MÁSTER OFICIAL EN SISTEMAS TELEMÁTICOS E INFORMÁTICOS

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1 MÁSTER OFICIAL EN SISTEMAS TELEMÁTICOS E INFORMÁTICOS CURSO ACADÉMICO 2009/2010 TRABAJO FIN DE MÁSTER Extracción y almacenamiento de información del sistema de gestión de incidencias de la forja de QualiPSo Autor : Miguel Ángel Tinte García Tutor : Jesús M. González Barahona

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3 (c) 2010 Miguel Ángel Tinte García Esta obra está licenciada bajo Creative Commons Reconocimiento-CompartirIgual 3.0 España Se puede obtener una copia de la misma visitando o enviando una carta a la siguiente dirección: Creative Commons, 543 Howard Street, 5th Floor, San Francisco, California, 94105, USA. (Ver apéndice C para más detalles)

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5 Agradecimientos Para hacer posible este proyecto han colaborado muchas personas, compañeros de trabajo, profesores y en general todos los miembros del grupo GSyC/LibreSoft 1. Quiero agradecer especialmente su ayuda y colaboración a aquellas personas que han trabajado en el proyecto Qualipso durante estos últimos años. A todos ellos, gracias! 1 v

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7 Índice general 1. Introducción Motivación y objetivos Principales problemas Resumen del documento Contexto tecnológico Estado del arte Repositorios originales de información Extractores de fuentes de información Destino de la información extraída: Repositorio semántico y base de datos QualiPSo Qué es QualiPSo? Gestión de la Información Forja de Qualipso Herramientas similares Ohloh Spago4Q Libresoft Tools CVSAnalY MLStats Bicho Proceso de desarrollo Objetivos Fases de desarrollo Primera iteración Segunda iteración Tercera iteración Arquitectura final Prototype server Extractores Repositorio semántico y base de datos Herramientas de búsqueda y navegación Integración con la Forja Resultados How to. Guía de uso Datos cuantitativos vii

8 5. Conclusiones Resumen del proyecto Trabajo futuro Bibliografía 37 A. Hardware y Software utilizados 39 A.1. Arquitectura y software del prototype-server A.2. Requisitos software del extractor B. Presentaciones 41 B.1. QualiPSo B.2. Otras C. Licencia Reconocimiento-CompartirIgual 3.0 España 43 D. GNU General Public License - Version 3 51 viii

9 Capítulo 1 Introducción El software libre, también conocido como FLOSS 1, no es un concepto nuevo, pero el actual contexto económico de las Tecnologías de la información está cambiando hacia un escenario en el que se presenta como un actor fundamental. Los principales síntomas de este cambio son: Aumento de la necesidad de cooperación y colaboración a partir de la aparición de Internet La mayoría de los nuevos negocios se fundamentan en la web SaaS 2 Aparición de estándares abiertos y la commoditización del software libre Los responsables políticos comienzan a ser sensibles a los argumentos de software libre: China, Brasil y algunos países Europeos han empezado a adoptar software libre de manera masiva en sus administraciones públicas Al mismo tiempo podemos identificar algunas áreas en las que el software libre se adapta perfectamente a los nuevos cambios en los modelos de negocio. Por ejemplo, las economías están evolucionando desde una orientación al producto hacia una orientación al servicio cuyas características más destacables son: Los proveedores de servicios mantienen el coste del servicio lo más bajo posible Los consumidores del servicio (ciudadanos) generan más competencia La industria del software obtiene más recursos para innovación La Administración Pública libera recursos para impulsar y apoyar el empleo local En este nuevo paradigma económico emergente es muy importante definir y aplicar tecnologías, procedimientos y políticas para aprovechar el software libre y sus prácticas de desarrollo actuales. El primer objetivo de este proceso sería la implementación de las mejores prácticas en la gestión de la información de proyectos de software libre (código fuente, documentación,etc.) para mejorar la productividad en el desarrollo y soporte. Los resultados de este proceso son: Identificar áreas en los que el manejo de la información puede ser optimizado en proyectos de software libre Analizar la estructura de la información y los datos de las herramientas colaborativas Definir e implementar nuevas herramientas de gestión de la información 1 Free Libre Open Source Software 2 Software as a Service 1

10 En los últimos años, se han llevado a cabo varias iniciativas para analizar el papel del software libre en este nuevo contexto, siendo una de ellas el proyecto europeo QualiPSo, que tiene como objetivo principal ayudar a las industrias y los gobiernos a promover la innovación y la competitividad, facilitando el camino para el uso de software libre flexible, de calidad y de bajo coste. Una de los objetivos fundamentales de QualiPSo es crear una factoría (es decir, una forja de última generación) proporcionando el entorno y las herramientas necesarias para fomentar y facilitar el desarrollo colaborativo de software. La forja de última generación de QualiPSo proporcionará un sistema de control de versiones (Source Code Management), un sistema gestor de incidencias ( 1 Tracker System ó Issue Tracker), un servicio de mensajería instantanea (Instant Messaging), etc. Como resultado del proceso de creación e integración de dicha forja obtendremos todas las herramientas de comunicación y de desarrollo cooperativo necesarias: Figura 1.1: Factoría de QualiPSo Las principales herramientas que proporciona la forja de QualiPSo son el sistema de control de versiones (svn), el gestor de incidencias (Mantis), el sistema de mensajería instantánea (chatos), el gestor de listas de correo (Mailman), etc. En este entorno tecnológico concreto de desarrollo de software, la extracción y almacenamiento de información almacenada en dicha forja durante el desarrollo de un producto software puede utilizarse para estudiar el desarrollo del mismo y las relaciones que se establecen entre todas las fuentes de información. Por ejemplo, podríamos consultar alguna incidencia almacenada en el sistema gestor de incidencias y buscar correos electrónicos en los que aparezcan mencionados dicha incidencia e incluso podríamos llegar a relacionar dicha incidencia con algún fichero o línea del código fuente. 1 Bug es la expresión utilizada usualmente para referirse a un error en el software 2

