谈企业应用项目的软件开发过程

基于构件的软件开发的发展方向 基于构件的软件开发的发展方向清华大学 谢晓芹 王克宏  构件技术应运而生在信息时代,新的技术革命正在改变我们日常生活的面貌,而这场技术革命的核心是计算机软件系统。在面向对象技术给解决软件危机带来曙光之时, 分布式网络计算的巨大压力又给软件开发提出了许多新的难题,使软件开发仍处于高风险状态。新的分布式网络计算要求软件实现跨空间、跨时间、跨设备、跨用户的共享 阅读详情

    谈企业应用项目的软件开发过程
                                             ——一个PRM系统实施的经验与教训
  

本文以一个PRM项目为例, 探讨了目前国内软件开发企业在软件开发过程中,尤其是企业应用系统项目开发中,面临的问题以及如何利用敏捷软件开发方法的解决方案。

  一、 项目与公司背景

  该项目是一个PRM (Partner Relationship Management)系统,为世界著名的快速消费品品牌在中国大陆的合作伙伴提供订单管理以及其它辅助功能。该系统原来是基于PHP实现的,已经运行将近2年的时间,但是由于系统功能问题,需要对系统进行重新开发,新的系统基于J2EE框架实现。

  项目预期情况如下:

    项目开始时间: 2002年7月1日

    预期交付时间: 2002年9月1日

    项目金额: 70万RMB

  项目开发商是亚洲领先的电子商务解决方案供应商,在J2EE架构的项目执行方面有丰富的经验,结合RUP与Web Software Engineering形成了自己的一套电子商务项目实施方法论,并在多个项目中成功进行实施。

  二、 项目实施情况

  项目由于客户预算等原因,原有的软、硬件系统继续使用,同时,应用系统平台也采用开源项目。

  项目部署时的系统情况如下:

    硬件:

    操作系统: Solaris

    主频: 400M

    内存: 1G

    硬盘: 20G

    应用平台:

    Web服务器: Apache 1.3.21

    应用服务器: Tomcat 4.0.6

    数据库服务器: Oracle 8.1.7

  项目人员配置与项目规模:

    项目团队

    项目经理: 1

    技术经理: 1(兼)

    客户经理: 1

    开发人员: 4

    测试人员: 2

    HTML人员: 1(兼)

    项目规模

    Use Case: 32

    代码行数: 65000

    JSP页面: 198

  项目真实执行情况:

    开始日期: 2002/7/1

    交付日期: 2002/9/2

    验收日期: 2003/5/8

    维护时间: 230 人小时

    目前项目盈利: 20000

  目前,项目由于性能问题,仍然没有验收,维护时间日益增长,目前仍然有30万左右的尾款没有收到;更为严重的是,目前项目开发商正在投标的另一快速消费品行业著名客户的合作伙伴与该客户有很大的重叠,因此,对于潜在项目的招标造成一定的影响。

  三、 经验与教训

  从项目规模中可以看出,该项目的时间还是比较紧张的;另外一方面,项目交付是在合同规定日期之前完成,而且通过了所有的功能测试。从一定意义上的讲,项目的开发是取得了一定的成功的。

  3.1 经验

  在项目开发前,项目开发商已经通过其它项目,实施了以XP为代表的敏捷软件开发方法的部分最佳实践,并取得了很大的成功。因此,在该项目的执行过程中,项目开发商继续采用了XP的部分实践以及其它软件开发方法中的推荐做法[1][2]:

  每日晨会:在项目实施过程中,每天早晨开发小组都要参加一个持续15分钟左右的会议,由项目经理主持,听取每个成员的进度,并根据进展情况,对于进度和资源进行调整。

  由于会议是每天进行的,PM很容易从中获得真实的项目情况-"掀开地毯下面的东西"[4],从而对风险有了较好的控制。

  交叉审核:项目组在最初的时候原本是想采取"成对编程"的实践,但是没有获得物理和管理上的支持,因此,只能采取交叉审核的方式进行。

  需求获取:由PM和一名对于原有系统较熟悉的开发人员进行需求获取和SRS (Software Requirement Specification) 的撰写。技术经理和其它开发人员进行需求的审核。

  分析与设计:由一名开发人员进行系统框架的设计,其它人员进行审核;在系统框架设计进行过程中,由于系统去除订单处理以外的其它部分比较独立,因此,将其它模块分配给开发人员,而将核心部分交与技术经理进行分析与设计。开发人员在每个迭代周期内,都会在分析与设计做完后,每2人一组进行审核。

  编码:每天下班前,2人一组,对对方的代码进行Review,发现问题及时解决。代码Review的时候,语法与规则的检查,通过Check Style的工具进行;开发人员将审查的重点放在功能实现与性能优化等方面。

