Medici

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Medición de la calidad del software en el ámbito
de la especificación de requisitos

• María N. Moreno García
• Francisco J. García Peñalvo
• María José Polo Martín

Universidad de Salamanca Departamento de
Informática y Automática
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CONTENIDO

1. Introducción
2. Medición de especificaciones de requisitos
3. Medidas basadas en modelos
4. Arquitectura de gestión de calidad de ERS
5. Conclusiones
6. Referencias

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1. Introducción
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1. Introducción

• Calidad del software
• Medición del software necesidad de obtener datos
  objetivos que ayuden a mejorar la calidad
• Creación de modelos de calidadútiles para
  discutir, planificar y obtener índices de calidad
• Aplicación de estándares de calidad directrices
  para el aseguramiento externo e interno de la
  calidad

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1. Introducción

• Los siguientes conceptos se han desarrollado
  tomando como base la experiencia de varias
  organizaciones
• Pradigma para establecer objetivos corporativos y
  del proyecto y un mecanismo para medir dichos
  objetivos
• Paradigma Objetivos/Preguntas/Metricas
• Un mecanismo de mejora evolutiva para el software
• Paradigma Mejora de la Calidad
• Un enfoque organizativo para construir
  competencias de software y suministrarlas a los
  proyectos
• Factoría de la experiencia

Victor R. Basili
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1. Introducción

• Necesitamos frameworks de medidas para
• Caracterizar
• Construir modelos comparativos y líneas base
• Entender
• Analizar modelos
• Evaluar
• Comparar modelos
• Predecir
• Construir modelos predictivos
• Motivar
• Construir modelos prescriptivos

Victor R. Basili
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1. Introducción

• Modelos de calidad
• Modelo de Boehm Boehm et al., 1978
• Modelo FCM (Factors/Criteria/Metrics) McCall et
  al., 1977
• Marco ISO 9126 ISO/IEC, 1991
• Paradigma GQM (Goal-Question-Metric) Basili y
  Rombach, 1988
• Modelo de Gilb Gilb, 1988
• Modelo CMM (Capability Maturity Model) Paulk,
  1993
• Modelo SPICE (Software Process Improvement and
  Capability determination) Rout, 1995, SPICE,
  1999

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1. Introducción

• Características de los modelos
• Algunos modelos (FCM, GQM...) incluyen métricas
  para evaluar diferentes atributos de calidad del
  producto casi siempre en el nivel del diseño o
  del código
• Los modelos de calidad más recientes (CMM, SPICE)
  están orientados a la mejora de procesos

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2. Medición de especificaciones de requisitos
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2. Medición de especificaciones de requisitos

• Métricas de especificación de requisitos
• Tamaño y funcionalidad
• Puntos de función Albrecht, 1979
• Métrica Bang DeMarco, 1982
• Puntos objeto Boehm et al., 1995
• Calidad
• Métricas basadas en especificaciones formales
  Samson et al., 1990
• Calidad de las especificaciones informales en
  lenguaje natural Samson y Palmer, Finkelstein
  et al.
• Métricas de calidad de la documentación Arthur y
  Stevens, 1989, French et al., 1997, Roth et
  al., 1994
• Listas de comprobación Brykczynski, 1999
  Farbey, 1990

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2. Medición de especificaciones de requisitos

• Calidad en sistemas OO
• Métricas de diseño Chidamber y Kemerer, 1994
• Métricas orientadas a clases Lorenz y Kidd 1994
• Métricas orientadas a operaciones Churcher y
  Shepperd, 1995
• Métricas para pruebas Binder, 1994
• Métricas de calidad y complejidad en modelos OMT
  Genero et al., 1999
• Métricas de calidad de los diagramas de clases en
  UML Genero et al., 2000
• Medición de modelos conceptuales basados en
  eventos Poels, 2000

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2. Medición de especificaciones de requisitos

• Calidad en sistemas OO
• Características de las métricas
• Centradas en el diseño
• Dirigidas a la medición de la complejidad,
  reusabilidad, acoplamiento y cohesión
• Enfocadas en el modelado estructural o estático
• Las métricas desarrolladas en niveles próximos a
  la especificación de requisitos del software
  (ERS) no miden sus atributos de calidad
  (exceptuando las técnicas formales)

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2. Medición de especificaciones de requisitos

• Atributos de la ERS
• Corrección validación de requisitos, modelos
  técnicamente correctos, etc.
• Completitud grado en que los requisitos cumplen
  las necesidades de los usuarios
• Consistencia ausencia de requisitos
  contradictorios
• Carencia de ambigüedad un único requisito debe
  tener una única interpretación (ortogonalidad del
  lenguaje de especificación)
• Trazabilidad seguimiento de la evolución de los
  requisitos
• Facilidad de comprensión

