PDF superior Integración de métricas de calidad del software

Integración de métricas de calidad del software

Integración de métricas de calidad del software

En el presente trabajo apuntamos a integrar en un único valor los distintos datos que se obtienen cuando se evalúa la calidad del software, especialmente siguiendo la norma internacional ISO/IEC 9126 [ISO9126]. ISO/IEC 9126 es una norma internacional que establece una lista de características y subcaracterísticas para evaluar la calidad del software. La misma ha sido desarrollada por ISO (International Organization for Standardization) e IEC (International Electrotechnical Commission).

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MÉTRICAS DE CALIDAD: proporcionan una indicación de cómo se ajusta el software a los

MÉTRICAS DE CALIDAD: proporcionan una indicación de cómo se ajusta el software a los

La tabla lista cada proyecto del desarrollo del software de los últimos años correspondientes, datos orientados al tamaño de c/u. Refiriéndonos a la entrada de la tabla del proyecto 999-01 se desarrollaron 12.1 KLDC (miles de líneas de código) con un esfuerzo de 24 personas mes y un costo de 168 mil dólares. Debe tenerse en cuenta que el esfuerzo y el costo registrados en la tabla incluyen todas las actividades de la ingeniería de software como son análisis, diseño, codificación y prueba. Otra información del proyecto 222-01 indica que se desarrollaron 365 paginas mientras que se encontraron 29 errores tras entregárselo al cliente, dentro del primer año de utilización también sabemos que trabajaron 3 personas en el desarrollo del proyecto. En los rendimientos del sistema y los rudimentarios datos contenidos en la tabla se puede desarrollar, para cada proyecto un conjunto de métricas sencillas de productividad y calidad orientadas al tamaño. Se obtienen las siguientes formulas:
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Guía para la aplicación de métricas para determinar la calidad de un sistema de software

Guía para la aplicación de métricas para determinar la calidad de un sistema de software

Una vez se aplique un modelo para evaluar la calidad, se inicia el proceso de medición, para lo cual se seleccionan las métricas a evaluar en el producto de software. Los resultados obtenidos son valores expresados en las escalas de las métricas. Luego se pasa a comparar con los criterios, es decir, se hace un comparativo de los valores medidos con los criterios predeterminados, para finalmente valorar esos resultados y realizar un reporte de la evaluación. Con esto se puede determinar el grado de satisfacción con que el modelo refleja la calidad del producto evaluado.
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Calidad de productos software  métricas aplicadas

Calidad de productos software métricas aplicadas

Las métricas externas usan valores de un producto del software derivados de las medidas del comportamiento del sistema del que es parte al probar, operar u observar el software o sistema ejecutable. Estos valores se emplean como base de la medición para la posterior evaluación del software. Antes de adquirir o usar un producto del software, el mismo debe evaluarse usando métricas basadas en objetivos comerciales relacionados al uso, explotación y gestión del producto en un ambiente organizacional y técnico especificado. Estas son las métricas externas primarias y de ellas se da una relación en las Tablas contentivas de las métricas de la ISO/IEC TR 9126-2. Las mismas constituyen una ventaja para los usuarios, evaluadores, verificadores, y diseñadores pues le permiten medir la calidad del producto de software a través de la medición del comportamiento del sistema del cual él forma parte, así como evaluar la calidad del producto de software durante las pruebas o la operación. [NC ISO/IEC 9126-1, 2005]
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Implementación de métricas para la evaluación del proceso de control de calidad en proyectos de desarrollo de software para la empresa logiciel

Implementación de métricas para la evaluación del proceso de control de calidad en proyectos de desarrollo de software para la empresa logiciel

Actualmente, LOGICIEL cuenta con un proceso de control de calidad basado en CMMI nivel 2 para los proyectos de desarrollo de software. Este proceso de pruebas fue definido en el año 2010 cuando obtuvo la certificación de calidad de procesos de IT Mark. Desde esa fecha hasta la actualidad, el proceso no ha sido ni evaluado ni mejorado; lo que provoca muchos problemas que afectan directamente a la calidad del producto final. Entre los principales problemas podemos mencionar: mala planificación de las pruebas, baja detección de defectos durante las pruebas de integración y de sistema, falta de tiempo para terminar de ejecutar las pruebas, falta de tiempo para la corrección de todos los defectos encontrados durante el proceso de pruebas, entre otros. Esto se pudo evidenciar en la reunión que se mantuvo con la gerente del área de QA, los Tester y analistas de pruebas de la empresa.
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Modelos y métricas para evaluar calidad de software

