Глава 16 Серебряной пули нет — сущность и акциденция в программной инженерии

Нет ни одного открытия ни в технологии, ни в методах управления, одно только использование которого обещало бы в течение ближайшего десятилетия на порядок повысить производительность, надежность, простоту разработки программного обеспечения.

Резюме[1]

Создание программного обеспечения всегда включает в себя существенные задачи — моделирование сложных концептуальных структур, составляющих абстрактный программный объект, и второстепенные задачи — создание представлений этих абстрактных объектов с помощью языков программирования и отображение их в машинные языки с учетом ограничений по памяти и скорости. В прошлом рост продуктивности программирования по большей части достигался благодаря устранению искусственных преград, делавших второстепенные задачи чрезмерно трудными, например, жестких аппаратных ограничений, неудобных языков программирования, нехватки машинного времени. Какая часть работы разработчиков программного обеспечения все еще связана со второстепенными, а не с существенными обстоятельствами? Если она занимает менее 9/10 всех затрат, то, даже сведя все второстепенные затраты к нулю, мы не получим роста производительности на порядок величин.

Поэтому, похоже, настало время обратиться к существенным задачам программирования, связанным с моделированием концептуальных структур большой сложности. Я предлагаю:

• Использовать массовый рынок, чтобы избежать создания того, что можно купить.

• Использовать быстрое макетирование как часть запланированных итераций для установления технических требований к программному обеспечению.

• Органично наращивать программы, добавляя к системам все большую функциональность по мере их запуска, использования и тестирования.

• Выявлять и растить выдающихся разработчиков концепций нового поколения.

Введение

Из всех монстров, которыми наполнены кошмары нашего фольклора, самыми страшными являются оборотни, поскольку нас пугает неожиданное превращение того, что нам хорошо знакомо, в нечто ужасное. Мы ищем серебряные пули, которые могли бы волшебным образом уложить оборотней наповал.

Хорошо знакомый программный проект напоминает таких оборотней (по крайней мере, в представлении менеджеров, не являющихся техническими специалистами) тем, что, будучи простым и невинным на вид, он может стать чудищем проваленных графиков работы, раздувшихся бюджетов и неработающих продуктов.

И мы слышим отчаянные крики с просьбами дать серебряную пулю — нечто, способное снизить стоимость программных продуктов так же резко, как снизилась стоимость компьютеров.

Но, вглядываясь в предстоящее десятилетие, мы не видим никакой серебряной пули. Нет ни одного открытия ни в технологии, ни в методах управления, одно только использования которых обещало бы хоть на порядок величин повысить производительность, надежность, простоту. В этой главе мы попытаемся увидеть, почему это так, исследуя природу задач программирования и свойства предлагаемых пуль.

Однако скептицизм — это не пессимизм. Хотя мы не видим ошеломляющих прорывов и действительно считаем их несвойственными природе программирования, происходит много вселяющих надежды нововведений. Дисциплинированные и последовательные усилия, направленные на их развитие, распространение и использование, действительно могут дать рост на порядок величин. Нет царского пути, но все же путь есть.

Первым шагом к лечению болезней стала замена представлений о демонах и «соках» в организме теорией бактерий. Сам этот шаг, обещавший надежду, опроверг все мечты о чудесном исцелении. Он подсказал исследователям, что прогресс будет осуществляться шажками, с большим трудом, и что постоянное и неослабное внимание нужно уделять санитарии. То же происходит сегодня с программной инженерией.

Неизбежны ли трудности? Трудности, вытекающие из сущности

Серебряных пуль не только не видно в настоящее время, но в силу самой природы программного обеспечения маловероятно, что они вообще будут найдены — не будет изобретений, способных повлиять на продуктивность создания, надежность и простоту программного обеспечения так, как электроника, транзисторы и интегральные схемы — на аппаратное обеспечение компьютеров. Не следует ожидать, что когда-либо в будущем каждые два года будет происходить двукратный рост.

Во-первых, следует считать необычным не то, что так медленно происходит прогресс в программировании, а то, что он так быстро идет в аппаратном обеспечении компьютеров. Ни одна другая технология за всю историю цивилизации не имела за 30 лет своего развития роста соотношения производительность/цена на шесть порядков. Ни одна другая технология не позволяет выбрать, какой выигрыш предпочесть: улучшить технические характеристики или снизить затраты. Оба эти выигрыша стали возможны благодаря переходу производства компьютеров из сборочного производства в обрабатывающее.

Во-вторых, чтобы посмотреть, какой скорости развития можно ожидать от программных технологий, полезно изучить имеющиеся в них трудности. Следуя Аристотелю, я делю их на сущности — трудности, внутренне присущие природе программного обеспечения, и акциденции — трудности, которые сегодня сопутствуют производству программного обеспечения, но не являются внутренне ему присущими.

Акциденции я рассматриваю в следующем параграфе. Сначала рассмотрим сущность.

Сущностью программного объекта является конструкция, состоящая из сцепленных вместе концепций: наборов данных, взаимосвязей между элементами данных, алгоритмов и вызовов функций. Эта сущность является абстрактной в том отношении, что концептуальная конструкция остается одной и той же при различных представлениях. Тем не менее она обладает высокой точностью и большим числом деталей.

Я считаю, что сложность создания программного обеспечения заключается в задании технических требований, проектировании и проверке этой концептуальной конструкции, а не в затратах, связанных с ее представлением и проверкой точности представления. Конечно, мы делаем синтаксические ошибки, но в большинстве систем они несущественны в сравнении с концептуальными ошибками.

Верно то, что создание программных систем всегда будет трудным. Серебряной пули нет по самой природе вещей.

Рассмотрим неотъемлемые свойства этой несократимой сущности современных программных систем: сложность, согласованность, изменяемость и незримость.