11 Actualmente las forjas de desarrollo software suelen carecer de una forma eficiente de manejar toda la información que contienen almacenada y sus distintas interrelaciones. Para poder establecer este tipo de relaciones entre fuentes de información se han implementado una serie de extractores, cada uno de ellos centrado en una fuente de información diferente. Tendremos por tanto un extractor del sistema de control de versiones (SCMExtractor), otro del sistema gestor de incidencias (BTSExtractor), otro de los archivos de las listas de correo (MLExtractor), etc Motivación y objetivos En este contexto, esta memoria de Proyecto Fin de Máster tiene como objetivo describir el sistema de gestión de incidencias de la forja de QualiPSo, el extractor de información desarrollado sobre dicho sistema y cómo dicha información extraída se interrelaciona y almacena posteriormente para ser utilizada finalmente por otras aplicaciones de alto nivel. Se trata por tanto del análisis y extracción de la información almacenada en el sistema de gestión de incidencias junto con la búsqueda de relaciones con otras fuentes de información. La interrelación entre las fuentes de información es una de las características más interesantes, ya que permite utilizar aplicaciones de alto nivel para hacer búsquedas complejas y proporciona aplicaciones de mayor valor. El almacenamiento de esta información se implementa a través de una base de datos y un repositorio semántico. Tanto la base de datos como el repositorio semántico, ofrecerán dicha información a unas herramientas de gestión de la información de alto nivel (Information advanced tools). Dichas herramientas son: el navegador y buscador semántico que utilizan la información del repositorio semántico el buscador conceptual que utiliza la información de la base de datos El objetivo de estas herramientas y más específicamente, del extractor del sistema de gestión de incidencias, es poder visualizar las relaciones de cada incidencia almacenada con todos los correos electrónicos en los que se mencione o aquellas partes del código fuente que puedan estar relacionadas con el error encontrado. Esto podría darnos una visión global y completa del desarrollo del software así como de su mantenimiento Principales problemas Una gran cantidad de información en forma de documentación, mensajes de correo electrónico, publicaciones en blogs o wikis, reportes en sistemas de gestión de incidencias, ficheros de código fuente (con comentarios incluidos), registros en CVS y Subversion, etc. es generada o intercambiada por ususarios y desarrolladores durante el ciclo de vida del desarrollo de cualquier proyecto software. Uno de los principales problemas que se nos presentan en la gestión esta información es la fiabilidad, en el sentido de cómo de fieles son las relaciones que podemos establecer entre fuentes de información relativamente conexas. Por ejemplo, podemos tener un sistema gestor de incidencias con información sobre varios proyectos y otro sistema control de versiones independiente con información sobre otros proyectos. En este contexto, es muy difícil realizar un análisis de la información almacenada que nos sirva para relacionar fuentes de información. 3

12 Por otro lado, para aumentar la confianza de los usuarios sobre la capacidad de resolución de problemas y realizar una mejor implementación en proyectos de software libre, se desarrollarán herramientas de gestión de la información para manejar todas las relaciones entre todos los elementos de información que son comunmente producidos durante el ciclo de vida del desarrollo. Podemos ver claramente estos dos problemas en el sistema gestor de incidencias que vamos a describir detalladamente en este proyecto. En el capítulo de resultados (capítulo 4) podremos comprobar si las herramientas y procedimientos han sido capaces de resolver estos problemas genéricos hasta ahora en el desarrollo de un proyecto de software libre o si bien, han surgido otros nuevos a tener en cuenta Resumen del documento Por tanto, este documento describirá el trabajo realizado para poder analizar la información almacenada en un sistema de gestión de incidencias de un proyecto de software libre que fuera desarrollado a través de la forja de QualiPSo. A continuación describiremos el contexto tecnológico (capítulo 2) existente en el momento en que se desarrolla este proyecto, así como del proceso de desarrollo (capítulo 3) el extractor y los resultados (capítulo 4) obtenidos. 4

13 Capítulo 2 Contexto tecnológico Este capítulo tiene como objetivo describir otros extractores de información desarrollados sobre sistemas de gestión de incidencias, ya que este proyecto se centra en el extractor implementado para estos sistemas, así como en el análisis de su información. También hay una sección dedicada al proyecto QualiPSo, que describiremos más detalladamente para comprender el marco global en el que se sitúa este proyecto. Por último, se mencionan otras herramientas similares de análisis de información procedente de fuentes de información de software libre así como otras aproximaciones realizadas hasta el momento Estado del arte Éste apartado describe el contexto tecnológico existente en el momento del desarrollo de los extractores y compara las características de las herramientas ya existentes con las del proyecto que se propone. Podemos destacar tres áreas principales en las que se pueden encontrar herramientas similares: repositorios originales de información extractores de fuentes de información sistemas de almacenamiento de la información extraída Además, el objetivo del proyecto será tomar como ejemplo una de las fuentes de información, el sistema de seguimiento de errores (Bug Tracker System ó Issue System) y nos centraremos en las herramientas de extracción y almacenamiento de Bugs Repositorios originales de información Hay una gran cantidad de herramientas utilizadas en los proyectos de software libre para gestionar la información que se genera durante el desarrollo de los mismos. La clasificación de fuentes de información suele ser: Comunicación y coordinación de fuentes (Listas de correo, chats, foros, etc.) Desarrollo (Sistema de control de versiones) Documentación (trac, wiki, etc.) Soporte (Sistema de seguimiento de errores) 5

