Gestión de indicadores en proyectos de software. Perspectivas actuales y futuras

Transcripción

1 RCCI Vol. 3, No. 3-4 JULIO-DICIEMBRE, 2009 p Recibido: 8/4/2010 Gestión de indicadores en proyectos de software. Perspectivas actuales y futuras Indicators management in software projects Present and future prospects José Alejandro Lugo García 1*, Ana María García Pérez 2 y Ramsés Delgado Martínez 1 1 Centro de Calidad de Software (CALISOFT). Universidad de las Ciencias Informáticas. Carretera a San Antonio de los Baños km 2 1/2. Rpto. Torrens. Boyeros, La Habana. C.P.: Universidad de las Ciencias Informáticas. Centro de Desarrollo de Software Villa Clara. *Autor para la correspondencia: jalugo@uci.cu

2 20 Resumen Este artículo aborda las temáticas sobre la obtención de medidas e indicadores, así como modelos y herramientas surgidas en las últimas décadas en torno a la medición de los procesos y construcción de productos de software, perspectivas actuales y futuras. El contenido sirve de apoyo a la conformación y despliegue del proceso de Medición y Análisis en el marco del Programa de Mejoras que lleva a cabo la Universidad de las Ciencias Informáticas. Palabras clave: desarrollo de proyectos de software; evaluación de proyectos de software; indicadores de evaluación; gestión de indicadores; gestión de proyectos de software; medición de procesos; Abstract This paper discusses the topics concerning to collection of measures and indicators as well as tools and models have emerged over recent decades regarding the measurement of processes and building software products, current and future prospects. The content will support the creation and deployment of measurement and analysis process under the Improvement Program conducted by the University of Informatics Sciences. Introducción La mayoría de las organizaciones estima sus indicadores basándose en métodos subjetivos, dígase entrevistas, experiencia de los trabajadores involucrados, aunque también mediante híbridos de métodos de estimación basados en COCOMO II y puntos de función o casos de uso. No existen por lo general herramientas integradas al desarrollo que obtengan medidas para el apoyo a las estimaciones y por ende el grado de subjetividad con que esta tarea se realiza es alto. A esto se añade que cada Organización debe establecer un procedimiento para la colección de los datos, su infraestructura para esta actividad, y definir este proceso lo más natural posible para sus trabajadores. Un punto de partida para realizar estimaciones es establecer una línea base con estos indicadores siguiendo el proceso descrito en la Figura 1. Proceso de ingeniería de Software Proyecto del Software Recopilación de Datos Producto del Software Medidas Keywords: software development projects, evaluation of software projects, evaluation indicators, management indicators, software project management, process measurement; Cálculo de Métricas Medidas Evaluación de Métricas Indicadores Figura 1. Proceso de recopilación de indicadores del software (Pressman, 2001). Contar con los resultados del proceso descrito, contribuye a su vez a la mejora de los procesos de la Organización, ya que permite la evaluación y análisis del software construido hasta el momento y tomar decisiones en torno a la rectificación de errores u oportunidades de avance.

