The Simple Function Point method
सिंपल फंक्शन प्वाइंट (एस. एफ. पी.) विधि एक हल्की कार्यात्मक मापन विधि है। सिंपल फंक्शन प्वाइंट विधि को रॉबर्टो मेली द्वारा 2010 में आईएसओ 14143-1 मानक के अनुरूप और इंटरनेशनल फंक्शन पॉइंट्स यूजर ग्रुप (आईएफपीयूजी) फंक्शन पॉइंट एनालिसिस (एफपीए) विधि के साथ संगत होने के लिए डिज़ाइन किया गया था। मूल विधि (एस. आई. एफ. पी.) को पहली बार रोम में एक सार्वजनिक सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था (एस. एम. ई. एफ. 2011) इस विधि को बाद में सिंपल फंक्शन पॉइंट एसोसिएशनः द सिंपल फंक्शन पॉइंट फंक्शनल साइज मेजरमेंट मेथड रेफरेंस मैनुअल द्वारा निर्मित एक मैनुअल में वर्णित किया गया था, जो क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन-नो डेरिवेटिव्स 4 इंटरनेशनल पब्लिक लाइसेंस के तहत उपलब्ध है। आई. एफ. पी. यू. जी. द्वारा अपनाया गया 2019 में, आई. एफ. पी. यू. जी. द्वारा सरल कार्य बिंदु विधि का अधिग्रहण किया गया था, ताकि अपने उपयोगकर्ता समुदाय को एक सरल कार्य बिंदु गणना विधि प्रदान की जा सके, ताकि सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के शुरुआती चरणों में कार्यात्मक आकार माप को आसान और विश्वसनीय बनाया जा सके। संक्षिप्त नाम एस. एफ. पी. बन गया। एस. पी. एम. (सिंपल फंक्शन प्वाइंट प्रैक्टिस मैनुअल) को आई. एफ. पी. यू. जी. द्वारा 2021 के अंत में प्रकाशित किया गया था। जब एस. एफ. पी. विधि प्रस्तावित की गई थी, तो सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली सॉफ्टवेयर कार्यात्मक आकार माप विधि आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. थी। हालाँकि, आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. में कुछ कमियाँ थीं (और अभी भी हैं): इसे लागू करना आसान नहीं है। इसके लिए प्रमाणित कर्मियों की आवश्यकता होती है, और माप की उत्पादकता अपेक्षाकृत कम होती है (कुल मेट्रिक्स के विशेषज्ञों के अनुसार, कैपर्स जोन्स के अनुसार, प्रति दिन 400 और 600 कार्य बिंदुओं के बीच, 200 और 300 कार्य बिंदुओं के बीच)। माप आंशिक रूप से व्यक्तिपरक है, क्योंकि इसके कुछ माप नियमों को माप करने वाले व्यक्ति द्वारा उपयुक्त रूप से व्याख्या की जानी चाहिए। सॉफ्टवेयर विकास समुदाय में विधि का प्रसार काफी सीमित है। इनमें से कम से कम कुछ समस्याओं को दूर करने के लिए, एस. एफ. पी. विधि को निम्नलिखित विशेषताओं को प्रदान करने के लिए परिभाषित किया गया थाः लागू करने में आसान; व्याख्या के लिए कम विषय, काफी सीधी परिभाषाओं पर आधारित होना; सीखने में आसानः विशेष रूप से, आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. से परिचित लोग बहुत कम प्रयास के साथ बहुत जल्दी एस. एफ. पी. सीख सकते हैं; आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. के साथ संगत; विशेष रूप से, यानी, यू. एफ. पी. में व्यक्त आकार का माप सी. एफ. पी. में व्यक्त माप के बराबर होना चाहिए (इस लेख में हम आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. और सी. एफ. पी. द्वारा परिभाषित माप की इकाई को निर्दिष्ट करने के लिए असंबद्ध कार्य बिंदु के लिए "यू. एफ. पी". का उपयोग करते हैं)। अपेक्षित विशेषताएँ निम्नलिखित रूप में प्राप्त की गईंः आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. के लिए आवश्यक है कि तार्किक डेटा फाइलों और