SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 43
Downloaden Sie, um offline zu lesen
As-Is   ステム分析は入出力から始めよ


既存システムの全体像を把握する

               株式会社バリューソース 神崎善司
わたしは
   ㈱バリューソース
       代表取締役 社長
       神崎 善司                             要件のツボ
       zkanzaki@vsa.co.jp
       はてな:good_way
       twitter:zenzengood
                                http://www.vsa.co.jp/ka
   普段は                         name
       要件定義のコンサルテーション
       オブジェクト指向やUMLのセミナー開催
       要件定義ツール「要件のツボ」開発
   経験
       20年ほど前からオブジェクト指向を中心にシステム開発全般のコンサルティングを行う
       10年ほど前から上流工程を中心としたコンサルティングを行う
       その経験を活かしてモデルを使った要件定義の手法をまとめる
       大規模システムの保守性向上のための既存システムの分析を行う
既存システムを取り巻く状況は
   ドキュメントがない
   ドキュメントは最新ではない

   ソースが最新かどうか分からない
   さまざまな言語で開発されている
   聞いたことがない言語である
   アーキテクチャが明確ではない

   システムの利用者
       普段使っている機能だけ知っている
       なんでこうなっているのか分からない
問題のはじまり
   新システムの企画段階で

       今のうちに既存のシステムを調べよう


       システムのドキュメントを再度作成する!
よく起こること

   システムのドキュメントを整理する → プログラム単位の
    ドキュメント

   数千本のプログラムについて細かい仕様を調べる
   複数の担当者が担当を割り振られ黙々と作る

       キングファイルが積み上がる
プログラム単位のドキュメント化

   混沌とした一枚岩のシステムをプログラム単位で調べてもシステム化
    の判断には役に立たない


                 Prg
                                   Prg          Prg
                             Prg
                      Prg                 Prg          Prg
          Prg
                      Prg
          Prg                            Prg      Prg
                      Prg

                Prg                      Prg     Prg
                            Prg
そんな現場では
   何を書くんですか?
   どの範囲まで書くんですか?
   どの粒度で書くんですか?
一ヶ月後
   いつまでやるんですか?

       やれと言われればやりますが。   ??????


   目的が曖昧なままスタートしたので終わるタイミングが分か
    らない
そして…

   As-Isの資料作成がいつのまにかTo-Beの資料作成に

       この部分は君が詳しいから次期システムもここは君が担当してくれ

       細かいことは分かるけど、次期システムについて判断出来ない

       結局方向性のない焼き直しシステムができあがる

       データ構造の見直しは行われず 保守性はいっこうに改善しない
迷信

   保守中のバグは新システムでは再現させたくない
       何でシステムで同じようなバグが出るの?


   既存のシステムとほとんど同じだから…
       「ほとんど」とはどこですか?   ?????
          イメージ              実際は
           ほとんど同じ

   「細かいことを知っている」は「システムをよく知っている」ことに
    ならない
       結局システムは何をしているのですか?    ?????
どうすりゃいい
何を調べたいのか
   現在のシステムはこうなっている
   次のシステムの方向性はこうだ!
   だから次のシステムはこうする


   必要なことを判断出来る情報が重要!
   判断するためには何を何のためにが分かる必要
    がある


   つまり   つじつまのあう説明ができる
目指すべきは
   プログラムに左右されずにシステムが何を行っているかを明
    らかにする

   システムにとって大事なことは
   何ができればいいのか
   どう整合しているのか
       主要な機能は?
       主要な情報は?
       機能と情報の関係は?


そこで…
 本質を捉えるためにモデリングだ
えっ モデリング               ほんとか?

   既存のシステムを調べているんだ
       モデルと既存のシステムの関係は?

           既存のシステムは綺麗ではない
           綺麗なモデルは現実と離れていく


           綺麗なモデルは結局何を表しているんだ!
どうモデルを活かす

   現実とつながりながら現実の混沌に影

    響されずに    整理する
   そのためには…

   前提
       細かなルールにこだわらなくていい
       既存システムの仕組みは無視していい
既存のシステムとは

   様々な制約によってプログラムが混沌としている



         Prg     Prg
                                              Prg
                            Prg   Prg
                      Prg               Prg
          Prg                                   Prg
                      Prg               Prg
          Prg                                   Prg
                      Prg               Prg

                Prg                             Prg
何を捉える

   システム境界とデータを捉える




     だから~ 情報のない中でどうやってやるんですか?
ドキュメントがないと言っても

   たいてい以下のドキュメントはある
       テーブル定義書
       電文レイアウト
       ファイル交換のファイル定義書

   保守されているシステムについては

       データと他システムにつながる部分の情報
        はある
システムをよく知らないといっても
   この機能はこういうことを行っている
       ここでこうするとあそこに影響する
       こうしたいときはここをこうすればいんだよ


   制約の説明
       ここは時間がなくてこうしちゃったんだ!
       この時代はこういうルールだったんだ
具体的にどうするの?

