten sorumlu bir modül, doğruluğu sağlamak ve hataları önlemek için çok yüksek kod kapsamına sahip olmalıdır.

2. Siklomatik Karmaşıklık

Açıklama: Kod içindeki doğrusal olarak bağımsız yolların sayısını sayarak bir kod modülünün karmaşıklığını ölçer. Daha yüksek siklomatik karmaşıklık, anlaşılması, test edilmesi ve bakımı daha zor olan daha karmaşık bir kodu gösterir.

Yorumlama: Yüksek siklomatik karmaşıklığa sahip modüller hataya daha yatkındır ve daha fazla test gerektirir. Karmaşıklıklarını azaltmak ve okunabilirliği artırmak için karmaşık modülleri yeniden düzenleyin. Genel olarak kabul edilen bir eşik, fonksiyon başına 10'dan az bir siklomatik karmaşıklıktır.

Örnek: Birçok iç içe koşul ve döngüye sahip karmaşık bir iş kuralı motoru, muhtemelen yüksek siklomatik karmaşıklığa sahip olacak ve hata ayıklaması ve değiştirilmesi zor olacaktır. Mantığı daha küçük, yönetilebilir fonksiyonlara ayırmak durumu iyileştirebilir.

3. Kod Tekrarı

Açıklama: Bir kod tabanındaki tekrar eden kod miktarını ölçer. Kod tekrarı, bakım yükünü ve hata ekleme riskini artırır. Tekrar eden kodda bir hata bulunduğunda, birden fazla yerde düzeltilmesi gerekir, bu da hata olasılığını artırır.

Yorumlama: Yüksek düzeyde kod tekrarı, yeniden düzenleme ve kodun yeniden kullanılması ihtiyacını gösterir. Yeniden kullanılabilir bileşenler veya fonksiyonlar oluşturarak tekrar eden kodu belirleyin ve ortadan kaldırın. Kod tekrarını tespit etmek için PMD veya CPD gibi araçları kullanın.

Örnek: Birden çok formda kullanıcı girişini doğrulamak için aynı kod bloğunu kopyalayıp yapıştırmak kod tekrarına yol açar. Yeniden kullanılabilir bir doğrulama fonksiyonu veya bileşeni oluşturmak bu tekrarı ortadan kaldırabilir.

4. Kod Satır Sayısı (LOC)

Açıklama: Bir projedeki veya modüldeki toplam kod satırı sayısını ölçer. Teknik borcun doğrudan bir ölçüsü olmasa da, LOC kod tabanının boyutu ve karmaşıklığı hakkında fikir verebilir.

Yorumlama: Yüksek bir LOC sayısı, kodun yeniden düzenlenmesi ve modülerleştirilmesi ihtiyacını gösterebilir. Daha küçük, yönetilebilir modüllerin anlaşılması ve bakımı daha kolaydır. Ayrıca proje boyutunun ve karmaşıklığının üst düzey bir göstergesi olarak da kullanılabilir.

Örnek: Binlerce kod satırı içeren tek bir fonksiyon muhtemelen çok karmaşıktır ve daha küçük, yönetilebilir fonksiyonlara bölünmelidir.

5. Sürdürülebilirlik Endeksi

Açıklama: Kodun sürdürülebilirliğinin genel bir ölçüsünü sağlamak için siklomatik karmaşıklık, LOC ve Halstead hacmi gibi birkaç diğer metriği birleştiren bir bileşik metriktir. Daha yüksek bir sürdürülebilirlik endeksi, daha sürdürülebilir bir kodu gösterir.

Yorumlama: Düşük bir sürdürülebilirlik endeksi, kodun anlaşılmasının, değiştirilmesinin ve test edilmesinin zor olduğunu gösterir. Siklomatik karmaşıklığı veya kod tekrarını azaltmak gibi düşük skora katkıda bulunan alanları iyileştirmeye odaklanın.

Örnek: Yüksek siklomatik karmaşıklığa, yüksek kod tekrarına ve yüksek bir LOC sayısına sahip kodun muhtemelen düşük bir sürdürülebilirlik endeksi olacaktır.