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2. Medición de especificaciones de requisitos

• Algunas características de la ERS dificultan la
  aplicación de métricas
• Diferentes perspectivas de modelado
• Es necesario contemplar múltiples notaciones
• Evolución
• Hay que asegurar la consistencia de los cambios
• Transformación
• Se requieren medidas de calidad que valoren la
  trazabilidad
• Abstracción
• Es difícil medir directamente los atributos de
  calidad

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2. Medición de especificaciones de requisitos

• Necesidad de Modelos
• Minimizar la complejidad y relatividad inherentes
  al concepto calidad del software
• Manejar diferentes perspectivas de modelado
• Gestionar la evolución y asegurar la consistencia
  de los cambios
• Crear Factorías de la experiencia

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3. Medidas basadas en modelos
MPC ? ci M1, M2, ...,Mn P 1 - (ET/ER)
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3. Medidas basadas en modelos

• El éxito en la medición del software está ligado
  a la obtención, definición y manipulación
  conjunta de dos modelos
• Modelos empíricos
• Contexto empírico del mundo real
• Modelos numéricos
• Formalización de las medidas del contexto empírico

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3. Medidas basadas en modelos
Medida
Matemáticas/ estadística
Comprensión/ refinamiento
Interpretación
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3. Medidas basadas en modelos
Modelo de jerarquía genérico que recoge los
aspectos evolutivos y/o de transformación de dos
modelos
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4. Arquitectura de gestión de calidad de ERS
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4. Arquitectura de gestión de calidad de ERS

• Objetivos
• Gestionar conjuntamente la calidad de diferentes
  perspectivas de modelado
• Formular directamente objetivos de calidad y
  planes de medida
• Proporcionar una base para la automatización de
  las medidas
• Mantener registros de información histórica
• Proporcionar soporte para estudios empíricos y
  construcción de modelos predictivos

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4. Arquitectura de gestión de calidad de ERS

• Modelos en el ámbito de los requisitos

Entorno de desarrollo
Meta metamodelo
Ingeniería de métodos
Lenguaje de modelado
Modelado conceptual
Modelos
Instancias y escenarios
Uso
Entorno de aplicación 2
Entorno de aplicación 1
Estructura de referencia ISO IRDS (Information
Resource Dictionary System)
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4. Arquitectura de gestión de calidad de ERS

• Basada en la arquitectura IRDS de cuatro capas
• Escenarios e instancias contiene objetos no
  instanciables (datos, estados...)
• Modelos representa las clases
• Metamodelos nivel de lenguajes de modelado que
  define la estructura de las clases
• Meta metamodelo Definición de múltiples
  lenguajes de modelado

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4. Arquitectura de gestión de calidad de ERS
Metamodelo
Modelo M2
Modelo
Escenario
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4. Arquitectura de gestión de calidad de ERS

• Implementación en un repositorio
• Construcción de modelos empíricos de entidades
  medibles
• Recuperación de modelos y datos para realizar
  medidas
• Realización de análisis de datos, presentación e
  interpretación de resultados
• Almacenamiento de modelos y resultados para uso
  futuro
• Automatización de la recolección de datos y
  aplicación de métricas

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4. Arquitectura de gestión de calidad de ERS
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5. Conclusiones
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5. Conclusiones

• Construir modelos para
• ayudar a entender qué estamos haciendo
• proporcionar una base para definir objetivos
• proporcionar una base para la medición
• Construir modelos de
• gente, procesos, productos
• y estudiar sus interrelaciones

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5. Conclusiones

• Usar modelos para
• clasificar el proyecto en curso
• distinguir los entornos pertinentes del proyecto
• encontrar tipos de proyectos con características
  y objetivos similares
• Los modelos proporcionan un contexto para
• Definición de objetivos
• Objetos/experiencias reutilizables
• Selección de procesos
• Evaluación/comparación
• Prediccion

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5. Conclusiones

• El enfoque propuesto proporciona
• Un marco para definir modelos de calidad y
  objetivos específicos del proyecto
• Un mecanismo para evaluar la calidad en las
  primeras fases del ciclo de vida
• Soporte para el registro y uso provechoso de
  experiencias pasadas
• Un medio para gestionar la evolución y la
  consistencia de los cambios

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6. referencias
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6. Referencias