Сложность. Сложность программных объектов более зависит от их размеров, чем, возможно, для любых других создаваемых человеком конструкций, поскольку никакие две их части не схожи между собой (по крайней мере, выше уровня операторов). Если они схожи, то мы объединяем их в одну подпрограмму, открытую или закрытую. В этом отношении программные системы имеют глубокое отличие от компьютеров, домов и автомобилей, где повторяющиеся элементы имеются в изобилии.

Сами цифровые компьютеры сложнее, чем большинство изготавливаемых людьми вещей. Число их состояний очень велико, поэтому их трудно понимать, описывать и тестировать. У программных систем число возможных состояний на порядки величин превышает число состояний компьютеров.

Аналогично, масштабирование программного объекта — это не просто увеличение в размере тех же самых элементов, это обязательно увеличение числа различных элементов. В большинстве случаев эти элементы взаимодействуют между собой неким нелинейным образом, и сложность целого растет значительно быстрее, чем линейно.

Сложность программ является существенным, а не второстепенным свойством. Поэтому описания программных объектов, абстрагирующиеся от их сложности, часто абстрагируются от их сущности. Математика и физические науки за три столетия достигли больших успехов, создавая упрощенные модели сложных физических явлений, получая из этих моделей свойства и проверяя их опытным путем. Это удавалось благодаря тому, что сложности, игнорировавшиеся в моделях, не были существенными свойствами явлений. И это не действует, когда сложности являются сущностью.

Многие классические трудности разработки программного обеспечения проистекают их этой сложности сущности и ее нелинейного роста при увеличении размера. Сложность служит причиной трудности процесса общения между участниками бригады разработчиков, что ведет к ошибкам в продукте, превышению стоимости разработки, затягиванию выполнения графиков работ. Сложность служит причиной трудности перечисления, а тем более понимания, всех возможных состояний программы, а отсюда возникает ее ненадежность. Сложность функций служит причиной трудностей при их вызове, из-за чего программами трудно пользоваться. Сложность структуры служит причиной трудностей при развитии программ и добавлении новых функций так, чтобы не возникали побочные эффекты. Сложность структуры служит источником невизуализуемых состояний, в которых нарушается система защиты.

Сложность служит причиной не только технических, но и административных проблем. Из-за сложности трудно осуществлять надзор, а в результате страдает концептуальная целостность. Трудно найти и держать под контролем все свободные концы. Обучение и понимание становится колоссальной нагрузкой, из-за чего текучесть рабочей силы превращается в катастрофу.

Согласованность. Люди, связанные с программированием, не одиноки в проблемах сложности. Физика имеет дело с объектами чрезвычайной сложности даже на уровне элементарных частиц. Однако физик работает в твердой уверенности, что можно найти общие принципы, будь то кварки или общая теория поля. Эйнштейн неоднократно утверждал, что природа должна иметь простые объяснения, поскольку Богу не свойственны капризность и произвол.

У разработчика программного обеспечения нет такой утешительной веры. Сложность, с которой он должен совладать, по большей части является произвольной, необоснованно вызванной многочисленными человеческими установлениями и системами, которым должны удовлетворить его интерфейсы. Системы различаются интерфейсами и меняются во времени не в силу необходимости, а лишь потому, что были созданы не Богом, а разными людьми.

Во многих случаях программное обеспечение должно согласовываться, поскольку только что появилось на сцене. В других случаях оно должно согласовываться, поскольку есть ощущение, что его легче всего согласовать. Но во всех случаях значительная часть сложности происходит от согласования с другими интерфейсами, и это невозможно упростить только в результате перепроектирования программного обеспечения.

Изменяемость. Программные объекты постоянно подвержены изменениям. Конечно, это относится и к зданиям, автомобилям, компьютерам. Но произведенные вещи редко подвергаются изменениям после изготовления. Их заменяют новые модели, или существенные изменения включают в более поздние серийные экземпляры того же базового проекта. Отзывы у потребителей автомобилей на практике встречаются весьма редко, а изменения работающих компьютеров еще реже. То и другое случается значительно реже, чем модификация работающего программного обеспечения.

Отчасти это происходит потому, что программное обеспечение в системе воплощает ее назначение, а назначение более всего ощущает влияние изменений. Отчасти это происходит потому, что программное обеспечение легче изменить: это чистая мысль, бесконечно податливая. Здания тоже перестраиваются, но признаваемая всеми высокая стоимость изменений умеряет капризы новаторов.

Все удачные программные продукты подвергаются изменениям. При этом действуют два процесса. Во-первых, как только обнаруживается польза программного продукта, начинаются попытки применения его на грани или за пределами первоначальной области. Требование расширения функций исходит, в основном, от пользователей, которые удовлетворены основным назначением и изобретают для него новые применения.

Во-вторых, удачный программный продукт живет дольше обычного срока существования машины, для которой он первоначально был создан. Приходят если не новые компьютеры, то новые диски, новые мониторы, новые принтеры, и программа должна быть согласована с возможностями новых машин.

Короче, программный продукт встроен в культурную матрицу приложений, пользователей, законов и машин. Все они непрерывно меняются, и их изменения неизбежно требуют изменения программного продукта.

Незримость. Программный продукт невидим и невизуализуем. Геометрические абстракции являются мощным инструментом. План здания помогает архитектору и заказчику оценить пространство, возможности перемещения, виды. Становятся очевидными противоречия, можно заметить упущения. Масштабные чертежи механических деталей и объемные модели молекул, будучи абстракциями, служат той же цели. Геометрическая реальность схватывается в геометрической абстракции.

