"本书深入探讨了SAS数据分析软件质量的各个方面,旨在提高软件的可靠性、恢复性、健壮性和执行效率。" 本书是关于SAS数据分析开发中软件质量的关键维度,它针对的是对SAS数据分析有深厚兴趣的专业人士,如数据科学家、软件工程师以及质量保证专家。书中详细阐述了如何在软件生命周期(SDLC)中实现高质量的数据分析应用。 首先,介绍部分定义了数据分析开发的独特性,并概述了SDLC的基本阶段,强调了在每个阶段中风险管理和质量控制的重要性。软件质量不仅仅是代码无误,而是涵盖了多个方面,包括可靠性和恢复性等关键特性。 在质量章节,作者明确了质量的定义,并提出了软件产品质量模型。质量是贯穿SDLC始终的概念,从需求收集到软件部署,每一个环节都应关注质量保证。 通信章节中,讨论了不同类型的返回代码,如系统数字返回代码、系统字母数字返回代码和用户生成的返回代码,以及在并行处理中的通信挑战。有效的通信是确保软件正常运行和问题定位的基础。 接着,进入动态性能部分,分为四个子主题: 1. 可靠性:定义了可靠性,并通过“ACL可靠性三原则”(可预测性、容错性和可恢复性)来理解其核心。可靠性在SDLC中的实践方法也得到了详细解释。 2. 恢复性:介绍了如何构建具有恢复性的系统,以减少故障的影响。恢复性矩阵、TEACH恢复原则和SPICIER恢复步骤提供了具体的指导。此外,利用检查点进行恢复是恢复性的重要策略,这一策略同样适用于SDLC。 3. 健壮性:定义了健壮性,它是系统在面对错误或异常情况时保持稳定性的能力。通过防御性编程和异常处理,可以提高系统的健壮性,从而增强其可靠性。在SDLC中,健壮性是必须考虑的因素。 4. 执行效率:执行效率关乎程序运行的速度和资源使用。书中探讨了影响执行效率的因素,并给出了优化策略,以减少虚假依赖和其他效率瓶颈。 这本书不仅提供了理论基础,还提供了实用的技巧和最佳实践,对于希望提升SAS数据分析软件质量的专业人士来说,是一本宝贵的参考资料。通过深入理解和应用书中的知识,读者能够创建出更加可靠、可恢复、健壮且高效的SAS数据分析应用。
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