软件指标是一种衡量标准，包含许多涉及某种程度的衡量的活动.它可以分为三类:产品指标，流程指标和项目指标.
产品指标描述产品的特征，例如尺寸，复杂性，设计特征，性能和质量水平.
流程指标可用于改进软件开发和维护.示例包括开发期间缺陷清除的有效性，测试缺陷到达的模式以及修复过程的响应时间.
项目指标描述项目特征和执行.示例包括软件开发人员的数量，软件生命周期中的人员配置模式，成本，进度和生产率.
一些指标属于多个类别.例如，项目的过程中质量指标既是过程指标又是项目指标.
软件指标包含许多活动包括以下内容;
成本和精力估算
生产力度量和模型
数据收集
数量模型和衡量指标
可靠性模型
绩效和评估模型
结构和复杂性指标
能力 - 成熟度评估
按指标管理
评估方法和工具
软件测量是这些活动的多样化集合，范围从模型预测软件项目计划结构衡量的特定阶段的成本.
努力表示为一个或多个变量的函数，如s程序的ize，开发人员的能力和重用程度.已经提出成本和工作量估算模型来预测软件生命周期早期阶段的项目成本.提出的不同模型是 :
Boehm的COCOMO模型
Putnam的苗条模型
Albrecht的功能点模型
可以考虑生产力作为价值和成本的函数.每个都可以分解为不同的可测量大小，功能，时间，金钱等.生产力模型的不同可能组件可以在下图中表示.
任何测量程序的质量显然取决于仔细的数据收集.收集的数据可以简化为简单的图表和图表，以便管理人员了解开发的进度和问题.数据收集对于关系和趋势的科学调查也是必不可少的.
质量模型已经开发用于质量测量没有生产力毫无意义的产品.这些质量模型可与生产率模型相结合，以衡量正确的生产率.这些模型通常以树状方式构建.上层分支具有重要的高水平质量因素，如可靠性和可用性.
分而治之的方法已被实施为衡量软件质量的标准方法.
大多数质量模型都将可靠性作为一个组成因素，然而，预测和测量可靠性的需求导致了可靠性建模和预测的单独专业化.可靠性理论中的基本问题是预测系统何时最终会失败.
它包括外部可观察的系统性能特征，如作为响应时间和完成率，以及系统的内部工作，例如算法的效率.这是质量的另一个方面.
这里我们测量软件表示的结构属性，这些属性可以提前获得执行.然后我们尝试建立经验预测理论来支持质量保证，质量控制和质量预测.
这个模型可以评估很多不同的开发属性，包括使用工具，标准实践等.它基于每个优秀承包商应该使用的关键实践.
为了管理软件项目，测量至关重要角色.为了检查项目是否正常，用户和开发人员可以依赖基于测量的图表和图表.当软件嵌入到客户通常不熟悉软件术语的产品中时，标准的测量和报告方法尤为重要.