3 Desarrollo Si bien la disponibilidad de los datos sobre los indicadores de mejora es un elemento clave, uno de los mayores problemas al que se enfrenta cada Organización es la colección de sus medidas. En este sentido Pressman (2001) reconoce que constituye un reto el hecho de lograr que los ingenieros del software cobren conciencia de la importancia de registrar sus actividades. El Proceso Personal de Software (PSP) y el Proceso de Software en Equipo (TSP) (Humphrey, 2010), incluyen reconocidas técnicas para el asentamiento de una base de información útil en la obtención de indicadores, pero aún así requieren de mucho trabajo por parte del ingeniero para lograr llevar a cabo el control necesario de sí mismo y del equipo respectivamente. Otros modelos incluyen métricas con el objetivo de evaluar distintos atributos de calidad del producto, entre estos se encuentra GQM (Goal Question Metric) (Basili et al., 2010), en el que, partiendo de los objetivos y las preguntas respecto a qué hace una Organización para mejorar, se logran establecer las métricas correspondientes. Patrocinado por el Departamento de Defensa y la Armada de los Estados Unidos, Practical Software Measurement (PSM), es considerado como el esquema base a partir del cual se ha elaborado el nuevo estándar ISO/IEC relativo a la medición del software para el que se proporcionan detalles adicionales respecto a las actividades y tareas relacionadas con el establecimiento de métricas e interpretación de indicadores (DoD, 2008). Propone una herramienta gratis, el PSM Insight, en la cual se establecen manualmente o por importaciones los datos primarios que servirán para obtener gráficos con indicadores sobre la medición del software. Sin embargo, el enfoque actual de recolección de las medidas, al realizarse manualmente, tiene sus repercusiones en el producto, pues consume a los ingenieros del software parte del tiempo de desarrollo. Además implica disparidades en las interpretaciones de las medidas dado que cada individuo las interpreta a su manera. Proyecto Console de IBM Rational Partiendo de la integración con aplicaciones de Rational existentes, en el año 2003 vió luz el proyecto Console de la IBM (2005). El mismo provee un tablero de progreso informando acerca del status en que se encuentran los proyectos creando dinámicamente un sitio web basado en los datos reales que se reúnen de la plataforma de desarrollo de Rational Suite. De esta manera se puede evaluar fácil y rápidamente el progreso y la calidad de los proyectos sin interrumpir el precioso tiempo con que cuentan los desarrolladores del software para crearlo ya que no se solicita que sean estos quienes provean las medidas. Proyectos privativos 1 como este se han visto a lo largo de la primera década del siglo XXI, ejemplo lo tenemos en Micro Focus Lifecycle Management Solution (Micro Focus, 2009), checking (ALS, 2009), todas aplicaciones que cumplen a su vez con requisitos ISO en torno a la monitorización del proceso de desarrollo software y sus resultados, cubriendo las necesidades de organizaciones que desean controlar la calidad del software antes de su puesta en uso. Por otra parte, en la actualidad son pocas las aplicaciones realizadas sobre software libre que constituyan una alternativa a las mencionadas anteriormente, a las cuales se les atribuye un alto costo por adquisición y soporte. No obstante se han dado algunos pasos hacia la conformación de entornos basados en software libre para la automatización de los procesos de medición. Proyecto KEMIS Siguiendo el precepto de que establecer sistemas de medición es una pieza básica del control de la calidad del software, más aún dentro de la actual tendencia a externalizar (outsourcing) el desarrollo, la empresa Kybele Consulting ha propuesto KEMIS, un entorno de medición para la calidad del software. KEMIS utiliza herramientas de software libre como Maven 2 y sus plugins de medición y reporte, lo que permite automatizar la obtención de las métricas, personalizar los resultados, y definir la periodicidad con la que se realizan dichas mediciones (Rodríguez et al., 2009). Entre los indicadores generados automáticamente bajo este entorno se encuentran: Tamaño en LDC 2, Defectos, Densidad de defectos, Número de clases, Complejidad media. Además KEMIS presenta un soporte metodológico basado en las mejores prác- 1 Un proyecto es privativo cuando en su distribución del producto, no se le concede al usuario los derechos de acceder a su código fuente. Por tanto las posibilidades de reutilización por otros ingenieros de software son limitadas. A los productos de software que surgen de estos proyectos también se les atribuye, por lo general, un alto costo de compra e impedimentos para su libre distribución a otros usuarios. 2 Líneas de Código. 21 Gestión de indicadores en proyectos de software Perspectivas actuales y futuras