14 Todas estas herramientas suelen venir incorporadas en una forja de desarrollo colaborativo de software (por ejemplo, Sourceforge 1, Morfeo-forge 2, etc.) sin embargo no tenemos otras herramientas paralelas que nos permitan analizar, almacenar y clasificar toda la información generada durante el desarrollo del proyecto. Los extractores junto con los destinos donde almacenar esta información (el repositorio semántico y la bases de datos) propuestos cumplirían esta función con los proyectos albergados en la forja de QualiPSo Extractores de fuentes de información Actualmente existen algunas propuestas enfocadas en aspectos concretos del desarrollo de un proyecto software pero no englobadas en un gestor de información de proyectos o en una forja en concreto. Excepto estas aproximaciones, no existen extractores sobre estas herramientas de gestión de la información de una misma forja que nos permita relacionar la información extraída. Respecto a los sistemas de gestión de incidencias, existen dos tipos principalmente desde el punto de vista de acceso a la información: los que permiten el acceso a la base de datos de las incidencias y los que no lo permiten. Por ejemplo, existe alguna propuesta como la del artículo Crawling Bug Tracker for Semantic Bug Search 3 en el que se propone utilizar las API s proporcionadas por algunos BTS para obtener información relativa a los Bugs almacenados o parseando directamente la interfaz web html del BTS para obtener la información. Además, dicha propuesta también almacena en un repositorio semántico para posteriormente ofrecer un buscador semántico de Bugs. Sin embargo, a diferencia de esta aproximación, los extractores de QualiPSo tienen como objetivo principal relacionar todas las fuentes de información de un proyecto de software libre, de manera que podamos relacionar información relativa a un Bug que aparece en una lista de correo o en un commit, gracias a los extractores de sistemas de seguimiento de errores, sistemas de control de versiones y listas de correos. Para llevar a cabo esta tarea, el extractor de Bugs tendrá acceso a la base de datos del sistema gestor de incidencias y de esa manera podrá utilizar toda la información almacenada Destino de la información extraída: Repositorio semántico y base de datos Como complemento necesario a los extractores descritos anteriormente, necesitamos tener un almacén para toda esta información. En nuestro caso, tenemos dos: un repositorio semántico y una base de datos. Un repositorio semántico 4 es un software similar a los sistemas gestores de bases de datos de manera que permite el almacenamiento, consulta y gestión de datos estructurados. Sin embargo, presenta algunas diferencias como el uso de ontologías 5 como esquemas semánticos y el uso de un modelo de datos físico flexible y genérico.en este artículo Applying Semantic Techniques to Search and Analyze 6 tenemos un ejemplo de utilización de las relaciones semánticas del repositorio en la búsqueda, identificación y relación de Bugs. De nuevo, éste ejemplo sólo se centra en los bugs y no propone relacionarlos con otras fuentes de información

15 Además, también almacenaremos los Bugs en una base de datos convencional a través de un esquema relacional entre tablas que representan a los items extraídos de las diferentes fuentes de información (mails, bugs, commit, files, etc.) 2.2. QualiPSo Qué es QualiPSo? QualiPSo 7 nace como una alianza única de actores de la industria de las TIC, PYMES, Gobiernos y Universidades de Europa, Brasil y China que tienen como objetivo ayudar a las empresas e instituciones en la promoción de la innovación y competitividad a través de software libre. QualiPSo es una de las mayores iniciativas de software libre financiado por la Comisión Europea, y se financia con cargo Sexto Programa Marco de la UE (6PM), como parte de la iniciativa de las Tecnologías de la Sociedad de la Información (IST). QualiPSo se puso en marcha en sinergia con otras iniciativas tecnológicas Europea tales como NESSI 8 y Artemis 9 El consorcio QualiPSo ha sido fundado para ayudar a las industrias y los gobiernos a promover la innovación y la competitividad, proporcionando el camino para el uso de software libre flexible y de bajo coste para el desarrollo sistemas de información innovadores y fiables. Para cumplir este objetivo, QualiPSo tiene la intención de definir y aplicar las tecnologías, procesos y políticas que faciliten el desarrollo y la utilización de componentes de software libre (Open Source), con el mismo nivel de confianza tradicionalmente ofrecido por el software propietario. El proyecto incluye 7 ámbitos de investigación y desarrollo (centros de competencia, modelos de negocio, forjas de próxima generación, procesos y resultados fiables, gestión de la información, interoperabilidad y cuestiones jurídicas). Los extractores de fuentes de información se incluyen dentro del ámbito de gestión de la información que se corresponde con la actividad 4 10 de QualiPSo Gestión de la Información Implementar las mejores prácticas en la gestión de la información para mejorar la productividad en el desarrollo y soporte de software libre Una gran cantidad de información, en forma de documentos, mensajes de correo electrónico, anuncios en wiki, registros de seguimiento de bugs, archivos de código fuente (incluidos los comentarios), registros de CVS y Subversion, etc. son generados o intercambiados por usuarios y desarrolladores durante el ciclo de vida de cualquier proyecto de desarrollo de software. Para aumentar la confianza de los usuarios y las empresas acerca de la capacidad para manejar problemas y presentar un mejor desempeño en los proyectos de software libre, QualiPSo desarrolla documentos y herramientas de gestión de información para gestionar y explotar la correlación entre todos los elementos de información que comúnmente se producen en un proyecto de software libre. La actividad consistirá en: La identificación de áreas donde la gestión de la información en los proyectos de software libre pueden ser mejorados

