UYMS 2014

i

NSZ

Ulusal Yazlm Mhendislii Sempozyumu (UYMS), yazlm alannda aratrma ve uygulama yapan yazlm mhendislerini ve aratrmaclar bir araya getiren, yazlm mhendislii alanndaki son gelimelerin ve aratrma sonularnn paylald bir platformdur. Bu yl sekizincisi dzenlenen UYMSnin, ulusal yazlm mhendislii aratrma alannn geleceinin ekillenmesinde etkin rol oynayacana hi phemiz yok.

UYMS 2014 bu sene Orta Dou Teknik niversitesi Kuzey Kbrs Kampusunde dzenlemekten onur duymaktayz. Sempozyum kapsamnda teknik bildiriler ve deneyim sunumlar kategorilerinde 120nin zerinde bildiri bavurusu alnm, bildiriler en az tarafsz aratrmac tarafndan deerlendirilmitir. Hakemlerin deerlendirmeleri sonucu 50 aratrma bildirisi ve 30 deneyim bildirisi sempozyumda sunulmak zere kabul edilmitir. Kabul edilen bildiriler mobil yazlm gelitirme, sre modelleme, insan bilgisayar etkileimi, yazlm deneyimleri, gml sistemler, veri ynetimi, yazlm mimarisi, yazlm kalite ve snama gibi farkl alanlar iermektedir. Bunlarn yan sra UYMS 2014 kapsamnda Prof. Dr. Vahid Garousi bakanlnda Yazlm Test Mhendislii alt alan dzenlenmi ve bu alt alana drt aratrma bildirisi kabul edilmitir.

Davetli konumac sayn Prof. Dr. Alain Abran, Yazlm Kestirim Hedefi: Saylar m, Sezgileri mi Salyor? (Software Estimation Goal: Providing Numbers or Insights?) balkl konumas ile sempozyuma deer katacaktr. Prof. Dr. Abran yazlm mhendislii alannda birok kitap ve makale yazmtr, 20 yl akn biliim sistemleri gelitirme ve yazlm mhendisliinde endstri deneyimi vardr ayn zamanda Software Engineering Body of Knowledge 2004 e-editr ve Common Software Measurement International bakandr.

Sempozyumun lkemizin yazlm mhendislii almalarna ve bu alandaki gelimelere katkda bulunmasn diliyoruz. UYMS 2014e bildiri gndererek ve sunarak katkda bulunan tm katlmclara, bildiri deerlendirme srecinde deerlendirme yapan tm Program Komitesi yelerine ve hakemlere, sempozyumun baars iin emek veren organizasyon bakanlar Sadk Emeliolu, Oktay Tretken ve Nuri Alpay Karagze, davetli konumacmz Alain Abrana, Web Yneticisi kr Eraslana, ODT Kuzey Kbrs Kamps ynetimine ve organizasyon destei iin ODT Teknokente teekkrlerimizi sunarz. Ana sponsorumuz ASELSANa, dier sponsorlarmz ETYA, NETA, TAI, YASAD, KALTEK ve HAVELSANa, yerel sponsorlarmz Dormen Biliim ve Analiz Systemse ayrca teekkrler ederiz.

Program Komitesi Ebakanlar Organizasyon Komitesi Bakan

Aysu Betin Can ve Onur Demirrs Yeliz Yeilada

ii

HAKKINDA

Ulusal Yazlm Mhendislii Sempozyumu (UYMS), yazlm sektr ve yazlm alannda almalar yapan aratrmaclar bir araya getirmeyi, yazlm mhendislii alanndaki son gelimelerin ve aratrmalarn paylalmasn amalayan bir platformdur. UYMS yazlm mhendislii alanndaki tm katlmclarn fayda salayaca geni bir ierik oluturulmaktadr. 2003 ylndan bu yana gerekletirilen UYMS, aratrma sonularnn paylald bir ortam salamasnn tesinde, ulusal yazlm mhendislii aratrma alannn geleceinin ekillenmesinde etkin rol oynamaktadr.

TARHE

UYMS 2013 Ege niversitesi UYMS 2012 Hacettepe niversitesi UYMS 2011 Orta Dou Teknik niversitesi UYMS 2009 Yldz Teknik niversitesi UYMS 2007 Bilkent niversitesi UYMS 2005 Orta Dou Teknik niversitesi UYMS 2003 Ege niversitesi

iii

SEMPOZYUM SPONSORLARI

Platin Sponsor

Sponsorlar

Yerel Sponsorlar

iv

ORGANZASYONPROGRAM KOMTES BAKANLARI

Aysu Betin Can Orta Dou Teknik niversitesi Onur Demirrs Orta Dou Teknik niversitesi YAZILIM TEST VE KALTE ALT ALANI BAKANI Vahid Garousi Atlm niversitesi / Calgary niversitesi

PROGRAM KOMTES Mehmet Fatih Akay ukurova niversitesi brahim Akman Atlm niversitesi Mehmet Akit Twente niversitesi Mehmet Akta Yldz Teknik niversitesi zlem Albayrak Bilkent niversitesi Levent Alklar ASELSAN A Meri Aykol MerSis Bilgi Teknolojileri Danmanlk Ltd Banu Aysolmaz Bilgi Grubu Ltd Turgay Ayta Prescience Technologies Inc Murat Ayyldz Turkcell Fevzi Belli Paderborn niversitesi Semih Bilgen Orta Dou Teknik niversitesi Feza Buzluca stanbul Teknik niversitesi

ORGANZASYON KOMTES BAKANI

Yeliz Yeilada Orta Dou Teknik niversitesi KKK YAYINLAMA BAKANI Sadk Emeliolu ankaya niversitesi TANITIM BAKANI Oktay Tretken Eindhoven Teknoloji niversitesi FNANS BAKANI Nuri Alpay Karagz Orta Dou Teknik niversitesi / Proven Biliim Teknolojileri

WEB YNETCS kr Eraslan Orta Dou Teknik niversitesi KKK

ORGANZASYON KOMTES Elgin Akpnar Technarts Can Baaran Orta Dou Teknik niversitesi KKK dil Candan Orta Dou Teknik niversitesi KKK Ahmet Cokunay Orta Dou Teknik niversitesi Islam Elgedawy Orta Dou Teknik niversitesi KKK Enver Ever Orta Dou Teknik niversitesi KKK Ebru Gkalp Orta Dou Teknik niversitesi zge Grbz Orta Dou Teknik niversitesi Erdir Ungan Bilgi Grubu Danmanlk Ltd

v

PROGRAM KOMTES (Devam) Oumout Chouseinoglou Hacettepe niversitesi Krat altay Orta Dou Teknik niversitesi aatay atal stanbul Kltr niversitesi lknur elik Orta Dou Teknik niversitesi KKK Makbule Filiz elik T C Merkez Bankas Semih etin Cybersoft Enformasyon Teknolojileri Ltd ti Ouz Dikenelli Ege niversitesi Kvan Diner Hacettepe niversitesi Banu Diri Yldz Teknik niversitesi Ali Doru Orta Dou Teknik niversitesi Ahmet Egesoy Ege niversitesi Nadia Erdoan stanbul Teknik niversitesi Hakan Erdomu Carnegie Mellon niversitesi Rza Cenk Erdur Ege niversitesi Murat Erten nnova Biliim zmleri A Sadk Emeliolu ankaya niversitesi idem Gencel Blekinge Institute of Technology Zlf Gen Frat niversitesi Erek Gktrk Identra Seluk Gceliolu Orta Dou Teknik niversitesi zgr Gm Ege niversitesi Glfem Iklar Alptekin Galatasaray niversitesi

YNLENDRME KURULU

Onur Demirrs Orta Dou Teknik niversitesi Ouz Dikenelli Ege niversitesi Ali Doru Orta Dou Teknik niversitesi Oya Kalpsz Yldz Teknik niversitesi Yasemin Topalolu

DANIMA KURULU Suat Yeldener KKTC Bayndrlk ve Ulatrma Bakanl Kemal Ataman Kbrs Trk Kooperatif Merkez Bankas Ik Aybay Dou Akdeniz niversitesi Levent Berkman Softtech / Trkiye Biliim Dernei Mehmet Civisilli Analiz Computer Cesim Ltd Uur akr TAI Erbu elebi Uluslararas Kbrs niversitesi Haldun Dormen Dormen Biliim Cenk Erdur Ege niversitesi Blent Gen BirNet YAZILIM Doan Ufuk Gne Yazlm Sanayicileri Dernei Necdet Icil Dou Akdeniz niversitesi Adnan Kashman Yakn Dou niversitesi Aydn Kolat Verisis / Trkiye Biliim Vakf Sultan Tayldz Outsource Cengiz Togay Neta Serdar

vi

PROGRAM KOMTES (Devam) Kayhan mre Hacettepe niversitesi Oya Kalpsz Yldz Teknik niversitesi Pnar Karagz Orta Dou Teknik niversitesi Nuri Alpay Karagz Orta Dou Teknik niversitesi / Proven Biliim Teknolojileri mit M. Karaka stanbul Kltr niversitesi Geylani Karda Ege niversitesi Altan Koyiit Orta Dou Teknik niversitesi Murat Komesli Yaar niversitesi Halit Ouztzn Orta Dou Teknik niversitesi Mehmet Okur Yaar niversitesi Pnar Onay Durdu Kocaeli niversitesi Emrah Orhun zmir niversitesi Baris zkan Atlm niversitesi Ali zkaya FINTEK A pek zkaya Carnegie Mellon Software Engineering Institute Can zturan Boazii niversitesi Yunus Emre Seluk Yldz Teknik niversitesi Bar Sertkaya SAP Research Center Dresden Hayri Sever Hacettepe niversitesi Hasan Szer zyein niversitesi Cevat ener Orta Dou Teknik niversitesi

DANIMA KURULU(Devam) Bora Tccarolu Kbrs Trk Vakflar Bankas / KTMMOB Bilgisayar Mhendisleri Odas Ali Tznkan Innovia Digital Nihat Ylmaz Niyel Technologies / Kbrs Trk Biliim Dernei Serdar Turan Etiya

vii

PROGRAM KOMTES (Devam) zgr Tanrver Ankara niversitesi Aya Tarhan Hacettepe niversitesi Serdar Taran Ko niversitesi Selma Tekir zmir Teknoloji Enstits Yasemin Topalolu Ege niversitesi Sekin Tunallar ASELSAN A / Orta Dou Teknik niversitesi Burak Turhan Oulu niversitesi idem Turhan Atlm niversitesi Oktay Tretken European Research Institute in Service Science, Tilburg University Cemil Ulu T C Merkez Bankas zgr Ulusoy Bilkent niversitesi Erdir Ungan Bilgi Grubu Danmanlk Ltd Murat Osman nalr Ege niversitesi Ali Yazc Atlm niversitesi Hsn Yenign Sabanc niversitesi zkan Yldz Babakanlk Gray Ylmaz Trk Hava Kuvvetleri Murat Yilmaz ankaya niversitesi

YAZILIM TEST VE KALTE ALT ALANI PROGRAM KOMTES Elif Ak TBTAK Metin Altay ASELSAN A Aye Bener Ryerson University Orun Dayba Onami Hakan Erdomu Carnegie Mellon niversitesi, Silicon Valley Sadk Emeliolu ankaya niversitesi Ali Grbz TBTAK BLGEM BTE Tolga pek ASELSAN A Mehmet zbek TBTAK BLGEM YTKDM Bar Saraliolu Keytorc Teknoloji Hizmetleri ve Danmanlk San Tic Ltd ti brahim Seyrekbasan ASELSAN A Alper en Boazii niversitesi Gkhan Urul ASELSAN A Hsn Yenign Sabanc niversitesi

NDEKLERAlain Abran, "Software Estimation Goal: Providing Numbers or Insights?" ............................................. 1

Ferhat Erata, Moharram Challenger, Serhat Gezgin, Akgn Demirba, Mehmet nat ve Geylani Karda.

Yazlm rn Hatlarnda Yetenek Modeli ve stmodel Senkronizasyonu iin bir Yntem ....................... 2

Esra etin ve Pnar Onay Durdu. Trkiyede evik Yazlm Gelitirme zerine Bir nceleme.................. 14

Cengiz Togay, Volkan Akkus ve Ali H. Dogru. Son Kullanici Yonelimli Yazilim Gelistirme Araci .............. 26

Sedef Akinli Kocak, Gulfem Isiklar Alptekin, Ayse Basar Bener, Andriy Miranskyy ve Emre Dogan.

