<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Аналіз напрямів удосконалення методів оцінювання обсягу розробки програмних продуктів з використанням SaaS систем

Ескіз

Файли

20734.pdf (237,81 KB)

Дата

2024

Автори


Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

The main directions for optimizing of software sizing and effort estimation methods for SaaS systems using the Function point Analysis are considered.

Опис

Ключові слова

SaaS , software sizing and estimation , function point analysis

УДК

004.8
004.94

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.

ISSN

Бібліографічний опис

Білоус Д. А., Козловський А. В. Аналіз напрямів удосконалення методів оцінювання обсягу розробки програмних продуктів з використанням SaaS систем // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/20734.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/47505

Зібрання

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (7)

  1. Albrecht, A.J. Measuring Applications Development Productivity - Proceedings of IBM Application. Dev. Joint SHARE/GUIDE Symposium, 1979.
  2. ISO/IEC 20926:2009. Software and systems engineering. Software measurement. URL: https://www.iso.org/standard/51717.html
  3. Timp A. Early Function Point Analysis and Consistent Cost Estimating, 2015. – Режим доступу URL: https://ifpug.org/wp-content/uploads/2022/06/uTip003EarlyFPAandConsistentCostEstimating.pdf
  4. International Function Point Users Group. Simple Function Point (SFP) Counting Practices Manual, 2019.
  5. Lavazza L., Locoro A., Liu G., Meli R. Estimating Software Functional Size via Machine Learning. ACM Trans. Softw. Eng. Methodol. 32, 5, Article 114, 2023, 27 p.
  6. Mohammed Najah Mahdi, Mohd Hazli Mohamed Zabil, Abdul Rahim Ahmad, Roslan Ismail, Yunus Yusoff, Lim Kok Cheng, Muhammad Sufyian Bin Mohd Azmi, Hayder Natiq, and Hushalini Happala Naidu.Software project management using machine learning technique–A review. Applied Sciences 11, 11 , 2021.
  7. Software as a Service (SaaS) Market Size, Share & Forecast 2023-2023. Fortune Business Insight Report, Report ID: FBI102222, 2023. Режим доступу URL: https://www.fortunebusinessinsights.com/software-asa-service-saas-market-102222