ত্রুটি-ফিক্সিংয়ে বরাদ্দকৃত মোট ক্ষমতার ভারসাম্য শতাংশ ত্রুটিযুক্ত ইনজেকশন হারের সমান ।
অনেকগুলি এই হারকে অবশ্যই প্রভাব ফেলতে পারে, তাদের মধ্যে অবশ্যই: দলটি কী ধরণের পণ্য বিকাশ করছে, কোন প্রযুক্তি এবং প্রযুক্তিগত অনুশীলন তারা ব্যবহার করে, দলের দক্ষতা স্তর, সংস্থা সংস্কৃতি ইত্যাদি,
টিম বি বিবেচনা করে, তারা যদি প্রতি 10 ইউনিট তারা সম্পন্ন কাজের জন্য গড়ে 8 টি ইউনিট পুনরায় তৈরি করে, তবে 8 টি ইউনিটকে কাজ করা পুনরায় কাজের 6.4 ইউনিট তৈরি করবে। জ্যামিতিক অগ্রগতির যোগফল হিসাবে তাদের শেষ পর্যন্ত যে ব্যয় করতে হবে তা আমরা অনুমান করতে পারি:
10 + 8 + 6.4 + 5.12 + ...
সময়ের সাথে ত্রুটির সংখ্যা তাত্পর্যপূর্ণভাবে হ্রাস পাবে, তবে টিম বি তাদের খাতায় এমন গুণাগুণ রয়েছে যে এটি খুব ধীরে ধীরে শূন্যে চলে যাবে। প্রকৃতপক্ষে, উপরের সিরিজের প্রথম তিনটি পদটির যোগফল কেবল 24.4; প্রথম পাঁচটির, 33.6; প্রথম 10, 45 এর; সম্পূর্ণ সিরিজের, 50. সুতরাং, টিম বি সংক্ষিপ্তসার: ত্রুটি ইনজেকশন হার, 0.8; বৈশিষ্ট্য বিকাশ, 10/50 = 20%; ত্রুটি-নির্ধারণ, 80%। 20/80 হ'ল তাদের টেকসই ক্ষমতা বরাদ্দ।
বিপরীতে, দল টি আরও ভাল আকারে আছে। তাদের অগ্রগতি দেখে মনে হচ্ছে:
40 + 10 + 2.5 + 0.625 + ...
এই সিরিজের যোগফল ৫৩/১৩, সুতরাং টিমের এগুলির বৈশিষ্ট্য বিকাশের বরাদ্দ 40 / (53/3) = 75% এবং ত্রুটি-ফিক্সিং বরাদ্দ 25%, যা তাদের ত্রুটিযুক্ত ইনজেকশন হার 10/40 = 0.25 এর সাথে মেলে ।
প্রকৃতপক্ষে, প্রথম তিনের পরে টিম এ এর সিরিজের সমস্ত শর্ত খুব নগন্য। ব্যবহারিক দিক থেকে এটির অর্থ যা হ'ল টিম এ সম্ভবত তাদের সমস্ত বাগগুলি কয়েকটা রক্ষণাবেক্ষণের রিলিজ দিয়ে স্কোয়াশ করতে পারে, দ্বিতীয় প্রকাশের সুযোগ খুব ছোট। এটি কোনও মায়াও তৈরি করে যে কোনও দল তা করতে পারে। তবে টিম বি নয়।
ডেভিড অ্যান্ডারসনের নতুন বই "কানবান" পড়ার সময় আমি এই সমতাটি সম্পর্কে ভেবেছিলাম । (বইটি অন্য কোনও বিষয়ে রয়েছে, তবে মানের উদ্বেগের বিষয়টিও সুরাহা করে)) সফ্টওয়্যারটির গুণমান নিয়ে আলোচনা করার সময় অ্যান্ডারসন এই বইটি কেপার জোন্স দ্বারা উদ্ধৃত করেছেন, "সফ্টওয়্যার অ্যাসেসমেন্টস, বেঞ্চমার্কস এবং সেরা অনুশীলন" :