Yazlm zelliklerinin Enerji Tketimi zerine Etkileri ............................................................................. 35

Baki Bati ve Pnar Onay Durdu. Rapsim Web Sitesi Kullanlabilirlik Aratrmas : Bir Durum almas .. 45

Naile Damla Cokan ve Pnar Onay Durdu. Kullanlabilirlik ve Yazlm Yaam Dngs: Trkiyedeki

Yazlm Organizasyonlarndaki Durum ..................................................................................................... 55

Muaz Salih Kurnaz ve Mehmet Gktrk. Dner Dmeleri Haptik Sistem ile Prototipleme .................. 67

Yavuz nal, Nesibe zen inar, Krat altay ve Murat Kahraman Gngr. Kamu nternet Sitelerinde

Yer Alan Arama Alanlarnn Kullanlabilirliinin Belirlenmesi .................................................................. 79

Abdulkerim nc, mer Faruk Arar, Samet Akpnar, zkan Yaln, mit Mert, Mustafa Semih Sadak,

Grol Toker, Suat Yldrm ve Uur ztrk. Yetenek lmne Ynelik Elektronik Snav Sisteminin

Gelitirilmesi ve Hava Trafik Kontrolr Seimine Uygulanmas .............................................................. 89aatay atal, Emre erbetiolu ve Hasan Alper. KOAH Hastalarinda Tele Pulmoner Rehabilitasyon

iin Kinect Temelli Ev Egzersiz Yazlm .................................................................................................... 96Ali Tun. Datk Depo Ynetim Sistemi ve Mobil Terminal Eriimi zerine Deneyim Paylam ......... 102

zkan Sar. ATM Yerleim Noktas Seimi Karar Destek Sistemi ........................................................... 108

Tukan Tulular, Necmi entuna, Ali Koray Tu, Gkhan Dahan ve Ceyhun Gven. Lojistik Merkez

Konteyner Terminal Ynetimi Yazlm iin Alana zg Dil Gelitirimi ve Kullanm ............................. 115nder Eren, Onur Demirrs ve Bar zkan. Yazlm rn Hatlar iin Otomatik levsel Byklk

lm Yaklam .................................................................................................................................. 121Murat Salmanoglu ve Onur Demirors. COSMIC Fonksiyonel Byklk lm Yntemi iin Bir Hata

nleme Modeli ...................................................................................................................................... 133Erdir Ungan, Numan izmeli ve Onur Demirrs. Scrum Uygulamalarnda levsel Byklk Tabanl

gc Kestirimi ile Hikaye Puan Tabanl gc Kestiriminin Karlatrlmas ..................................... 145Eda Grler ve Murat Ylmaz. Byk lekli Bir Gml Yazlmn Gelitirme ve Otomatik Test Deneyimi

............................................................................................................................................................... 158Mustafa Dursun ve zgr Kzlay. Zaman Tetikli Alma Planlayc Yazlm Bileeni Tasarm ................ 165

Deniz Akdur ve aatay zdemir. Gerek Zamanl Gml Sistemlerde Yeniden Kullanlabilir ve

Yaplandrlabilir Yazlmlarn Kaliteye Etkisi: Radar Projeleri Destek Ktphaneleri ............................ 177Mahir Kaya ve Altan Koyiit. Mobil Uygulamalarda Vekil Tabanl Kod Tama Ynteminin Farkl

Seviyelerdeki Bulut Biliim Altyaplarnn Kullanlmas Durumundaki Baarmnn Karlatrlmas ..... 187

smail Alper Salam ve Aysu Betin Can. Android Uygulamalar Bellek Hatalar Yakalanmas ve Etkileri

............................................................................................................................................................... 199Zlf Gen ve Erhan Bayburt. Bilgisayar Alar Dersi iin Gelitirilen Mobil renme Sisteminin

Kullanll Hakknda renci Grleri ............................................................................................... 213Yasemin etin Kaya, Mahir Kaya ve Sevgi zkan Yldrm. Lokasyon Tabanl Mobil Kampus Uygulamas

ve Kullanlabilirlik Deerlendirmesi ....................................................................................................... 222Ahmet Cokunay, zge Grbz ve Onur Demirrs. Sre Modellerinden Sre Ontolojisine

Dnm: Bir Durum almas ............................................................................................................. 233Banu Aysolmaz ve Onur Demirrs. Btnleik Sreleri Modelleme Yaklam ile Nitelikli artname

Oluturma: Bir Durum almas ........................................................................................................... 245Duygu Fndk Cokunay ve Murat Perit akr. Bilgisayar Destekli birliki Sre Modellemenin Etkinlik

Teorisi ile ncelenmesi ........................................................................................................................... 257Baak Meral, Cahit Gngr ve Halit Ouztzn. Srelerinin Hedef Tabanl Modellenmesi in Bir

Ara ........................................................................................................................................................ 269Deniz Kurt ve Hasan Sozer. Gemie Dnk Hata Tespit Oranlarnn Zamanla Deien Etkisine Gre

Regresyon Testlerinin nceliklendirilmesi ............................................................................................ 281zkan Sar ve Oya Kalpsz. Yazlm Hata Kestirimi in Veri Analizi Yntemlerinin Kullanlmas .......... 293

Gkhan Urul, Vahid Garousi ve Gkalp Urul. Gerek Zamanl Gml Yazlmlar iin Test Otomasyonu:

Trkiye Endstrisinden Bir Yaklam ve Deneyim Raporu ..................................................................... 305Mert Burkay teli ve Emre Atasoy. Yazlm rn Hattnda Yetenek Tabanl Yazlm Bileenlerinin

Dorulanmas ........................................................................................................................................ 315Ebru Gkalp ve Onur Demirrs. Kamu Kurumlar iin Sre Yetenek Modeli Gelitirilmesi ................. 323

Ali Yldz, Ahmet Cokunay, Onur Demirrs, brahim Seyrekbasan ve Metin Altay. Model Bazl Sre

yiletirme almalarnn Kurumlarda Benimsenmesine Ynelik Bir Anket almas ......................... 335Mehmet Turul Tekbulut, Ayhan nal ve Betl Doanay. LAPIS (LOGO Agile Process Improvement

System) .................................................................................................................................................. 348Ozan Rait Yrm, zden zcan Top, Ali Mert Erturul ve Onur Demirrs. Yazlm Sre Deerlendirme

Aralarnn Karlatrlmas: Bir oklu Durum almas ....................................................................... 360Burcu Karasoy ve Soner nar. Datk Sistemler iin Haberleme Otomasyon Ara Katman: ULAK .... 372

aatay zdemir. CAN/TTCAN Sistemlerin UPPAAL Arac ile Modellenmesi ve Zamanlama Dorulamas

............................................................................................................................................................... 383Murat Yilmaz, Rory Oconnor ve Abdul Kadir Grr. Yazlm Gelitirme retkenliini Etkileyen

Faktrlerin Amlayc Faktr Analizi Yntemi Kullanlarak ncelenmesi ............................................... 395Aye Buu Bayazt Yldrm ve Uur Renklibay. Fiziksel ve Davransal Ofis Ortamnn Verimlilik zerine

Etkilerinin ncelenmesi .......................................................................................................................... 406Serkan Kirbas, Alper Sen, Bora alayan ve Aye Bener. Deiiklik Balam ve Yazlm Hatalar

likisinin ncelenmesi ............................................................................................................................ 419

Ozlem Albayrak. UML Diyagramlar Kullanmnn Yazlm Gerekleri Gzden Geirme Performansna

Etkileri: Bir Replikasyon almas ......................................................................................................... 431Ugur Zongur ve S. Tuncer Erdogan. Cobalt: Test Uygulamalar iin Protokol Ktphanesi .................. 443

efik Temel, Mustafa zgr Cingiz ve Oya Kalpsz. Hibrid Algoritma ve Isl lem Algoritmasyla Test

Kmesi nceliklendirilmesi ................................................................................................................... 455idem avdarolu. Semantik Web Altyapsyla Duygu ve Eylem Modelleme ..................................... 467

Ali ltk, Volkan Halil Bac, Umut Orun Turgut ve Tunga Gngr. Bankaclk Alannda Doal Dil leme

Destekli Davran Gdml Gelitirme ................................................................................................. 477Ilter Tolga Dogan, Yasemin ahin Doan ve Cevat Sener. Byk veri anlamlandrmada panoramik

yaklam ................................................................................................................................................. 484Mira Emektar, mer Nabi Akdeniz ve Oguzhan Yavuz. Tmleik VoIP Sistemlerinde Test Stratejileri492

Fatih Ayvaz, Seluk Mitmit, Aycan Demirsoy, Aye Belma ahin Kaya, Ali Yldrm ve Oguzhan Yavuz.

Tmleik VoIP Sistemlerinde Gereksinim Analizi Ve Tasarm Maliyet Yaklam .................................. 501Duygu Ya Doan ve Altan Koyiit. Bankaclk Kredi Alan iin Analiz Desenleri .............................. 511

Havva Gulay Gurbuz, Nagehan Pala Er ve Bedir Tekinerdogan. Yazlm Emniyeti Perspektifinin

Grnmler & tesi Mimari erevesine Uygulanmas ....................................................................... 523Gkhan Kahraman ve Semih Bilgen. Alana zg Dillerin Nitel Olarak Deerlendirilmesi iin bir ereve

............................................................................................................................................................... 535Mucahit Gundebahar, Merve Can Ku Khalilov ve Abdurrahman nar. Finansal Sistemlerdeki Veri

Ambar Uygulamalarnda Alternatif Yaklam: Yaln Veri Ambar Modeli ............................................. 548Mehmet Yasin Akpnar, Mehmetcan Gayberi, Erdem Orman ve ule Gndz dc. Kurumsal

Raporlama zmlerinde Bellek i Veritaban Kullanm ..................................................................... 560Deniz ren, Gkhan Kul ve Semih Bilgen. nsan ve Makine Bulutlar Sinerjisi: Kitle Kaynakl alma ile

Veri Temizleme rnek Uygulamas ....................................................................................................... 571Sezen Erdem ve Banu Karakaya. Yksek Olgunluk Seviyeleri Faaliyetlerine Nerden ve Nasl Balamal

............................................................................................................................................................... 580zge Grbz, A. Seluk Gceliolu ve Onur Demirrs. Otomatik Kalite lm: Uygulama ncesi

Sre Kalite lm Seti ile Kamu Kurumunda bir Durum almas ..................................................... 586zden Gebizliolu zvural, zgr Gn ve Elif Ak. Etkin Bir Yazlm Sre Ynetimi in Sre Ynetim

Arac Seimi ........................................................................................................................................... 598Gzde Karata ve aatay atal. Yaln Yazlm Gelitirme: Sistematik Eleme almas ..................... 607

Serdar Bier ve Banu Diri. Yazlm Hata Tahmininin Web Uygulamalarnda Kullanlabilirlii ................ 613

Berkhan Deniz ve Soner nar. Bileen Kalitesi lmnde Statik Kod Analizi Yaklam ..................... 625

zge Turul. Yazlm Kalitesinin Karlatrlmasnda TOPSIS VIKOR Ynteminin Uygulanmas ............ 636

Rabia Saylam ve Ozgur Koray Sahingoz. Yazlm Gelitirme ve Test Dngs zerinde Sre Madencilii

Yaklam ................................................................................................................................................ 648

Mustafa zpinar. Yazlm rn Hattnda Yetenek Modelinden rn Konfigrasyonunun Oluturulmas

............................................................................................................................................................... 659 Ebru Doan, Tann Afacan, zgr Baol, Emrah Demircan, brahim Karaaslan ve Erman Zaim. letiim

Katman Yazlm Mimarisinin Kalite Analizi ........................................................................................... 667 Necip Gzak, Fatih Ayvaz, Bahadr zdemir, Belma ahin Kaya ve Oguzhan Yavuz. VoIP Santral

ekirdek Bileeninde Yazlm Yamas Modeli ........................................................................................ 679 Blent Durak, Eren Koak Akbyk ve brahim Onuralp Yiit. Deniz Savunma Sistemleri Alannda

Sistematik Yazlm Yeniden Kullanm Yaklam ..................................................................................... 689Tuba Sara. Rafta Hazr Ticari Yazlmlarn Hava Arac Tip Sertifikas Alm Srecinde Alternatif Uyum

Gsterim Yntemleri ............................................................................................................................. 700 Atakan imek, brahim Demir ve Zahir Tezcan. KABAN-2: Kullanc AraBirimi ve Geerleme Altyaps

............................................................................................................................................................... 712 efik Temel, Umut Orun Turgut, Volkan Bac ve Mehmet Sddk Akta. Kullanc Arayz

Tasarmlarnn st Dzey Programlama Dillerine Dntrlmesine Bir Yaklam .............................. 724 Sermet nel, Murat Komesli ve Mehmet Cudi Okur. UML ile Modellenen Corafi Verilerin XSLT

Yardmyla OWLa Dntrlmesi ........................................................................................................ 738 Burak Keke ve Mustafa Canay. Sistem Algoritmalar Modelleme, Simlasyon ve Analiz Arac (SAMSA)

............................................................................................................................................................... 750 Mustafa Sari ve Oya Kalipsiz. Yazlm Kalitesi ve nsan Faktr Arasndaki likinin Deerlendirilmesi 758

Levent Boran. Byk BT Organizasyonlarnda Kullanlabilirlik .............................................................. 766

Koray Incki. Kaostan Dzene: Yazlm Projelerinde Hasar Kontrol ...................................................... 777

Recep Akyz, Abdulkerim nc, mit Gkmen, Mustafa Doru ve mer Gndz. Proje zleme ve

Deerlendirme iin rnek Uygulamann Gelitirilmesi ......................................................................... 783 Yagup Macit, Eray Tzn, Krat nce ve Ahsen kbal Aytekin. Byk lekli Bir Organizasyonda