        分析
分析方針
   集めやすい情報から集める


   抜けたピースを探す


   集めた情報の特徴から切り込む
       分類する
       関係をつかむ
現実とつながりながら現実の混沌に影響されずに整理する
      入力                          モデル                     出力
       情報                                                  情報
       タイミング                                               タイミング
                      機能                       機能
                      機能                       機能
                      機能                       機能




               システム境界のレベルで一致させる

      入力                     既存システム                       出力
       情報                                                  情報
       タイミング                     Prg   Prg                 タイミング
                           Prg                Prg
                Prg                                 Prg
                           Prg                Prg
                Prg                                 Prg
                           Prg                Prg




                物理制約             時間制約        開発時制約
認識する情報

   入出力
       画面   稼働しているシステム
       帳票    〃
       通信   電文レイアウト
       データ交換
           File   Fileレイアウト
           DB     テーブル定義書
   データ
       テーブル定義書
       ファイルレイアウト
システムの入出力を捉える
   データ集約的なシステム
       入れポン 出しポン


       入力と出力を把握できればいい
システム境界を捉える


                               帳票
                         画面

          データ交換
                  DB
         受信



              送信
  システム
                          通信
              受信


         送信
                  File

          データ交換
システムが関心をもつ状態を捉える
   状態監視的なシステム
       監視対象があって今を意識
       一連の手続きの管理 プロセス管理、ロングトランザクション管
        理

       状態としてルールを整理

   ユーザが認識している状態を把握するために
       画面上の情報
       オペレータが画面の振る舞いとして認識しているもの
       テーブル上の区分やフラグなど
       テーブルの関係
       ビジネス上の概念
状態を振る舞いのルールとする

                            A画面




                              受信   DB
                       受信
                                              A画面
                                        開始前                     開始済み
                                              A_File
                              受信
                                                       B_File     B画面
              システム
                                                        解約待ち
                              送信


                       送信     送信   A_File



     XXX / YY機能
状態                状態

                              状態の遷移として整理
入出力をイベントで統一的に扱う

                      システム境界をイベントとして
画面
                       扱う
      受信
                          ポイント
      送信
                            画面やデータ交換は
      送信    File            実体に合わす
      受信    DB             画面

                           受信     システム
     イベント                  送信
隠れた情報をあぶり出す

   隠れた情報
       複数の意味をもつデータ
           意味の違うものを一つのレイアウトで扱う


       複数のイベントを一度に扱う
           タイミングが隠れる




                        システム
                 情報
既存のプログラムに影響されずに機能を記述す
る


              画面



                    機能
               受信                  <CU>
         受信                <U>
                    機能

                    機能     <R>
               受信
  システム
                    システム
                      <R>
                    機能
               送信            <RD
                    機能       >
         送信    送信           CRUD

                    File
データと機能の整理

   データ
       ほとんどの場合DBのテーブル整理
           ER図の作成: 主要なテーブルを識別
           サブシステムに分類する

   機能
       イベントに対応付ける
       バッチに対応付ける          イベント   機能
バッチを洗い出す
   バッチの種類
       定期監視
       本来のバッチ処理

       入出力のバッチ
           File交換
           DB経由


       ポイント
            データ交換の処理とバッチ処理を切り分ける
記述のパターン
画面処理               Fileによるデータ交換
画面          機能     File交換入         機能        File



                   File交換出         機能        File
通信
システム   受信   機能
                   DBによるデータ交換
                   DB交換入           機能        データ
            電文


                   DB交換出           機能        データ
送信          システム


       機能   電文     定周期
                    定周期      A機能        送信    YY機能
                     日
システムを適切な大きさに分割する
   事実                          規模25のシステムを分けると重複
                                分を含めて規模30に増える。
       ある閾値を境に開発費は急激に上昇する      しかし、それが閾値よりも低ければ
       システム開発に関わる変化を止めることは     重複分5は無視できる

        できない
                                規模10               規模20


                                             重複5
   いかに分けるか
                                             規模30
       データ中心にわける
       機能を中心にわける                   45
                                    40
       業務を中心にわける             工数
                                    30
                                    25
                              コスト   20
                                    15
                                    10

       綺麗に分けようとしない                  5

                                         5    10    15   20   25
       その企業の文化に併せて分割する                  規模              閾
                                                         値
サブシステムに分類する