16 El análisis de la estructura de la información asociada a los repositorios, así como el análisis de las herramientas de código abierto que pueden ser utilizadas como base para el documento y herramientas de gestión de la información La definición y creación de prototipos de herramientas que incorpora esta capacidad de gestión de la información La experimentación de prototipos de herramientas para medir el impacto de su introducción. Los extractores desarrollados son algunas de esas herramientas especificadas cuyo objetivo es extraer toda la información almacenada relativas a mails, bugs o ficheros de código fuente para almacenarla en un repositorio semántico y en una base de datos de manera que haya otras herramientas visuales de alto nivel (navegador semántico, buscador semántico y buscador conceptual) que permitan consultar dicha información extraída y almacenada Forja de Qualipso Diseño y ejecución de una plataforma para la forja de última generación El desarrollo de software ya no puede concebirse sin la supervisión de la documentación, la gestión de los derechos de propiedad intelectual, los procesos de pruebas de software y la actividad de las comunidades de proyectos software. La gestión correcta de estos factores contribuye a aumentar la confiabilidad del software resultante. QualiPSo aborda las necesidades de avance en infraestructura colaborativas en el sector de las Tecnologías de la Información que proporcionan el entorno y las herramientas necesarias para fomentar y facilitar el desarrollo colaborativo, así como, la adopción de software libre. El enfoque adoptado en la construcción de la infraestructura de colaboración en QualiPSo llamada QualiPSo Factory 11 basada en un diseño modular. El módulo mas interesante desde el punto de vista de este proyecto es el referente a los servicios y herramientas ofrecidos por la forja. Servicios y herramientas La Factoría o forja de QualiPSo no sólo muestra los proyectos, sino que también propone herramientas 12 para el intercambio de información, ya que la existencia de equipos distribuidos da lugar a una importante necesidad de la imagen asociada al proyecto, especialmente para reforzar la sensación de estar involucrado en un grupo. La factoría ofrece servicios que combinan ambos aspectos de desarrollo y el intercambio de información a través de VoIP, el sistema de control de versiones, seguimiento de incidencias, listas de correo, gestión de documentos, etc Herramientas de desarrollo ˆ Sistema de control de versiones (SVN) Para la ejecución del servicio del sistema de control de versiones, Subversion 13 ha sido adoptado como la plataforma de back-end. ˆ Sistema gestor incidencias (Mantis) Para la ejecución del servicio de seguimiento de incidencias, el gestor de errores web MantisBT 14 ha sido adoptado como la plataforma de back-end

17 Herramientas de intercambio de información ˆ Gestor de listas de correo (Mailman) Las listas de correo (basadas en Mailman 15 ) permite administrar listas de correo electrónico. Las operaciones permitidas son la creación de una lista de correo, que mostrar todas las existentes listas de correo y todos los mensajes dentro de una lista de correo y agregar usuarios a una lista Mailman. ˆ Chat (Chatos) El servicio Chatos se basa en un servidor de Jabber, llamado OpenFire, pero se puede utilizar con otros servidores Jabber o con gtalk. Para obtener más información acerca de la OpenFire, por favor, consulte la documentación pertinente disponible a través de la página web 16 Figura 2.1: Servicios y herramientas de la forja de QualiPSo Actualmente, ha sido liberada la versión 0.5 de la Factoría de QualiPSo. Esta versión está disponible públicamente para su descarga

18 2.3. Herramientas similares Existen actualmente un conjunto plataformas y de herramientas que nos sirven para mostrar y extraer información sobre proyectos de software libre Ohloh Ohloh 18 se compone de un sitio web y de ciertos servicios que ofrecen una gran variedad de datos acerca de proyectos de software libre. Actualmente, guarda un listado con más de proyectos. La información mostrada es variada y generalmente se muestra a partir de gráficas y animaciones. Se puede obtener datos del tamaño de código, de licencias, de histogramas con la actividad del proyecto y un largo etcétera. También almacena información sobre los desarrolladores, tanto del número de contribuciones como de los distintos proyectos en los que participan. Ofrece varias herramientas interesantes para los investigadores como una API (basada en tecnologías REST) que ofrece datos en formato XML de proyectos, o una aplicación para comparar proyectos a partir de ciertos parámetros como tamaño en líneas de código, la actividad o el número de participantes en el desarrollo Spago4Q Esta plataforma 19, basada en la herramienta de business intelligence SpagoBI 20, tiene como finalidad la medición, análisis y monitorización de calidad en productos, procesos y servicios. Aunque puede ser utilizada en distintos contextos, se encuentra enfocada a la medición de calidad dentro de proyectos de software. Sus principales características son su distribución bajo una licencia libre, la posibilidad de medir procesos y la automatización de la colección de datos mediante herramientas externas Libresoft Tools Algunas de estas herramientas podemos descargarlas libremente como parte de las herramientas desarrolladas por el grupo de investigación en software libre libresoft 21 Estas herramientas, denominadas libresoft-tools 22 que son software libre al mismo tiempo, tienen como objetivo extraer información de cada uno de los sistemas de información que alberga tradicionalmente una forja que son los sistemas de gestión de incidencias, los gestores de listas de correos, los gestores de control de versiones y los de mensajería instantánea. A continuación, hablaremos más concretamente de cada una de ellas CVSAnalY Las aplicaciones más frecuentemente utilizadas para crear repositorios de código fuente son CVS (Concurrent version system) 23 y SVN (SubVersion) 24 pero existen muchos otros como