4 22 ticas de marcos de medición como Goal Question Metric (GQM), Goal Question Indicator Metric (GQ(I) M), Goal-Driven Software Measurement (GDSM), Practical Software Measurement (PSM), y está perfectamente alineada tanto con los estándares específicos de medición (ISO 15939, ISO 9126, IEEE Std , etc.) como con las actividades de medición de los principales modelos de procesos software y de madurez (CMMI, ISO 12207, ISO 15504). Otras investigaciones han propuesto alternativas cubanas a la problemática de automatizar los procesos de medición en los proyectos. El trabajo de García (2005) propone diseñar, implementar y validar un proceso automático de formación de indicadores de productividad y esfuerzo, a partir de la producción de componentes de la Organización de software. Para lograr esto se propone crear una herramienta que calcule una medida para tamaño del software, acoplable a un sistema de gestión de configuración. Obtención del tamaño a través de Líneas de Código. Un problema? Una de las características de los sistemas que se desarrollan, es que sus componentes cuentan con líneas de código. Aunque los principales problemas de utilizar líneas de código como métrica de tamaño para estimación del esfuerzo son la falta de una definición universal de línea de código, su dependencia del lenguaje de desarrollo y la dificultad de estimar en fases tempranas del desarrollo la cantidad de líneas que tendrá una aplicación, hoy en día sigue siendo una medida atractiva, habida cuenta que la mayoría de los editores de programas proporcionan esta medida de manera automática, o en su defecto, resulta muy fácil hallarla. Además, si los indicadores a partir de líneas de código son obtenidos y catalogados en función de la plataforma, se podrán establecer comparaciones con otros proyectos sobre plataformas similares (García, 2006). Entre otras métricas para medir el tamaño del software se encuentran los puntos de función (Albrecht, 1979), los puntos de característica (Jones, 1999) y los puntos de casos de uso (Sparks y Steve, 1999) que si bien suponen una buena aproximación al arte de evaluar productos de software ya que hacen que la medida sea independiente del lenguaje o herramienta utilizada en el desarrollo del proyecto, adolecen de la facilidad para hacer el cómputo automático y requieren intervención del hombre para mejorar la precisión con que se estima. Por otra parte, al aconsejarse en la actualidad la gestión de proyectos de manera incremental e iterativa, se hace imprescindible el empleo de Sistemas para la Gestión de la Configuración (SGC) ya que el control de las versiones es vital para un desarrollo organizado. Dichos sistemas de control de la configuración ofrecen en efecto el mecanismo adecuado para el control de la actividad sobre las líneas de código (tamaño), tiempos y responsables. StatSVN En el año 2006 surgió en Internet un proyecto de software libre 3 nombrado StatSVN (Estadísticas basadas en Subversión) liderado por Jason Kaley y Gunter Mussbacher (2008). Hecha sobre tecnología Java, la herramienta que lleva el mismo nombre retorna información que existe en un SGC Subversion (SVN) y es capaz de generar varias tablas y gráficos que describen la fase de implementación de un proyecto dado (línea del tiempo sobre las líneas de código, contribución total en líneas de código y sobre las diferentes carpetas del repositorio de cada programador, etc.). La versión más reciente del proyecto (0.5.0) es capaz de generar una suite estática HTML o documentos XDOC donde aparecen contenidas las tablas y gráficas descritas. La herramienta, de código abierto, está liberada bajo los términos de la licencia LGPL basada en StatCVS, otra herramienta similar pero destinada a repositorios CVS, ambas disponibles en SourceForge.net, conocido portal web donde se alojan cientos de proyectos de software libre. Herramienta para la Construcción de Líneas Base La Herramienta para la Construcción de Líneas Base (HCLB) (Lugo, 2009), resultado de la investigación propuesta por García (2005), logra implementar un Servicio de Integración de Es- 3 Un proyecto es software libre, cuando en la distribución del producto, se le concede al usuario los derechos de acceder a su código fuente. Por tanto las posibilidades de reutilización por otros ingenieros de software son elevadas. A los productos de software que surgen de estos proyectos también se les atribuye, por lo general, un bajo costo de compra (en algunos casos gratuitos) y no ofrecen impedimentos para su libre distribución a otros usuarios.

5 23 Figura 2. Proceso de obtención de indicadores utilizando control de versiones sobre código fuente y datos iniciales sobre documentos del proyecto (Lugo, 2009). Gestión de indicadores en proyectos de software Perspectivas actuales y futuras Figura 3. Arquitectura para la implantación (Kealey y Mussbacher, 2008). tadísticas acoplado a un Sistema de Control de Versiones y un Software de Gestión de Indicadores de Productividad (SGIP) basado en las estadísticas colectadas de StatSVN. La Figura 2 muestra el proceso de obtención de los indicadores por la HCLB. El proceso parte de la definición de los datos generales por el Jefe de Proyectos en el software de gestión de indicadores, atendiendo a parámetros como: fecha de inicio del proyecto, qué nombres se le han dado a los documentos de especificaciones de casos de uso, cantidad de personas que trabajan en el análisis de cada documento de especificaciones, etc. Seguidamente el arquitecto, que es el encargado de definir la estructura jerárquica del repositorio para la construcción de código fuente, crea los nodos (directorios), asociando los documentos de especificaciones que se usarán para la generación de código dentro de ellos y define además, los programadores que deberán trabajar en cada nodo. Toda la información antes mencionada, incluyendo los cambios que irán haciendo los programadores sobre los nodos, queda registrada en la base de datos del sistema de gestión de indicadores, la cual se actualiza diariamente a través del servicio 4 Este servicio está formado por un Shell (.sh) que se ejecutará diariamente a una hora determinada y procesará los datos que extrae StatSVN del repositorio, insertando esta información en la base de datos del Sistema de Gestión de Indicadores.