             画面
                          機能


             受信           機能
        受信

                          機能
             受信
 システム                     機能
             送信


        送信    送信          機能

                   File
分け方の例
                            分けやすいところ
   データ中心                    から分ける
       データを役割から分ける
                           その分類に他のも
       業務別にデータを分ける          のを寄せる
       データに機能を紐付け分類する
                            特徴をつかみ方
                             針を決める
   機能中心
       機能の役割から分ける
       業務別に機能を分ける
       機能にデータを紐付け分類する   暗黙的な分類を引き出す
                         制約を意識する
掘り起し岩を砕く
特徴をつかみそこから切り込む

   トップダウンアプローチ
       ビジネスモデルから把握する
           会社の外の登場人物を整理する
           会社の中の登場人物を整理する
           ビジネスモデルとしての分類を求める

   ボトムアップアプローチ
       CRUD表
           正確なCRUD表ではなく妥当なコストで把握できる精度のものを目指
            す
           マクロにながめる
           プログラムの分類を見直す
           テーブルの分類を見直す
トップダウンアプローチ
                  会社外の登場人物
                            登場        登場
                            人物        人物
                   登場                       登場
                   人物                       人物

                  登場             会社              登場
                  人物                             人物



                  会社内の登場人物

                       部署                  部署
                                 会社

・切り込めるところから切り込む        部署                  部署
・いろいろな手を試す
ボトムアップアプローチ
                  分類をモデルとあわす
CRUD表      テーブル



プ
ロ
グ
ラ
ム
RDRA(リレーションシップ駆動要件分析)全体像
システム価値   システム外部環境           システム境界                システム
                                      画面・帳表                データ
          業務
                  業務&UC
                            UC&画面
                                              機能複合
コンテキスト                                        モデル



         概念


                                 ユースケース


                                          UC&機能

                                                            ドメイン

要求

                      利用シーン
                      &UC
                                      プロトコル
          利用シーン

                                                      機能




         ②                イベント            ①          UC:ユーケース
どう管理するのか
 コンテキスト
 ドメインモデル
 システム論理構成

     サブシステム

           パッケージA

            画面・帳票モデル
            イベントモデル
             データモデル
            機能複合モデル
            プロトコルモデル

           パッケージB
まとめ
                   モデル
                                              システム境界とデータで
        機能

        機能
                                機能
                                               合わせる
                                機能
        機能                      機能


                                              特徴をつかみ洗練化す
                                               る
 システム境界のレベルで一致させる

              既存システム
                                              分類し整理する
                   Prg   Prg
             Prg               Prg
  Prg                                Prg
             Prg
  Prg
             Prg
                               Prg

                               Prg
                                     Prg      得られる情報から切り口
                                               を探し整理する

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

そんなトランザクションマネージャで大丈夫か?
そんなトランザクションマネージャで大丈夫か?そんなトランザクションマネージャで大丈夫か?
そんなトランザクションマネージャで大丈夫か?
takezoe
 

Was ist angesagt? (20)

AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Relational Database Service (Amazon...
AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Relational Database Service (Amazon...AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Relational Database Service (Amazon...
AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Relational Database Service (Amazon...
 
AWSでDockerを扱うためのベストプラクティス
AWSでDockerを扱うためのベストプラクティスAWSでDockerを扱うためのベストプラクティス
AWSでDockerを扱うためのベストプラクティス
 
Data platformdesign
Data platformdesignData platformdesign
Data platformdesign
 
分散トレーシング技術について(Open tracingやjaeger)
分散トレーシング技術について(Open tracingやjaeger)分散トレーシング技術について(Open tracingやjaeger)
分散トレーシング技術について(Open tracingやjaeger)
 
ロードバランスへの長い道
ロードバランスへの長い道ロードバランスへの長い道
ロードバランスへの長い道
 
そんなトランザクションマネージャで大丈夫か?
そんなトランザクションマネージャで大丈夫か?そんなトランザクションマネージャで大丈夫か?
そんなトランザクションマネージャで大丈夫か?
 