Реальность программного обеспечения не встраивается естественным образом в пространство. Поэтому у него нет готового геометрического представления подобно тому, как местность представляется картой, кремниевые микросхемы — диаграммами, компьютеры — схемами соединений. Как только мы пытаемся графически представить структуру программы, мы обнаруживаем, что требуется не один, а несколько неориентированных графов, наложенных один на другой. Несколько графов могут представлять управляющие потоки, потоки данных, схемы зависимостей, временных последовательностей, соотношений пространства имен. Обычно они даже не являются плоскими, не то что иерархическими. На практике одним из способов установления концептуального контроля над такой структурой является обрезание связей до тех пор, пока один или несколько графов не станут иерархическими.[2]

Несмотря на прогресс, достигнутый в ограничении и упрощении структур программного обеспечения, они остаются невизуализуемыми по своей природе, тем самым лишая нас одного из наиболее мощных инструментов оперирования концепциями. Этот недостаток не только затрудняет индивидуальный процесс проектирования, но и серьезно затрудняет общение между разработчиками.

Прежние прорывы разрешили второстепенные трудности

Если рассмотреть три наиболее плодотворных шага в произошедшем развитии программных технологий, то обнаружится, что все они были сделаны в направлении решения различных крупных проблем разработки программ, но эти проблемы затрагивали второстепенные, а не относящиеся к сущности трудности. Можно также видеть естественные пределы экстраполирования каждого их этих направлений.

Языки высокого уровня. Конечно, наибольшее значение для роста производительности, надежности и простоты имело все более широкое использование языков высокого уровня. Большинство исследователей считает, что этим был достигнут, по крайней мере, пятикратный рост производительности при одновременном выигрыше в надежности, простоте и легкости понимания.

Что делает язык высокого уровня? Он освобождает программу от значительной доли необязательной сложности. Абстрактная программа состоит из концептуальных конструкций: операций, типов данных, последовательностей и связи. Конкретная машинная программа связана с битами, регистрами, условиями, переходами, каналами, дисками и прочим. В той мере, в какой в языке высокого уровня воплощены необходимые абстрактной программе конструкции и избегаются конструкции низшего порядка, он ликвидирует целый уровень сложности, совершенно не являющийся необходимым свойством программы.

Самое большее, что может сделать язык высокого уровня, — это предоставить все конструкции, которые по замыслу программиста содержит абстрактная программа. Конечно, уровень утонченности наших представлений о структурах данных, типах данных и операциях неуклонно растет, но с постоянно убывающей скоростью. И языки в своем развитии все больше приближаются к изощренности нашего мышления.

Более того, с некоторого момента дальнейшая разработка языков высокого уровня становится обузой, осложняющей, а не упрощающей интеллектуальные задачи пользователя, редко использующего эзотерические конструкции.

Разделение времени. Большинство исследователей считает, что благодаря работе в режиме разделения времени произошел большой рост производительности труда программистов и качества создаваемых программных продуктов, хотя и не такой значительный, как вызванный использованием языков высокого уровня.

Разделение времени помогает решить совсем другую задачу. Благодаря разделению времени обеспечивается безотлагательность, и потому возможность иметь общее впечатление о сложности. Из-за медленной оборачиваемости при пакетной обработке мы неизбежно забываем мелочи, если не самое направление нашей мысли, в тот момент, когда мы прервались и начали компиляцию и выполнение программы. Этот обрыв мысли дорого обходится по времени, поскольку приходится восстанавливать ее в памяти. В худшем случае, можно вообще потерять представление о том, что происходит со сложной системой.

Медленная оборачиваемость, как и сложности машинных языков, является второстепенной, а не существенной трудностью процесса программирования. Предельный вклад, вносимый разделением времени, определяется непосредственно. Главное — это сократить время отклика системы. По мере приближения его к нулю, оно переходит порог скорости человеческого восприятия, составляющей около 100 миллисекунд. Дальше никакой выгоды получить уже нельзя.

Объединенные среды программирования. Считается, что Unix и Interlisp, первые широко распространенные интегрированные среды программирования, повысили производительность в несколько раз. Почему?

Они направлены на преодоление второстепенных трудностей совместного использования программ путем использования общих библиотек, унифицированных форматов файлов, каналов и фильтров. В результате концептуальные структуры, которые, в принципе, всегда могут вызывать, обмениваться данными и использовать друг друга, получают возможность осуществлять это практически.

Это достижение, в свою очередь, стимулировало развитие целых инструментальных наборов, поскольку всякий новый инструмент мог применяться к любым программам, используя стандартные форматы.

Благодаря этим успехам среды программирования стали предметом многих сегодняшних исследований в программной инженерии. В следующем параграфе мы рассмотрим, что от них можно ожидать, и какие им присуще ограничения.

Надежды на серебро

Рассмотрим теперь те технические достижения, которые чаще всего выдвигаются кандидатами на роль серебряной пули. К каким задачам они обращаются? Задачам, относящимся к сущности, или остаткам наших акцидентных сложностей? Предлагают ли они революционное развитие или пошаговое продвижение?

Ada и другие достижения языков высокого уровня. Одним из наиболее рекламируемых достижений последнего времени является язык программирования Ada — язык высокого уровня общего назначения 80-х годов. Ada действительно не только отражает эволюционное развитие концепций языков, но и воплощает черты, поддерживающие современные идеи проектирования и модульности. Возможно, большим достижением является не язык Ada, а философия Ada как философия модульности, абстрактных типов данных, иерархического структурирования. Ada, пожалуй перегружен возможностями, будучи естественным продуктом процесса, породившего требования, положенные в основу его разработки. Это не смертельно, поскольку подмножества рабочих словарей могут решить проблему изучения, а прогресс электроники даст нам дешевые миллионы операций в секунду, решающие проблему компиляции. Развитие структурированности программных систем — это очень хорошее применение для денег, которые мы тратим на приобретение все больших вычислительных мощностей. Операционные системы, громко осуждавшиеся в 60-х годах за дороговизну памяти и вычислений, оказались хорошим способом применения быстродействия и дешевой памяти, полученных в результате быстрого развития аппаратных средств.