Modelos y métricas para evaluar calidad de software

El estándar ISO/IEC 9126 se compone de cuatro partes: modelo de calidad [10], métricas externas [11], métricas internas [12] y métricas para la calidad en uso [13]. Propone un modelo de calidad categorizando la calidad de los atributos software en seis características (funcionalidad, fiabilidad, usabilidad, eficiencia, mantenibilidad y portabilidad), las cuales son subdivididas en subcaracterísticas. La calidad de uso es definida como “la capacidad del software que posibilita la obtención de objetivos específicos con efectividad, productividad, satisfacción y seguridad” [14]. El modelo más actual está representado por las normas ISO 25000:2005, conocidas con el nombre de SQuaRE (Software Quality Requirements and Evaluation), basada en ISO 9126 y en ISO 14598, se desagrega en 5 tópicos: 1-Gestión de la Calidad (2500n), 2- Modelo de Calidad (2501n), 3- Medidas de Calidad (2502n), 4-Requerimientos de Calidad (2503n) y 5-Evaluación de la Calidad (2504n) [8]. La especificación de requisitos de calidad y la evaluación de productos software son dos procesos que por su inherente complejidad pueden beneficiarse del proceso que regule su realización. Sin embargo, y como señala el estándar SQuaRE, es importante que sus objetivos estén alineados. Por ello, la creación de una norma que regule su realización pueda ser muy beneficiosa, en cuanto a la consistencia de los resultados obtenidos [14]. Otro aspecto destacable de SQuaRE es la incorporación de una normalización de la terminología, considera la Metrología como la ciencia de la medida y la necesidad de amoldar los conceptos usados en Ingeniería del Software a los utilizados en otras disciplinas que hacen uso de la medición [15].
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Métricas de calidad y el desarrollo de software competitivo en la empresa J-M software developer de la ciudad de Ambato

Métricas de calidad y el desarrollo de software competitivo en la empresa J-M software developer de la ciudad de Ambato

3 La tercera era en la evolución de los sistemas de computadora comenzó a mediados de los años setenta y continuó más allá de una década. El sistema distribuido, múltiples computadoras, cada una ejecutando funciones concurrentemente y comunicándose con alguna otra, incrementó notablemente la complejidad de los sistemas informáticos. Las redes de área local y de área global, las comunicaciones digitales de alto ancho de banda y creciente demanda de acceso “instantáneo” a los datos, supusieron una fuerte presión sobre los desarrolladores del software. Aún más, los sistemas y el software que lo permitían, continuaron residiendo dentro de la industria y de la academia. El uso personal era extraño.
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Métricas de calidad y un modelo costo . Beneficio ajustados a un caso real de la industria del software

Métricas de calidad y un modelo costo . Beneficio ajustados a un caso real de la industria del software

La mejora en la calidad de los documentos revisados en una etapa temprana del proceso es uno de los mencionados beneficios. Desde el punto de vista económico, una inspección es una inversión temprana en el aseguramiento de la calidad para evitar rehacer trabajo durante etapas posteriores del proyecto [2]. Cuando las inspecciones no son usadas, y los errores son encontrados durante la ejecución de los casos de prueba, el costo de rehacer el trabajo comparado con el costo total del proyecto puede ser sorprendentemente alto. Es por esta razón que los errores deben ser hallados y corregidos tan próximos al lugar de origen como sea posible [3].
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Calidad de software: Actividades en curso para contribuir al desarrollo de la industria del software en la región NEA

Calidad de software: Actividades en curso para contribuir al desarrollo de la industria del software en la región NEA

Este trabajo describe los resultados preliminares y las actividades de investigación y desarrollo que se llevan a cabo en el marco del proyecto mencionado. Se realizó un estudio de las características de las pymes de software de la región que se utilizará como marco de referencia de las actividades del proyecto, se definieron propuestas metodológicas orientadas a la vinculación entre las universidades participantes y las empresas de software nucleadas en polos tecnológicos que dieron lugar a un proyecto de extensión orientado a la capacitación de recursos humanos especializados para la industria del software y a la participación en actividades gubernamentales destinadas al fortalecimiento del sector Software y Servicios Informáticos (SSI) en la región. Entre las líneas de investigación en curso se destaca el estudio de la calidad de productos software, la calidad en la ingeniería de requerimientos, los métodos y técnicas de verificación y validación, el estudio y aplicación de métricas orientadas a objetos, los
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Evaluación de calidad de software, formación de recursos humanos y políticas públicas para la promoción de la industria del software en la región NEA