19 Bazaar 25 y Git 26 cada vez más utilizados. Todos ellos almacenan información en archivos de log. CVSAnalY 27 es una herramienta que extrae información de los archivos de log de repositorios de código fuente, analiza dicha información para obtener métricas básicas relativas a código fuente y finalmente almacena los resultados en una base de datos. La base de datos se divide en dos partes principales: La primera consiste en el conjunto de tablas que representa la historia del proyecto basada en la información del repositorio. Estas tablas se llenan durante el proceso de análisis exclusivamente con la información proporcionada por el ficheros de log. Las tablas en esta primera parte serían: people, actions, files, etc. La segunda parte está compuesta por tablas creadas y llenas por las extensiones de cvsanaly. El objetivo principal es completar el esquema con información adicional directamente relacionada con las tablas existentes pero no proporcionada los log del repositorio. Por ejemplo, una tabla completada con información de este tipo sería metrics MLStats Las listas de correo son una de las mejores maneras de mantener comunicados a los usuarios y los desarrolladores sobre las novedades de un proyecto, podemos inferir cómo es la actividad dentro del proyecto, realizando una comparación de los nombres de los autores de correos electrónicos y los committers podemos inferir si son la misma persona. También es una forma común que usamos para comunicarnos con otras personas todos los días, puede detectar a gente nueva participando en el proyecto y por eso las listas de correo de un proyecto de Software libre son una rica fuente de información completa. MailingList Stats 28 es una herramienta basada en línea de comandos para analizar ficheros mbox 29 que extrae la información del from, to, headers y así sucesivamente de un correo electrónico, utilizando los archivos públicos de listas de correo de un proyecto. Descarga los ficheros mbox en un directorio donde se creará la base de datos y almacena toda la información que está contenida en cada correo electrónico Bicho Prácticamente todos los proyectos de software libre facilitan algún sistema para reportar los errores encontrados en sus aplicaciones como por ejemplo BugZilla o SourceForge. Estas aplicaciones conservan la información de un error desde que es reportado pasando por una serie de estados hasta que es solucionado. Bicho 30 es una herramienta basada en línea de comandos utilizada para extraer y analizar esta información. Bicho busca en un fichero de configuración los valores necesarios para ejecutarse y después dependiendo del tipo de sistema de gestión de incidencias crea un backend para manejar esa información. Hay dos tipos básicos de backend: uno es SourceForge y otro es Bugzilla. Cada backend obtiene los links de los Bugs, extrae su información y la almacena en una base de datos. Al lanzar Bicho, se genera automáticamente esta base de datos con cinco tablas que almacena la información obtenida:

20 Bugs, que contiene información general acerca de los errores; Comments, que contiene información acerca de cada comentario se encuentra en el BTS; Attachments, que contiene información sobre cada archivo adjunto encontrado; Changes, contiene información sobre el valor antiguo de algún campo de un Bug; GeneralInfo, esta tabla contiene información sobre el gestor analizado; Además, cada comentario y los documentos adjuntos están asociados con un error. 12

21 Capítulo 3 Proceso de desarrollo 3.1. Objetivos El objetivo final del proceso de desarrollo es implementar los extractores de información propuestos, centrándonos en el extractor del sistema gestor de incidencias. Otro objetivo paralelo será crear una arquitectura viable en un entorno real en el que estos extractores entrarán en funcionamiento Fases de desarrollo La metodología empleada para su desarrollo está inspirada en el modelo en espiral [3],en la que cada bucle o iteración representa un conjunto de actividades. Figura 3.1: Modelo en espiral [9] 13