Uygulama Yaam Dngs Ynetimi Uygulama Deneyimi ................................................................... 790 Mehmet Grkem lkar ve Salih Bayar. E-Defter Uygulamas Kapsamnda ok Bileenli Finansal

Raporlama Yazlm Gelitirme Deneyimleri .......................................................................................... 796 Ali Mert Erturul ve Itr nal. eitli Konum Etiketleme Opsiyonlaryla Zenginletirilmi Yeni bir Konum

Bazl Hatrlatma Uygulamas .................................................................................................................. 802 mer Yanar. Gvenlik ve Gizlilik Temelinde irketlere zel Bulut Depolama zm (Private Cloud

Storage) ................................................................................................................................................. 814 Guray Yildiz ve Hakan Yilmaz. Rzgar Hassas Seyir Faz Uu Planlamas Eniyilemesine Dinamik Yaklam

Gerekletirim ve Sonu ..................................................................................................................... 821 Mustafa Enliay, zgr ahin, lker lger, kke Emin Baliek, Mehmet Vacit Baydarman ve akir

Tademir. Veri Sktma Algoritmalarnn Karlatrlmas: Katlm Bankas rnei ............................. 829

Alain Abran

Kestirim Hedefi: Sezgileri mi

zet:ve COCOMO-

mevcut pratiklerimiz, proje ynetimindeki en iyi

BiyografiDr Abran cole Polytechnique de Montral (Kanada) Elektrik ve Bilgisayar

ilimleri

cole de Technologie Suprieure (ETS) Qubec niversitesinde (Montral, Kanada)

(Wiley Interscience Ed & IEEE-CS Press)

- ISO 19759 - -editr ve Common Software Measurement International Consortium (COSMIC

1

Yetenek Modeli ve stmodel Senkronizasyonu iin bir Yntem

Ferhat Erata1,2, Moharram Challenger2, Serhat Gezgin1 1,2, Mehmet nat3 1,2

1 -Ge Ltd., Ar-Ge Blm, Urla, {ferhat.erata, serhat.gezgin, akgun.demirbas}@unitbilisim.com

2 stits{geylani.kardas, moharram.challenger}@ege.edu.tr

3 KoSistem Ar-Ge Merkezi, mehmet.onat@kocsistem.com.tr

zet. Yyetenek modelleri ya da alana zg diller ile ifade edilirken, rn ailesi iin

senkronizasyon yntemi nermektedir. Yntemin SAT ve CSP zcleri ile entegrasyonu sayesinde alana zg dilin de Bu yn-

endstriyel ar-ge

Anahtar Kelimeler: Alana zg Diller, Alloy, Clafer, ,ECore, , Y

1

Y ,

5]. recinde kenlikler belirlenmekte ve genellikle bir yetenek modeli ile ifade edilmektedir. Yete-nek dependencies and constraints)yeteneklerin ihtiyaca gre bir alt kmesi seilir ve seilen yeteneklere sahip yeni bir

Bu srete, Model Gdml Mhendislik ( Model Driven EngineeringDomain Specific Languages) (DSL) yetenek modelleri gibi

2

3].Eclipse

Modeling Framework) teknolojisidir [7]. Bir tr DSL olan yetenek modelleme dilleri-ni, Pure::Variants [20] ve Gears [21 8] ve Clafer[1]

9]. multiple instantiation

lerin aktivitelerinden biri olan st modellemeye

Boolean Satisfiability Problem Constraint Satisfaction Problem)zcleri ile entegrasyonu sayesinde ammkndr.

Bildirinin takip eden ikinci blmnde, yntemimize uygun yetenek modelleme

, Clafer ve ECore dilleri ara-Drdnc blmde nerilen yntemin

gerek bir endstriyel ar-ge

Son blm ise nerilen yntemin bir ni ve ileriye y-nelik

2 Yetenek Modelleme ve Alana zg Diller

Clafer (class, feature, reference),l metinsel bir dildir. Dil,

dir. ve ili temel alan sz dizim ve semantik saye-

sinde SAT zclerine Alloy [6otomatik analiz edilmesi n . temel alan formal bir Birinci Derece Yklem M ndan

First-Order Predicate Logic) yararlanarak yklemleri predicate) byk Boolean ifadelere evirebilmektedir. Daha sonra da bu ifadeler SAT zcleri tara-

ik olarak analiz edilebilmektedirAlloy Analyzer 14

Bu bildiride nerilen yntem, SAT zcs

Text-based Variabi-lity Language) (TVL) [8

3

oklu rnekleme, 9

tenek modelleme dili ise Nesne Ynetim Grubunun Object Management Group) (OMG) 1Common Variability Language) [10 arihte henz

OMGnin nerisinde bir model analiz yntemi ihti-

akademik

3,4]. DSLler, yetenek model-leme dilleri ile belirtmesi

[4].

da gramer ya da stmodel . kaynak kodlu Eclipse Model-Eclipse Modeling Platform soyut

[18].Eclipse EMF teknolojisi, ECore [7]. Bolan Xtext2 ise programlama dilleri ve alana zg dillerin

Ara, ECore ve EBNF.

3 Yntem ve Mimari

Yntemin

analiz edilebilmesidir. Bu sebepleATL [17] gibi bir dil kullanmak yerine

olan Ecore, bir OM Meta-Object Facility) (MOF) alt kmesi olan Essential

1 Object Management Group: http://www.omg.org/2 Xtext framework, http://eclipse.org/Xtext

4

(ecore.ecore3).

Eclipse Modeling Framework

ClaferConcrete Syntax

(Concise Notation)

SyncAbstract Syntax

(sync.ecore)

ECoreAbstract Syntax(ecore.ecore)

SyncConcrete Syntax

(Xtext)

ClaferAbstract Syntax(Full Notation)

(clafer.bnf)

ClaferAbstract Syntax(clafer.ecore)

AlloyAbstract Syntax

mdd4cca.cfr

mdd4cca.des

mdd4cca.als

ClaferConcrete Syntax(Full Notation)

(Xtext)

mdd4cca.des mdd4cca.sync mdd4cca.ecore

instances.mdd4cca

EcoreConcrete Syntax

(Ecore Model Editor)

AlloyConcrete Syntax

. 1. Yntem Mimarisi

Eclipse eklentisi, en gn

concise notation .cfr uzan-(Tablo 1 .des

ve tam notasyonu temsil eden desugared notation .b). Bu notasyon bir BNF gramer ile gsterilebilmektedir. Bu durumda, concise notation somut sz-dizimini desugared notation

-sz dizimine zg kontrol-

. Clafer somut szdizimi dili, [2]den (clafer.bnf4) ile

temsil edilmektedir. Bu gramer, EMF entegrasyonu iin bir ECore stmodeline d-clafer.ecore 5) ve Xtext

3 Tam ECore stmodeli: http://www.mdd4cca.com/metamodels/ecore.ecore4 Tam BNF: http://www.mdd4cca.com/grammars/clafer.ebnf5 Tam Clafer stmodeli: http://www.mdd4cca.com/metamodels/clafer.ecore

5

. 2. Clafer yetenek modelleme dili soyut szdizimi (clafer.bnf4)

Tablo 1. Clafer, iin bir rnek senaryo gsterimi

a. Case1.cfr (Clafer Concise Notation) b. Case1.ecore (ECore Notation)abstract A

name : stringage : integerb : Bc -> C

abstract Babstract C : B

c. Case1.des (Clafer Desugared Notation) d. Case1.des (Alloy Notation)abstract 0..* c1_A : clafer 0..* {

0..* c2_name : string 1..1 { }0..* c3_age : integer 1..1 { }0..* c4_b : c15_B 1..1 { }0..* c5_c ->> c16_C 1..1 { }[all disj x; y:

this.c5_c | x.ref != y.ref]} abstract 0..* c15_B : clafer 0..* { }abstract 0..* c16_C : c15_B 0..* { }

open util/integerpred show {}run show for 1 but 1 c15_Babstract sig c1_A{ r_c2_name : one c2_name, r_c4_b : one c4_b, r_c5_c : one c5_c } { all disj x, y : this.@r_c5_c |(x.@ref) != (y.@ref) }sig c2_name { ref : one Int }{ one @r_c2_name.this } sig c3_age { ref : one Int }{ one @r_c3_age.this } sig c4_b extends c15_B {}{ one @r_c4_b.this } sig c5_c { ref : one c16_C }{ one @r_c5_c.this } abstract sig c15_B {}

abstract sig c16_C extends c15_B {}

m-

string | { } | | | string | string | | | | | | | ? | + | | integer . . | integer

6

6

Tablo 2.

a. b. Clafer

String, Integer (built-in types) EAttribute (EString, EInt)Clafer Typing EAttribute (EBoolean, EDate, EDouble)

Reference Clafer EReferenceReference Clafer (: ve ->) EReference.IsContainment: EBooleanReference EReference.IsOpposite: EBoolean

Clafer Inheritance Single InheritanceClafer Merging Multiple InheritanceClafer Nesting Ecore, i ie EClasslar yuvalanmaz (inner

Cardinality (lone, some, any, one, interval) (EAttribute | EReference).Multiplicity.(LowerBound and UpperBound)

Group Cardinality (xor, or, mux, opt) retilir.EClass.IsAbstract: EBoolean

Singleton Concrete Clafers ECore Instances

Temel dbyk

rnek bir yetenek modeli, Tablo 1.ada, otomatik olarak o 1 1.c Clafer

otasyonu gsterirken Tablo 1.d ise bu gsterimden reti-len Alloy modelidir. a

- (roundtrip) iki

olaraksync.ecore stmodeli bu dilin soy Bu stmodel, Xtext

sel somut

6 Xtend Java dialect, http://www.eclipse.org/Xtend/

7

sync.ecore stmodeli gsteril-mektedir. ecore.ecore ve clafer.ecore

. 3. senkronizasyon ve izlenebilirlik stmodeli (sync.ecore)7

4 imarisi

si8 (mdd4cca) isimli endstriyel ar-ge projesinin tm alana zg grsel ve metinsel Projede, e

bir Kur olan Microsoft SharePoint Foun-dation9 (MSF) zeri 10

etleri yrtl-Alana zg kavra

gerekli p tr. S Cla-fer yetenek modelleri bu kavramlar zerinden tur.modeli, rnek konfigrasyonlar

ile tir. Bu yetenek modellerinden

7 Tam sync.ecore stmodeli: http://www.mdd4cca.com/metamodels/sync.ecore8 Model-driven Development for Composite Content Applications: http://www.mdd4cca.com. 9 Microsoft SharePoint Foundation: http://technet.microsoft.com/library/cc303422.aspx10 Composite Content Applications: https://www.gartner.com/doc/1286414/

8

ben-

. nerilen yntem sayesinde

zere piermesi sebebiyle [3]

stmo-deline . modellerinden ise platforma ait i otomatik retilebilmektedir.

Tablo 3. i (mdd4cca.cfr)11

a. Clafer Yetenek Modeli b. Clafer Konfigrasyonabstract NamedElement

name: string abstract ContentModel : NamedElement

web -> Web +ownedEntityModel->EntityModel?

abstract Web : NamedElementownedList : List *ownedWeb : Web *

abstract List : NamedElementcontentTypes -> ContentType *xor Type

LibraryList

abstract ContentType : NamedElementisAbstract : integer ?ownedField : Field * lookupEntity -> Entity ?

abstract Field: NamedElementxor Type

NumberBooleanTextReference

contentType -> ContentType

abstract EntityModel : NamedElement database: stringentities: Entity *

abstract Entity: NamedElementbaseType -> Entity ? lookupContent -> ContentType *

EgeLibrary : ContentModel[name = "EGE_Kutuphanesi"][web = LibraryWebSite]

LibraryWebSite : Web[name = "Kutuphane_Web_Sitesi"]TezKitapligi : List

[Library][name="Tez_Kitapligi"][contentTypes= Dissertation, MasterThesis]

OgrenciListesi : List[List][name="Ogrenci_Listesi"][contentTypes = Student]

Student : ContentType[name = "Ogrenci"]studentNo : Field

[Number][name = "Ogrenci_No"]

abstract Thesis: ContentType[name = "Tez"]thesisName: Field

[Text][name = "Tez_Adi"]student: Field

[Reference][name = "Ogrenci"][contentType = Student]

MasterThesis: ThesisDissertation: Thesis

11 Tam yetenek modeli: http://www.mdd4cca.com/features/mdd4cca.cfr

9

B (yer limitleri sebebiyle) Tablo 3 Bu model,ierik

rnek bir konfig-rasyon Tablo 3delleme ile EDM12

Web Web List kadar ierik tr (content type)

. 4. Otomatik retilen mdd4cca stmodeli (mdd4cca.ecore)13

modelinde otomatik olarak saklanmakta ve

uygulanabilmektedir. sync.ecorestmodeline uygundur. Ara, mdd4caa.cfr yetenek modelinden, ekil 4da yer limitleri gsterilen mdd4cca.ecore sttir. Konfigrasyona dair Claferleri ise mdd4cca.ecore stmodeline uygun rnek mo-

instances.mdd4cca14

5

Clafer iyAncak belirtilen sadece Clafer ierisinde alan modelleme ya da

12 Entity Data Model: http://msdn.microsoft.com/library/ee382825.aspx 13 Tam mdd4cca stmodeli: http://www.mdd4cca.com/metamodels/mdd4cca.ecore14 Tam rnek modeller: http://www.mdd4cca.com/examples/instances.mdd4cca

10

yneliktir.MF uyumlu btn bir sre ve D-

ECore rnek modelle-ri ve ileri ynl bir d

. Clafer ile UML Cla-fer szdiziminin MOF stmodelini

ancak MOF stmodeli daha nceki blmdefazla bilgi iermektedir. ECore stmodelinin

bir ECore mode Bu dabu bir zm nermemektedir.