Evaluación de calidad de software, formación de recursos humanos y políticas públicas para la promoción de la industria del software en la región NEA

construye. Estas medidas de atributos internos del producto proporcionan al ingeniero de software una indicación en tiempo real de la eficacia de los modelos de análisis, diseño y código, y también aportan indicadores de la efectividad de los casos de prueba y la calidad general del software [10]. Las métricas para aplicaciones Orientadas a Objetos (OO) deben ajustarse a las características que distinguen el software de este paradigma del software convencional. Estas métricas hacen hincapié en los conceptos básicos de la programación OO, tales como encapsulamiento, herencia y polimorfismo. Como en todas las métricas, los objetivos principales de las métricas OO se derivan del software convencional: comprender mejor la calidad del producto, estimar la efectividad del proceso y mejorar la calidad del trabajo realizado a nivel del proyecto [11].
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Uso de métricas para la gestión de riesgos

Uso de métricas para la gestión de riesgos

Establecer los requerimientos de calidad de software: La metodología comienza identificando los requerimientos que pueden ser aplicables al sistema de software. Para crear esta lista se debe utilizar la experiencia organizacional y los estándares y regulaciones requeridos. También es importante listar otros requerimientos del sistema que puedan afectar los requerimientos de calidad. Se deben considerar aspectos como restricciones de costo y agenda, garantías e intereses organizacionales. Estos requerimientos se deben ordenar de acuerdo a su importancia, en función con las características del sistema y los puntos de vista de los agentes involucrados. Para cada factor, se debe asignar una métrica directa para representarlo, y un valor para servir como requerimiento cuantitativo de dicho valor. Por ejemplo, el requerimiento es “alta eficiencia”, con la métrica directa “recursos utilizados” y un valor de 90% que represente dicho factor. Sin este valor, no se dispone de un estándar que indique si el sistema alcanza o no este requerimiento. Un esquema de este modelo se presenta en la Figura 2.
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Análisis comparativo de modelos de calidad orientado al desarrollo de software en pymes

Análisis comparativo de modelos de calidad orientado al desarrollo de software en pymes

La línea de I/D presentada en este trabajo forma parte del proyecto F007-2009: “Modelos y métricas para la evaluación de la calidad de software”, acreditado por la Secretaría General de Ciencia y Técnica de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE). El objetivo fundamental del proyecto es contribuir a la mejora en la calidad de los productos software mediante modelos y métricas aplicados al producto y al proceso de creación, diseño, desarrollo y mantenimiento de software, como medio para aumentar la competitividad de las pymes de la región NEA en el contexto de la industria del software.
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Mantenibilidad de productos de software según el modelo square iso/iec 25000

Mantenibilidad de productos de software según el modelo square iso/iec 25000

(Irrazábal, 2012). CONSTRUCCIÓN DE UN ENTORNO PARA LA MEDICIÓN AUTOMATIZADA DE LA CALIDAD DE LOS PRODUCTOS SOFTWARE. En esta investigación se propone un entorno metodológico Kybele Environment Measurement Information System (KEMIS) basado en software libre para implementar un sistema de medición de la mantenibilidad software a nivel operativo, táctico y estratégico. Así como también un soporte metodológico para la evaluación de la mantenibilidad del producto software capaz de calcular el valor y el retorno de inversión de las refactorizaciones necesarias para mejorar dicha mantenibilidad. El modelo de medición está basado en la norma ISO/IEC 9126 e ISO/IEC 25010 para obtener valores indicadores de la calidad de un producto software. Por otra parte, el entorno KEMIS permitirá configurar los elementos del modelo de medición (medidas de calidad, funciones de medición, umbrales, etc.), adaptándolo a las características de cada organización. La propuesta se implanto en una empresa española que brinda servicios de tecnología de la información y telecomunicaciones teniendo como resultado obtención de métricas, a partir de la generación de manera automatizada y periódica de informes, que permiten fácilmente el cálculo de los indicadores de calidad como Densidad de Código Repetido, Densidad de Complejidad Ciclomatica, Ratio de Cobertura de Pruebas Unitarias.
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La enseñanza de métricas de software

La enseñanza de métricas de software

La buena calidad del software se puede tener cuando los programas tienen menos impurezas, tales como: una menor utilización de operandos y operadores, menos reemplazos innecesarios, más expresiones matemáticas factorizadas, menos operandos sinónimos y/o ambiguos (que se llaman igual pero tienen una función diferente dentro de un programa), menos instrucciones innecesarias, etc.