22 Este modelo se basa en la creación del producto inicial, al que le siguen otros con mayor funcionalidad, basados en el anterior, hasta llegar a la obtención de un producto final que cumple con los obetivos inicialmente planteados. Se distinguen fundamentalmente tres fases de desarrollo correspondientes a las fases de desarrollo de Qualipso. La primera iteración se centra en los primeros prototipos antes del desarrollo, la segunda iteración 1 donde se desarrollan los extractores para almacenar la información en el Repositorio Semántico y la tercera iteración 2 donde el destino de la información extraída es la base de datos de Qualipso. Desde el punto de vista técnico, se ha utilizado Eclipse 3 como entorno y Python 4 como lenguaje de programación Primera iteración Requisitos Durante esta primera iteración se realizará un trabajo preliminar previo al desarrollo de las herramientas. Comprende los siguientes pasos: ˆ Creación de la infraestructura básica para el desarrollo futuro: estudio de repositorios semánticos, análisis y elección de ontologías necesarias para repositorio semántico, etc. ˆ Integración de las diversas fuentes de datos ˆ Prototipado de las herramientas, mediante diagramas, casos de uso, etc Segunda iteración Requisitos Durante esta segunda iteración se comenzará a desarrollar lo proyectado en la anterior iteración al mismo tiempo que se añaden y redefinen nuevas características. Pasos: ˆ Redefinición y reevaluación de las herramientas de la primera iteracion ˆ Comienzo de desarrollo del extractor de BTS ˆ Comienzo de creación del repositorio semántico ˆ Comienzo del proceso de experimentación Implementación El desarrollo del extractor de información del gestor de incidencias (BTSFeeder) en esta iteración tiene como objetivo que el extractor sea capaz de acceder a la base de datos para extraer la información mediante algunas queries y después analiza dicha información para transformar los recursos encontrados en xml para enviarlos finalmente al repositorio semántico. La estructura de la herramienta en esta iteración es la siguiente: ˆ /accesslibrary Módulo que contiene las clases necesarias para acceder a la base de datos y lanzar las queries que extraerán la información:

23 ˆ BTSAccessLibrary.py: interfaz que declara métodos para extraer todos los Bugs, los nuevos o actualizados y las notas almacenadas: Métodos para extraer Bugs del Sistema gestor de incidencias class BTSAccess: # get the new bugs stored in the BTS database from given a date def getallnotes (host, user, passwd, db, bug_id): pass # get all bugs stored in the BTS databse def getallbugs (host, user, passwd, db): pass # get the new bugs stored in the BTS database from given a date def getnewbugs (host, user, passwd, db, date): pass # get the bugs updated from BTS database given a date def getupdatedbugs (host, user, passwd, db, date): pass ˆ queries-v1.1.2.py: queries definidas para extraer la información de la base de datos de Mantis para la versión ˆ BTSAccessLibraryDirect.py: implementa los métodos anteriormente declarados en BTSAccessLibrary. Para ello crea una conexión a la base de datos de Mantis y utiliza respectivamente las queries mencionadas anteriormente. ˆ BtsFeederConf.xml: fichero donde se configura la base de datos de Mantis que queremos analizar. Necesitamos configurar los siguientes parámetros: version: versión de Mantis utilizada host: máquina donde se encuentra la base de datos user: usuario de la base de datos passwd: clave de la base de datos para el anterior usuario lastdate: indica la fecha en que el extractor fue ejecutado por última vez. Dicho valor será utilizado por el extractor para extraer información de Bugs reportados o actualizdos posteriormente a esta fecha. Fichero de configuración xml con los datos de la base de datos del BTS <?xml version="1.0"?> <btsfeeder> <version> Mantis </version> 15

24 <bugdatabase name="mantis"> <host> prototype-server </host> <user> mantis-user </user> <passwd> mantis-user </passwd> <lastdate> </lastdate> </bugdatabase> </btsfeeder> ˆ BtsFeeder.py: esta clase es la encargada de cargar el fichero de configuración para obtener los parámetros de la base de datos y extraer la información a través del módulo accesslibrary. Finalmente, el siguiente método se encarga de analizar la información extraída. Este método recibe la lista de Bugs y los parámetros de la base de datos: Método para analizar la información extraída analizeresourcesfromissuereported(buglist, db_name, host, user, passwd) Además, en esta iteración, la información extraída será analizada con el objetivo de obtener relaciones entre las fuentes de información extraídas a través del método: Método de búsqueda de ficheros de código fuente def searchfileintext (text): searchsourcecodefiles = SearchSourceCodeFiles() return searchsourcecodefiles.searchsourcecodefileintext(text,patternstags.fil En este caso se buscan ficheros de código fuente relacionados con incidencias extraídas de nuestro gestor de incidencias. Dichos ficheros se localizan buscando ciertos patrones (*.java, *.py, etc) en algunos campos de texto almacenados por cada incidencia como el summary o el description. Para realizar esta tarea se ha desarrollado paralelamente una librería para buscar dichos patrones en texto que se utiliza en esta clase: Módulo de búsqueda de expresiones regulares from patternsearchtool.patternsearchtool import SearchSourceCodeFiles from patternsearchtool.patterns import PatternsTags También necesitaremos el modulo SRClient con las siguientes clases: 16

25 ˆ SRClient.py: esta clase define los métodos utilizados para enviar o almacenar cada tipo de recurso extraído de las fuentes de información: bugs, personas, ficheros, s, etc. En nuestro caso sendbugresource(): Método para envío y almacenamiento de Bugs class SRClient: def sendbugresource(self, bugresource): ˆ SRClientRest.py: implementa los métodos anteriores de manera que los recursos son enviados al repositorio semántico. Para ello utiliza un método POST para enviar los recursos en formato xml a un servidor (QUALIPSORESTSERVER) que será el encargado de almacenarlos en el Repositorio Semántico: Método de envío del Bug al Repositorio Semántico def sendbugresource(self, bugresource, isupdated = None): h = httplib2.http(".cache") resp, content = h.request( QUALIPSORESTSERVER + "default/bug/" + str(bugresource.getid()), "POST", bugresource.getxml(isupdated) ) ˆ SRResources.py: clase que contiene todas las subclases que definen cada recurso. Por ejemplo, para Bugs tenemos la clase BugResource con las propiedas y métodos necesarios: Método que construye el xml con la información del Bug class BugResource (): def getxml(self, isupdated = None): El método getxml() será el encargado de construir el xml con la información del Bug que será enviado a través del método sendbugresource() Tercera iteración Requisitos Esta tercera iteración tiene como objetivo ampliar la funcionalidad de los extractores desarrollados anteriormente para que también puedan almacenar la información extraída en una Base de Datos. Al mismo tiempo, se añadirá un módulo de Procesamiento de Lenguaje Natural para optimizar el proceso de búsqueda de relaciones entre las diferentes fuentes de información. Pasos: ˆ Adaptación del conjunto final de herramientas ˆ Incorporación de los resultados de la experimentación ˆ Exploración nuevas técnicas: búsquedas conceptuales, procesamiento de lenguaje natural, procesamiento semántico, etc. ˆ Experimentación con los resultados de la 2nda iteración 17