データ活用を加速するAWS分析サービスのご紹介
データ活用を加速するAWS分析サービスのご紹介データ活用を加速するAWS分析サービスのご紹介
データ活用を加速するAWS分析サービスのご紹介
 
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
 
20220409 AWS BLEA 開発にあたって検討したこと
20220409 AWS BLEA 開発にあたって検討したこと20220409 AWS BLEA 開発にあたって検討したこと
20220409 AWS BLEA 開発にあたって検討したこと
 
Microsoft MVP が語る Azure 移行の勘所
Microsoft MVP が語る Azure 移行の勘所Microsoft MVP が語る Azure 移行の勘所
Microsoft MVP が語る Azure 移行の勘所
 
製造装置データ収集の選択肢 (AWS IoT Deep Dive #5)
製造装置データ収集の選択肢 (AWS IoT Deep Dive #5)製造装置データ収集の選択肢 (AWS IoT Deep Dive #5)
製造装置データ収集の選択肢 (AWS IoT Deep Dive #5)
 
20180619 AWS Black Belt Online Seminar データレイク入門: AWSで様々な規模のデータレイクを分析する効率的な方法
20180619 AWS Black Belt Online Seminar データレイク入門: AWSで様々な規模のデータレイクを分析する効率的な方法20180619 AWS Black Belt Online Seminar データレイク入門: AWSで様々な規模のデータレイクを分析する効率的な方法
20180619 AWS Black Belt Online Seminar データレイク入門: AWSで様々な規模のデータレイクを分析する効率的な方法
 
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
オンプレミスRDBMSをAWSへ移行する手法
 
失敗事例で学ぶ負荷試験
失敗事例で学ぶ負荷試験失敗事例で学ぶ負荷試験
失敗事例で学ぶ負荷試験
 
AWS IoTアーキテクチャパターン
AWS IoTアーキテクチャパターンAWS IoTアーキテクチャパターン
AWS IoTアーキテクチャパターン
 
[Observability conference 2022/3/11] NewsPicks のプロダクト開発エンジニアが実践するスキルとしての SRE
[Observability conference 2022/3/11] NewsPicks のプロダクト開発エンジニアが実践するスキルとしての SRE[Observability conference 2022/3/11] NewsPicks のプロダクト開発エンジニアが実践するスキルとしての SRE
[Observability conference 2022/3/11] NewsPicks のプロダクト開発エンジニアが実践するスキルとしての SRE
 
cloudpack負荷職人結果レポート(サンプル)
cloudpack負荷職人結果レポート(サンプル)cloudpack負荷職人結果レポート(サンプル)
cloudpack負荷職人結果レポート(サンプル)
 
20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...
20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...
20180425 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Relational Database Service (Am...
 
[AWS初心者向けWebinar] 利用者が実施するAWS上でのセキュリティ対策
[AWS初心者向けWebinar] 利用者が実施するAWS上でのセキュリティ対策[AWS初心者向けWebinar] 利用者が実施するAWS上でのセキュリティ対策
[AWS初心者向けWebinar] 利用者が実施するAWS上でのセキュリティ対策
 
Zabbix最新情報 ~Zabbix 6.0に向けて~ @OSC2021 Online/Fall
Zabbix最新情報 ~Zabbix 6.0に向けて~ @OSC2021 Online/FallZabbix最新情報 ~Zabbix 6.0に向けて~ @OSC2021 Online/Fall
Zabbix最新情報 ~Zabbix 6.0に向けて~ @OSC2021 Online/Fall
 

Andere mochten auch

Andere mochten auch (9)

レガシーシステム再生のアンチパターン
レガシーシステム再生のアンチパターンレガシーシステム再生のアンチパターン
レガシーシステム再生のアンチパターン
 
As-Isシステムをマクロなソース解析によって見える化しよう
As-Isシステムをマクロなソース解析によって見える化しようAs-Isシステムをマクロなソース解析によって見える化しよう
As-Isシステムをマクロなソース解析によって見える化しよう
 
モデルベース要件定義 at BPStudy
モデルベース要件定義 at BPStudyモデルベース要件定義 at BPStudy
モデルベース要件定義 at BPStudy
 
プロフェッショナル要件定義の教科書』の内容が 要件定義を考える上で大切だったのでまとめてみた
プロフェッショナル要件定義の教科書』の内容が要件定義を考える上で大切だったのでまとめてみたプロフェッショナル要件定義の教科書』の内容が要件定義を考える上で大切だったのでまとめてみた
プロフェッショナル要件定義の教科書』の内容が 要件定義を考える上で大切だったのでまとめてみた
 
要件定義すれば要求が理解できる、なんてことはない
要件定義すれば要求が理解できる、なんてことはない要件定義すれば要求が理解できる、なんてことはない
要件定義すれば要求が理解できる、なんてことはない
 
Zabbix監視運用業務の自動化事例
Zabbix監視運用業務の自動化事例Zabbix監視運用業務の自動化事例
Zabbix監視運用業務の自動化事例
 
第74回名古屋アジャイル勉強会「後悔しない要件定義のまとめ方」
第74回名古屋アジャイル勉強会「後悔しない要件定義のまとめ方」第74回名古屋アジャイル勉強会「後悔しない要件定義のまとめ方」
第74回名古屋アジャイル勉強会「後悔しない要件定義のまとめ方」
 