Тем не менее Ada не станет той серебряной пулей, которая уложит монстра низкой производительности производства программного обеспечения. В конце концов это всего лишь еще один язык высокого уровня, а самую большую отдачу от применения таких языков мы уже получили при первом переходе от второстепенной сложности машин к более абстрактной формулировке пошаговых решений. После устранения тех акциденций остались менее существенные, и выгоды от их устранения будет, конечно, меньше.

Я предвижу, что через десятилетие, когда оценят эффективность Ada, будет признан значительный вклад этого языка, но не благодаря какой-либо отдельной его возможности и даже не благодаря им всем вместе взятым. Не станут причиной успехов и новые среды программирования на Ada. Наибольшим вкладом Ada явится то, что переход на этот язык послужит причиной изучения программистами современных методов проектирования программного обеспечения.

Объектно-ориентированное программирование. Многие, изучающие искусство программирования, связывают с объектно-ориентированным программированием больше надежд, чем с любыми другими современными техническими увлечениями.[3]Я принадлежу к их числу. Марк Шерман (Mark Sherman) из Дартмута замечает, что следует проводить отличие между двумя разными идеями, фигурирующими под этим названием: абстрактных типов данных и иерархических типов, называемых также классами. Понятие абстрактного типа данных состоит в том, что тип объекта определяется именем, множеством допустимых значений и множеством допустимых операций, а не организацией хранения, которая должна быть скрыта. Примерами являются пакеты Ada (с защищенными типами) и модули в языке Modula.

Иерархические типы, такие классы в Simula-67, позволяют определять общие интерфейсы, которые в дальнейшем можно уточнять с помощью подчиненных типов. Эти две концепции ортогональны: могут быть открытые иерархии и скрытие без иерархий. Обе концепции действительно являются достижением в искусстве программирования.

Каждая из них устраняет еще одну второстепенную сложность, позволяя разработчику выразить сущность своего проекта без использования большого количества синтаксического материала, не добавляющего нового информационного содержания. Использование как абстрактных, так и иерархических типов устраняет второстепенные трудности более высокого порядка и позволяет выразить проект на более высоком уровне.

И все же такие достижения могут не более чем устранить второстепенные трудности при выражении проекта. Существенна сложность самого проекта, на что решение таких задач никак не может повлиять. Добиться выигрыша на порядок величин с помощью объектно-ориентированного программирования можно лишь в том случае, если остающаяся сегодня в нашем языке программирования необязательная работа по спецификации типов сама по себе ответственна за 9/10 усилий, затрачиваемых на проектирование программного продукта. В этом я не сомневаюсь.

Искусственный интеллект. Многие ожидают, что успехи в области искусственного интеллекта позволят осуществить революционный переворот, который принесет рост производительности разработки программного обеспечения и его качества на порядки величин.[4]Я этого не жду. Чтобы увидеть, почему, разберем, что понимается под «искусственным интеллектом», а затем посмотрим, какие возможны применения.

Парнас внес ясность в терминологический хаос:

Сегодня в ходу два совершенно разных определения ИИ. ИИ-1: использование компьютеров для решения задач, которые раньше могли быть решены только с помощью человеческого интеллекта. ИИ-2: использование специальных приемов программирования, известных как эвристическое, или основанное на правилах, программирование. При таком подходе изучают действия экспертов, чтобы определить, какими эвристиками и практическим правилами они пользуются при решении задач… Программа корректируется для решения задач так, как, по-видимому, ее решает человек.

У первого определения скользкий смысл… Кое-что укладывается сегодня в определение ИИ-1, но как только мы видим работу программы и понимаем задачу, мы уже не думаем о ней, как о ИИ… К несчастью, я не вижу ядра методов, которые уникальны в этой области… По большей части методы проблемно-ориентированны, и для их переноса требуются известные абстракция и творчество.[5]

Я полностью согласен с этой критикой. Приемы, используемые для распознавания речи, выказывают мало сходства с методами распознавания изображений, при этом в экспертных системах используются методы, отличные от тех и других. Я затрудняюсь сказать, к примеру, какое влияние распознавание изображений может оказать на методы программирования. То же самое справедливо в отношении распознавания речи. При разработке программ трудно решить, что именно сказать, а не собственно сказать. Никакое облегчение выражения не может дать больше, чем незначительные выгоды.

Методы экспертных систем ИИ-2 заслуживают отдельного параграфа.

Экспертные системы. Наиболее развитой и широко применяемой частью искусственного интеллекта являются экспертные системы. Многие ученые в области программирования напряженно трудятся над применением этой технологии в средах разработки программного обеспечения.[5]В чем состоит идея, и каковы перспективы?

Экспертная система — это программа, содержащая обобщенный генератор выводов и базу правил, предназначенную для приема входных данных и допущений и исследования логических следствий через заключения, выводимые из базы правил, предоставляющая заключения и рекомендации и предлагающая пользователю объяснение полученных результатов путем обратного прослеживания своих рассуждений. Помимо чисто детерминированной логики, генератор выводов обычно может работать с нечеткими или вероятностными данными.

Такие системы предоставляют некоторые явные преимущества перед запрограммированными алгоритмами решения тех же задач:

• Технология генератора выводов разрабатывается независимо от применения и используется затем во многих приложениях.

• Изменяемые части специфических для приложения данных единообразно кодируются в базе правил. Обеспечивается инструментарий для разработки, изменения, проверки и документирования базы правил. Этим упорядочивается значительная часть сложности самого приложения.

Эдвард Фейгенбаум (Edward Feigenbaum) считает, что мощь таких систем растет не благодаря совершенствованию механизмов вывода, а скорее, благодаря пополнению базы знаний, все более точно отражающей реальный мир. Я считаю, что самое важное достижение этой технологии состоит в разделении сложности приложения и самой программы.

Как можно использовать экспертные системы при создании программного обеспечения? Различными способами: предложение правил интерфейсов, рекомендации по стратегии отладки, запоминание частоты ошибок каждого типа, подсказки по оптимизации и т.п.