6. Hata/Kusur Sayısı

Açıklama: Kodda bulunan hata veya kusur sayısını izler. Yüksek sayıda hata, kod kalitesi ve tasarımıyla ilgili altta yatan sorunları gösterebilir.

Yorumlama: Yüksek bir hata sayısı, daha kapsamlı test, kod gözden geçirme veya yeniden düzenleme ihtiyacını gösterebilir. Altta yatan sorunları belirlemek ve ele almak için hataların temel nedenlerini analiz edin. Zaman içindeki hata sayısındaki eğilimler, yazılımın genel kalitesini değerlendirmede faydalı olabilir.

Örnek: Sürekli olarak yüksek sayıda hata raporu oluşturan bir modül, tamamen yeniden yazılmayı veya yeniden tasarlanmayı gerektirebilir.

7. Kod Kokuları (Code Smells)

Açıklama: Uzun metotlar, büyük sınıflar veya tekrar eden kod gibi koddaki potansiyel sorunların sezgisel göstergeleridir. Doğrudan ölçümler olmasalar da, kod kokuları teknik borca katkıda bulunabilecek kod alanlarına işaret edebilir.

Yorumlama: Kod kalitesini ve sürdürülebilirliği iyileştirmek için kod kokularını araştırın ve giderin. Kokuları ortadan kaldırmak ve genel tasarımı iyileştirmek için kodu yeniden düzenleyin. Örnekler şunları içerir:

• Uzun Metot: Çok uzun ve karmaşık bir metot.
• Büyük Sınıf: Çok fazla sorumluluğu olan bir sınıf.
• Tekrar Eden Kod: Birden çok yerde tekrarlanan kod.
• Özellik Kıskançlığı (Feature Envy): Başka bir nesnenin verilerine kendi verilerinden daha fazla erişen bir metot.
• Tanrı Sınıfı (God Class): Çok fazla şey bilen veya yapan bir sınıf.

Örnek: Yüzlerce metodu ve düzinelerce alanı olan bir sınıf muhtemelen bir Tanrı Sınıfıdır ve daha küçük, daha uzmanlaşmış sınıflara bölünmelidir.

8. Statik Analiz İhlalleri

Açıklama: Statik analiz araçları tarafından tespit edilen kodlama standartları ve en iyi uygulamaların ihlal sayısını sayar. Bu ihlaller, potansiyel kod kalitesi sorunlarını ve güvenlik açıklarını gösterebilir.

Yorumlama: Kod kalitesini, güvenliği ve sürdürülebilirliği iyileştirmek için statik analiz ihlallerini giderin. Statik analiz aracını, projeye özgü kodlama standartlarını ve en iyi uygulamaları zorunlu kılacak şekilde yapılandırın. Örnekler arasında adlandırma kurallarının ihlali, kullanılmayan değişkenler veya potansiyel null işaretçi istisnaları bulunur.

Örnek: Bir statik analiz aracı, bildirilmiş ancak hiç kullanılmamış bir değişkeni işaretleyebilir, bu da kaldırılması gereken potansiyel ölü kodu gösterir.

Teknik Borcu Ölçme Araçları

Teknik borcun ölçümünü otomatikleştirmek için çeşitli araçlar mevcuttur. Bu araçlar kodu analiz edebilir, potansiyel sorunları belirleyebilir ve kod kalitesi ve sürdürülebilirliği hakkında raporlar oluşturabilir. İşte birkaç popüler seçenek:

• SonarQube: Kod kalitesinin sürekli denetimi için açık kaynaklı bir platformdur. Kod kokuları, hatalar, güvenlik açıkları ve kod kapsamı hakkında ayrıntılı raporlar sunar. SonarQube, çeşitli derleme sistemleri ve IDE'lerle entegre olur, bu da onu geliştirme iş akışına dahil etmeyi kolaylaştırır. Geniş bir programlama dili yelpazesini destekler. Dünya çapında birçok büyük şirket SonarQube'u yaygın olarak kullanır ve topluluk desteği mükemmeldir.
• CAST: Yazılım uygulamalarının mimarisi, kalitesi ve güvenliği hakkında bilgiler sağlayan ticari bir yazılım zekası platformudur. CAST, gelişmiş analiz yetenekleri sunar ve karmaşık bağımlılıkları ve potansiyel riskleri belirleyebilir. Genellikle büyük kuruluşlar tarafından karmaşık yazılım portföylerini yönetmek için kullanılır.
• PMD: Java, JavaScript ve diğer dillerde kod kokularını, hataları ve kod tekrarını tespit edebilen açık kaynaklı bir statik analiz aracıdır. PMD son derece özelleştirilebilir ve derleme sistemlerine ve IDE'lere entegre edilebilir. Daha küçük projeler için ideal, hafif bir araçtır.
• ESLint: JavaScript ve TypeScript için popüler bir statik analiz aracıdır. ESLint, kodlama standartlarını zorunlu kılabilir, potansiyel hataları tespit edebilir ve kod kalitesini iyileştirebilir. Son derece yapılandırılabilir ve çeşitli IDE'lere ve derleme sistemlerine entegre edilebilir.
• Checkstyle: Java kodunda kodlama standartlarını ve en iyi uygulamaları zorunlu kılan açık kaynaklı bir statik analiz aracıdır. Checkstyle, belirli kodlama kurallarını zorunlu kılmak için özelleştirilebilir ve derleme sistemlerine ve IDE'lere entegre edilebilir.
• Understand: Kod yapısı, bağımlılıklar ve karmaşıklık hakkında ayrıntılı bilgi sağlayan ticari bir statik analiz aracıdır. Understand, potansiyel sorunları belirlemek ve kod kalitesini iyileştirmek için kullanılabilir. Özellikle karmaşık ve büyük eski sistemleri anlamak için güçlüdür.

Teknik Borcu Yönetme Stratejileri

Teknik borcu etkili bir şekilde yönetmek, tüm paydaşları içeren proaktif bir yaklaşım gerektirir. İşte teknik borcu yönetmek için bazı temel stratejiler:

1. Teknik Borç Giderimini Önceliklendirin

Tüm teknik borçlar eşit yaratılmamıştır. Bazı teknik borç kalemleri proje için diğerlerinden daha büyük bir risk oluşturur. Aşağıdaki faktörlere göre teknik borç giderimini önceliklendirin:

• Etki: Teknik borcun proje üzerindeki potansiyel etkisi, örneğin artan kusur oranları, azalan performans veya güvenlik açıkları.
• Olasılık: Teknik borcun gelecekte sorunlara neden olma olasılığı.
• Maliyet: Teknik borcu gidermenin maliyeti.

En yüksek etkiye ve sorun çıkarma olasılığına sahip olan ve makul bir maliyetle giderilebilen teknik borç kalemlerini gidermeye odaklanın.

2. Teknik Borç Giderimini Geliştirme Sürecine Entegre Edin

Teknik borç giderimi, sonradan akla gelen bir şey değil, geliştirme sürecinin ayrılmaz bir parçası olmalıdır. Her sprint veya iterasyonda teknik borcu ele almak için zaman ve kaynak ayırın. Teknik borç giderimini her görev veya kullanıcı hikayesi için "tamamlanma tanımına" dahil edin. Örneğin, bir kod değişikliği için "tamamlanma tanımı", siklomatik karmaşıklığı belirli bir eşiğin altına düşürmek için yeniden düzenlemeyi veya kod tekrarını ortadan kaldırmayı içerebilir.

3. Çevik Metodolojileri Kullanın

Scrum ve Kanban gibi çevik metodolojiler, yinelemeli geliştirmeyi, sürekli iyileştirmeyi ve işbirliğini teşvik ederek teknik borcu yönetmeye yardımcı olabilir. Çevik ekipler, teknik borcu belirlemek ve ele almak için sprint değerlendirmelerini ve retrospektifleri kullanabilir. Ürün Sahibi, teknik borç giderme görevlerini ürün birikim listesine ekleyebilir ve bunları diğer özellikler ve kullanıcı hikayeleriyle birlikte önceliklendirebilir. Çevikliğin kısa iterasyonlara ve sürekli geri bildirime odaklanması, biriken borcun sık sık değerlendirilmesine ve düzeltilmesine olanak tanır.