Claferi en Kanada, Waterloo niversitesi Generative Software Develop-ment Lab, ecore2clafer 15

sadece ECore stmodellerini Abstract Claferbir Clafer

nabilen Group Cardinalities, Sub-Clafers, Set Partitions gibi dile zg kavramlar

ama ynnden , Clafer neri-Ecore.fmp [12]. , ECore modellerini

a-Cardinality-based feature

modeling) [11] uyumlu araca zel bir stmodel nermekte-dir. Clafer, bu dili bir semantik kurmak-

1,2]. Ara annotationlar kullanarak ECore stmo-delini

Bu sebeple bu yntem sadece ara ile uyumlu bir ECore stmodelini yetenek Bu yntem, senkron

gibi gzkse de iki dilin formalizm Ara modelleme ve konfigrasyon ii

FeatureMapper [15

yeteneklerme-

sine gre, Ecore.fmp a-destekleyen araca zel bir

Ecore.fmp

g dillerin (veya

15 Ecore to Clafer Translator: http://gsd.uwaterloo.ca/ecore2clafer

11

[16

Bu bildiride nerilen yntem, bu yolla analiz edilebilecek dillerin Alloy dili yerine gereksinim

6

Bu bildiride, metinsel bir yetenek modelleme dili olan Clafer ile bir stmodelleme dili senkronizasyon Yntem yete-

nek modelleri ve ile stmodel ve modelleri Bu iki gsterim sistemi

tr dynetilebilmekte,

seim yapabilme ,endstriyel senaryolarda uygulanmak zere Eclipse eklentisi olarak 16.

syerine ifade gc yksek ve basit Clafer dilini kullanarak bir DSLin soyut szdizi-

Claferin ECore iin yeni bir metinsel somut szdizimi olarak kullan bilei enteg-

bir DSLi ye gerek kalma-dan

lerinden gelen belli beklenen

UML ve probleminin [13,19] zlmesi ve -

.

Sanayi Ar-Ge Projeleri Destek

16 Ara Eclipse gncelleme sitesi: http://www.mdd4cca.com/updates/clafer2ecore

12

7 Kaynaka

1. Czarnecki, K., : Feature and meta-models in Clafer: mixed, specialized, and coupled. In: Software Language Engineering, pp.102-122. Springer Berlin Heidelberg (2011)

2. : Modeling and Analysis of Software Product Line Variability in Clafer. Diss. University of Waterloo (2013)

3. Groher, I., Voelter, M.: Aspect-oriented model-driven software product line engineering.In: Transactions on aspect-oriented software development. Springer Berlin (2009)

4. Voelter, M., Visser, E.: Product line engineering using domain-specific languages. In: 15thInternational Software Product Line Conference (SPLC) pp. 70-79. IEEE (2011)

5. Tekinerdogan, B.: First Turkish software product line engineering workshop summary. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes 37, no. 6, pp. 30-34 (2012)

6. Jackson, D.: Alloy: a lightweight object modelling notation. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM) 11, no. 2, pp 256-290 (2002)

7. Steinberg, D., Budinsky, F., Merks, E., & Paternostro, M.: EMF: eclipse modeling framework. Pearson Education (2008)

8. Classen, A., Boucher, Q., Heymans, P.: A text-based approach to feature modelling:Syntax and semantics of TVL. Science of Computer Programming. pp 1130-1143. (2011)

9. Czarnecki, K., Grnbacher, P., Rabiser, R., Schmid, K., : Cool features and tough decisions: a comparison of variability modeling approaches. In: 6th International workshop on variability modeling of software-intensive systems. pp.173-182. ACM (2012)

10. Haugen, O., Moller-Pedersen, B., Oldevik, J., Olsen, G. K., Svendsen, A.: Adding standardized variability to domain specific languages. In:12th International Software Product Line Conference, 2008, pp. 139-148. IEEE (2008)

11. Czarnecki, K., Helsen, S., Eisenecker, U.: Formalizing cardinality-based feature models and their specialization. Software process: Improvement and practice 10(1) pp 7-29 (2005)

12. Stephan, M., Antkiewicz, M.: Ecore.fmp: A tool for editing and instantiating class models as feature models. University of Waterloo, Technical Report 8, (2008)

13. Kuhlmann, M., Gogolla, M.: From UML and OCL to relational logic and back. In: Model Driven Engineering Languages and Systems. pp. 415-431. Springer Heidelberg (2012)

14. Torlak, E., Jackson, D.: Kodkod: A relational model finder. In: Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, pp. 632-647. Springer Berlin Heidelberg (2007)

15. Heidenreich, F., Kopcsek, J., Wende, C.: FeatureMapper: mapping features to models. In: 30th international conference on Software engineering, pp. 943-944. ACM (2008)

16. Ata, B., , H., Yceer, R. E.: Alloy Analyzer Kullanarak Emniyet Kritik . In:

Sempozyumu, pp. 51-55, , Turkey (2009) 17. Jouault, F., Allilaire, F., Bzivin, J., Kurtev, I.: ATL: A model transformation tool. Science

of Computer Programming, 72(1-2): pp. 31-39 (2008)18. Gronback, R. C.: Eclipse modeling project: a domain-specific language (DSL) toolkit.

Pearson Education (2009)19. Anastasakis, K., Bordbar, B., Georg, G., & Ray, I.: UML2Alloy: A challenging model

transformation. In: Model Driven Engineering Languages and Systems, pp. 436-450. Springer Berlin Heidelberg (2007)

20. Beuche, D.: Modeling and building software product lines with pure::variants. In: 16thInternational Software Product Line Conference-Volume 2, pp. 255-255. ACM (2012)

21. Krueger, C. W.: The biglever software gears unified software product line engineering framework. In: Software Product Line Conference (SPLC 12), pp. 353-353. IEEE (2008)

13

Trkiyede evik Yazlm Geli tirme zerine Bir nceleme

Esra etin1, Pnar Onay Durdu2

1 Bilgisayar Mhendisli i Blm, Fen Bilimleri Enstits, Kocaeli niversitesi, Kocaeli, Trkiye

2Bilgisayar Mhendisli i Blm, Kocaeli niversitesi, Kocaeli, Trkiye

1esrasolguncetin@gmail.com, 2pinar.onaydurdu@kocaeli.edu.tr

zet. Gnmz i dnyasnn rekabeti ko ullar zellikle yazlm endstrisindeki organizasyonlarn geli tirdikleri rnleri hzla pazara sunmalarn, ayn zamanda de i en gereksinimlere kar lk vermelerini gerektirmektedir. evik yakla mlar d k maliyet, yksek retkenlik ve kalite vaatleri gz nnde bulundurularak pek ok yazlm organizasyonu tarafndan son yllarda uygulanmaya ba lanm tr. evik yazlm geli tirme yntemlerinin kullanmn ve vaat etti i avantajlar ne kadar sa lad n ieren gncel durumunu belirlemeye ynelik uluslararas dzeyde e itli al malar mevcuttur. Bu al ma kapsamnda, Trkiye yazlm endstrisindeki organizasyonlarda evik ve geleneksel yakla mlarn ne kadar kullanld ve yazlm geli tiricilerin bu yakla mlarla ilgili alglarnn nasl oldu unu belirlemeye ynelik bir anket hazrlanarak e itli sektrlerden 74 katlmcdan veri toplanm tr. Katlmclardan alnan anket sonularna gre Trkiyede evik yntemlerin uygulanma oran geleneksel yntemlerle birbirine yakndr, ancak giderek evik yakla mlara ynelim gzlemlenmektedir. Yazlm geli tiriciler evik yakla mlarn verimlili i, kaliteyi ve m teri memnuniyetini arttrd n, ancak daha ok kk takmlar iin uygun oldu unu ve proje yne-timinin sa lanmasnn zor oldu unu d nmektedirler.

Anahtar Kelimeler: Yazlm geli tirme yntemleri, evik yazlm geli tirme, Geleneksel yazlm geli tirme, Trkiyedeki yazlm endstrisi uygulamalar

1 Giri

Gnmzde yazlm projelerinin biro u istenen ba aryla tamamlanamamaktadr [1,2]. Standish Group Bilgi Teknolojileri (BT) alannda ya anan proje ba arszlklar ile ilgili dzenli al malar [3] yrtmektedir. Yaynlad Chaos raporlarnda pro-jeler ba arl, zorlanm (ek maliyetli) (zaman, bte ya da proje gereksinimlerinin tmn kar layamam ) ve ba arsz olarak snflandrlmaktadr. Tablo 1de grl-d zere, 1994ten gnmze dek olan raporlarn sonularna gre, ba arl proje orannda art ya anrken ba arsz proje oranlarnda d ya anmaktadr [3]. Ancak

14

Tablo 1 dikkatlice incelendi inde 2002ye kadar ba arsz proje orannda d ya-and , sonrasnda ise yeniden art oldu u grlmektedir. Ba arl projelerde gz-

lemlenen art ise geli en teknoloji, sahip olunan daha fazla bilgi birikimi, daha iyi ara ve teknikler gz nnde bulunduruldu unda olduka d k kalmaktadr. Bunda proje karma klklarnn artmas ve teslimat srelerinin ksalmas gibi faktrlerin etki-si de olduka fazladr [3]. Trkiyede de buna benzer bir durum izlenmekte ve yazlm projelerinde ba ar oran % 50nin altnda oldu u d nlmektedir [4].

Tablo 1. Chaos raporu verileri [3]

1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2009 2011

Ba arl 16% 27% 26% 28% 34% 29% 35% 32% 37%

Ek maliyet 53% 33% 46% 49% 51% 53% 46% 44% 42%

Ba arsz 31% 40% 28% 23% 15% 18% 19% 24% 21%

Yazlm projelerinin hedeflenen kapsamda, zamanda ve btede tamamlan-mas organizasyonlar iin ok nemlidir. Projelerin ba arl olmas iin en iyi uygu-lamalarn veya sistem geli tirme modellerinin organizasyon ierisinde uygulanyor olmas gerekmektedir. Yazlm projelerinde olumsuzluklarn ya anmamas iin yaz-lm geli tirme sreci gnmz rekabet ko ullarna uygun ekilde yrtlmelidir. Bu amala geleneksel yazlm geli tirme ya am dngs modellerine alternatif olarak evik yntemler [5] geli tirilmi tir. evik yazlm geli tirme yntemleri hantal ve brokratik olarak ele tirilen geleneksel, plana dayal yazlm geli tirmeye kar lk 2001 ylnda bir grup ara trmac tarafndan yazlm geli tirme iin daha iyi bir yol olarak nerilmi tir. evik yntemlerin yazlm kalitesini arttrd [6], payda lar aras ileti im [7] ve koordinasyonu [8] iyile tirdi i, retkenli i arttrd [9] ve gnmzde yazlm sistemlerini geli tirme, srdrme ve destekleme iin en iyi yol oldu u [10] iddia edilmektedir. ddia edilen bu zelliklerine ra men evik yazlm geli tirme yn-temleri tm organizasyonlar tarafndan henz uygulanmamaktadr [11].

evik yntemlerin organizasyonlar tarafndan ne kadar uyguland na yne-lik farkl lkelerde gerekle tirilmi al malar vardr. Bu al ma kapsamnda Trki-yedeki yazlm organizasyonlarnda evik ve geleneksel yakla mlarn ne kadar kul-lanld ve yazlm geli tiricilerin bu yakla mlarla ilgili alglarnn nasl oldu u, geli tirilen bir anket aracl yla belirlenmeye al lm tr. al mann ilerleyen blmlerinde ncelikli olarak gerekle tirilen benzer al malara de inilmektedir. al mada kullanlan anketin tasarm ve uygulama sre-ci 3. Blmde aklanmaktadr. 4. Blmde anket bulgular ve analizleri sunulmakta-dr. Son blmde ise bulgular zetlenmekte, al mann kstlar ve gelecek al ma nerileri verilmektedir.

15

2 lgili al malar

evik yazlm geli tirme yntemlerine ynelik lkemizde ve yabanc lkelerde ger-ekle tirilmi e itli byklkte al malar bulunmaktadr. evik yazlm geli tirme ile ilgili yaplan anketlerin zeti, Tablo 2de belirtilmektedir. Tablo 2de izlenilen al malar genel olarak 2006 ve 2014 yllar arasnda gerekle tirilmi tir.