Представим себе, к примеру, некоего советчика по отладке. В самой зачаточной форме диагностическая экспертная система весьма напоминает памятку пилота, по сути, делая предположения относительно возможных причин затруднений. По мере развития базы правил предположения становятся более специфичными, более изощренно учитывая симптомы проблемы. Можно представить такого помощника предлагающим сначала самые общие решения, но, по мере воплощения в базе правил все большей части структуры системы, становящегося все более разборчивым в генерируемых гипотезах и предлагаемых тестах. Такая экспертная система может решительно отличаться от обычных тем, что ее база правил, вероятно, должна быть иерархически разбита на модули таким же образом, как соответствующий программный продукт. Поэтому при изменении модульной структуры продукта изменяется также модульная структура базы диагностических правил.

Работа, которую необходимо проделать для создания диагностических правил, в любом случае должна быть проведена при создании набора контрольных примеров для модулей и для системы. Если это делать достаточно общим образом, с единообразной структурой правил и при наличии хорошего генератора выводов, то можно действительно сократить объем работ при генерации контрольных примеров, а также пожизненном сопровождении и тестировании модификаций. Такие же условия мы можем поставить и для других советчиков, используемых для других участников задачи создания программы. Возможно, они будут многочисленны и иногда просты.

На пути ранней реализации полезных экспертных советников для разработчика программы стоит много препятствий. Решающей частью нашего воображаемого сценария является разработка простых способов перехода от задания структуры программы к автоматическому или полуавтоматическому созданию диагностических правил. Еще более сложной и важной является двойная задача приобретения знаний: найти членораздельно выражающихся и способных к самоанализу экспертов, понимающих, почему они делают то или другое действие, и разработать эффективные методы извлечения их знаний и превращения в базы правил. Чтобы построить экспертную систему, необходимо иметь эксперта.

Наибольшим вкладом экспертных систем, несомненно, будет предоставление неопытному программисту опыта и всех знаний, накопленных лучшими программистами. И это не мало. Разрыв между лучшими и средними приемами программирования очень велик, возможно, он больше, чем в любой другой инженерной дисциплине. Поэтому средство распространения хороших приемов было бы очень важным.

«Автоматическое» программирование. Почти 40 лет люди ждут и пишут об «автоматическом программировании» — генерации решающей задачу программы, исходя из формулировки спецификации этой задачи. Некоторые высказываются сегодня так, будто ожидают от этой технологии грядущего переворота.[7]

Парнас предполагает, что термин используется из-за эффектности, а не семантического содержания, утверждая:

Короче, автоматическое программирование всегда было эвфемизмом для программирования на языке более высокого уровня, чем доступный программисту в данный момент.[8]

Он утверждает, в сущности, что в большинстве случаев нужно задать спецификацию не задачи, а метода решения.

Можно отыскать исключения. Метод создания генераторов является очень мощным и повседневно с пользой применяется в программах сортировки. Некоторые системы интегрирования дифференциальных уравнений также позволяли прямую формулировку задачи. Система производила оценку параметров, выбирала из библиотеки методы решения и генерировала программы.

У этих применений есть свойства, благоприятствующие автоматизации:

• Проблемы легко описываются сравнительно небольшим числом параметров.

• Известно много методов решения, что обеспечивает наличие библиотеки альтернатив.

• Тщательный анализ привел к выработке явных правил выбора методов решения в зависимости от параметров.

Едва ли возможно обобщение таких методов на весь мир обычных программных систем, в котором ситуация с такими приятными свойствами являются исключениями. Трудно даже представить себе, как такой прорыв в обобщении мог бы произойти разумным образом.

Графическое программирование. Излюбленной темой докторских диссертаций в программной инженерии является графическое, или визуальное, программирование — применение компьютерной графики в разработке программного обеспечения.[9]Иногда перспективы такого подхода основываются на аналогии с проектированием СБИС, в котором компьютеры играют такую большую роль. Иногда такой подход обосновывается, исходя из того, что блок-схемы являются идеальным материалом при проектировании программ. Имеются мощные средства для создания таких блок-схем.

Ничего убедительного и удивительного из этих попыток пока не вышло, — и я уверен, не выйдет.

Во-первых, как я всюду доказываю, блок-схема является весьма слабой абстракцией структуры программы.[10]Лучше всего это видно из попыток Беркса, фон Неймана и Гольдстайна снабдить свой предполагаемый компьютер крайне необходимым управляющим языком высокого уровня. В том жалком виде — многие страницы соединенных линиями прямоугольников, — в котором сегодня разрабатываются блок-схемы, они доказали, в сущности, свою бесполезность: программисты рисуют их после, а не до создания описываемых ими программ.

Во-вторых, сегодняшние экраны имеют слишком мало пикселов, чтобы показать целиком и с достаточным разрешением сколько-нибудь подробную схему программы. Так называемая «метафора рабочего стола» становится метафорой «сиденья самолета». Всякий, кому приходилось листать пачку бумаг, будучи стиснутым двумя корпулентными соседями, почувствует разницу: одновременно можно увидеть очень немного. Настоящий рабочий стол позволяет обозревать и произвольно выбирать множество бумаг. Более того, в порыве творчества не один программист или писатель предпочитал рабочему столу более вместительный пол. Аппаратным технологиям нужно сделать очень большой наг, чтобы предоставляемый экранами обзор был достаточным для задач проектирования программ.

Если обратиться к основам, программное обеспечение очень трудно визуализировать, как я доказывал это выше. Составляем ли мы схемы управляющей логики, вложенных областей, видимости переменных, перекрестных ссылок переменных, потоков данных, иерархических структур данных или чего-то еще, они отражают лишь одно изменение взаимодействующих запутанным образом частей программной системы. Если наложить одна на другую эти схемы, отражающие взгляд с различных точек зрения, трудно извлечь из этого какую-либо общую точку зрения. Аналогия с интегральными схемами вводит, в сущности, в заблуждение: конструкция микросхемы представляет собой многослойный двумерный объект, геометрия которого отражает сущность. Программная система не является таким объектом.