4. Kod Gözden Geçirmeleri Yapın

Kod gözden geçirmeleri, teknik borcu belirlemenin ve önlemenin etkili bir yoludur. Kod gözden geçirmeleri sırasında, geliştiriciler potansiyel kod kalitesi sorunlarını, kod kokularını ve kodlama standartlarının ihlallerini belirleyebilir. Kod gözden geçirmeleri ayrıca kodun iyi belgelenmiş ve anlaşılması kolay olmasını sağlamaya da yardımcı olabilir. Kod gözden geçirme kontrol listelerinin potansiyel teknik borç sorunları için kontrolleri açıkça içerdiğinden emin olun.

5. Kod Analizini Otomatikleştirin

Potansiyel sorunları belirlemek ve kodlama standartlarını zorunlu kılmak için statik analiz araçlarını kullanarak kod analizini otomatikleştirin. Tüm kodun kod tabanına işlenmeden önce analiz edildiğinden emin olmak için statik analiz aracını derleme sürecine entegre edin. Aracı, kod kalitesi ve teknik borç hakkında raporlar oluşturacak şekilde yapılandırın. SonarQube, PMD ve ESLint gibi araçlar kod kokularını, potansiyel hataları ve güvenlik açıklarını otomatik olarak belirleyebilir.

6. Düzenli Olarak Yeniden Düzenleme Yapın

Yeniden düzenleme (refactoring), dış davranışını değiştirmeden kodun iç yapısını iyileştirme sürecidir. Düzenli yeniden düzenleme, teknik borcu azaltmaya, kod kalitesini iyileştirmeye ve kodu daha kolay anlaşılır ve sürdürülebilir hale getirmeye yardımcı olabilir. Teknik borç kalemlerini ele almak için düzenli yeniden düzenleme sprintleri veya iterasyonları planlayın. Kodda küçük, artımlı değişiklikler yapın ve her değişiklikten sonra kapsamlı bir şekilde test edin.

7. Kodlama Standartları ve En İyi Uygulamaları Oluşturun

Tutarlı kod kalitesini teşvik etmek ve teknik borç oluşturma olasılığını azaltmak için kodlama standartları ve en iyi uygulamaları oluşturun. Kodlama standartlarını ve en iyi uygulamaları belgeleyin ve tüm geliştiricilerin kolayca erişebilmesini sağlayın. Kodlama standartlarını ve en iyi uygulamaları zorunlu kılmak için statik analiz araçlarını kullanın. Yaygın kodlama standartları örnekleri arasında adlandırma kuralları, kod biçimlendirme ve yorumlama yönergeleri bulunur.

8. Eğitim ve Öğretime Yatırım Yapın

Geliştiricilere yazılım geliştirme en iyi uygulamaları, kod kalitesi ve teknik borç yönetimi konularında eğitim ve öğretim sağlayın. Geliştiricileri en son teknolojiler ve teknikler konusunda güncel kalmaya teşvik edin. Geliştiricilerin becerilerini ve bilgilerini geliştirmelerine yardımcı olabilecek araçlara ve kaynaklara yatırım yapın. Statik analiz araçlarının kullanımı, kod gözden geçirme süreçleri ve yeniden düzenleme teknikleri hakkında eğitim verin.

9. Bir Teknik Borç Kaydı Tutun

Tanımlanan tüm teknik borç kalemlerini izlemek için bir teknik borç kaydı oluşturun ve sürdürün. Kayıt, teknik borç kaleminin bir tanımını, etkisini, olasılığını, giderme maliyetini ve önceliğini içermelidir. Teknik borç kaydını düzenli olarak gözden geçirin ve gerektiğinde güncelleyin. Bu kayıt, daha iyi izleme ve yönetim sağlayarak teknik borcun unutulmasını veya göz ardı edilmesini önler. Ayrıca paydaşlarla iletişimi kolaylaştırır.