  测试:在需求文档形成以后,2个测试人员分布编写分配模块的Test Case;而在具体测试的时候,两人交叉测试对方的模块和更新文档。

  在系统开发Verification的各个阶段,都有Check List,详细的信息请查看参考文献[3]。

  测试先行:测试在软件开发中的重要作用已经得到了越来越多的重视,但是,由于习惯势力的影响和对于"Test-Driven Development"的不熟悉,开发小组并没有实施完全意义上的测试先行。

  对于系统框架的核心类设计过程中,项目小组采取了TDD的方式进行开发。在后续的系统开发中,每个开发人员在进行开发前,首先要完成一个功能测试 ( Function Test ) 列表,将要完成的Use Case中的主要业务逻辑以及关联逻辑都要罗列出来,在提交测试人员进行集成测试之前,开发人员需要保证完成Function List中的所有选项。

  在每个开发人员的模块完成并通过个人的功能测试后,测试人员进行集成测试,同时编写测试脚本,并通过自动测试工具 (Rational Robot) 进行记录。每天下班之前,测试人员会启动测试工具,进行回归测试。在第二天向PM和技术经理提交测试报告并将Bug提交至Bug Trace系统(Rational Clear Quest),由PM进行Bug的分发。每个开发人员需要在下一个迭代周期完成前,修正前一个迭代内分配的Bug。

  持续集成:在测试先行的基础上,开发一组平均每天都会进行已经完成模块与以后系统的集成。集成由专门的人员,在开发人员将已经通过功能测试的源码Check in到源码控制系统 (ClearCase) 中以后进行,在部署应用结束以后,通知测试人员进行集成测试。

  小步发布:项目有专门的测试与发布服务器,每天都有集成的系统在运行和接受测试。由于没有现场客户,对于已经发布的系统,是由"客户领域专家"(这个项目是由Business Development人员来充当这个角色)来进行审查的。他对于系统的意见和发现的问题,在经过PM和技术经理审核后,进入ClearQuest,分配给开发人员进行修改。

  由于项目一开始就注意组织内部以及与客户的沟通和交流,同时采用了很多敏捷软件开发过程的实践,项目如期交付使用。

  3.2 教训

  项目在交付以后,最初的两个订货季节没有出现功能与性能上的问题。但是,由于合同中有数据迁移的条款,在项目交付2月后,项目开发商将旧应用系统中的数据导入新系统以后,在下一个大的订货季节中,持续的出现性能上的问题。在代码修改和硬件环境提高以后,系统性能目前获得了一定的改善。

  从项目验收日期的日益推迟中,我们可以看出,该项目还是有很多地方做的不够,例如:

  系统二次开发效应:"第二个系统效应"是Brooks在《人月神话》中提出的一个普遍的问题,一般而言,第二个系统会倾向于过分设计[4]。

  对于这个项目而言,没有犯这个错误,却发生了另外一种情况:旧系统中,对于订单信息以及产品信息的展示,不管是多是少(系统页面最多显示上千条记录),都是在一个页面中显示。这对于没有明显的层次结构,直接在Script中调用数据库记录的PHP来说,性能还是可以接受的。但是,新系统的设计中客户提出考虑系统用户习惯一致性的问题,就照搬了旧系统的页面设计;同时,在架构设计上,对于这种页面显示大量数据的情况,也没有给予充分的考虑,为后来的性能问题,埋下了伏笔。

  教训一:没有考虑新平台的影响,照搬旧系统的功能以及页面设计。

  非功能性需求:项目合同中主要描述的是系统功能性的需求,而没有非功能性需求的规定;同时,在需求获取解决,也没有明确的了解系统的性能指标等非功能性需求。主要原因在于项目开发商之前没有大规模业务系统开发的经验,对于非功能性需求没有足够的重视;同时,在测试阶段,也没有对于系统负载和性能做过测试。

  因此,在项目交付以后,由于旧系统数据迁移后,数据量有了很大的增长,同时,在秋季的定购高峰中,有大量的并发用户访问,出现了下列问题:

  数据库死锁;

  大量数据计算与显示页面速度很慢,页面要经过5~10分钟才能够完全显示;

  上述两种情况在少量负载的单元测试和集成测试中是不可能出现的。

  教训二:对于企业应用系统,尤其是业务系统,没有切实注意负载、性能等非功能性需求。

  效率与设计:在J2EE中,已经成功的运用了很多设计模式的思想,为系统的开发提供了一个很好框架。但是,在项目的架构设计中,除了考虑可维护性、可复用性等问题以外,还要考虑代码执行效率的问题[5]。

  随着计算机硬件技术的发展,"莫尔定律"被一再的验证,系统硬件的价格逐渐降低。对于很多使用J2EE架构或者JAVA技术的项目来说,解决性能与效率问题的解决方案就是增加硬件方面的投入。而实际上,软件开发过程中优劣算法之间的差距是靠硬件的投入平衡不了的。