• Albrecht, A.J., Measuring application
  development, Proc. of IBM Applications
  DevelopmentJoint SHARE/GUIDE Symposium, Monterey,
  CA, pp 83-92, 1979.
• Arthur, J.D. y Stevens, K.T. , Assessing the
  adequacy of documentation through document
  quality indicators, Proceedings of the IEEE
  Conference of Software Maintenance, pp. 40-49,
  1989.
• Basili, V.R. y Rombach, H.D., The TAME Project
  Towards Improvement-Oriented Software
  Environments, IEEE Transaction on Software
  Engineering,14(6), 758-73 1988.
• Basili, V.R. y Weiss, D., A Methodology for
  Collecting Valid Software Engineering data, IEEE
  Transaction on Software Engineering, 10 (6),
  728-38 1984.
• Binder, R., Testing Object-Oriented Systems,
  American Programmer, 7(4), 22-29, 1994.
• Boehm, B.W., Kaspar, J.R. y otros
  Characteristics of Software Quality, TRW Series
  of Software Technology, 1978.
• Boehm, B.W., Clark, B., Horowitz, E. et al.,
  Cost Models for future life cycle processes
  COCOMO 2.0, Annals of Software Engineering 1(1),
  pp 1-24, 1995.
• Brykczynskki, B., A survey of software
  inspection checklist, ACM Software Engineering
  Notes, 24(1), pp 82-89, 1999.
• Chidamber, S.R. y Kemerer, C.F., A Metrics Suite
  for Object-Oriented Design ,IEEE Transactions of
  Software Engineering, 20(6), 476-493, 1994.
• Churcher, N.I. and Shepperd, M.J., Towards
  Conceptual Framework for Object-Oriented
  Metrics, ACM Software Engineering Notes, 20 (2),
  67-76, 1995.

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6. Referencias

• DeMarco, T., Controlling Software Projects,
  Yourdon Press, 1982.
• Dolado, J.J. y Fernández, L. (coordinadores).
  Medición para la Gestión en la Ingeniería del
  Software. Ra-ma, 2000.
• Farbey, B., Software Quality metrics
  considerations about requirements and
  requirements specification, Information and
  Software Technology, 32 (1), pp 60-64, 1990.
• Fenton, N.E. y Pfleeger, S.L., Software Metrics.
  A Rigorous Practical Approach , PWS, 1997.
• French, J.C., Knight, J.C. y Powell, A.L.,
  Applying hipertext structures to software
  documentation, Information Processing and
  Management, 33 (2), pp 219-231, 1997.
• Genero, M., Manso, M.E., Piattini, M. y García
  F.J. Assessing the quality and the Complexity of
  OMT Models 2nd European Software Measurements
  Conference-FESMA 99, Amsterdam, Netherlands, pp
  99-109, 1999.
• Genero, M., Piattini, M. y Calero, C. Una
  propuesta para medir la calidad de los diagramas
  de clases en UML, IDEAS2000, Cancun, México, pp
  373-384, 2000.
• Gilb, T. Principles of Software Engineering
  Management, Addison-Wesley, 1988.
• ISO/IEC "Information Technology - Information
  Resources Dictionary System (IRDS) - Framework",
  ISO/IEC intl. Standard edition, 1990.
• ISO/IEC 9126, Software Product Evaluation
  Quality Characteristics and Guidelines for their
  Use , 1991.

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6. Referencias

• Lorenz, M. and Kidd, J., Object_oriented
  Software Metrics, Prentice Hall 1994.
• McCall, J.A., Richards, P.K. and Walters, G.F.
  Factors in Software Quality, RADC TR-77-369, US
  Rome Air Development Center Reports NTIS AD/A-049
  014, 015, 055, 1977.
• Paulk, M., Curtis, B., Chrissis, M., and Weber,
  C. Capability Maturity Model for Software
  Version 1.1. Technical Report SEI-93-TR-24,
  Software Engineering Institute, Carnegie Mellon
  University, Pittsburgh, Pennsylvania, USA, 1993.
• Poels, G., On the measurements of event-based
  object-oriented conceptual models. 4th
  International ECOOP Workshop on Quantitative
  Approaches in Object Oriented Software
  Engineering, Cannes, France, 2000.
• Roth, T., Aiken, P. y Hobbs, S., Hypermedia
  support for software developmemt a retrospective
  assessment, Hypermedia, 6 (3), pp 149-173, 1994.
• Rout, T.P. Software Process Improvement and
  Practice, 1(1), pp 57-66, 1995.
• Samson, W.B., Nevill, D.G. Y Dugard, P.I.,
  Predictive software Metrics based on a Formal
  Specification, Software Engineering Journal,
  5(1), 1990.
• SPICE, SPICE Document Suite, Software Process
  Improvement and Capability determination, ,
  1999.