ビジネスモデルをシステムにつなげる
ビジネスモデルをシステムにつなげるビジネスモデルをシステムにつなげる
ビジネスモデルをシステムにつなげる
 
さくさく要件定義セミナー in 大阪
さくさく要件定義セミナー in 大阪さくさく要件定義セミナー in 大阪
さくさく要件定義セミナー in 大阪
 

Ähnlich wie As-Isシステム分析は入出力から始めよ

オペレーティングシステム 第1回-公開用
オペレーティングシステム 第1回-公開用オペレーティングシステム 第1回-公開用
オペレーティングシステム 第1回-公開用
Ruo Ando
 
20120405 setsunaセミナー
20120405 setsunaセミナー20120405 setsunaセミナー
20120405 setsunaセミナー
Takahiro Iwase
 
ビッグデータ活用支援フォーラム
ビッグデータ活用支援フォーラムビッグデータ活用支援フォーラム
ビッグデータ活用支援フォーラム
Recruit Technologies
 
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
Insight Technology, Inc.
 

Ähnlich wie As-Isシステム分析は入出力から始めよ (20)

プログラムの大海に溺れないために
プログラムの大海に溺れないためにプログラムの大海に溺れないために
プログラムの大海に溺れないために
 
hbstudy#06
hbstudy#06hbstudy#06
hbstudy#06
 
オペレーティングシステム 第1回-公開用
オペレーティングシステム 第1回-公開用オペレーティングシステム 第1回-公開用
オペレーティングシステム 第1回-公開用
 
Ossで作成するチーム開発環境
Ossで作成するチーム開発環境Ossで作成するチーム開発環境
Ossで作成するチーム開発環境
 
Kantara Initiative Seminar 2012 Panel Discussion
Kantara Initiative Seminar 2012 Panel DiscussionKantara Initiative Seminar 2012 Panel Discussion
Kantara Initiative Seminar 2012 Panel Discussion
 
20120405 setsunaセミナー
20120405 setsunaセミナー20120405 setsunaセミナー
20120405 setsunaセミナー
 
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2015/05/12
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2015/05/12Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2015/05/12
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2015/05/12
 
ビッグデータ活用支援フォーラム
ビッグデータ活用支援フォーラムビッグデータ活用支援フォーラム
ビッグデータ活用支援フォーラム
 
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2016/02/10
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2016/02/10Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2016/02/10
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2016/02/10
 
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2015/10/14
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2015/10/14Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2015/10/14
Questetra ハンズオンセミナー ビギナー向け業務プロセス設計 2015/10/14
 
Scis2015 ruo ando_2015-01-20-01
Scis2015 ruo ando_2015-01-20-01Scis2015 ruo ando_2015-01-20-01
Scis2015 ruo ando_2015-01-20-01
 
Relationship driven requirement analysis
Relationship driven requirement analysisRelationship driven requirement analysis
Relationship driven requirement analysis
 
マイニング探検会#10
マイニング探検会#10マイニング探検会#10
マイニング探検会#10
 
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
C16 45分でわかるPostgreSQLの仕組み by 山田努
 
第2章アーキテクチャ
第2章アーキテクチャ第2章アーキテクチャ
第2章アーキテクチャ
 
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?
「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか?
 
HTML5&API総まくり
HTML5&API総まくりHTML5&API総まくり
HTML5&API総まくり
 
Apache geode at-s1p
Apache geode at-s1pApache geode at-s1p
Apache geode at-s1p
 
StreamGraph
StreamGraphStreamGraph
StreamGraph
 
S4
S4S4
S4
 

Mehr von Kent Ishizawa

Mehr von Kent Ishizawa (20)

アーキテクチャ主導の情報システムへ
アーキテクチャ主導の情報システムへアーキテクチャ主導の情報システムへ
アーキテクチャ主導の情報システムへ
 
納涼 和風要求開発小ネタ集
納涼 和風要求開発小ネタ集納涼 和風要求開発小ネタ集
納涼 和風要求開発小ネタ集
 
要求開発×アジャイル開発×ドメイン駆動開発
要求開発×アジャイル開発×ドメイン駆動開発要求開発×アジャイル開発×ドメイン駆動開発
要求開発×アジャイル開発×ドメイン駆動開発
 
要求開発をベースとした2つの企画メソッドの内容と事例紹介(公開用)
要求開発をベースとした2つの企画メソッドの内容と事例紹介(公開用)要求開発をベースとした2つの企画メソッドの内容と事例紹介(公開用)
要求開発をベースとした2つの企画メソッドの内容と事例紹介(公開用)
 