Tablo 2. evik yazlm geli tirme ile ilgili al malarn zeti

Ara trma Referans

Blge / Anketi ya-pan

Yl Katlmc says Hedef/Odak alan

e itli lkeler [12]

Digital Focus Firmas

2006 128 organizayon - 136 ynetici

evik yakla mlar ve kullanmlar nndeki

engeller e itli lkeler [13]

Vijayasarathy ve Turk

2008 98 katlmc evik yazlm geli tirme adaptasyonu ve kullanm

Avrupa [14] Salo ve Abrahamsson

2008 13 yazlm orga-nizasyonu

evik yntemlerin durumu - XP, SCRUM

Avusturya [15] Schindler

2008 Raporlanmad evik yazlm geli tirme yntem ve pratiklerinin

durumu 35 farkl lke [16]

Azizyan, Magarian, Kajko-Mattson

2011 120 yazlm organizasyonu-121 katlmc

evik yakla m yntem-leri ve birlikte kullanlan

aralar Raporlanmad [17]

VersionOne

2013 Raporlanmad evik yntemler ve yazlm geli tirmenin

durumu Hollanda, Endonezya [18]

Warma 2012 279 katlmc evik yazlm geli tirme

ba ars Kuzey rlanda [19]

Bustard,Wilkie,Greer 2010-2012

24 katlmc +

30 katlmc

evik yazlm geli tirme prensip ve pratiklerinin

uygulanma de i iklikleri e itli lkeler [20]

Ambler 2010 108 katlmc evik projelerin ba ar

durumu e itli lkeler [21]

Ambler 2014 114 katlmc evik yazlm geli tirme

adaptasyonu Trkiye [22]

Baytam, Kalpsz 2011 30 katlmc evik yntemler-

SCRUM Trkiye [23]

Agile Trkiye 2013 540 katlmc Yazlm retkenlik

raporu

Digital Focus [12] firmasnn 2006 ylnda gerekle tirdi i ara trmann so-nularna gre al maya katlan organizasyonlarn % 81i evik yakla mlar ya kul-lanmakta ya da kullanmaya ba lamay d nmektedirler. Katlmclardan % 51i ise evik yakla mlar uygulamann nndeki engel olarak bilgi ve beceri eksikli ini gstermektedirler.

16

Vijayasarathy ve Turkun [13] evik yazlm geli tirmenin adaptasyonu ve kullanmn erken benimseyenler asndan de erlendirdikleri al malarnda, XP ve test-first en yaygn yazlm geli tirme yakla m olarak belirtilirken, SCRUM drdn-c srada gelmektedir. Katlmclarnn byk o unlu u (%75) projelerinde evik yntemleri kullandklarn ifade etmi lerdir. Salo ve Abrahamsson [14] gml yazlm geli tirme organizasyonlarndaki evik yntemlerden zellikle XP ve SCRUMn durumuna belirlemek iin bir anket uygulam lardr. al mann sonucunda gml yazlm endstrisinde de evik yn-temlerin kullanmnn gerekle ti i ve bu yntemlere kar olumlu algnn yaygnla -t gzlemlenmi tir. Schindler [15] bili im endstrisindeki organizasyonlar ierisinde evik yn-temlere ynelik farkndal n bulundu u ve gelecek planlar iinde evik yntemler ve zellikle e programlamay kullanmay planladklar sonucunu elde etmi tir. evik yakla mlardan en yaygn kullanlanlar, XP (%46) ve SCRUM (%32,8) olarak izlen-mektedir.

Azizyan, Magarian ve Kajko-Mattson [16] daha ok evik yakla mlar ile kullanlan ara ihtiyac ve kullanmna ynelik olarak gerekle tirdikleri al malarn-da SCRUM (%54) ve XPnin ( %32) en yaygn kullanlan evik yntemler oldu u sonucunu elde etmi lerdir. En yaygn kullanlan aralar ise klasik duvar-yap kan ka t ( %26), standart ofis aralar (Excel, vb.) (%23) ve MS Project (%8) olarak izlenmektedir.

VersionOne [17] firmas 2007 ylndan bu yana evik geli tirmenin durumu-nu tespit etmeye ynelik ara trma raporlar yaynlamaktadr. En son 2013 ylnda yaynlanan raporunda evik yntemleri gelecek projelerde adapte etme oran % 69dan % 83e km , evik yntemler ierisinde en yaygn kullanlan ise % 72 ile SCRUM olarak seilmi tir. Katlmclarn yakla k % 90 evik yntemleri kullan-mann de i en ncelikleri ynetme becerilerini artrd n, % 84 ise evik yntemler ile sa lanan grnrl n faydal oldu unu vurgulam lardr. En yaygn olarak kulla-nlan standart ofis yazlmlar, Microsoft Project ve VersionOne gibi yazlmlar olarak izlenirken, en ok tavsiye edilen VersionOne (%93) olarak n plana kmaktadr.

Warma [18], evik yntemler konusundaki farkndal n % 79 orannda ol-du unu tespit etmi ve katlmclarn yar yarya evik yazlm geli tirme projelerinde yer aldklarn belirlemi tir. En yaygn olarak kullanlan evik yazlm geli tirme yn-temi olarak % 90 ile SCRUM birinci srada gelmektedir. Anket katlmclar tarafn-dan evik yazlm geli tirmenin yazlm retkenli i ve kalitesini olumlu ynde etkile-di i d nlmektedir. % 60dan fazla katlmc evik projelerin ba ar oranlarnn % 50den fazla oldu unu belirtmektedir.

evik yazlm geli tirme prensip ve pratiklerinin 2010-2012 yllar arasnda Kuzey rlanda blgesindeki yazlm organizasyonlarnda uygulanmasnn ne ynde de i iklik gerekle tirdi ini inceleyen al ma [19], evik yntemlerin geleneksel a layan paradigmasnn yerini almaya ba lad n ortaya koymaktadr. evik yakla-mlarn zellikle geli tirilen yazlmlarn fonksiyonelli ini ve kullanlabilirli i artr-

mada olumlu etkisinin oldu u ynnde artan bir alg geli mektedir. Ambler [20,21] 2007 ylndan bu yana evik yazlm geli tirme adaptasyonu

ve evik projelerin ba ar oranlar konular ile ilgili anketler yapmaktadr. 2010 yln-daki anket sonularna gre, katlmclarn % 62si evik projeleri planlanan zamana gre teslim etmenin, % 34 ise hazr oldu unda teslim etmenin nemli oldu unu

17

belirtmi lerdir. 2014 ylnda gerekle tirilen ba ka bir ankete gre ise, katlmclarn yakla k % 15i evik teknikleri benimsemeye ba ladklarn, % 26s takmlarnn yarsndan aznda evik teknikleri uyguladklarn, % 49u ise takmlarnn yarsndan fazlasnda evik teknikleri uyguladklarn belirtmi lerdir. Trkiyede evik yntemlerden SCRUM ile ilgili gerekle tirilen bir anket al masnn sonularna [22] gre organizasyonlarn bu yntemi kullanmaya ba la-malar henz erken a amalarda yer almakta ve projeler kk takmlar halinde ger-ekle tirilmektedir. Yaygn olarak kullanlan aralar duvar-yap kan ka t ya da Excel gibi yazlmlar eklinde listelenmektedir.

Gncel olarak Agile Trkiye [23] tarafndan 2013 ylnda gerekle tirilen Yazlm retkenlik Raporu sonularna gre de Trkiyedeki projelerin % 64nde evik yntemler uygulanmaktadr. En yaygn olarak kullanlan evik yakla mn da SCRUM ve trevleri oldu u bilgisi payla lmaktadr.

3 Yntem

Bu al mada, Trkiyedeki yazlm organizasyonlarnda evik ve geleneksel yazlm geli tirme yntemlerinin ne kadar kullanld ve yazlm geli tiricilerin evik yakla-mlarla ilgili alglarnn nasl oldu u belirlenmeye al lm tr. Ara trma ankete

dayal tanmlayc bir inceleme al mas eklinde gerekle tirilmi tir. Tanmlayc incelemede ama, de i kenler aras ili kilerin belirlenmesinden ok rneklemin ne kadarnn belirli bir fikirde oldu u veya baz olaylarn ne sklkla oldu unun belirlen-mesidir [24].

Bu kapsamda, yazlm geli tirme yntemleri ile ilgili 39 maddelik bir anket hazrlanm tr. Anket temel blmden olu maktadr. Birinci blm katlmclarla ilgili demografik bilgileri almaya ynelik hazrlanm tr. Bu blm sonunda katlmc-lara organizasyonlarnda hangi yazlm geli tirme yntemini kullandklar sorularak, evik yntemleri seenlerin ikinci blmde yer alan evik yazlm geli tirme odakl sorular yantlamalar sa lanrken, geleneksel yntemi seenlerin ise nc blmde yer alan geleneksel ynteme ynelik sorular cevaplamalar sa lanm tr. Bu sorular, geleneksel yazlm geli tirme yntemlerini kullanan organizasyonlarda yer alan kat-lmclarn evik yakla mlar konusundaki gr lerini almaya ynelik olarak hazrlan-m tr. evik yntemlere ynelik hazrlanan 23 maddeden 19 tanesi Amblerin [25] al masndan Trkeye evrilerek adapte edilmi tir. Geleneksel yntemlere ynelik hazrlanan sorulardan 6 maddeden tanesi Baytam ve Kalpszn [22] al masn-dan ve 1 tanesi yine Amblerin [25] al masndan adapte edilmi tir. Hazrlanan soru-lar konu ile ilgili daha nce anket tasarlam ve bu konu da e itim veren ki iler tara-fndan gzden geirmeleri iin iletilmi ve verdikleri geribildirimler do rultusunda gncellemeler yaplm tr. Bylece al mann yzeysel ve ierik geerlili i sa lan-m tr [26]. Anket sorularnn tamamna evrim ii olarak ula labilmektedir [27]. Hazrlanan anket, Surveey isimli bir evrimii anket sa lama hizmeti kullan-larak 2014 ubat, Mart ve Nisan aylar boyunca ay sreyle katlmclarn eri imine alm tr. Katlmclar e itli sosyal a lar, e-mail gruplar kullanlarak davet edilmi -lerdir. Bili im sektrnde yer alan birok farkl kuruma ula larak, 74 yazlm geli ti-ricinin gr leri alnm tr.

18

4 Anket Sonular ve Bulgular

4.1 Demografik zellikler

Ankete katlan 74 katlmcnn % 31i kadnlardan, % 69u ise erkeklerden olu mak-tadr. Anket katlmclarnn % 42si niversite % 33 ise yksek lisans ve % 17si doktora derecesine sahipken, %8i n lisans mezunudur.

Katlmclarn yazlm alanndaki i tecrbesinin da lm Tablo 3te yl ba-znda gsterilmektedir. Ortalama de er yakla k 8 yldr. Katlmclarn % 34 ve % 40nn, i deneyimi 5 ila 10 yl ve altndadr. Bu da katlmclarn o unlu unu gen bir kitlenin olu turdu unu bize gstermektedir. Tablo 3te ayrca katlmclarn BT sektrndeki toplam i tecrbeleri de gsterilmektedir. Katlmclarn bu sektrdeki itecrbesi genel i tecrbeleri ile byk oranda paralellik gstermektedir.

Tablo 3. Katlmclarn yl bazndaki tecrbeleri

25 Ort. % % % % % Katlmclarn i deneyimleri 8,2 34 40 20 5 1 Katlmclarn BT sektrndeki toplam itecrbeleri 8,2 37 35 22 5 1

Katlmclarn bulunduklar kurumdaki itecrbesi 4,7 71 19 9 0 1

Katlmclarn al tklar firmalarda grev aldklar pozisyonlar ekil 1de gsterilmektedir. Ankette yer alan ve 10 ki iden fazla katlmcnn tercih etti i di er alan ise; genel mdr yardmcs, sistem mhendisi, sistem yneticisi gibi pozisyon-lar iermektedir. Bu soru oklu seimli bir soru oldu u iin, katlmclarn 4 2 fark-l pozisyonda, yine 4 3 farkl pozisyonda grev ald n belirtmi tir. 3 ki i ise 4 farkl pozisyonda grev almaktadr. 63 katlmc ise sadece tek pozisyonda grev aldklarn bildirmi tir.

Proje Lideri

Di er

IT Mdr

Testi

Operasyonel Destek

0 5 10 15 20 25 30

Yazlmc

Takm yesi

Analisti

Geli tirici

rn Sahibi

ekil. 1. Katlmclarn al tklar firmalarda grev aldklar pozisyonlar

19

ekil 2de grld zere, katlmclarn grev aldklar firmalarn hizmet verdi i sektrleri srasyla Finans-Banka, Telekomnikasyon ve Bilgi Teknolojileri sektrleri olu turmaktadr. 5 katlmc Devlet sektrnde hizmet verirken, Sa lk ve Sigorta sektrleri ise ankette en az katlmcnn yer ald sektrler olarak izlenmekte-dir. Ankette yer alan di er alan ise; robotik teknolojiler, hayvanclk, savunma sana-yi, otomasyon sistemleri, niversite ve sigorta sektrlerinin tmn iermektedir.