26 Implementación El desarrollo del extractor de información del gestor de incidencias (BTSFeeder) en esta iteración tiene como objetivo que el extractor sea capaz de extraer la información de dos maneras, a través de la forja de QualiPSo y de la misma manera que en la segunda iteración, pero analizarla a través de un módulo de Procesamiento de Lenguaje Natural desarrollado paralelamente para buscar relaciones entre fuentes de información. Además, el objetivo final de esta información extraída y analizada será la base de datos de Qualipso, diseñada específicamente para este fin. La estructura de la herramienta en esta iteración es la siguiente: ˆ /accesslibrary Módulo que contiene las clases necesarias para acceder a la base de datos y lanzar las queries que extraerán la información: ˆ BTSAccessLibrary.py Interfaz que declara métodos para extraer todos los Bugs, los nuevos o actualizados y las notas almacenadas. En esta iteración, esta clase se mantiene intacta y conserva la declaración de los mismos métodos. ˆ queries-v1.1.2.py Queries definidas para extraer la información de la base de datos de Mantis para la versión Son las mismas que en la iteración anterior ya que el proceso de extracción no ha cambiado. ˆ BTSAccessLibraryDirect.py Clase que implementa los métodos anteriormente declarados en BTSAccessLibrary. Para ello crea una conexión a la base de datos de Mantis y utiliza las queries mencionadas anteriormente respectivamente. Se mantiene exactamente igual respecto de la segunda iteración. ˆ BTSAccessLibraryForge.py Clase desarrollada en esta tercera iteración que implementa los métodos anteriormente declarados en BTSAccessLibrary. Para ello utiliza la forja de Qualipso para extraer la información a través de peticiones vía servicios web. ˆ BtsFeederConf.xml Fichero donde se configura la base de datos de Mantis que queremos analizar. Se mantiene exactamente igual respecto de la segunda iteración. ˆ BtsFeeder.py Esta clase es la encargada de cargar el fichero de configuración para obtener los parámetros de la base de datos y extraer la información a través del módulo accesslibrary. Finalmente, el siguiente método se encarga de analizar la información extraída: Método para analizar la información del Bug analizeresourcesfromissuereported(buglist, db_name, host, user, passwd)... Este método recibe la lista de Bugs y los parámetros de la base de datos. Además, en esta iteración la información extraída será analizada con el objetivo de obtener relaciones entre las fuentes de información extraídas a través del módulo de Procesamiento de Lenguaje Natural y el método SemanticTools. La clase SemanticTools proporcionada por este módulo permite establecer estas relaciones así como encontrar temas (topics) relevantes: 18

27 Librería SemanticTools del módulo NLP from SemanticTools.SemanticTools import SemanticTools if NLP == True: listfiles = btsaccessdirect.getallattachedfiles() for filename in listfiles: semantictools.analizetext(filename) topics = semantictools.gettopics() sourcecodefilesattach = semantictools.getsourcecodeentities() docsfilesattach = semantictools.getdocentities()... bugfieldstoanalize = ["summary", "description", "add_info"] for field in bugfieldstoanalize: semantictools.analizetext(bug[field]) topics = semantictools.gettopics() sourcecodefilesattach = semantictools.getsourcecodeentities() docsfilesattach = semantictools.getdocentities()... El módulo de Procesamiento de Lenguaje Natural desarrollado para las herramientas avanzadas de gestión de la documentación y la información de QualiPSo se ha diseñado para ayudar con la identificación de temas y entidades semánticas que aparecen dentro del texto contenido en las fuentes de información de los proyectos de software lilbre ya mencionadas (ML, BTS, SCM y mensajería instantánea). La identificación y el proceso de extracción de entidades semánticas (por ejemplo, los números identificadores de Bugs o nombres de archivos) se había implementado anteriormente mediante el reconocimiento de patrones de texto dentro del texto (usando expresiones regulares). El Procesamiento de Lenguaje Natural mejora en gran medida las posibilidades de encontrar y extraer información no estructurada (pero valiosa) dispersa a través de cualquier fuente de información escrita en lenguaje natural sin formato. Una vez que esta información ha sido identificada, puede ser fácilmente vinculada a otros datos estructurados recogidos por otros extractores. También necesitaremos también el modulo SRClient con las mismas clases que antes aunque en esta iteración utilizaremos un cliente que enviará los recursos a la base de datos: ˆ SRClient.py: define los mismos métodos que en la segunda iteración. ˆ SRClientMySql.py: clase que implementa los métodos anteriores con el objetivo de almacenar los recursos en la base de datos. Para ello crea una conexión a la base de datos y luego va ejecutando todas las queries necesarias para almacenar toda la información en las diferentes tablas definidas en la base de datos: Envío de información ejecutando diversas Queries def sendbugresource(self, bugresource, isupdated = None): cursor.execute (bugresource.insertinfoitem(type)) cursor.execute (bugresource.insertbug(str(item),reporterid,assignedto))... 19