ソースコードは要求にとって地球の裏側なのか
ソースコードは要求にとって地球の裏側なのかソースコードは要求にとって地球の裏側なのか
ソースコードは要求にとって地球の裏側なのか
 
20130222jojo@hanawaの還暦を嗤う会LT資料
20130222jojo@hanawaの還暦を嗤う会LT資料20130222jojo@hanawaの還暦を嗤う会LT資料
20130222jojo@hanawaの還暦を嗤う会LT資料
 
【14-E-7】Technology Enterprise Development「悪ふざけに関する真面目な話」
【14-E-7】Technology Enterprise Development「悪ふざけに関する真面目な話」【14-E-7】Technology Enterprise Development「悪ふざけに関する真面目な話」
【14-E-7】Technology Enterprise Development「悪ふざけに関する真面目な話」
 
要求開発を100倍面白く活用するには(公開用)
要求開発を100倍面白く活用するには(公開用)要求開発を100倍面白く活用するには(公開用)
要求開発を100倍面白く活用するには(公開用)
 
アジャイル開発を可能にするEA
アジャイル開発を可能にするEAアジャイル開発を可能にするEA
アジャイル開発を可能にするEA
 
DMBOKをベースにしたデータマネジメント
DMBOKをベースにしたデータマネジメントDMBOKをベースにしたデータマネジメント
DMBOKをベースにしたデータマネジメント
 
ビジネスモデリングによる問題解決型アプローチ
ビジネスモデリングによる問題解決型アプローチ ビジネスモデリングによる問題解決型アプローチ
ビジネスモデリングによる問題解決型アプローチ
 
製造業販売管理システム再構築における要求開発・モデリング
製造業販売管理システム再構築における要求開発・モデリング製造業販売管理システム再構築における要求開発・モデリング
製造業販売管理システム再構築における要求開発・モデリング
 
要求開発の発展と展開、そして課題
要求開発の発展と展開、そして課題要求開発の発展と展開、そして課題
要求開発の発展と展開、そして課題
 
エンタープライズクラウドの現在(要求開発アライアンス3月定例会)
エンタープライズクラウドの現在(要求開発アライアンス3月定例会)エンタープライズクラウドの現在(要求開発アライアンス3月定例会)
エンタープライズクラウドの現在(要求開発アライアンス3月定例会)
 
企画プロセスツールキット2011
企画プロセスツールキット2011企画プロセスツールキット2011
企画プロセスツールキット2011
 
間欠的ビッグバンから継続的リフォームへ(公開版)
間欠的ビッグバンから継続的リフォームへ(公開版)間欠的ビッグバンから継続的リフォームへ(公開版)
間欠的ビッグバンから継続的リフォームへ(公開版)
 
ドメイン駆動設計と要求開発
ドメイン駆動設計と要求開発ドメイン駆動設計と要求開発
ドメイン駆動設計と要求開発
 
アジャイルについてちょっとだけよ
アジャイルについてちょっとだけよアジャイルについてちょっとだけよ
アジャイルについてちょっとだけよ
 
【17 e-7】デブサミ2011要求開発アライアンス
【17 e-7】デブサミ2011要求開発アライアンス【17 e-7】デブサミ2011要求開発アライアンス
【17 e-7】デブサミ2011要求開発アライアンス
 
実演!要求開発の成果物をastah*でこう作れ
実演!要求開発の成果物をastah*でこう作れ実演!要求開発の成果物をastah*でこう作れ
実演!要求開発の成果物をastah*でこう作れ
 

Kürzlich hochgeladen

Kürzlich hochgeladen (11)

論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsUtilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
 