Верификация программ. Много труда в современном программировании тратится на отладку и исправление ошибок. Может быть, мы найдем серебряную пулю, устранив все ошибки в самом начале, на этапе системного проектирования? Можно ли радикально повысить производительность и надежность продукта, если следовать совершенно иной стратегии — обеспечить корректность проекта, прежде чем тратить огромные усилия на его реализацию и тестирование?

Не думаю, что мы обнаружим здесь чудеса. Верификация программ является очень мощной концепцией, и она очень важна для таких вещей, как создание надежного ядра операционной системы. Эта технология не обещает, однако, экономии труда. Верификация требует столько работы, что весьма немногие значительные программы вообще были верифицированы.

Верификация программ не означает создания программ, лишенных ошибок. И здесь нет чудес. Математические доказательства тоже могут быть ошибочными. Поэтому хотя верификация может облегчить тестирование, она не может отменить его.

Более существенно, что даже самая совершенная верификация программы может лишь определить, что программа отвечает своим спецификациям. Самая сложная задача программирования — получить полную и непротиворечивую спецификацию, и сущность создания программы на практике во многом состоит в отладке спецификации.

Среды программирования и инструменты. Какого еще выигрыша можно ожидать от стремительно расширяющихся исследований по усовершенствованию сред программирования? Инстинктивно кажется, что задачи, которые сулили наибольшую отдачу, были в числе первых, за которые взялись, и их уже решили: иерархические файловые системы, единообразные форматы файлов для получения единообразных программных интерфейсов и обобщенных инструментов. Ориентированные на конкретные языки интеллектуальные редакторы пока не очень распространены, но большее, на что они способны, это устранение синтаксических ошибок и мелких семантических.

Возможно, наибольший выигрыш среда программирования сможет дать при использовании строенных систем баз данных для отслеживания мириадов деталей, которые каждый программист должен точно вспоминать, и которые должны храниться в текущем состоянии в группе работающих над одной системой.

Несомненно, что это работа заслуживает внимания и принесет некоторые плоды как для производительности, так и для надежности. Но ввиду самой ее сути отдача должна быть незначительной.

Рабочие станции. Какой выигрыш может получить искусство программирования от несомненного и быстрого роста мощности и объема памяти отдельной рабочей станции? Сколько миллионов операций в секунду можно плодотворно использовать? Составление и редактирование программ вполне обеспечиваются сегодняшними скоростями. Компиляция может быть ускорена, но десятикратное увеличение скорости машины, вне сомнения, сделает обдумывание основным занятием программиста в течение рабочего дня. Пожалуй, это так уже сейчас.

Конечно, мы приветствуем увеличение мощности рабочих станций. Но рассчитывать на связанные с этим чудеса мы не можем.

Перспективные подходы к концептуальной сущности

Хотя никакой прорыв в технологии не обещает таких волшебных результатов, какие мы видим в аппаратной части компьютеров, в настоящее время делается много полезного, и есть надежды на неуклонный, хотя и неброский прогресс.

Все технологические подходы к акциденциям процесса программирования принципиально ограничены уравнением продуктивности:

Времярешениязадачи = ^ (Частот)/ х (Длительность)/

Если, как я полагаю, концептуальные составляющие задачи сейчас отнимают большую часть времени, то никакая работа над составными частями задачи, являющимися просто выражением концепций, не даст большого выигрыша.

Поэтому мы должны рассмотреть те направления, которые затрагивают саму сущность проблемы программирования — формулировку этих сложных концептуальных структур. К счастью, некоторые из этих направлений весьма многообещающи.

Покупать, а не создавать. Наиболее радикальное возможное решение при создании программ — вообще не создавать их.

С каждым днем это становится все легче, поскольку все большее число поставщиков предлагает все более многочисленные и лучшие программные продукты для немыслимого разнообразия приложений. Пока мы, инженеры-программисты, трудились над совершенствованием методологии производства, революция, произведенная персональными компьютерами, создала не один, а много массовых рынков программного обеспечения. В каждом газетном киоске выставлены ежемесячные журналы, в которых, отсортированные по типам машин, рекламируются и рецензируются десятки продуктов по ценам от нескольких долларов до нескольких сотен долларов. Более специализированные издания предлагают очень мощные продукты для рабочих станций и других рынков Unix. Даже инструменты и среды программирования могут быть куплены в коробочном виде. Я где-то предложил базар для отдельных модулей.

Любой такой продукт дешевле купить, чем создавать заново. Даже при цене 100 000 долларов купленный продукт стоит примерно столько, сколько годовое содержание программиста. И поставка немедленная! Немедленная, по крайней мере, для реально существующих продуктов, проспект которых разработчик может послать счастливому пользователю. Более того, такие продукты обычно гораздо лучше документированы и несколько лучше сопровождаются, чем доморощенные программы.

Развитие массового рынка является, по моему мнению, наиболее глубокой долгосрочной тенденцией программной инженерии. Стоимость программного продукта всегда определялась стоимостью разработки, а не тиражирования. Разделив эту стоимость даже на нескольких пользователей, мы коренным образом снижаем цену на одного пользователя. Взглянув на это с другой стороны, мы видим, что использование п копий программной системы фактически умножает на п производительность его разработчиков. Это рост производительности отрасли и всей страны.

Главным вопросом, конечно, является производительность. Смогу ли я использовать имеющийся коробочный продукт для решения своих задач? Здесь случилась удивительная вещь. В 50-х и 60-х годах одно исследование за другим показывало, что пользователи не хотят использовать коробочные пакеты для расчета зарплаты, управления складом, учета дебиторов по расчетам и т.д. Требования были слишком специальными, отклонения от случая к случаю слишком большими. В 80-х годах мы обнаруживаем большой спрос на такие пакеты и широкое их использование. Что изменилось?

