Software modernisieren Methoden, Praktiken, Beispiele Dr. Gernot Starke

Dr. Gernot Starke innoQ Fellow +49 177 – 728 2570 Gernot.Starke@innoq.com g Schwerpunkte: Softwarearchitekturen Entwurf, Entwicklung, Evolution, Modernisierung,Dokumentation Reviews, Retrospektiven Mentoring und Coaching Entwicklungsprozesse

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Features delivered to production 0 Q1-11 Q2-11 Q3-11 Q4-11 Q1-12 Q2-12 Q3-12 Q4-12 Q1-13 Q2-13 Q3-13 Q4-13 Q1-14 Q2-14 Q3-14 Q4-14 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Typische Reaktionen ... Management: Zu teuer. Zu viele Fehler. Zu hohe Aufwände. Zu lange Time-to-Market. Techniker:--- Zu hohe technische Schuld. Zu schlechte Technologie. Zu wenig Innovation. Zu wenig Budget. Zu wenig Zeit.

Typische Fehler... Management: Druck. Kontrolle. Regeln, Prozesse. Standardisierung. Techniker:--- Refactoring. Impulsive Innovation. Resignation.

Wenn innere Qualität sinkt, wird neue fachliche Leistung teurer. Agility

Wenn innere Qualität steigt, wird neue fachliche Leistung einfacher. Time-to-Market

Business Value Agility hoch niedrig niedrig hoch Langfristige Verbesserung Agility: Schnell & risikoarm ändern Business Value: Fachliche Leistung,

analyze evaluate improve architecture improvement method Software verbessern http://aim42.org

Probleme in einfachem System suchen (0)

Probleme in einfachem System suchen (1) Ursache : Wirkung iStock_000006201684

Probleme in einfachem System suchen (2) Ursache : Wirkung https://flic.kr/p/5L7G5q

Issue (Problem) Improvement (remedy) Cost Risk Cause cost of improvement improvement has risks or consequence improvements resolve cause (root) causes of issues cost of issue (potential) cost of risk risk might result in issue solve issue with improvement(s) improvement solves issue(s)

Issue (Problem) Improvement (remedy) Cost Risk Cause cost of improvement improvement has risks or consequence improvements resolve cause (root) causes of issues cost of issue (potential) cost of risk risk might result in issue solve issue with improvement(s) improvement solves issue(s) Probleme == Auslöser für Verbesserung

Komplizierte Systeme > Viele Bestandteile mit Abhängigkeiten (Strukturen) > Übergreifende Regeln (Konzepte) > Mehrere Beteiligte...

Kompliziertes System https://flic.kr/p/7XAjXu

Probleme in kompliziertem System suchen (0) Geschmack, Preis, Aussehen, Lage (des Restaurants) https://flic.kr/p/6xuSMU

Probleme in kompliziertem System suchen (1) Geschmack, Temperatur, Aussehen, Konsistenz, Beliebtheit

Probleme in kompliziertem System suchen (2) Anteile an Kohlenhydrat, P rotein, Fett, Vitamin Nachweis von Drogen, Schad- oder Giftstoffen, oder Radioaktivität https://flic.kr/p/bDGDMY

Probleme in kompliziertem System suchen (3) Logistik: Transport- und Lagerung https://flic.kr/p/pnVsxu

Probleme in kompliziertem System suchen (4) Einkauf, Herstellung, Verpackung, Vertrieb https://flic.kr/p/dZfxi5

Probleme in komplizierten Systeme > Probleme einzelner Bestandteile > Probleme bei Abhängigkeiten > Probleme mit übergreifenden Regeln > Probleme mit Beteiligten > Probleme mit Prozessen

Verbessern komplizierter Systeme > Verbessern einzelner Bestandteile > Verbessern der Abhängigkeiten > Verbessern von übergreifenden Regeln > Verbessern der Beteiligten > Verbessern von Prozessen

Software ist komplex (nicht nur kompliziert)

Zwischen Problemen und Ursachen bestehen viele nichtlineare Wirkungsbeziehungen

https://www.flickr.com/photos/zeissmicro/7039028961/

https://flic.kr/p/8LR4Ts

https://www.flickr.com/photos/jonasb/24341322

https://www.flickr.com/photos/emiliano- iko/5354414276

Die Mikroskop-Falle Wenn Sie NUR im Code suchen, werden Sie NUR DORT Probleme finden... im Code suchen ist richtig und wichtig, aber NUR dort suchen kann fatal sein!

Qualitätsmerkmale Software Product Quality ISO 25010 Functional Suitability Reliability Performance efficiency Operability (Useability) Security Compatibility Maintain- ability Transfer- ability Appropriateness Accuracy Compliance Availability Fault tolerance Recoverability Compliance Time- behaviour Resource- utilisation Compliance Appropriateness- recogniseability Learnability Ease-of-use Helpfulness Attractiveness Technical- accessibility Compliance Confidentiality Integrity Non-repudiation Accountability Authenticity Compliance Replace- ability Coexistence Inter- operability Compliance Modularity Reusability Analyzability Changeability Modification stability Testability Compliance Portability Adaptability Installability Compliance Kosten Prozessqualität Requirements Architecture Implementation Test Deploy Run/Production

Mikroskoprisiko in-Aktion... Software Product Quality ISO 25010 Functional Suitability Reliability Performance efficiency Operability (Useability) Security Compatibility Maintain- ability Transfer- ability Appropriateness Accuracy Compliance Availability Fault tolerance Recoverability Compliance Time- behaviour Resource- utilisation Compliance Appropriateness- recogniseability Learnability Ease-of-use Helpfulness Attractiveness Technical- accessibility Compliance Confidentiality Integrity Non-repudiation Accountability Authenticity Compliance Replace- ability Coexistence Inter- operability Compliance Modularity Reusability Analyzability Changeability Modification stability Testability Compliance Portability Adaptability Installability Compliance Kosten Statische Codeanalyse

Beispiel: Saubere Schichtung... GUI Application Domain Infrastructure

Saubere Schichtung, aber... https://flic.kr/p/ndu3mh

Gute Problemsuche... Kombiniere Breiten- und Tiefensuche

Zuerst: Breitensuche... ...