28 ˆ SRResources.py: en esta iteración declaramos otros métodos dentro de cada subclase que nos permite almacenar cada recurso. En el caso de BugResource, declaramos uno para cada query que ejecutamos desde el método sendbugresource(): Métodos inserción información en BBDD class BugResource (): def insertinfoitem(self,type): def insertbug(self,itemid,idreporter,idassignedto): Arquitectura final La arquitectura final es el resultado del proceso de desarrollo anteriormente descrito Prototype server El prototype-server es una máquina con una arquitectura y una propuesta de estructura de directorios para poner a prueba todas las herramientas de extracción de la actividad 4 de QualiPSo, todo en entornos de trabajo reales. En este servidor será instalado incluso las fuentes de información para simular una forja real, con repositorios subversión de algunos proyectos, los archivos mbox de varias listas de correo, etc. La arquitectura y software de esta máquina se describe en el apéndice A.1. Esta arquitectura permitirá poner a prueba todas las herramientas en escenarios reales, con estas herramientas de extracción de información para obtener información de las fuentes de información diariamente. También los servicios de repositorio semántico y base de datos se desplegarán en este entorno. Un entorno real donde poder probar y hacer demostraciones de estas herramientas, servicios y funciones Extractores Los extractores son los encargados de la obtención de la información de los repositorios de la forja. Cada extractor tendrá acceso a la forja de datos a través de una biblioteca de acceso (accesslibrary) hasta que el ESB (Enterprise Service Bus) 5 de QualiPSo esté en funcionamiento. A continuación podemos ver un esquema sobre los extractores y los recursos generados:

29 Figura 3.2: Diagrama de recursos generados por los extractores Cada herramienta de extracción de información se implementará utilizando una biblioteca de acceso y un alimentador: La librería de acceso proporciona una interfaz para acceder a las fuentes de información. Esta librería de acceso puede acceder directamente a la fuente de información (base de datos, archivos, etc) o podría utilizar el ESB cuando estén disponibles. El alimentador utiliza la librería de acceso para extraer la información, generar recursos y, por último, el alimentador envía la información al repositorio semántico y/o la base de datos. Extractor BTS La herramienta para analizar el Bug Tracker System de la forja de QualiPSo se desarrollará con el fin de analizar una de las fuentes de información más importante en el desarrollo de un proyecto de software libre. Con esta fuente de información analizada, es posible saber: ˆ Cuántos errores tiene un proyecto ˆ Cuántos errores corregidos tienen un proyecto ˆ Cuánto tiempo pasan los desarrolladores durante la corrección de un error ˆ Cuántas personas informan de errores ˆ Cuántos desarrolladores corrigen errores. El extractor de BTS devuelve toda la información generada por el Bug Tracker System de la forja de QualiPSo que tiene muchas relaciones con otras fuentes de información además de darnos una buena vista del estado del proyecto. Esta información será extraída y analizada antes de enviarla al repositorio semántico. 21

30 Mantis El BTS (Sistema de seguimiento de errores) soportado por el extractor va a ser Mantis 6, que es el que se utilizará en la forja de QualiPSo. Modelo de datos: El modelo de datos utilizado por cada bug obtenido es: ˆ Autor (author) ˆ Fecha de creación. (createdate) ˆ Tema. (asunto) ˆ Cuerpo. (body) ˆ ID de bug (bugid) ˆ Nombre de archivo adjunto. (filenameattached) ˆ Respuesta de fallo. (bugresponse) Librería de acceso La librería de acceso extrae la información utilizando la base de datos de Mantis, por lo tanto, la biblioteca de acceso está configurada con los parámetros necesarios relativos a la base de datos de Mantis. El API de la librería de acceso debe ofrecer los siguientes métodos: Métodos ofrecidos para acceder a la base de datos de Mantis getallbugs(projectid): devuleve una lista con todos los Bugs relativos al proyecto identificado por el projectid getnewbugs(projectid, date): devuelve todos los Bugs creados a partir de una fecha dada getmodifiedbugs(projectid, date): devuelve una lista con todos los Bugs modificados a partir de una fecha dada Alimentador Una vez que la información es extraída, una de las tareas del alimentador es la de generar las relaciones entre los errores y los archivos de código fuente, adjuntos o archivos mencionados en la descripción del fallo. El alimentador de BTS no sólo genera recursos sobre errores sino también recursos de personas relativos a los informadores de los errores. Por otra parte, el alimentador mantiene la consistencia de datos, la actualización de la información y se ocupa de los problemas de sincronización: ˆ Actualización: una vez al día (configurable) ˆ Consistencia: la información acerca de un fallo de seguridad puede ser modificado. Incluso una respuesta a un informe de error se considera como una modificación del fallo, por lo tanto, para que el alimentador de soporte a las modificaciones debe mantener la consistencia entre los recursos de errores en el repositorio semántico y la base de datos de Mantis. Por último, el alimentador utiliza el API del repositorio semántico y de la Base de Datos para enviar los recursos generados

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