Только не пакеты. Они стали несколько более общими и лучше настраиваются, чем раньше, но не намного. И не область их применения. В конце концов, сегодня потребности бизнеса и науки более разнообразны и сложны, чем 20 лет назад.

Резко изменилось соотношение стоимости компьютеров и программ. Тот, кто в 1960 году покупал машину за 2 миллиона долларов, считал, что может позволить себе потратить еще 250 000 долларов на заказную программу расчета зарплаты, которая легко и без ущерба вписалась бы во враждебную компьютерам социальную среду. Те, кто сегодня покупают машину для офиса за 50 000 долларов, не могут, понятно, позволить себе заказные программы расчета зарплаты, поэтому они приспосабливают свои процедуры расчета зарплаты к имеющимся пакетам. Компьютеры сейчас столь обычны, если не столь любимы, что адаптация воспринимается как обычное дело.

Есть яркие исключения из моего утверждения о том, что обобщенность программных пакетов за последние годы мало изменилась: электронные таблицы и простые системы баз данных. Эти мощные инструменты, столь очевидные задним умом и так поздно появившиеся, имеют бесчисленное множество применений, в том числе, весьма необычные. Есть масса статей и даже книг о том, как с помощью электронной таблицы решать неожиданные задачи. Большое число задач, для которых раньше были бы написаны заказные программы на Cobol или Report Program Generator, теперь шаблонно решается с помощью этих инструментов.

Многие пользователи изо дня в день применяют свои компьютеры для разных приложений, никогда не написав ни одной программы. На практике многие из этих пользователей и не могут писать для своих машин новые программы, но тем не менее приверженцы решению возникающих задач с их помощью.

Я считаю, что сегодня для многих организаций самая правильная политика для повышения производительности разработки программного обеспечения — это установить своим не имеющим компьютерных знаний работникам умственного труда компьютеры и хорошие общие программы для обработки текстов, рисования, работы с файлами и электронными таблицами и отпустить их в вольное плавание. Такая же политика в отношении распространенных математических и статистических пакетов, а также некоторых навыков программирования подойдет сотням ученых, работающих в лабораториях.

Уточнение требований и быстрое макетирование. Самая трудная отдельная задача в разработке программной системы — это точно решить, что разрабатывать. Ни одна другая задача работы над концепциями не является столь трудной, как разработка подробных технических требований, включая все интерфейсы пользователей, машинные интерфейсы и интерфейсы к другим программным системам. Ни одна другая часть работы не наносит такого ущерба готовой системе, если сделана неправильно. Ни одна другая часть не исправляется позднее с бульшим трудом.

Поэтому наиболее важной функцией, осуществляемой разработчиками для своих клиентов, является повторяющееся получение и уточнение требований к продукту. Правда заключается в том, что клиенты не знают, чего хотят. Обычно они не знают, на какие вопросы нужно дать ответ, и почти никогда не задумывались над задачей настолько детально, как это нужно указать в спецификации. Даже простой ответ — «сделайте так, чтобы новая программная система работала так, как наша старая ручная система обработки информации» — оказывается в действительности слишком упрощенным. Клиенты никогда не хотят этого в точности. Более того, сложные программные системы действуют, движутся, работают. Динамику этого действия трудно себе представить. Поэтому при планировании любых действий необходимо оставить резерв для многократного взаимодействия между клиентом и проектировщиком при описании системы.

Я пойду дальше и стану утверждать, что на практике клиенты, даже вместе с инженерами-программистами, не в состоянии указать полно, строго и корректно точные требования к современному программному продукту, прежде чем будут созданы и опробованы какие-либо версии продукта, спецификации к которому они составляют.

Поэтому одним из наиболее многообещающих современных направлений в технологии, причем обращенных к сущности, а не к акциденциям проблем программирования, является разработка подходов и инструментов для быстрого создания макетов систем как части итеративного процесса разработки спецификаций.

Макет программной системы моделирует главные интерфейсы и выполняет основные функции предполагаемой системы, при этом не обязательно будучи связан теми же ограничениями быстродействия компьютера, размера или стоимости. Обычно макеты выполняют основные задачи системы, но не пытаются обрабатывать исключительные ситуации, правильно реагировать на ввод недопустимых данных, корректно прерывать работу и т.д. Назначение макета — показать, как воплощается выбранная концептуальная структура, чтобы клиент мог проверить ее пригодность к использованию и непротиворечивость.

Сегодня многие процедуры приобретения программного обеспечения основываются на предположении, что можно заранее задать технические требования для желаемой системы, рассмотреть предложения разработчиков, получить разработанную систему и установить ее. Я думаю, что такое предположение в корне неверно, и из-за этой ошибки проистекают многие проблемы при приобретении программ, поскольку эти проблемы нельзя устранить без пересмотра основ, для которого требуется интерактивная разработка и спецификации макетов и продуктов.

Пошаговая обработка: наращивать программу, а не строить сразу. Я до сих пор помню испытанный в 1958 году удар, когда впервые услышал, как мой друг говорил о строительстве (building) программ в противоположность написанию (writing). В мгновение он расширил все мое представление о процессе программирования. Применение метафоры было сильным и точным. Сегодня мы понимаем, что сходство существует между созданием программы и другими строительными процессами, и свободно используем другие элементы метафоры, такие как спецификации (specifications), сборка компонентов (assembly of components), леса (scaffolding).

Метафора строительства пережила свое время. Пора снова вносить изменения. Если, как я считаю, создаваемые сегодня концептуальные структуры слишком сложны, чтобы их можно было точно специфицировать заранее, и слишком сложны, чтобы строить без ошибок, тогда нужен радикально иной подход.