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
 
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
 

As-Isシステム分析は入出力から始めよ

  • 1. As-Is ステム分析は入出力から始めよ 既存システムの全体像を把握する 株式会社バリューソース 神崎善司
  • 2. わたしは  ㈱バリューソース  代表取締役 社長  神崎 善司 要件のツボ  zkanzaki@vsa.co.jp  はてな:good_way  twitter:zenzengood http://www.vsa.co.jp/ka  普段は name  要件定義のコンサルテーション  オブジェクト指向やUMLのセミナー開催  要件定義ツール「要件のツボ」開発  経験  20年ほど前からオブジェクト指向を中心にシステム開発全般のコンサルティングを行う  10年ほど前から上流工程を中心としたコンサルティングを行う  その経験を活かしてモデルを使った要件定義の手法をまとめる  大規模システムの保守性向上のための既存システムの分析を行う
  • 3. 既存システムを取り巻く状況は  ドキュメントがない  ドキュメントは最新ではない  ソースが最新かどうか分からない  さまざまな言語で開発されている  聞いたことがない言語である  アーキテクチャが明確ではない  システムの利用者  普段使っている機能だけ知っている  なんでこうなっているのか分からない
  • 4. 問題のはじまり  新システムの企画段階で  今のうちに既存のシステムを調べよう  システムのドキュメントを再度作成する!
  • 5. よく起こること  システムのドキュメントを整理する → プログラム単位の ドキュメント  数千本のプログラムについて細かい仕様を調べる  複数の担当者が担当を割り振られ黙々と作る  キングファイルが積み上がる
  • 6. プログラム単位のドキュメント化  混沌とした一枚岩のシステムをプログラム単位で調べてもシステム化 の判断には役に立たない Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg
  • 7. そんな現場では  何を書くんですか?  どの範囲まで書くんですか?  どの粒度で書くんですか?
  • 8. 一ヶ月後  いつまでやるんですか?  やれと言われればやりますが。 ??????  目的が曖昧なままスタートしたので終わるタイミングが分か らない
  • 9. そして…  As-Isの資料作成がいつのまにかTo-Beの資料作成に  この部分は君が詳しいから次期システムもここは君が担当してくれ  細かいことは分かるけど、次期システムについて判断出来ない  結局方向性のない焼き直しシステムができあがる  データ構造の見直しは行われず 保守性はいっこうに改善しない
  • 10. 迷信  保守中のバグは新システムでは再現させたくない  何でシステムで同じようなバグが出るの?  既存のシステムとほとんど同じだから…  「ほとんど」とはどこですか? ????? イメージ 実際は ほとんど同じ  「細かいことを知っている」は「システムをよく知っている」ことに ならない  結局システムは何をしているのですか? ?????
  • 12. 何を調べたいのか  現在のシステムはこうなっている  次のシステムの方向性はこうだ!  だから次のシステムはこうする  必要なことを判断出来る情報が重要!  判断するためには何を何のためにが分かる必要 がある  つまり つじつまのあう説明ができる
  • 13. 目指すべきは  プログラムに左右されずにシステムが何を行っているかを明 らかにする  システムにとって大事なことは  何ができればいいのか  どう整合しているのか  主要な機能は?  主要な情報は?  機能と情報の関係は? そこで…  本質を捉えるためにモデリングだ
  • 14. えっ モデリング ほんとか?  既存のシステムを調べているんだ  モデルと既存のシステムの関係は?  既存のシステムは綺麗ではない  綺麗なモデルは現実と離れていく  綺麗なモデルは結局何を表しているんだ!
  • 15. どうモデルを活かす  現実とつながりながら現実の混沌に影 響されずに 整理する  そのためには…  前提  細かなルールにこだわらなくていい  既存システムの仕組みは無視していい
  • 16. 既存のシステムとは  様々な制約によってプログラムが混沌としている Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg
  • 17. 何を捉える  システム境界とデータを捉える だから~ 情報のない中でどうやってやるんですか?
  • 18. ドキュメントがないと言っても  たいてい以下のドキュメントはある  テーブル定義書  電文レイアウト  ファイル交換のファイル定義書  保守されているシステムについては  データと他システムにつながる部分の情報 はある
  • 19. システムをよく知らないといっても  この機能はこういうことを行っている  ここでこうするとあそこに影響する  こうしたいときはここをこうすればいんだよ  制約の説明  ここは時間がなくてこうしちゃったんだ!  この時代はこういうルールだったんだ
  • 21. 分析方針  集めやすい情報から集める  抜けたピースを探す  集めた情報の特徴から切り込む  分類する  関係をつかむ
  • 22. 現実とつながりながら現実の混沌に影響されずに整理する 入力 モデル 出力 情報 情報 タイミング タイミング 機能 機能 機能 機能 機能 機能 システム境界のレベルで一致させる 入力 既存システム 出力 情報 情報 タイミング Prg Prg タイミング Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg 物理制約 時間制約 開発時制約