लेनदेन की पहचान की जाए, तार्किक डेटा फाइलों को आंतरिक तार्किक फाइलों (आई. एल. एफ.) और बाहरी इंटरफेस फाइलों (ई. आई. एफ.) में वर्गीकृत किया जाए, प्रत्येक लेनदेन को बाहरी इनपुट (ई. आई.), बाहरी आउटपुट (ई. ओ.), बाहरी पूछताछ (ई. क्यू.) के रूप में वर्गीकृत किया जाए, प्रत्येक आई. एल. एफ. और ई. आई. एफ. को इसके रिकॉर्ड तत्व प्रकार (आर. ई. टी.) और डेटा तत्व प्रकार (डी. ई. टी.) के आधार पर भारित किया जाता है, प्रत्येक ई. आई., ई. ओ. और ई. क्यू. को मापा जा रहा है। इन गतिविधियों में से, एस. एफ. पी. को केवल पहले दो की आवश्यकता होती है, यानी तार्किक डेटा फाइलों और लेनदेन की पहचान। गतिविधियाँ 4) और 5) सबसे अधिक समय लेने वाली हैं, क्योंकि उनके लिए आवश्यक है कि प्रत्येक डेटा फ़ाइल और लेनदेन की विस्तार से जांच की जाएः इन चरणों को छोड़ने से आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. की तुलना में एस. एफ. पी. विधि को लागू करना तेज़ और आसान दोनों हो जाता है। इसके अलावा, अधिकांश व्यक्तिपरक व्याख्या गतिविधियों 4) और 5) के कारण होती है, और आंशिक रूप से गतिविधि 3 के कारण भी होती है): इन गतिविधियों को छोड़ने से एस. एफ. पी. विधि भी व्यक्तिपरक व्याख्या के लिए कम प्रवण हो जाती है। एस. एफ. पी. की परिभाषा में उपयोग की जाने वाली अवधारणाएं आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. की परिभाषा में उपयोग की जाने वाली अवधारणाओं का एक छोटा सा उपसमुच्चय है, इसलिए एस. एफ. पी. सीखना आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. सीखने की तुलना में आसान है, और यह उन लोगों के लिए तत्काल है जो पहले से ही आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. जानते हैं। व्यवहार में, केवल तार्किक डेटा फ़ाइल और लेनदेन की अवधारणाओं को जाना जाता है। अंत में, डेटा फ़ाइलों और लेनदेन के लिए निर्धारित भार एस. एफ. पी. में आकार को औसतन कार्य बिंदुओं में व्यक्त आकार के बहुत करीब बनाते हैं। परिभाषा लॉजिकल डेटा फाइलों को एस. एफ. पी. विधि में लॉजिकल फाइल (एल. एफ.) नाम दिया गया है। इसी तरह, लेन-देन को प्राथमिक प्रक्रिया (ई. पी.) कहा जाता है। आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. के विपरीत, आधार कार्यात्मक घटकों (बी. एफ. सी. जैसा कि आई. एस. ओ. 14143-1 मानक में परिभाषित किया गया है) का कोई वर्गीकरण या भार नहीं है। ई. पी. का आकार 4.6 एस. एफ. पी. होता है, जबकि एल. एफ. का आकार 7.0 एस. एफ. पी. होता है। इसलिए एस. एफ. पी. में व्यक्त आकार डेटा फ़ाइलों की संख्या (#LF) और लेनदेन की संख्या (#EP) पर आधारित है। मापा जा रहा सॉफ्टवेयर अनुप्रयोग से संबंधितः एस. एफ. पी. विधि का अनुभवजन्य मूल्यांकन अनुभवजन्य अध्ययन किए गए हैं, जिसका उद्देश्य एस. एफ. पी. और यू. एफ. पी. उपायों की परिवर्तनीयता का मूल्यांकन करना है, सॉफ्टवेयर विकास प्रयास के अनुमान का समर्थन करने में एस. एफ. पी. और यू. एफ. पी. उपायों की तुलना करना एस. एफ. पी. और एफ. पी. ए. उपायों के बीच परिवर्तनीयता सी. एफ. पी. विधि के मूल प्रस्ताव में, 768 परियोजनाओं के डेटा सहित आई. एस. बी. एस. जी. के एक डेटासेट का उपयोग यू. एफ. पी. और सी. एफ. पी. उपायों के बीच परिवर्तनीयता का मूल्यांकन करने के लिए किया गया था। इस अध्ययन से औसतन यह पता चला है। एक अन्य अध्ययन में यू. एफ. पी. और सी. आई. एफ. पी. उपायों के बीच