  该项目在系统维护期间,对代码进行走查,修改了很多对于性能有影响的语句;同时,在框架设计中,尤其是数据库操作方法,利用Cache原理,从一定程度上解决了性能的问题。

  教训三:系统框架设计只考虑面向对象和可维护性,没有在完美的设计与高效率的代码之间做出权衡。

  数据库设计:JAVA是纯粹的面向对象语言,利用J2EE开发的项目,也强调首先进行OOAD的分析,首先有对象,然后再有数据库的设计。DBA在项目中的作用,已经远远没有传统的结构性编程中重要。而实际情况却是远非如此:大部分的业务系统,如果要对系统的性能做出优化,对数据库层或者SQL语句进行优化是关键的步骤之一。

  对于这个PRM系统,在数据库的设计上并没有经过DBA的审查就开始进行开发;而在性能问题出现以后,客户增加了512M的内存,也没有请求DBA对Oracle的参数做相应的调整,造成了很大的资源浪费。

  在项目维护过程中,依靠DBA的帮助,开发商对于数据库系统参数、索引、存储过程和SQL语句都做了一定的调整,这对于系统性能的提高起了很大的作用。

  教训四:在面向对象的软件系统构建中,忽视数据库设计以及DBA的重要作用。

  客户参与:在传统的软件开发过程中,一般情况下,客户在签订合同后,项目交付前是很少有机会看到系统的,这样就造成了系统交付后,客户抱怨很多的情况;而在以XP为代表的敏捷软件开发方法中,强化了客户在软件开发中的重要作用,XP更是提出了"现场客户"的实践,将客户作为项目小组的一员,客户对于项目的发布计划、内容和优先级等方面有绝对的控制权。

  对于这个PRM项目,由于客户的原因,不可能采取"现场客户"的实践,但是,开发商的BD对于该客户十分熟悉,完全可以作为客户代表参与到项目中来,因此,开发商将客户经理作为项目组的一员。

  实际情况是:开发过程中,客户经理由于业务拓展的原因,并没有在项目上分配多少时间进行审查;而客户在交付前也没有花费很多的时间研究系统,也没有提交很多的反馈报告。在系统交付出现性能等问题后,客户经理与开发人员一起对于系统需求进行审查,提出了很多有参考性的意见。如果从一开始,就强化"现场客户"的最佳实践,就可以很早发现问题。

  教训五:客户或者客户经理对于项目的参与力度不够。

  四、 结论

  在基于J2EE的企业应用项目开发中,要注意以下问题:

  权衡系统设计与性能指标,关注非功能性需求;

  采取敏捷软件开发过程,关注人(客户和开发人员)在项目实施中的重要作用,如果可以的话,联合实施XP的所有实践;

  五、 参考文献

  [1] Agile Software Development Alistair Cockburn

  [2] Extreme Programming Explained - Embrace Change Kent Beck

  [3] Software Verification and Validation for Practitioners and Managers Steven R. Rakitin

  [4] The Mythical Man-Month Frederick P. Brooks Jr.

  [5] Expert One-To-One J2EE Design and Development Rod Johnson
 
 

企业应用架构模式--详解51种企业应用架构模式 我的职业生涯专注于企业应用,因此,这里所谈及的模式也都是关于企业应用的。(企业应用还有一些其他的说法,如“信息系统”或更早期的“数据处理”。)那么,这里的“企业应用”具体指的是什么呢?我无法给出一个精确的定义,但是我可以罗列一些个人的理解。先举几个例子。企业应用包括工资单、患者记录、发货跟踪、成本分析、信用评分、保险、供应链、会计、客户服务以及外汇交易等。企业应用不包括汽车燃油喷射、文字处理、电梯控制、化工厂控制器、电话交换机、操作系统、编译器以及电子游戏等。企业应用一般都涉及持久化数据。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

软件开发过程---项目开发经验与教训

漫谈企业应用项目的软件开发过程 一个PRM系统实施的经验与教训

blog之antyi 1万+

软件开发项目中如何进行风险管理

参与过大型软件项目的人都会认识到许多事情都可能出错,一但出错就可能给项目带来危害、损失或其它不利影响。风险是在项目中发生的一系列事件或不利结果的可能性。软件开发是一项高风险的活动,在项目开发过程的任何一个阶段都可能存在风险。采取积极的风险管理方式,可以使项目进程更加平稳,可以获得很高的跟踪和控制项目的能力,可以规避、转移风险,或缓解风险带来的不利影响。风险管理是对项目风险进行识别、分析、应对和监...