  • 23. 認識する情報  入出力  画面 稼働しているシステム  帳票 〃  通信 電文レイアウト  データ交換  File Fileレイアウト  DB テーブル定義書  データ  テーブル定義書  ファイルレイアウト
  • 24. システムの入出力を捉える  データ集約的なシステム  入れポン 出しポン  入力と出力を把握できればいい
  • 25. システム境界を捉える 帳票 画面 データ交換 DB 受信 送信 システム 通信 受信 送信 File データ交換
  • 26. システムが関心をもつ状態を捉える  状態監視的なシステム  監視対象があって今を意識  一連の手続きの管理 プロセス管理、ロングトランザクション管 理  状態としてルールを整理  ユーザが認識している状態を把握するために  画面上の情報  オペレータが画面の振る舞いとして認識しているもの  テーブル上の区分やフラグなど  テーブルの関係  ビジネス上の概念
  • 27. 状態を振る舞いのルールとする A画面 受信 DB 受信 A画面 開始前 開始済み A_File 受信 B_File B画面 システム 解約待ち 送信 送信 送信 A_File XXX / YY機能 状態 状態 状態の遷移として整理
  • 28. 入出力をイベントで統一的に扱う  システム境界をイベントとして 画面 扱う 受信  ポイント 送信  画面やデータ交換は 送信 File 実体に合わす 受信 DB 画面 受信 システム イベント 送信
  • 29. 隠れた情報をあぶり出す  隠れた情報  複数の意味をもつデータ  意味の違うものを一つのレイアウトで扱う  複数のイベントを一度に扱う  タイミングが隠れる システム 情報
  • 30. 既存のプログラムに影響されずに機能を記述す る 画面 機能 受信 <CU> 受信 <U> 機能 機能 <R> 受信 システム システム <R> 機能 送信 <RD 機能 > 送信 送信 CRUD File
  • 31. データと機能の整理  データ  ほとんどの場合DBのテーブル整理  ER図の作成: 主要なテーブルを識別  サブシステムに分類する  機能  イベントに対応付ける  バッチに対応付ける イベント 機能
  • 32. バッチを洗い出す  バッチの種類  定期監視  本来のバッチ処理  入出力のバッチ  File交換  DB経由  ポイント データ交換の処理とバッチ処理を切り分ける
  • 33. 記述のパターン 画面処理 Fileによるデータ交換 画面 機能 File交換入 機能 File File交換出 機能 File 通信 システム 受信 機能 DBによるデータ交換 DB交換入 機能 データ 電文 DB交換出 機能 データ 送信 システム 機能 電文 定周期 定周期 A機能 送信 YY機能 日
  • 34. システムを適切な大きさに分割する  事実 規模25のシステムを分けると重複 分を含めて規模30に増える。  ある閾値を境に開発費は急激に上昇する しかし、それが閾値よりも低ければ  システム開発に関わる変化を止めることは 重複分5は無視できる できない 規模10 規模20 重複5  いかに分けるか 規模30  データ中心にわける  機能を中心にわける 45 40  業務を中心にわける 工数 30 25 コスト 20 15 10  綺麗に分けようとしない 5 5 10 15 20 25  その企業の文化に併せて分割する 規模 閾 値
  • 35. サブシステムに分類する 画面 機能 受信 機能 受信 機能 受信 システム 機能 送信 送信 送信 機能 File
  • 36. 分け方の例 分けやすいところ  データ中心 から分ける  データを役割から分ける その分類に他のも  業務別にデータを分ける のを寄せる  データに機能を紐付け分類する 特徴をつかみ方 針を決める  機能中心  機能の役割から分ける  業務別に機能を分ける  機能にデータを紐付け分類する 暗黙的な分類を引き出す 制約を意識する
  • 38. 特徴をつかみそこから切り込む  トップダウンアプローチ  ビジネスモデルから把握する  会社の外の登場人物を整理する  会社の中の登場人物を整理する  ビジネスモデルとしての分類を求める  ボトムアップアプローチ  CRUD表  正確なCRUD表ではなく妥当なコストで把握できる精度のものを目指 す  マクロにながめる  プログラムの分類を見直す  テーブルの分類を見直す
  • 39. トップダウンアプローチ 会社外の登場人物 登場 登場 人物 人物 登場 登場 人物 人物 登場 会社 登場 人物 人物 会社内の登場人物 部署 部署 会社 ・切り込めるところから切り込む 部署 部署 ・いろいろな手を試す
  • 40. ボトムアップアプローチ 分類をモデルとあわす CRUD表 テーブル プ ロ グ ラ ム
  • 41. RDRA(リレーションシップ駆動要件分析)全体像 システム価値 システム外部環境 システム境界 システム 画面・帳表 データ 業務 業務&UC UC&画面 機能複合 コンテキスト モデル 概念 ユースケース UC&機能 ドメイン 要求 利用シーン &UC プロトコル 利用シーン 機能 ② イベント ① UC:ユーケース
  • 42. どう管理するのか コンテキスト ドメインモデル システム論理構成 サブシステム パッケージA 画面・帳票モデル イベントモデル データモデル 機能複合モデル プロトコルモデル パッケージB
  • 43. まとめ モデル  システム境界とデータで 機能 機能 機能 合わせる 機能 機能 機能  特徴をつかみ洗練化す る システム境界のレベルで一致させる 既存システム  分類し整理する Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg Prg  得られる情報から切り口 を探し整理する