0 5 10 15 20 25 30

Finans-Banka

Telekominikasyon

Bilgi Teknoloji

Di er

Devlet

Sa lk

Sigorta

ekil. 2. Katlmclarn grev aldklar organizasyonlarn hizmet verdi i sektrler

Katlmclarn organizasyonlarnda hangi yazlm geli tirme yntemini kul-landklar sorusuna alnan yantlara gre, % 54 evik yazlm geli tirme, % 46 ise geleneksel yazlm geli tirme yntemlerini kullanmaktadr. ekil 3te grld ze-re, en yksek tercih evik yazlm geli tirme yntemleri ierisinden Scrum zerine yo unla maktadr. Toplam 38 katlmc Scrum yazlm geli tirme modelini kullanr-ken, 18 katlmc geleneksel yazlm geli tirme yntemlerinden a layan modelini kullandklarn belirtmi lerdir.

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Scrum

a layan

Arttrml

XP

Spiral

Evrimsel

V Model

Di er

RUP

ekil. 3. Organizasyonlarda kullanlan yazlm sre modelleri

20

4.2 evik Yazlm Geli tirme Yntemleri

Katlmclara organizasyonlarnda hangi yazlm geli tirme yntemlerini kullandklar sorulmu tur. evik yntemleri kullandklarn belirten katlmclara anketin ikinci blmnde yer alan sorular yneltilmi tir. Organizasyonlarda evik yakla mlar ile proje yrtlme sresine ynelik bulgular ekil 4te gsterilmektedir. Anket katlmclarnn % 43 3-4 yldr, % 34 ise 1-2 yldr evik yakla m projelerinde grev aldklarn belirtmektedir. Grafikte izlenebildi i zere evik yakla mlarn gemi i birok irket iin 3-4 yl gememek-tedir.

0

2

4

6

8

10

12

14

16

Organizasyonlar ierisinde yazlm geli tirme srecini destekleme iin kulla-nlan en yaygn aralar olarak VersionOne ve TFS (Team Foundation Server - Takm ortak bilgi ynetim sunucusu) ne km tr. Katlmclara evik yazlm geli tirme yntemleri ve ba arsna ynelik sorular yneltilmi tir. ekil 5te izlendi i zere % 69 katlmc evik yakla mlar iin proje ba ar oranlarnn % 50nin zerinde oldu unu d nmektedir.

0

2

4

6

8

10

12

14

4.3 Geleneksel Yazlm Geli tirme Yntemleri

Organizasyonlarnda geleneksel yntemleri kullandklarn belirten katlmclara gele-neksel yntemin avantaj ve dezavantajlar ile evik yntemleri kullanm isteklerine ynelik sorular sorulmu tur. Tablo 6da grld zere geleneksel yntemleri kulla-nan katlmclarn byk o unlu u (%42) kullandklar yntemin takip edilebilirlik zelli ini avantajl zellik olarak vurgulam lardr. Di er taraftan yntemin esnekli i ise az tercih edilen (%16) zellikler arasnda yer alm tr. Katlmclara takip ettikleri ynteme ne tr bir zellik eklemek istedikleri sorulmu ; alnan yantlar o unlukla esneklik (%42) ve kullanlabilirlik (%25) zel-likleri olmu tur. Bir yazlm geli tirme destek aracnda olmas gereken zellikler so-ruldu unda ise esneklik katlmclarn byk o unlu u (%40) tarafndan en ok ter-cih edilen zellik olarak tanmlanm tr.

Takip ettikleri yazlm srecinin istemedikleri zellikleri olarak ise en fazla srecin kolay kullanlabilir olmamas, sre tekrarlarnn desteklenmemesi, gereksiz dokmantasyon yaplmas gibi konular listelemi lerdir. Geleneksel sreci takip eden katlmclara organizasyonlarnn evik yntemleri ne kadar srede adapte edebilecek-lerini d ndkleri soruldu unda ise, adaptasyon sreci iin en fazla ortalama 1 ila 2 yl arasnda bir sre tahmin etmi lerdir.

Tablo 6. Geleneksel yntem kullanlan proje bilgileri

Esneklik Kullanlabilirlik Takip edilebilirlik retici bilgiler Di er

% % % % % Geleneksel yntemin avantajl zelli i 16 29 42 3 10

Geleneksel ynteme eklenmesi gereken zel-lik

42 25 8 8 17

Bir yazlm geli tirme aracndaki olmas gere-ken zellik

40 24 28 4 4

5 Sonu, Kstlar ve Gelecek al malar

Bu al ma kapsamnda Trkiyedeki organizasyonlarn evik yntemleri ne oranda kullandklar ve yazlm geli tiricilerin evik yntemlere ynelik d nceleri belir-lenmeye al lm tr. Anket sonularna gre, Trkiye'de evik yntemleri kullanan organizasyonlarn bu yntemleri kullanma sreleri ortalama 2 yldan fazladr; bu da Trkiye'de evik yntemlerin kullanmnn ok yaygn olmad n, ancak bu yntem-lerin kullanmna ynelik bir e ilim oldu unu gstermektedir. En yaygn olarak kul-lanlan yakla m olarak SCRUM n plana kmaktadr. Sonular Agile Trkiyenin [23] 2013 ylnda gerekle tirmi oldu u al mann sonular ile nemli oranda r-t mektedir. al maya katlan yazlm geli tiricilerin evik yakla mlar konusundaki tutumlar olduka olumludur. evik yakla mlarn verimlili i, kaliteyi ve m teri

23

memnuniyetini arttrd n d nmektedirler. Ancak daha ok kk takmlar iin uygun olduklarn ve proje ynetiminin sa lanmasnn zor oldu unu d nenler de o unluktadr. Anket sonu de erlendirmeleri, tarafszl n korunabilmesi adna, tespit edi-len istatistiki bulgulara gre yaplm tr; ancak pek ok deneysel al mada oldu u gibi bu al mada da nemli kstlar yer almaktadr. ncelikli olarak ankete cevap veren katlmclar Trkiye apnda rastgele rneklem ile seilememi tir. Bylece sonular tm Trkiyedeki duruma genellenemez, ancak Trkiyedeki genel e ilimle-re ynelik yazlm geli tirici ve ara trmaclara bir bak as sa layabilir. Gelecek al malar kapsamnda ara trmann daha geni bir rneklemi kapsayacak ekilde daha uzun zaman aral nda yaygnla trlmas ya da anketin periyodik aralklar ile tekrar uygulanmas bulgularn geni letilmesi asndan faydal olacaktr.

6 Kaynaklar

1. Marnewick, C., Labuschagne, L.: Factors that influence the outcome of information technology projects in South Africa: an empirical investigation. In: Acta Commercii, vol. 9, No 1, 78-89. (2009)

2. Galorath, D.: Software Project Failure Costs Billions. Better Estimation & Planning Can Help. http://www.galorath.com/wp/software-project-failure-costs-billions-better-estimation-planning-can-help.php (2012)

3. Dominguez, J.: The Curious Case of the CHAOS Report 2009. http://www.projectsmart.co.uk/the-curious-case-of-the-chaos-report-2009.html (2009)

4. NTVMSNBC News Site, Yazlm projeleri pe gidiyor. http://www.ntvmsnbc.com/id/25327974/ (2012)

5. Agile Alliance, The Agile Manifesto, http://www.agilealliance.org/the-alliance/the-agile-manifesto/ (2001)

6. Livermore, J. A.: Factors that impact implementing an agile software development methodology. In: SoutheastCon Proceedings, IEEE, pp. 82- 86 (2007)

7. Pikkarainen, M., Haikara, J., Salo, O., Abrahamsson, P., Still, J.: The impact of agile practices on communication in software development. Empirical Software Engineerging, 13 (3), pp. 303-337. (2008)

8. Strode, D. E., Huff, S. L., Hope, B., Link,S.: Coordination in collocated agile software development projects. The Journal of Systems and Software, 85 (6), pp. 1222-1238. (2012)

9. Sutherland, J., Jakobsen, C.R., Johnson, K.: Scrum and CMMILevel 5: The Magic Potion for Code Warriors. In: Proceedings of the 41st Annual Hawaii International Conference on System Sciences (2008)

10. Suganya, G., Mary, S.A.: Progression towards agility: A comprehensive survey. In: 2010 International Conference on Computing Communication and Networking Technologies, pp. 1-5. (2010)

11. Srinivasan, J., Lundqvist, K.: Using Agile Methods in Software Product Development: A Case Study. In: Sixth International Conference on Information Technology: New Generations, pp. 1415 1420. (2009)

12. Preuss,D.H.: Digital Focus Unveils Market Survey Results at Agile 2006. http://www.infoq.com/news/Digital-Focus-Unveil-Survey-2006(2006)

24

13. Vijayasarathy, L. R., Turk, D.: Agile software development: A survey of early adopters. Journal of Infarmiation management, 19 (2), pp. 1-8. (2008)

14. Salo, O., Abrahamsson, P.: Agile methods in European embedded software development organizations: a survey on the actual use and usefulness of Extreme Programming and Scrum. Software, IET , 2 (1), pp. 58-64. (2008)

15. Schindler, C.: Agile software development methods and practices in Australian IT-industry: Results of an empirical study. In: International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control & Automation, pp. 321-326. (2008)

16. Azizyan, G., Magarian, M.K., Kajko-Mattson, M.: Survey of agile tool usage and needs. In: Agile Conference 2011, pp. 29-38. (2011)

17. VersionOne, 7th annual state of agile development survey. http://www.versionone.com/pdf/7th-Annual-State-of-Agile-Development-Survey.pdf

18. Warma, R.: The Success of Agile Software Development, Yaynlanmam Mezuniyet Tezi, Fontys University of Applied Sciences, Eindhoven (2012)

19. Bustard, D., Wilkie, G., Greer, D.: The maturation of agile software development principles and practice: Observations on successive industrrial studies in 2010 and 2012. In: 20th IEEE International Conference and Workshops on the Engineering of Computer Based Systems (ECBS), pp.139-146. (2013)

20. Ambler, S.: 2010 Agile Project Success Rates Survey Results. http://www.ambysoft.com/downloads/surveys/AgileSuccess2010.pdf (2010)

21. Ambler, S.: 2014 Agile Adoption Mini-Survey. http://www.ambysoft.com/downloads/surveys/AgileAdoption2014.pdf (2014)

22. Baytam, V., Kalpsz O.: Scrum Yazlm Geli tirme Metedolojisi iin Ynetim Sistemi Ta-sarm ve Gereklenmesi. Yaynlanmam Master Tezi, Yldz Teknik niversitesi, stan-bul (2011)

23. Agile Trkiye, 2013 Software Productivity Report. http://www.agileturkey.org/ (2013)

24. Oppenheim, A.N.: Questionnaire design, interviewing and attitude measurement, Pinter Publishers (1996)

25. Ambler, S.: Agile Adoption Rate Survey Results. http://www.ambysoft.com/downloads/surveys/AgileAdoption2008.pdf (2008)

26. Black, J. A., Champion, D. J.: Methods and issues in social research. John Wiley & Sons, Inc., New York (1976)

27. evik Yakla mlar Anket al mas, https://docs.google.com/file/d/0B6Uc3xMvXFRkTlJWb2lQM2VZeDQ/edit (2014)

25

Son Kullanc Tabanl Yazlm Gelitirme Arac

Cengiz TOAY1 Volkan AKKU2 Ali Hikmet DORU3

1Neta Telekomnikasyon A., stanbul, Trkiye2Yaln, Bursa

3Orta Dou Teknik niversitesi, Bilgisayar Mhendislii Blm, Ankara

1ctogay@netas.com.tr, 2volkan.akkus@yalin.com.tr, 3dogru@ceng.metu.edu.tr

zet. Son kullanclar sahip olduklar uygulamalara gereksinimleri dorultu-sunda eitli dzeylerde reticiden bamsz olarak mdahale etme eiliminde-dirler. Wordpress gibi uygulamalarda, veri ierik ynetimi kapsamnda ok k-stl bir ekilde yaplan tanmlamalar aracl ile zelletirilmi (balk isimleri,logolar vb.) rn elde edilebilmektedir. Sunulan alma ise; son kullanclarn web ortamnda sunulan gelitirme ortam aracl ile yeni rn gelitirme, mevcut rn deitirme ya da rn kullanan dier kullanclarn da faydasna olacak bir bileeni gelitirme yeteneini kazanmasn salanmaktadr. Bylece, almada sunulan projede tanml farkl tip son kullanc gereksinimleri do-rultusunda satn aldklar rne mdahale edebilmektedirler. Son kullanclarn etkide bulunduklar/tanmladklar rn tasarm, sunulan motor aracl ile Web ve Microsoft Windows iletim sistemi olmak zere ayn rnn iki farkl zmnn otomatik olarak retilmesi salamaktadr. Web ortamnda rtilen rn bulut zerinde altrlabilir.