"... 2000 সালে ... উত্তর আমেরিকার দলগুলির জন্য পরিমাপ করা সফ্টওয়্যার গুণমান ... প্রতি ফাংশন পয়েন্ট 6 টি ত্রুটি থেকে 100 ফাংশন পয়েন্টের মধ্যে 3 এরও কম ছিল, 200 থেকে 1 এর পরিসীমা, মিডপয়েন্ট প্রায় প্রতি 1 ত্রুটি ০..6 থেকে ১.০ ফাংশন পয়েন্টস imp এটি ইঙ্গিত দেয় যে দলগুলির পক্ষে 90 শতাংশের বেশি প্রচেষ্টা ব্যর্থতা নির্ধারণের জন্য ব্যয় করা সাধারণ বিষয় "" তিনি একটি কোম্পানির তাঁর সহকর্মী দ্বারা সরবরাহিত একটি উদাহরণ তুলে ধরেছেন যা 90% সময় তাদের বাগ ঠিক করতে ব্যয় করে s ।
অ্যান্ডারসন ত্রুটিযুক্ত ইনজেকশন হার থেকে ডিফ্লট-ফিক্সিং ক্ষমতা বরাদ্দ (যে ব্যর্থতার চাহিদা এটির জন্য শব্দটি) যায় সেই সাবলীলতাটি সুপারিশ করে যে দুটি জিনিসের সমতুল্যতা সফ্টওয়্যার মানের গবেষকদের কাছে সুপরিচিত এবং সম্ভবত কিছু সময়ের জন্য পরিচিত ছিল ।
যুক্তিটির রেখার মূল শব্দগুলি যেগুলি আমি এখানে উপস্থাপনের চেষ্টা করছি তা হ'ল "ইকুলিব্রিয়াম" এবং "টেকসই"। যদি আমরা টেকসইতা দূরে সরিয়ে রাখি, তবে এই সংখ্যাগুলিকে ঠকানোর একটি সুস্পষ্ট উপায় রয়েছে: আপনি প্রাথমিক কোডিংটি করেন, তারপরে অন্য কোথাও কোডে যান এবং অন্যকে রক্ষণাবেক্ষণ ছেড়ে যান। বা আপনি প্রযুক্তিগত debtণ আপ এবং একটি নতুন মালিক এ এটি আনলোড।
স্পষ্টতই, কোনও নির্দিষ্ট বরাদ্দ সমস্ত দলের পক্ষে উপযুক্ত হবে না। যদি আমরা সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে 20% অবশ্যই বাগের জন্য ব্যয় করতে হবে, তবে কোনও দলের যদি অতি-নিম্ন ত্রুটিযুক্ত ইনজেকশন হার থাকে তবে তাদের পক্ষে সময় পূরণ করার মতো পর্যাপ্ত বাগ থাকবে না এবং যদি কোনও দলের খুব বেশি হার থাকে তবে তাদের বাগগুলি জমা হতে থাকবে।
আমি এখানে গণিতটি ব্যবহার করেছি সহজতর ified আমি লেনদেনের ব্যয় (পরিকল্পনা এবং অনুমানের সভা, মরণোত্তর ইত্যাদি) এর মতো বিষয়গুলিকে উপেক্ষা করেছি, যা শতাংশকে কিছুটা প্রভাবিত করবে। আমি একটি পণ্য বজায় রাখা এবং একই সাথে অন্য একটি বিকাশকারী সমীকরণগুলিও বাদ দিয়েছি। তবে উপসংহারটি এখনও দাঁড়িয়ে আছে। আপনার ত্রুটিযুক্ত ইনজেকশন হার এবং ফলস্বরূপ, আপনার ব্যর্থতার চাহিদা হ্রাস করার জন্য প্রযুক্তিগত অনুশীলনের যেমন ইউনিট-টেস্টিং, অবিচ্ছিন্ন ইন্টিগ্রেশন, কোড রিভিউ ইত্যাদির ক্ষেত্রে আপনি যা করতে পারেন তা করুন। আপনি যদি প্রতি 10 টি বৈশিষ্ট্যের জন্য কেবল একটি বাগ তৈরি করতে পারেন তবে নতুন বৈশিষ্ট্য বিকাশ করতে এবং আপনার গ্রাহকদের সন্তুষ্ট করার জন্য আপনার কাছে প্রচুর ফ্রি সময় থাকবে।