परिवर्तनीयता का मूल्यांकन करने के लिए आई. एस. बी. एस. जी. डेटासेट का भी उपयोग किया गया। डेटासेट में 766 सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों से डेटा शामिल था। साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन के माध्यम से, यह पाया गया कि। इन अनुभवजन्य अध्ययनों के आधार पर, ऐसा लगता है कि (ध्यान दें कि यह अनुमानित समतुल्यता औसतन हैः दोनों अध्ययनों में लगभग 12 प्रतिशत की औसत सापेक्ष त्रुटि देखी गई थी)। हालांकि, एक तीसरे अध्ययन में पाया गया। इस अध्ययन में केवल 25 वेब अनुप्रयोगों से डेटा का उपयोग किया गया है, इसलिए यह संभव है कि रूपांतरण दर विशिष्ट अनुप्रयोग प्रकार या डेटासेट के अपेक्षाकृत छोटे आकार से प्रभावित हो। 2017 में, एक अध्ययन ने सात अलग-अलग डेटासेट का उपयोग करके यू. एफ. पी. और सी. आई. एफ. पी. उपायों के बीच परिवर्तनीयता का मूल्यांकन किया। प्रत्येक डेटासेट को एक विशिष्ट रूपांतरण दर द्वारा चिह्नित किया गया था। विशेष रूप से, यह पाया गया कि के साथ। ध्यान देने योग्य रूप से, एक डेटासेट के लिए, कोई रैखिक मॉडल नहीं पाया जा सका; इसके बजाय सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मॉडल पाया गया। निष्कर्ष में, उपलब्ध साक्ष्य से पता चलता है कि एक सी. आई. एफ. पी. लगभग एक यू. एफ. पी. के बराबर है, लेकिन यह समानता केवल औसत पर सच होने के अलावा, विचार किए जा रहे डेटा पर निर्भर करती है। यह देखते हुए कि आई. एफ. पी. यू. जी. एस. एफ. पी. मूल तत्व (ई. पी., एल. एफ.) कुल मिलाकर मूल सी. आई. एफ. पी. तत्वों (यू. जी. ई. पी., यू. जी. डी. जी.) के बराबर हैं, पिछले परिणाम आई. एफ. पी. यू. जी. एस. एफ. पी. विधि के लिए भी मान्य हैं। सॉफ्टवेयर विकास प्रयास अनुमान के लिए एस. एफ. पी. का उपयोग आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. का उपयोग मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर विकास प्रयास का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। इसलिए, कोई भी वैकल्पिक विधि जिसका उद्देश्य सॉफ्टवेयर के कार्यात्मक आकार को मापना है, उसे आई. एफ. पी. यू. जी. एफ. पी. ए. के समान सटीकता के साथ प्रयास अनुमान का समर्थन करना चाहिए। दूसरे शब्दों में, यह सत्यापित करना आवश्यक है कि एस. एफ. पी. पर आधारित प्रयास अनुमान कम से कम उतने ही अच्छे हैं जितने यू. एफ. पी. पर आधारित अनुमान। इस सत्यापन को करने के लिए, एक आई. एस. बी. एस. जी. डेटासेट का विश्लेषण किया गया था, और लॉग-लॉग परिवर्तनों के बाद, साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन का उपयोग करके प्रयास बनाम आकार के मॉडल प्राप्त किए गए थे। इसके बाद प्रयास आकलन त्रुटियों की तुलना की गई। यह पता चला कि दोनों मॉडलों ने अत्यंत समान आकलन सटीकता प्राप्त की। निम्नलिखित अध्ययन ने 25 वेब अनुप्रयोगों से डेटा वाले डेटासेट का विश्लेषण किया। साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन का उपयोग यू. एफ. पी.-आधारित और सी. आई. एफ. पी.-आधारित प्रयास मॉडल प्राप्त करने के लिए किया गया था। इसके अलावा इस मामले में, कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अनुमान अंतर नहीं देखा जा सका। संदर्भ बाहरी लिंक आई. एफ. पी. यू. जी. से सरल कार्य बिंदुओं (एस. एफ. पी.) का परिचय। सॉफ्टवेयर मेट्रिक्स सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग लागत