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Integración de métricas alternativas en el repositorio DSpace

Integración de métricas alternativas en el repositorio DSpace

Los repositorios son sitios centralizados donde se almacenan y mantienen información digital, habitualmente bases de datos o archivos informáticos. Los repositorios digitales permiten la preservación y reutilización de contenido digital, acceso permanente, facilidad de búsqueda y recuperación; los cuales pueden apoyar la investigación, el aprendizaje y procesos administrativos, utilizando para esto estándares abiertos que garantizan que sus contenidos sean accesibles y puedan ser buscados y recuperados (Melorose et al. 2015). DSpace es un software de código abierto diseñado para gestionar repositorios de ficheros (textuales, audio, vídeo, etc.), facilitando su depósito, organizándolos en comunidades, asignándoles metadatos y permitiendo su difusión a recolectores o agregadores, siendo el más utilizado, internacionalmente, para la implementación de repositorios digitales. Estas características han hecho que sea uno de los programas preferidos por las instituciones académicas para gestionar el repositorio dónde los investigadores depositan sus publicaciones y materiales de búsqueda, con objeto de darles una mayor visibilidad. La Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas cuenta con un gran número de estudiantes y profesores que incorporan sus proyectos de diploma, tesis de doctorado, artículos científicos, entre otros documentos, al repositorio DSpace institucional. Sin embargo en estos momentos no está disponible la posibilidad de que este repositorio DSpace haga una integración de métricas alternativas.
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Métricas de software en lenguajes de cuarta generación

Métricas de software en lenguajes de cuarta generación

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE NUEVO UEON FACULTAD DE INGENIERIA MECANICA y ELECTRICA.. DIVISION DE ESTUDIOS DE POSTGRADO[r]

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Métricas de productividad del software para la gestión de proyectos

Métricas de productividad del software para la gestión de proyectos

Existen tres factores importantes a la hora de determinar la productividad en el desarrollo de un proyecto del software y que son comunes a cualquier otro tipo de proyecto, estos son: Factores del proyecto: de aquí cabe destacar los principales que son el de personal (empleados) y el ambiente de desarrollo (metodología). Un empleado con una amplia experiencia y preparación académica a priori será mucho más productivo que un empleado con escasa experiencia y estudios. Un equipo de trabajo será mucho más eficiente si trabajan con una misma metodología, unas normas claras de documentación del trabajo que se va realizando, backups, gestión de versiones, patrones de codificación comunes…
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Metodologías y métricas para desarrollo de sistemas de software

Metodologías y métricas para desarrollo de sistemas de software

Uno de los aspectos m´ as cr´ıticos es, dado el conjunto de metodolog´ıas existentes, determinar cu´ al corresponde utilizar para la construcci´ on de un producto espec´ıfico. Esta decisi´ on involucra elegir, entre otras cosas, cu´ ales son los pasos a seguir y qu´ e se espera lograr al finalizar cada una de las distintas etapas. El hecho de definir un proceso de producci´ on de software nos permite repetir los beneficios de un proceso estandarizado. Sin embargo, hay que tener presente que es un proceso que (como toda actividad ingenieril) necesita de t´ ecnicas y metodolog´ıas precisas y bien definidas, y todav´ıa no se ha logrado caracterizarlas por completo por lo novedoso de la disciplina. Este trabajo, en primer t´ ermino, analiza y compara metodolog´ıas de desarrollo de sistemas e investiga las distintas ´ areas de las Ciencias de la Computaci´ on sobre las cuales se fundamentan.
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PLANEAR: En esta etapa deben cumplirse cuatro pasos

PLANEAR: En esta etapa deben cumplirse cuatro pasos

Nació en Wheeling, Virginia el 18 de JUINIO de 1926. Entre su participación en la segunda guerra mundial y la guerra de Corea, comenzó su trabajo como profesional de la calidad total. Como medico en la marina inicia una fuerte campaña hacia la prevención su principal postura era que es mejor ser bueno en la prevención de los problemas que en la solución de estos. Como encargado de calidad para Martin-Maretta 1957-1965 y para ITT de 1965 a 1979 creó el concepto de cero defectos. En este mismo año 1979 fundó Philip Crosby Associates, Inc. (PCA), y durante los diez años siguientes la convirtió en una empresa de 300 empleados alrededor y con 80 millones de dólares de ganancias. En 1991 se retiró de PCA y fundó “CAREER IV, Inc.” Compañía que proporciona conferencias y seminarios dirigidos a ayudar a actuales y futuros ejecutivos. En 1997 compró los activos de PCA y forma PCA II Inc. Ahora el colegio de la calidad que funciona en 20 países alrededor del mundo. Falleció en Agosto de 2001.
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PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS APLICADOS EN CONTROL DE CALIDAD

PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS APLICADOS EN CONTROL DE CALIDAD

Estudiaremos en el presente capítulo una técnica de la Estadística Descriptiva llamada “Histograma” que describe la distribución de los valores de una característica de interés; además, conoceremos técnicas de análisis que se siguen cuando los histogramas reflejan problemas de calidad como por ejemplo el diagrama de Pareto.

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