Anahtar Kelimeler: Son Kullanc, Yazlm Gelitirme Sreci, Yazlm Geli-tirme Arac, Nitelik Modeli

1 Giri

Son kullanclarn yazlm gelitirme srelerine dhil olmas giderek yaygnla-maktadr. evik yazlm gelitirme sreleri bu yntemlerden bir tanesidir. Ancak bu tip yaklamlarda son kullanc, isterlerin tespit edilmesi, rnn dorulanmas ve istenilen rnn retilmesi iin yer almaktadr. Yazlm ise mhendisler tarafndan gelitirilmektedir. Arlkl olarak, yazlm srelerinde son kullanclarn isteklerini mhendislere szl, metinsel ya da belirli bir formatta aktarmalarnn ardndan srece bal olarak zaman zaman kullanclarn dhil olmas ile rn gelitirilmektedir. Son kullanclar ile yazlm gelitiricilerin, farkl terimler kullanmalar nedeni ile ortaya kan iletiim problemine sunulan bir zm Nitelik modelidir. Nitelik modeli [1][2][3][4] ile rn havuzundaki rnler arasndaki benzerlik ve farkllklarn bir aa yapsnda ifade edilmesi salanr. Dolays ile bu modelin kullanlmas iin mev-cut rn havuzunun olmas ve yeni rnn havuzdaki rn oluturan bileenlerin/ varlklarn yeni bir kombinasyonu ya da deitirilmesi ile elde edilmi yeni bir rn

26

eklinde oluturulmas gerekmektedir. Sunulan almada amacmz temelleri [20]de atlan yntem ile son kullanclarn mmkn olduunca fazla bir ekilde yazlm s-relerine dhil olmasnn salanmasdr. Bu amala detaylar ikinci blmde veril-mekle birlikte, tip kullanc tipi tespit edildi. Bylece, kullanclarn yetkinlikleri dzeyinde yazlm srelerine dhil olabilmesi salanmtr. Birinci tip kullanclarn nitelik modeli zerinde yapacaklar seimler nda gereksinimlere uygun yazlmn otomatik olarak retilmesi salanmaktadr. kinci tip kullanclar, mevcut ak diyag-ramlar zerinde deiiklik yapmak, yeni ak diyagramlar tanmlamak ve rnn arayznde grnecek olan bilgileri eklemek ya da kartmak suretiyle uygulamaya dorudan mdahale edebilmektedir. Son olarak nc tip kullanclar, rnde kulla-nlmak zere yeni bileenlerin (rnek olarak bir SMS hizmetinin salanmas) dll ola-rak geliirilerek projeye dahil edilmesi ya da tamamen yeni bir alanda (domain) uygu-lama gelitirilebilmesi iin veritabannn tasarlanmas gibi grevleri yerine getirebilm-tekdirler.

1.1 Nitelik Modeli

Model, bir alan mhendisi ile birlikte yeni bir alanda kullancnn bilgileri, kitaplar, mevcut farkl zmler vb. kaynaklardan toplanarak oluturulmas sureti ile havuzda hi bileen olmasa da gerekletirilebilir. Bu durum iin ama, son kullancnn istek-lerinin en iyi ekilde alglanmasdr. Ancak, rn hatt mimarilerinde (product line architecture) nitelik modelleri yaygn ekilde kullanlmaktadr. Nitelik en geni anla-m ile tm paydalar (kullanc, mteri, gelitirici, alan uzman, vb.) tarafndan bili-nen ve rnler arasnda benzerlik ve farkndalk yaratan balamlar (aspect) ile karak-teristikler olarak bilinir [1][2][3][5]. Nitelik modelinde nitelikler genellikle bir aa yaps ile ifade edilmektedir. Ancak, nitelikler arasndaki karmak (bir yaprak nitelik bir baka daldaki yaprak nitelie gerektirir/hari ilikisi ile bal olabilir) balantla-rn bulunmas nedeni ile arka planda izge eklinde bir oluum meydana gelebilmek-tedir. Anlalabilirliliin arttrlmas amac ile aa zerinde tekrarl yaplar ile ifade edilebilir. Gsterim konusunda ihtilaflar bulunmakla birlikte Czarneckinin gsterimi [6] en ok tercih edilen gsterimlerdendir. Nitelik modelleri pek ok sahada hliha-zrda kullanlmaktadr; rnek olarak; bulletin board system domain [2], the private branch exchange domain [7], web services domain [8], elevator control systems [9] verilebilir [4]. Bunlarla birlikte yazlm mhendislii kapsamnda; tekrar kullan-labilir yazlm gelitirme [10], balam ynelimli programlama [11], retimsel (gene-rative) programlama [12], rn hatt yazlm mhendislii [2][13], nesneye ynelik yazlm mhendislii [7], bileen ynelimli sistemler [14][15][16][17] ve nitelik y-nelimli programlama [18] rnek olarak gsterilebilir [4]. Nitelik modelinde yer alan niteliklerin kendi aralarndaki ve zm uzayndaki bileenler ile balantlarnn kural tabanl sistemler aracl ile ifade edilmesi ve kontrol edilmesi mmkndr [19]. Bu ekilde gereksinim dnyasnda yaplacak seimlerin gerek dnyada bir karlnn olup olmad, uyumsuzluk yaratan niteliklerin tespit edilmesi salanabilmektedir.

Nitelik modeli, farkl kullanc tipleri (son kullanc, yazlm mhendisi, sistem mhendisi vb.) iin farkl dzeyde (nitelik, iletim sistemi, donanm vb.) olarak hazr-

27

lanabilmektedir. Bu almada ekil 1de gsterildii zere sadece son kullanc te-melli nitelik modeli oluturulmu ve kullanlmtr. Alan mhendisi tarafndan hazr-lanan model, bileen havuzunda yer alan bileenlerin bir araya getirilerek rn ret-mesinde farkllk yaratacak nitelikleri iermektedir. Birinci tip kullanc, yapaca seimler ile istedii rn tanmlama imknna sahip olmaktadr. almada sunulan proje ile ekil 1de gsterilen Aratrma Projeleri Ynetimi niteliinin seilmesi durumunda retilecek uygulamada ilgili nitelik ile balantl tm yaplar (veri taban, kod dzeyinde vb.) otomatik olarak retilecektir. Dolays ile projede Erasmus, Leonardo, retim yesi Yetitirme ve SanTez ile ilgili varlklar projede yer alacaktr. Nitelik modeli zerinde alan kural tabanl sistemler aracl ile hangi niteliklerin birlikte seilebilecei/seilemeyecei, seimler srasnda ayrca nerilerin verilmesi, nitelik modeli zerinde yaplan seimlerin tutarl olup olmad vb. sonu-lar otomatik olarak karlabilmektedir.

ekil 1. niversite renci leri Otomasyonu Nitelik Modeli

Son kullanclarn rnleri teslim aldktan sonra eitli dzeylerde rnde deiik-lik ihtiyac ortaya kmaktadr. rnn kaynak kodlarna sahip son kullanclar dahi rnde deiiklik yaplmas iin bakm ya da mhendisin irket bnyesine dhil edil-mesi gibi ihtiyalar ortaya kmaktadr. Dolays ile son kullanclar, rnn tm ya-am dnglerinde yer alrken zellikle kk mdahaleler eklindeki istekler iin bir yaklama ihtiya bulunmaktadr. Sunulan yaklam ile son kullanclarn nitelik mo-

28

deli ile rnn niteliklerini seme/belirleme, rnde ak diyagramlar dhil olmak zere yenilikler veya deiiklikler yapmak ve yazlm gelitirme yetkinlii var ise gelitirilecek bileenler aracl ile bileen havuzunu genileterek yeni bir rnn oluturulmasna katk salamas hedeflenmektedir.

2 nerilen Yaklam

Son kullanclar aldklar eitimler veya irket ii pozisyonlarna bal olarak kullan-dklar yazlmlara mdahale etmek eilimindedirler. Bu mdahale uygulamann satn alnmas srasnda dahi olabilmektedir. Kullanc, rnn tamam yerine sadece belirli niteliklere sahip olan eklini satn almak isteyebilmektedir. rn baznda hangi niteli-in hangi baka nitelikleri gerektirdii ya da kar olduu gibi nitelikler arasndaki iliki a, zellikle rn satmaya alan personel iin dahi karmak bir hal alabil-mektedir. Dolays ile bileenlerin bir araya gelmesi ile eitlilik kazanan bir rn havuzunun oluturulmas yerine, mteri isteklerine gre otomatik olarak rn reten bir uygulama, farkl tip kullanc beklentilerini karlamak zere rnleri otomatik olarak gelitirilebilir.

ekil 2: Geneu Mimarisi

Mimarisi ekil 2de gsterilen Geneu isimli proje, kullanc tarafndan tanmlanm niteliklere uygun bir yazlmn otomatik olarak gelitirilmesini salamaktadr. Geneu ile web tarayclar ve Windows iletim sisteminde alacak uygulamann ayn anda gelitirilmesi mmkn olmaktadr. Kullanc ayn yetkiler ile iki farkl uygulamadaayn zelliklere sahip olabilmektedir. Son kullanclarn bu isteklerini karlamaya ynelik olarak; Geneu ile farkl kullanc tipi iin uygulamaya mdahale ve yeni bir uygulama gelitirilmesine olanak tanmaktayz:

29

Birinci tip: Nitelik Modeli zerinde ihtiyalarna ynelik seimler nda istedii niteliklere sahip rn elde eder. Bu tip kullanc web ortamnda istedii rn ni-telik modeli zerinde seebilen bir kullanc ya da bir sat temsilcisi olabilir. Kul-lanclar, seimleri srasnda mmkn olmayan seimler konusunda sistem tarafn-dan uyarlmak sureti ile ynlendirilirler. Sistem, nitelik modeli zerinde alacak motorlar aracl ile daha akll ynlendirmelerin yaplmas salayabilir. Yaplan seimler, Geneu tarafndan retilecek kodun hangi bileenlere ihtiyac olduunubelirler. Dolays ile son kullancnn dorudan rnn zelliklerini belirleme yet-kisi vardr. Bu tip kullanc bir sat temsilcisi de olabilir. Geneunun kod retme yetenei sayesinde sat temsilcilerinin mteri ile gerekletirecekleri iletiim so-nucunda dorudan zmn anlk retilmesi ve mteriye gsterilmesi imkn bu-lunmaktadr. ekil 2de yer alan SANTEZ niteliinin seilmesi durumunda, e-kil 3te gsterilmekte olan nitelik ile ilikilendirilmi varlklar otomatik olarak r-nn retilmesi safhasnda veritabanna ekil 4 de gsterilen zelliklerle birlikte hazrlanacaktr.

ekil 3: SANTEZ ile ilgili varlklar

ekil 4: Bavuru varl ve zellikleri

30

kinci tip: Birinci tip kullancnn tm yeteneklerine sahip olmakla birlikte, bu tip kullanclar, yeni tablo oluturma/deitirme ve srkle brak temelli i ak mode-li oluturma/deitirme ile rne yeni zellikler katma yeteneklerine de sahiptirler. ekil 5te bir rencinin ald toplam kredi saysnn mezuniyet iin gerekli mi-nimum deer ile kontrol yaplmaktadr. Belirli bir rakamn almas durumunda ders almas engellenebilir. Bu tip kullanclar projede yeni varlklar ve zellikleri tanmlamak sureti ile arka planda otomatik olarak oluturulacak veri taban tablola-rnn oluturulmasna yol aar. Yine arayz zerinde yaplan seimler ile varlklar arasnda ilikiler kurulur. rnek olarak bir niversitede yer alan renciler, hoca-lar, dersler ve aralarndaki ilikiler ele alndnda, bir rencinin alabilecei top-lam ders saysna kst getirme gibi temel zellikler Geneu arayz ile dorudan gerekletirilebilir. Benzer ekilde, eer byle bir sistem var ise, kullanc, ren-ciye yeni bir zellik (renci boyu/kilosu vb.) eklemek sureti ile sisteme katkda bulunabilir. Bu kullanc tipinin bir miktar yazlm bilgisinin olmas ya da ksa bir eitim srecine tabi tutulmasna ihtiya olabilir.

ekil 5. Ak Diyagram

31

nc tip: kinci tip kullancnn tm yeteneklerinin yan sra rne yeni bir bile-enin kodlanarak ekleme yeteneine sahip olan kullancdr. rnein, e-posta ata-bilme yetkinlii kazandrlmas iin hazrlanacak dinamik ktphane (dll dosyas) Geneu bileen havuzuna eklenmek sureti ile ilk iki tip kullancnn hizmetine sunu-lur. Burada yaplan gelitirim faaliyetleri tamamen Geneu ortamnn dnda mey-dana gelir. Mevcut sistemin, Microsoft .NET ktphanelerine dayanmas nedeni ile bu ortamda gelitirilmesi daha iyi sonular verecektir. Ayrca bu tip kullanclarn yeni bir alanda uygulama gelitirilmesi iin gerekli alt yap almalarn da ger-ekletirilmesi beklenmektedir.

3 Sonu ve Tartma

Son kullanclarn sadece isterleri belirlemedii, dorudan rne mdahale edebilme yeteneinin kazandrlmas almalar her geen gn nem kazanmaktadr. Web ta-banl kurulum arayz sonrasnda, kurulum srasnda ald verilerden yola karak kullancya zel rnn otomatik olarak olumasn salayan rnler bulunmaktadr. Bu tip ierik belirleme sistemlerine rnek olarak Wordpress ya da Joomla gsterilebi-lir. Bu almada ise ierik belirleme sistemlerinden farkl olarak son kullancnn(zellikle ikinci ve nc tip) bir adm daha teye giderek, sadece rn zelletirme deil; web tabanl ortamda srkle brak tabanl yeni uygulama gelitirme, uygulama-ya eklentiler yapma ve rnn davranlarn deitirme yetenei kazandrlm ol-maktadr.