Обратимся к природе и рассмотрим сложность живых созданий, а не безжизненных творений человека. Там мы обнаруживаем конструкции, сложность которых вселяет в нас ужас. Один только мозг настолько сложен, что невозможно составить его схему. Его мощь невозможно повторить, он богат своеобразием, способен к самосохранению и самообновлению. Секрет в том, что мозг растет, а не строится.

Так же должны создаваться наши программные системы. Несколько лет назад Харлан Миллз предложил наращивать программные системы путем пошаговой разработки.[11]Это значит, что сначала систему надо заставить выполняться, даже если при этом она не делает ничего полезного, кроме вызова некоторого числа фиктивных подпрограмм. Затем она понемногу обрастает мясом, причем подпрограммы, в свою очередь, разрабатываются сначала как вызовы пустых фиктивных подпрограмм, находящихся на уровень ниже.

Настаивая на применении этой технологии разработчиками проектов на моих лабораторных занятиях по программной инженерии, я стал свидетелем поразительных результатов. За последнее десятилетие ничто другое не оказало столь сильного влияния на мою собственную работу и ее эффективность. Этот подход предполагает нисходящее проектирование, поскольку это — нисходящее наращивание программы. Он позволяет легко отслеживать работу в обратном направлении. Он предоставляет возможность раннего создания макетов. Каждая новая функция или возможность работы с более сложными данными или условиями органически вырастают на того, что уже имеется.

Воздействие на моральный дух ошеломительное. Когда есть хотя бы простая работающая система, возрастает энтузиазм. Энергия удваивается, когда на экране появляется картинка из новой графической программной системы, даже если это всего лишь прямоугольник. И на каждой стадии процесса разработки существует работающая система. Я считаю, что за одинаковые сроки команда может нарастить значительно более сложный объект, чем построить.

В больших проектах можно ощутить такие же выгоды, как и в моих маленьких.[12]

Выдающиеся проектировщики. Главная проблема совершенствования искусства программирования заключена, как всегда, в людях.

Мы можем добиваться хороших проектов, следуя хорошим, а не плохим практическим приемам. Хорошим приемам можно обучать. Программисты принадлежат к наиболее интеллектуальной части общества, следовательно, они в состоянии изучать хорошие приемы. Поэтому важнейшим направлением в Соединенных Штатах является распространение хороших современных приемов. Новые курсы, новые издания, новые организации, такие как Институт инженеров-программистов (Software Engineering Institute) — все это вызвано к жизни стремлением повысить уровень наших практических приемов. Это совершенно правильно.

Тем не менее, я считаю, что мы не сможем подняться еще на одну ступеньку выше, действуя в этом направлении. Выбор правильного метода проектирования определяет различия между плохим и хорошим концептуальным проектом, но не между хорошим и выдающимся. Выдающиеся проекты создаются выдающимися проектировщиками. Создание программ является творческим процессом. Крепкая методология может придать силу и освободить творческий ум, но она не может воспламенить или вдохновить того, кто занят нудной работой.

И разница немалая — это как Сальери и Моцарт. Одно исследование за другим показывают, что лучшие проектировщики создают структуры, которые быстрее, меньше по размеру, проще, понятнее и разработаны меньшими усилиями. Различия между выдающимся и средним достигают порядка величины.

Нетрудно проследить, что ряд хороших и полезных программных систем проектировался комиссиями и создавался с помощью проектов, состоявших из многих частей. Но программные системы, вызвавшие восхищение страстных поклонников, являются продуктом одного или небольшого числа выдающихся проектировщиков. Посмотрите на Unix, APL, Pascal, интерфейс Smalltalk и даже Fortran — с одной стороны, и Cobol, PL/I, Algol, MVS/370 и MS-DOS — с другой (рис. 16.1).

Рис. 16.1 Имеются ли у этих продуктов страстные поклонники?

Поэтому, высоко ценя нынешние программы передачи технологий и развития обучения, я считаю, что наиболее важной программой, которую мы можем предпринять, является развитие способов воспитания выдающихся проектировщиков.

Ни одна занятая в программировании организация не может игнорировать эту проблему. Хороших менеджеров, как бы мало их ни было, не меньше, чем хороших проектировщиков. Как выдающиеся проектировщики, так и выдающиеся менеджеры встречаются редко. В большинстве организаций значительные усилия тратятся на поиска и выращивание подающих надежды менеджеров. Я не слышал, чтобы кто-либо тратил такие же усилия на поиски и развитие выдающихся проектировщиков, от которых, в конечном счете, зависит техническое превосходство продуктов.

Первое мое предложение состоит в том, чтобы каждая занятая в программировании организация определила для себя и провозгласила, что выдающиеся проектировщики имеют для ее успеха такое же большое значение, как и выдающиеся менеджеры, и что они могут рассчитывать на такие же заботу и вознаграждение. Не только зарплата, но и атрибуты положения — размеры офиса, мебель, техническое оборудование, командировочные фонды, обеспеченность сотрудниками — должны быть полностью равнозначны.

Как растить выдающихся проектировщиков? Место не позволяет обсуждать это пространно, но вот некоторые очевидные шаги:

• Систематически и как можно раньше выявлять первоклассных проектировщиков. Лучшие — не всегда самые опытные.

• Назначить наставника, ответственного за рост перспективного проектировщика и тщательно следить за его карьерой.

• Разработать и осуществлять план служебного роста для каждого перспективного проектировщика, включающий тщательно продуманное обучение у передовых проектировщиков, периоды дополнительного формального обучения, краткосрочные курсы, перемежающиеся с самостоятельным проектированием и назначением на руководящие технические должности.

• Обеспечить возможности для взаимодействия и взаимного стимулирования растущих проектировщиков.





 

Главная | В избранное | Наш E-MAIL | Добавить материал | Нашёл ошибку | Наверх