benwukeji的博客 3204

从Java谈软件开发流程

从Java谈软件开发流程    经过近十年的发展,说Java是地球上最受欢迎的程序开发语言一点也不为过。Java赋予开发人员高度的选择自由,展现「Java Everywhere」的魅力与成效。你我的生活周遭已处处可见Java;到火星上走走、eBay大采购、网络银行转帐、拿着健保卡到医院看病、无聊时把玩手机上的Java游戏…。在生活中,你通常只知道「喔!原来这网站是用Java写的」、「喔!原来这

Jason Wong's J2EE blog 1166

【文末赠书11】详解51种企业应用架构模式

(摘自图书)我的职业生涯专注于企业应用,因此,这里所谈及的模式也都是关于企业应用的。(企业应用还有一些其他的说法,如“信息系统”或更早期的“数据处理”。)那么,这里的“企业应用”具体指的是什么呢?我无法给出一个精确的定义,但是我可以罗列一些个人的理解。先举几个例子。企业应用包括工资单、患者记录、发货跟踪、成本分析、信用评分、保险、供应链、会计、客户服务以及外汇交易等。企业应用不包括汽车燃油喷射、文字处理、电梯控制、化工厂控制器、电话交换机、操作系统、编译器以及电子游戏等。企业应用一般都涉及持久化数据。

定期分享我的发现和想法,感谢你的陪伴和支持 2443

iOS软件开发揭密:iPhone&iPad企业应用和游戏开发(china-pub首发)

掌握iPhone&amp;iPad开发核心技术, 让普通开发者创造财富神话! 《iOS软件开发揭密:iPhone&amp;iPad企业应用和游戏开发(china-pub首发)》 基本信息 作者: 虞斌    出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121133022  上架时间:2011-6-2 出版日期:2011 年5月 http://product.china-pu...

weixin_34186950的博客 164

详解51种企业应用架构模式

一方面你必须快速地开发出它,另一方面你又必须为它以后可能的发展考虑:也许以后会为它增加计算报销支票的功能,也许它会被集成到工资系统中,也许还要增加关于税务的功能,也许要为公司的CFO生成汇总报表,也许会被集成到一个航空订票Web Service中,等等。而业务规则是人家给你的,没有相当的行政努力,不要想改变它,当然,它们都有自己的理由。计算每个租约的月供,处理诸如提早解约和逾期付款这样的事件,签订合同时验证各种数据,这些都是复杂的任务,因为租约行业的许多竞争都是以过去的交易为基础稍加变化而出现的。

Venus's Blog 1万+

软件开发项目的风险

参加过项目制作的人 都知道一个项目开发过程中 会遇到许多困难,很多事情都会影响一个软件开发的失败  风险是在项目中发生的一系列事件或不利结果的可能性。软件开发是一项高风险的活动,在项目开发过程的任何一个阶段都可能存在风险。采取积极的风险管理方式,可以使项目进程更加平稳,可以获得很高的跟踪和控制项目的能力,可以规避、转移风险,或缓解风险带来的不利影响。风险管理是对项目风险进行识别、分析、应对和监控的

LemIST的专栏 794

《企业应用架构模式》学习指南

我的职业生涯专注于企业应用,因此,这里所谈及的模式也都是关于企业应用的。(企业应用还有一些其他的说法,如“信息系统”或更早期的“数据处理”。)那么,这里的“企业应用”具体指的是什么呢?我无法给出一个精确的定义,但是我可以罗列一些个人的理解。先举几个例子。企业应用包括工资单、患者记录、发货跟踪、成本分析、信用评分、保险、供应链、会计、客户服务以及外汇交易等。企业应用不包括汽车燃油喷射、文字处理、电梯控制、化工厂控制器、电话交换机、操作系统、编译器以及电子游戏等。企业应用一般都涉及持久化数据。

百锦再的博客 10万+

再谈团队,项目,产品

最近加入新团队,尝试新的项目类型,一段时间一下也感谢颇深,目前也算是深入了解了团队和部分项目,其实平时也经常习惯性的思考团队分工协作这些方面的东西,鉴于目前团队状态和先前已经有明显区别,自然也萌生不同的思考。 之前的思考:http://www.cnblogs.com/wsky/archive/2009/07/18/1526266.html 老实说本人是带着先入为主的想法而来的,

wsky's blog 565

软件开发过程模型杂谈

比较一下3种常用的、基本的也是非常重要的软件开发过程模型:瀑布模型、RUP统一过程模型、螺旋模型。         瀑布模型、RUP统一过程模型、螺旋模型3种模型虽然都是对软件生命周期管理的方法,相互之间也存在一定关系,但3种模型的应用环境和特点却相差很多。   例如瀑布模型强调开发的阶段性,强调早期计划及需求调查,强调产品测试,但其带来的结果往往是系统交付客户之后才发现原先对于需求的理解

梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉,形成于思毁于随。 1382
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sumongh_pan
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