Qualitative Analysis ATAM Context Analysis Issue Tracker Analysis Data Analysis Documentation Analysis Runtime Analysis Stakeholder Analysis Stakeholder Interview prepares Requirements Analysis foundation for part of validates external stakeholder Quantitative Analysis finds risks and non-risks identify risk areas Questionnaire prepares gives overview Software Archeology supported by measure at runtime Static Code Analysis measure code supports Legend: collect issues collect improvement opportunities part of Development Process Analysis part of find input for Infrastructure Analysis part of Instrument System provide better information User Analysis prepares prepares Security Analysis part of part of Nach: aim42

Iteration 1 Analyse Breitensuche in Iterationen Stake- holder (Code) Metriken Kontext Qualität Daten Iteration 2 ... Prozesse

Qualitative Analyse > Welche Qualitätsziele sind „gefährdet“? > Soll-Ist Vergleich: > Soll: konkrete Q-Ziele > Ist: Lösungsansätze (Code, Konzepte, Entscheidungen...) Software Product Quality ISO 25010 Functional Suitability Reliability Performance efficiency Operability (Useability) Security Compatibility Maintain- ability Transfer- ability

Statische Codeanalyse

Beispiel (1) Anmerkung: je höher desto schlechter Fix me? Komplexität: 2 Kopplung: 10 Komplexität: 10 Kopplung: 30 Komplexität: 9 Kopplung: 35 Komplexität: 7 Kopplung: 20

Beispiel (2) Komplexität: 2 Kopplung: 10 DTFB: 0.5 Bugs: 200 Komplexität: 10 Kopplung: 30 DTFB: 2 Bugs: 30 Komplexität: 9 Kopplung: 35 DTFB: 3 Bugs: 20 Komplexität: 7 Kopplung: 20 DTFB: 8 Bugs: 15 Fix me DTFB: Days-to-Fix-Bug

Komplexität: 2 Kopplung: 10 DTFB: 0.5 Bugs: 200 Komplexität: 10 Kopplung: 30 DTFB: 2 Bugs: 30 Komplexität: 9 Kopplung: 35 DTFB: 3 Bugs: 20 Komplexität: 7 Kopplung: 20 DTFB: 8 Bugs: 15 DTFB: Days-to-Fix-Bug

Abgleich unterschiedlicher Messungen Quantitative Analyse Korrelierte Analyse Beispiele: > Fehler pro Komponente > (Zeit pro Bugfix) pro Komponente > (Aufwand pro Feature) pro Komponente

Kontextanalyse - Beispiel Risiko bzgl. Performance- Anforderung

Datenanalyse 1. Struktur 2. Typen 3. Zugriffe > Read / write 4. Volumen > auch von Query-Results + Indizes 5. Korrektheit 6. Schutzbedarf 7. Verteilung/Dezentralisierung 8. Duplikation/Redundanz 9. Durchsatz -> Laufzeitanalyse Struktur / Typen ungeeignet für das Problem Wonach ist Persistenz optimiert, read oder write? Haben wir besonders viel?Ist etwas besonders groß? Haben wir falsche Daten? Haben wir sensible Daten? Halten wir Daten mehrfach?

Beispiel: Datenanalyse „Clean“ Code XML Configuration DB Legend: COTS Code Table-1 Table-2 Table-3 Table-4 Database Relational Data

Prozessanalyse (Beispiel)

Improve... Grundprinzipien, Verhaltensregeln Kategorien von Verbesserungen langfristige, strategische Ansätze 3 2 1 Fundamentals Approaches Practices

Big Bang (aka Cold Turkey) Client Code Flawed System User 1 New System Client Code User Entwickle ein neues System parallel zu Betrieb und Pflege des alten.

Change By Split Client Type 1 Flawed System Client Type 2 Kopiere für alle Client-Typen 1 Client Type 1 Flawed System Client Type 2 Flawed System Client Type 1 Reduced to Type 1 Client Type 2 Reduced to Type 2 Commons Reduziere und extrahiere Gemeinsamkeiten 2 Client Type 1 Reduced to Type 1 Client Type 2 Reduced to Type 2 New Commons Optimiere Gemeinsamkeiten 3

Client Type 1 Reduced to Type 1 Client Type 2 Reduced to Type 2 New Commons Optimiere spezifische Teilsysteme („Splits“) New Type 1 System Client Type 1 Client Type 2 New Commons New Type 2 System Change By Split

Strangulate Bad Parts Ersetze einige schlechte Teile Ersetze weitere schlechte Teile Und noch mehr... Client Code Flawed System User Client Code Flawed System User better Client Code Flawed System User better Better System Client Code User Flawed Parts

analyze evaluate improve architecture improvement method

Fazit (0) Kohlenhydrat-, Protein- und Fettgehalt prüfen.

Fazit (1) Suchraum verbreitern – bei „code-only“ droht Mikroskopfalle. Breitensuche in Iterationen

Fazit (2) Sammeln Sie Ideen für Verbesserung, während Sie Probleme suchen. Issue (Problem) Improvement (remedy) solve issue with improvement(s) improvement solves issue(s)

Dr. Gernot Starke gernot.starke@innoQ.com http://innoq.com https://www.flickr.com/photos/foto_db/16000636092