电子工程代写|软件项目代写Software Project代考|KIT206 Change

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软件项目Software Project在20世纪70年代和80年代,由于计算机公司很快认识到与硬件生产和电路相比,软件生产的成本相对较低,所以软件行业发展非常迅速。为了管理新的开发工作,各公司应用了既定的项目管理方法,但项目进度在试运行期间出现了下滑,特别是在用户规格和交付的软件之间的灰色地带出现了混乱。为了能够避免这些问题,软件项目管理方法侧重于将用户需求与交付产品相匹配,这种方法现在被称为瀑布模型。

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电子工程代写|软件项目代写Software Project代考|KIT206 Change

电子工程代写|软件项目代写Software Project代考|Change

As complexity increases so does the frequency and need to receive and process change requests. A plan-driven software development project is not designed to effectively respond to change. Change upsets the order of things as some or all of the project plan is affected. Resource schedules are compromised. The more that change has to be dealt with, the more time is spent processing and evaluating the changes. That time is lost to the project. It should have been spent on value-added work. Instead it was spent processing change requests.
You spend so much time developing your project plan for your Quadrant 1 project that the last thing you want is to have to change it. But that is the reality in Quadrant 1 projects. Scope change always seems to add more work. Did you ever receive a scope change request from your customer that asked you to take something out? Not too likely. The reality is that the customer discovers something else they should have asked for in the solution. They didn’t realize that or know that at the time. That leads to more work, not less. The call to action is clear-choose Quadrant 1 models when specifications are as stable as can be. The architects of the Quadrant 2 and 3 models knew this and so designed approaches that expected change and were ready to accommodate it. You’ll see that in more detail in Parts 2 through 6 of the book.

电子工程代写|软件项目代写Software Project代考|Risk Versus the Complexity/Uncertainty Domain

Risk increases as you move from Quadrant 1 to 2 to 3 . In Quadrant 1 you clearly know the goal and the solution and can build a definitive plan for getting there. The exposure to risks associated with product failure is low. The focus can then shift to process failure. A list of candidate risk drivers would have been compiled over past similar projects. Their likelihood, impact, and the appropriate mitigations is known and documented. Like a good athlete, you have anticipated what might happen and know how to act if it does.

As the software development project takes on the characteristics of Quadrant 2 , two forces come into play. First, the SDPM strategy becomes more flexible and lighter. The process burden lessens as more attention is placed on delivering business value than on conformance to a plan. At the same time, the product risk increases, as illustrated in Figure 1-2. Risk increases in relation to the extent to which the solution is not known. On balance that means more effort should be placed on risk management as the software development project moves through Quadrant 2 and looks more like a Quadrant 3 project. You will have less experience with these risks because they are specific to the product being developed. In Quadrant 3, risk is the highest because you are in a research and development environment. Process risk is almost nonexistent because the ultimate in flexibility has been reached in this quadrant, but product risk is extremely high. You will have numerous product failures because of the highly speculative nature of Quadrant 3 projects, but that is okay. Those failures are expected to occur. Each product failure gets you that much closer to a functional solution, if such solution can be found within the operative time and budget constraints. At worst those failures eliminate one or more paths of investigation and so narrow the range of possible solutions.

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随着复杂性的增加,接收和处理变更请求的频率和需求也在增加。计划驱动的软件开发项目不是为有效地响应变更而设计的。更改打乱了事情的顺序,因为部分或所有项目计划都受到了影响。资源调度受到影响。需要处理的更改越多,花在处理和评估更改上的时间就越多。这些时间都浪费在了项目上。这笔钱本应花在增值工作上。相反,它被用于处理更改请求。你花了那么多时间为你的象限1项目制定你的项目计划,以至于你最不想做的就是不得不改变它。但这就是象限1项目的实际情况。范围更改似乎总是增加更多的工作。您是否曾收到客户的范围更改请求,要求您删除某些内容?不太可能。实际情况是,客户发现了他们应该在解决方案中要求的其他东西。他们当时没有意识到这一点,也不知道。这导致了更多的工作,而不是更少。行动的号召是明确的——当规格尽可能稳定时,选择象限1的型号。象限2和象限3模型的架构师知道这一点,因此设计了预期变化的方法,并准备适应它。您将在本书的第2部分到第6部分中看到更详细的内容

电子工程代写|软件项目代写软件项目代考|风险与复杂性/不确定性域的对比


当你从象限1移动到象限2到象限3时,风险会增加。在象限1中,你清楚地知道目标和解决方案,并为实现目标制定明确的计划。与产品故障相关的风险暴露是低的。然后焦点可以转移到流程失败上。一个候选风险驱动因素的列表将在过去类似的项目中被编译。它们的可能性、影响和适当的缓解措施是已知和记录的。就像一个优秀的运动员,你已经预料到可能会发生什么,并且知道如果发生了该如何做


当软件开发项目具有象限2的特征时,两种力量开始发挥作用。首先,SDPM战略变得更加灵活和轻便。当更多的注意力放在交付业务价值上而不是计划的一致性上时,流程负担就减轻了。同时,产品风险增加,如图1-2所示。风险的增加与解决方案未知的程度有关。总的来说,这意味着当软件开发项目通过象限2并看起来更像象限3项目时,应该在风险管理上投入更多的精力。您对这些风险的经验较少,因为它们是特定于正在开发的产品的。在象限3中,风险是最高的,因为您处于研究和开发环境中。过程风险几乎不存在,因为在这个象限已经达到了灵活性的极限,但产品风险非常高。由于象限3项目的高度投机性质,您将会有大量的产品失败,但这没有关系。这些故障预计会发生。如果能在操作时间和预算限制内找到这样的解决方案,那么每一次产品故障都会让你离功能性解决方案更近一步。在最坏的情况下,这些失败排除了一条或多条调查路径,从而缩小了可能解决方案的范围

电子工程代写|软件项目代写Software Project代考

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。



博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。



微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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