Gelinen noktada nitelik modeli editr ve i ak editr birimleri ile birlikte bir tmletirilmi gelitirme ortam hazrlanmtr. Ortaya kan ara ile farkl kullanc tipleri ile test uygulamalar gelitirilmitir. Uygulama ayn zamanda olgunlam alan-larda hzl uygulama gelitirmenin nn amaktadr. rn web ortamnda tanmlan-mas nedeni ile build ilemi farkl bir makine da gerekletirilmektedir. Dolays ile zellik byk projelerde gelitirici bilgisayarlarnn yerine daha kapasiteli sunucular zerinde gnlk build ilemlerinin otomatik olarak gerekletirilmesi projenin doa-sndan kaynakl olarak sunulmaktadr.

4 Teekkrler

Bu almada ad geen Geneu projesi TBTAK-Teknoloji ve Yenilik Destek Programlar TEYDEB tarafndan desteklenmitir.

5 Kaynaklar

[1] K. C. Kang, S. G. Cohen, J. A. Hess, W. E. Novak, and A. S. Peterson, Featu-re-Oriented Domain Analysis (FODA) Feasibility Study, Carnegie-Mellon University Software Engineering Institute, Nov. 1990.

32

[2] K. C. Kang, S. Kim, J. Lee, K. Kim, E. Shin, and M. Huh, FORM: A feature-oriented reuse method with domain-specific reference architectures, Ann Softw Eng, vol. 5, pp. 143168, Jan. 1998.

[3] K. C. Kang, J. Lee, and P. Donohoe, Feature-oriented product line enginee-ring, Softw. IEEE, vol. 19, no. 4, pp. 58 65, Aug. 2002.

[4] Togay, Cengiz, Nitelik Modeli Tabanl rn Uygunluk Deerlendirme Yn-temi, presented at the Ulusal Yazlm Mhendislii Kongresi 2012 (UYMK 2012), zmir, 2012.

[5] A. Deursen and P. Klint, Domain-specific language design requires feature descriptions, J. Comput. Inf. Technol., vol. 10, p. 2002, 2002.

[6] K. Czarnecki, S. Helsen, and U. W. Eisenecker, Formalizing cardinality-based feature models and their specialization., Softw. Process Improv. Pract., vol. 10, no. 1, pp. 729, 2005.

[7] K. Lee, K. C. Kang, S. Kim, and J. Lee, Feature-oriented engineering of PBX software, in Software Engineering Conference, 1999. (APSEC 99) Procee-dings. Sixth Asia Pacific, 1999, pp. 394 403.

[8] S. Robak and B. Franczyk, Modeling Web Services Variability with Feature Diagrams, in Revised Papers from the NODe 2002 Web and Database-Related Workshops on Web, Web-Services, and Database Systems, London, UK, UK, 2003, pp. 120128.

[9] K. Lee, K. C. Kang, W. Chae, and B. W. Choi, Featured-based approach to object-oriented engineering of applications for reuse, Softw Pr. Exper, vol. 30, no. 9, pp. 10251046, Jul. 2000.

[10] M. L. Griss, J. Favaro, and M. dAlessandro, Integrating Feature Modeling with the RSEB, in Proceedings of the 5th International Conference on Softwa-re Reuse, Washington, DC, USA, 1998, p. 76.

[11] K. Lee, K. C. Kang, M. Kim, and S. Park, Combining Feature-Oriented Analysis and Aspect-Oriented Programming for Product Line Asset Develop-ment, in Proceedings of the 10th International on Software Product Line Con-ference, Washington, DC, USA, 2006, pp. 103112.

[12] K. Czarnecki and U. W. Eisenecker, Generative programming: methods, tools, and applications. New York, NY, USA: ACM Press/Addison-Wesley Publis-hing Co., 2000.

[13] P. C. Clements and L. Northrop, Software Product Lines: Practices and Pat-terns. Addison-Wesley, 2001.

[14] J. Kalaoja, E. Niemel, and H. Perunka, Feature Modelling of Component-Based Embedded Software, in Proceedings of the 8th International Workshop on Software Technology and Engineering Practice (STEP 97) (including CASE 97), Washington, DC, USA, 1997, p. 444.

[15] X. Peng, Y. Wu, and W. Zhao, A Feature-Oriented Adaptive Component Mo-del for Dynamic Evolution, in Proceedings of the 11th European Conference on Software Maintenance and Reengineering, Washington, DC, USA, 2007, pp. 4957.

33

[16] C. Togay, HLA Tabanli Bilesenler ile Otomatik Uygulama Gelitirme, in Proceedings of the Ulusal Yazilim Muhendisligi Sempozyumu, Ankara, Turkey, 2005.

[17] C. Togay and A. H. Dogru, Federasyonlarn HLA Tabanl Simulasyonlara Tmletirilme Otomasyonu iin bir Mekanizma, in 26. Proceedings of the 1. Ulusal Savunma Uygulamalar Modelleme Simlasyon Konferans, Ankara, Turkey, 2005.

[18] D. Batory, Feature-Oriented Programming and the AHEAD Tool Suite, in Proceedings of the 26th International Conference on Software Engineering,Washington, DC, USA, 2004, pp. 702703.

[19] C. Togay, Systematic Component-Oriented Development with AxiomaticDesign, Dissertation, Middle East Technical University, Ankara, Turkey, 2008.

[20] A. H. Dogru and Togay, Cengiz, Son Kullanc Gelitirme Ortam iin Aksi-yomatik Tasarm Esinli Mimari, presented at the UYMK 2012 Ulusal Yazlm Mimarisi KonferansUYMK 2012, zmir, 2012.

34

Yazlm zelliklerinin Enerji Tketimi zerine Etkileri

Sedef Aknl Koak1, Glfem Iklar Alptekin2, Aye Baar Bener3, Andriy Miranskyy4, Emre Doan2

1 Ryerson University, Environmental Applied Science and Management, Canada 2 Galatasaray niversitesi, Bilgisayar Mhendislii Blm, stanbul3 Ryerson University, Mechanical and Industrial Engineering, Canada

4 IBM Toronto Lab, Canada

sedef.akinlikocak@ryerson.ca,gisiklar@gsu.edu.tr, ayse.bener@ryerson.ca,andriy@ca.ibm.com,edogan@gsu.edu.tr

zet. Yeil yazlma olan ilgi, hem akademik hem de endstriyel d-nyada gittike artmaktadr. Yeil bir yazlm tasarlamak ve kodlamak, yazlm gelitirme irketlerinin kurumsal sorumluluklar arasndaki yerini almtr. Yazlm mterileri, zellikle kurumsal mteriler, seimlerinde bu konuyu gzetmeye balamlardr. evresel srdrle-bilirlii olan bir yazlm gelitirmek meakkatli bir sretir. Bu almada, piyasada en bilinen veri taban ynetim sistemlerinden biri olan DB2 yazlm ele alnmtr. Deneysel almalar iin, DB2 zerinde alan ara seilmitir. Bu aralar ayn i miktar zerinde kullanarak, alt farkl senaryo yaratlmtr. Senaryolarn birbirleriyle kyaslanmas iin, grup yeil lt/kriter seilmitir: IT kaynak ltleri, yaam dngs ltleri ve sistem enerji kullanm ltleri. Sonular, bu aralarn yazlm sisteminin enerji etkinlii zerine farkl bireysel ve bileik etkileri olduunu gstermitir. Elde edilensonularn, yazlm sistemi performans ve yazlm enerji tketimi arasndaki dnleim modellerinde kullanlmas mmkn olabilir.

Anahtar Szckler Yeil Biliim, Yeil IT, Yeil Yazlm, Enerji T-ketimi, evresel Srdrlebilirlik, Enerji Etkinlii

1 Giri

Yeil biliim/IT, enerjiyi daha etkin kullanan donanmlar nerdiinden, evresel srdrlebilirlie katks olan bir alma alandr. Bu mantkla bakldnda, yeil biliime, ilevselliini kaybettirmeden daha az enerji harcayan yazlm tasarlayp retmek de dahil edilebilir. Kern vd., yaptklar almada, sadece yazlmn da, genel enerji tketimine azmsanmayacak derecede etki ettiini gstermitir [1]. Son yllarda, yazlm irketleri karbon ayak izlerini kltmeye alarak, yksek rekabette bir adm ne gemeye almaktadrlar. Bir yazlmn yeillii, o yazlmn gelitirilmesi, teslimi ve bakm srelerinin tmn birden kapsamaldr [2]. Global karbon

35

salnmn dorudan etkiledii iin, enerjinin etkin kullanm, yeil yazlmn da en nemli konusudur.

Daha nceki almamzda, bir yazlm rnnn kullanc gereksinimlerine gre modernletirme srecindeki enerji tketimi incelenmitir [3]. Enerji tketimine dorudan etkisi olduunu dnmemiz sebebiyle, veri sktrma arac ele alnmtr.Yazlmn ilevselliini arttrmak ve enerji tketimini azaltmak arasndaki dnleim zerinde durulmutur. Bu almada ise gerek hayat senaryolarna daha da yaknlamaya allp, aratrma sorusu olarak u belirlenmitir: Yazlm aralarnn enerji tketimi zerine bireysel ve bileik etkileri nelerdir? Bu soruya cevap vere-bilmek ve yazlmn tkettii enerji miktarn somut olarak lebilmek iin yeil ltler/kriterlerden faydalanlmtr. Dolaysyla, bu almadaki ikinci aratrma sorusu da u olmutur: Bir yazlm sisteminin enerji etkinliini deerlendirmek iin faydalanlabilecek yeil ltler nelerdir?

lmleri gerekletirmek iin, ok kullanlan veri taban yazlm sistemlerinden olan DB2 seilmitir. Deneylere, ilk almamza ek olarak iki yazlm arac daha eklenmitir. Bu sayede, daha ayrntl deney senaryolar yaratabilip; yazlm aralarnn bireysel ve bileik etkilerini daha iyi grebilmek mmkn olmutur. Birbi-rinden farkl alt deney senaryosu yaratlp, her bir senaryodaki CPU kullanm oran, I/O bekleme oran, i performans ve toplam enerji tketimi stne younlalmtr.Her bir senaryonun farkl enerji tketim ve kaynak kullanm profili rettiisaptanmtr. Bu bilgiler, yneticilerin yazlm gelitirme srelerini daha yeil kla-bilmek iin kurmak zorunda olduklar dnleim modellerinde etkin olarak kullanla-bilecektir. Kullanlmasn nerdiimiz yeil ltler, yazlm gelitiricilerin, rettikleri yazlmn ne kadar yeil olduunu somut olarak lmelerini salayacaktr.

Makalenin 2. blmnde, konuyla ilgili yaplan almalar zetlenmitir. 3. blmde deneylerde kullanlan yeil ltler, 4. blmde ise zerinde allan deney altyaps anlatlmtr. 5. blmde elde edilen sonular verildikten sonra, bu sonular tartlarak makale sonlandrlmtr.

2 lgili Akademik Yazn

Enerji ynetimi teknikleri, bilgisayar sistemlerinin birok seviyesinde kullanlmak-tadr. Enerji ynetimi konusundaki basit yaklam, kullanlmayan bileeni dk ener-ji moduna geirmek veya tamamen pasif hale getirmektir. Dk enerji harcayan yazlm konusundaki nc almalardan ikisinde, enerji komut seviyesinde incelenmi ve her bir komutun birim enerji harcad fikri ortaya atlmtr [4-5]. Yeil ltler, enerji tketimini deiik sistem seviyelerinde lmek iin kullanlmtr [6].Akademik yazndaki ou aratrma, donanm ve yazlmn gce olan etkilerini lmeyi amalamtr. Yakn zamanda yaynlanan almalardan birinde yazarlar, yazlm alannda evresel srdrlebilirlii hedefleyen modeller neren almalarn eksikliini belirtmilerdir [7]. Gelitirdikleri GreenSoft adl modelle, yeil yazlm ltleri nermi ve yeil yazlm tasarm ve gelitirme sreci ile ilgili teorik bir model ortaya koymulardr. Ancak bu zaman kadar, yeil ltleri kullanarak bir yazlmn enerji etkinliini len bir almaya rastlanlmamtr.

36

3 Kullanlan Yeil ltler

Yeil lt olarak nerilen birok lt olsa da [8], bu alma iin sistemi bir btn olarak kapsayan temel bir lt kmesi seilmitir. Sistemin enerji etkinliini lmek iin kullanlan yeil ltler Tablo 1de zetlenmitir.

Tablo 1. Yeil ltler

Seilen Yeil ltler BirimIT Kaynak KullanmCPU kullanm oran %I/O kullanm %Saklama birimi kullanm %Yaam DngsUygulama performans (QoSL) Tamamlanan faydal i says / kWhEnerji EtkisiSistem enerji tketimi kWhUygulama enerji etkinlii W/tama