10. İlerlemeyi İzleyin ve Takip Edin

Zaman içinde teknik borcu azaltmadaki ilerlemeyi izleyin ve takip edin. Teknik borç giderme çabalarının etkisini ölçmek için yazılım metriklerini kullanın. Kod kalitesi, karmaşıklık ve sürdürülebilirlik hakkında raporlar oluşturun. Raporları paydaşlarla paylaşın ve karar vermeyi bilgilendirmek için kullanın. Örneğin, zaman içinde kod tekrarındaki, siklomatik karmaşıklıktaki veya statik analiz ihlallerinin sayısındaki azalmayı takip edin.

Küresel Geliştirme Ekiplerinde Teknik Borç

Küresel geliştirme ekiplerinde teknik borcu yönetmek benzersiz zorluklar sunar. Bu zorluklar şunları içerir:

• İletişim Engelleri: Dil ve kültür farklılıkları, teknik borç hakkında etkili bir şekilde iletişim kurmayı zorlaştırabilir.
• Zaman Dilimi Farklılıkları: Zaman dilimi farklılıkları, kod gözden geçirmeleri ve yeniden düzenleme çabalarında işbirliği yapmayı zorlaştırabilir.
• Dağıtılmış Kod Sahipliği: Kod sahipliği farklı konumlardaki birden fazla ekibe dağıtılmış olabilir, bu da teknik borç giderimi için sorumluluk atamayı zorlaştırır.
• Tutarsız Kodlama Standartları: Farklı ekiplerin farklı kodlama standartları ve en iyi uygulamaları olabilir, bu da kod kalitesinde tutarsızlıklara yol açar.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için küresel geliştirme ekipleri şunları yapmalıdır:

• Açık İletişim Kanalları Kurun: Video konferans, anlık mesajlaşma ve paylaşılan belgeler gibi ekip üyeleri arasında iletişimi kolaylaştıran araçları ve süreçleri kullanın.
• Kodlama Standartlarını ve En İyi Uygulamaları Standartlaştırın: Tüm ekiplerin uyması gereken ortak bir kodlama standartları ve en iyi uygulamalar seti oluşturun.
• Paylaşılan Araçları ve Platformları Kullanın: Kod analizi, kod gözden geçirmeleri ve sorun takibi için paylaşılan araçları ve platformları kullanın.
• Düzenli Ekipler Arası Kod Gözden Geçirmeleri Yapın: Kod kalitesini ve tutarlılığını sağlamak için düzenli ekipler arası kod gözden geçirmeleri yapın.
• İşbirliği ve Bilgi Paylaşımı Kültürünü Teşvik Edin: Ekip üyelerini bilgi ve uzmanlıklarını birbirleriyle paylaşmaya teşvik edin.

Sonuç

Teknik borcu ölçmek ve yönetmek, yazılım projelerinin uzun vadeli sağlığı, sürdürülebilirliği ve başarısı için esastır. Kod kapsamı, siklomatik karmaşıklık, kod tekrarı ve sürdürülebilirlik endeksi gibi temel yazılım metriklerini kullanarak, ekipler kod tabanlarındaki mevcut teknik borç hakkında net bir anlayış kazanabilirler. SonarQube, CAST ve PMD gibi araçlar ölçüm sürecini otomatikleştirebilir ve kod kalitesi hakkında ayrıntılı raporlar sunabilir. Teknik borcu yönetme stratejileri arasında giderme çabalarını önceliklendirmek, gidermeyi geliştirme sürecine entegre etmek, çevik metodolojileri kullanmak, kod gözden geçirmeleri yapmak, kod analizini otomatikleştirmek, düzenli olarak yeniden düzenleme yapmak, kodlama standartları oluşturmak ve eğitime yatırım yapmak yer alır. Küresel geliştirme ekipleri için, iletişim engellerini aşmak, kodlama standartlarını standartlaştırmak ve işbirliğini teşvik etmek, teknik borcu etkili bir şekilde yönetmek için çok önemlidir. Teknik borcu proaktif bir şekilde ölçerek ve yöneterek, ekipler geliştirme maliyetlerini azaltabilir, çevikliği artırabilir ve kullanıcılarının ihtiyaçlarını karşılayan yüksek kaliteli yazılımlar sunabilir.