Categorization of risk factors for distributed agile projects

ContextOrganizations combine agile approach and Distributed Software Development (DSD) in order to develop better quality software solutions in lesser time and cost. It helps to reap the benefits of both agile and distributed development but pose significant challenges and risks. Relatively scanty evidence of research on the risks prevailing in distributed agile development (DAD) has motivated this study.ObjectiveThis paper aims at creating a comprehensive set of risk factors that affect the performance of distributed agile development projects and identifies the risk management methods which are frequently used in practice for controlling those risks.MethodThe study is an exploration of practitioners’ experience using constant comparison method for analyzing in-depth interviews of thirteen practitioners and work documents of twenty-eight projects from thirteen different information technology (IT) organizations. The field experience was supported by extensive research literature on risk management in traditional, agile and distributed development.ResultsAnalysis of qualitative data from interviews and project work documents resulted into categorization of forty-five DAD risk factors grouped under five core risk categories. The risk categories were mapped to Leavitt’s model of organizational change for facilitating the implementation of results in real world. The risk factors could be attributed to the conflicting properties of DSD and agile development. Besides that, some new risk factors have been experienced by practitioners and need further exploration as their understanding will help the practitioners to act on time.ConclusionOrganizations are adopting DAD for developing solutions that caters to the changing business needs, while utilizing the global talent. Conflicting properties of DSD and agile approach pose several risks for DAD. This study gives a comprehensive categorization of the risks faced by the practitioners in managing DAD projects and presents frequently used methods to reduce their impact. The work fills the yawning research void in this field.     

一种视频流畅度优先的带宽自适应方法

由于现有基于平均接收质量的带宽自适应方法,在自适应过程中会出现视频质量振荡,且在可用带宽急剧恶化时会出现中断的问题,提出了一种流畅度优先的带宽自适应方法。该方法引入了图着色优先级算法,在带宽自适应过程中,在保证视频的流畅播放的前提下,通过判断是否振荡调整,改变平均质量范围,以达到减少视频振荡次数的效果。仿真结果表明,该方法在自适应调整传输速率、有效利用带宽的同时,保证了流畅度并减少视频质量振荡,符合预期目标。     

基于马尔可夫链的可信软件动态评估模型

软件可信度评估受主观经验、主观决策及有限理性的影响,评估结果的精确性和客观性无法得到全面保证。为了解决上述问题,本文利用马尔科夫连,以经典可信软件属性指标体系为基础,从软件层次属性的动态变化考虑提出了一种时间情境下的动态评估模型。通过模糊综合评判和层次分析法进行量化以确定子属性的权重和元属性的相对权重,应用马尔科夫过程构建各层级属性的内部定向转化概率模型,通过模糊算法得出最终的可信评估结果。结论表明,本文构建的模型,在一定程度上更加符合软件应用的实际情形,在逻辑上更具有说服力。实例也说明了本模型的科学性和有效性。     

基于群体智慧的软件开发间层模型及其架构实现

减少或者避免重复劳动是应对软件危机的一个重要方法.对软件重用技术进行研究,以避免重复劳动为目标,提出利用群体智慧的间层模型来试图解决软件危机问题.提出的柠檬框架是间层模型的一个实现,具有一定的实用性.同时柠檬框架也是正在进行的一个项目.     

可组合的描述符泄露类型检查

应用程序通过操作系统的系统调用对文件描述符进行操作并管理文件资源。如果应用程序对资源描述符的管理出现错误并发生描述符泄漏,会严重影响系统的可用性。据此,提出了一种检查程序是否会导致描述符泄漏的类型系统,给出了描述符操作方法的语义和类型约束,证明了类型系统的可靠性定理。此外,还初步讨论了该类型系统在并发程序下的扩展。     

二次回归学习及其在软件开发工作量预测上的应用

回归学习是用于对具有实值标记样本进行学习建模的监督学习技术。为获得良好的预测性能,通常需要大量的训练样本,然而,在实际应用中可收集到的训练样本数量极少。针对该问题,提出一种基于二次学习框架的新型二次回归学习方法———基于神经网络集成的回归树算法( NERT)。该方法借助虚拟样本生成技术,通过串行执行的两个学习阶段对其进行有效利用,有效缓解训练样本不足的困难,从而提升学习性能。同时,通过为两个阶段分别选择泛化能力强和理解性好的学习方法,可得到预测性能好且可理解性高的模型。实验结果表明在训练样本极少的软件开发工作量预测问题上,NERT方法能够从小样本数据得到比现有方法更好的预测性能,同时其模型内在可理解性能够揭示工作量预测的关键因素。     

微软应用虚拟化技术（APP—V）应用研究

分析了应用软件在传统管理模式下使用过程中存在的主要问题,介绍了虚拟化技术原理及微软应用虚拟化（App-V）技术解决方案,通过采用微软应用虚拟化技术对网络环境中应用软件进行有效管理,解决应用程序之间的兼容性问题,实现了在网络服务器端对应用软件的进行集中控制和灵活管理,提高软件运维效率。     

基于软构件的Web办公系统的设计与实现

该文对软构件进行了研究,提出了利用DSCIE（Distributed Software Component Integrated Environment）,即分布式软构件集成环境的框架开发Web办公系统的方法。Web办公系统通过.net技术来实现。并且基于这个框架成功开发出了铁路Web办公系统。