6 24 de gestión de estadísticas: SVNStatBash 4. Este servicio es el resultado de la modificación del código fuente de la herramienta StatSVN, donde se logra insertar la información que extrae de los repositorios SVN en una base de datos relacional basada en PostgreSQL. Algunos de los reportes que son mostrados a través del Sistema de Gestión de Indicadores son: Tamaño de un Producto, Tiempo de Análisis, Tiempo de desarrollo y el Tiempo Total de Producción, además de indicadores de Productividad y Esfuerzo. La Figura 3 visualiza como es posible utilizar la HCLB en un entorno productivo: (Ver Figura 3) El almacenamiento de indicadores en una base de datos relacional posibilita la conformación de una base histórica muy útil para realizar futuras estimaciones. Los beneficios del registro periódico de informaciones como estas dotan al proceso de elementos contundentes que posibilitan conocer además la complejidad, el tamaño y los recursos necesarios a emplear para el desarrollo de nuevos productos, tal y como se está concibiendo en el proyecto de un Repositorio Central de Medición y Análisis en la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI). Estado actual. Proyecto Repositorio Central de MA 5 en la UCI En el marco del Programa de Mejora de la Universidad de las Ciencias Informáticas 6, se inició la concepción de un repositorio que permitiera almacenar y analizar los indicadores de la producción de software obtenidos a partir de los proyectos productivos de la Universidad. El documento rector de esta idea (Lugo, 2010), constituye una guía que provee infraestructura y procedimientos a seguir para colectar y obtener automáticamente (por el momento) dos tipos de indicadores: productividad y esfuerzo y otra variante para colectar manualmente las medidas con el objetivo de obtener otros indicadores deseados no solo a nivel de proyectos sino además organizacionales. Aún así, la estrategia que se describe en el propio documento del Repositorio Central de MA para la Universidad de las Ciencias Informáticas, incluye aún técnicas de recolección manual a través de plantillas lo cual influye negativamente en la 5 Medición y Análisis. 6 Iniciado en septiembre del 2008, el Programa de Mejora está encaminado a que la Universidad alcance en el 2010 una certificación internacional del nivel 2 del modelo CMMI. Hecho que la convertiría en la primera empresa cubana certificada con este modelo y una de las pocas en el área del Caribe. propia actividad del proyecto que ya tiene suficiente con el desarrollo del software. También la recolección manual incide como detrimento en la posterior obtención de indicadores a niveles organizacionales pues habría que hacer revisión de cada plantilla generada para poder extraer los totales. Por tanto, conocer qué medidas (ISO, 2009) han de recopilarse en los proyectos de una Organización del Software, tanto genéricas como específicas (Carnegie, 2009), resulta una información imprescindible a la hora de emplear herramientas de gestión que soliciten dicha información a múltiples proyectos para ser almacenadas en Bases de Datos de Medición. Problemática y estrategia futura Siguiendo la filosofía planteada por Olsina y colaboradores (2009) y Edgardo Parza (2009), puede resumirse que la construcción de un mecanismo para administrar qué medidas han de recopilarse en los proyectos de una Organización del Software, tanto genéricas como específicas, proveerá de los datos necesarios a aquellas aplicaciones que permitan mostrar los formularios adecuados a los proyectos, incluso si las medidas solicitadas varían en el tiempo. Gestionar tanto las medidas como los métodos de obtención de las mismas en un mecanismo central y automatizado cuya base esté provista de herramientas libres y que provea, por una parte, de manera automatizada indicadores predefinidos de interés para todas las organizaciones productoras de software, y por otra indicadores obtenidos también automáticamente pero cuya recolección se hizo a través de una interfaz informatizada con el usuario, constituye una solución deseable acorde con las estrategias planteadas a niveles organizacionales. Conclusiones Para que un sistema de medición de la calidad del producto software sea eficiente, debe tener un alto nivel de automatización y posibilitar su uso de manera frecuente y sin excesivo consumo de tiempo. El empleo de este tipo de sistemas hace un aporte considerable hacia la cuantificación del proceso y el producto, permitiendo que la Organización pueda optar por certificaciones de modelos de calidad como CMMI. Si se desea que una herramienta de medición del software provea un alto grado de satisfacción y veracidad en torno al proceso, deberá aplicar buenas prácticas dentro de su propia estructura.

7 El alineamiento con los estándares ISO correspondientes garantizan este requisito. Cualquier herramienta que se utilice en el proceso de medición y análisis satisface parcialmente las necesidades de información de la alta gerencia. Según varíen los objetivos de negocio de la organización en el transcurso del tiempo, se deben continuar identificando nuevas variantes para automatizar (en la mayor forma posible) el proceso de MA. El objetivo fundamental: no entorpecer el proceso de desarrollo de software en los proyectos. La construcción y empleo de software libre para estos fines, constituye una oportunidad actual en el campo de la medición y gestión de indicadores en proyectos de software. Referencias Albrecht, A.J. Measuring application development productivity, Proc. Joint Share/Guide/IBM Symposium on Application Development, Monterey, Calif., Oct.14-17, pp ALS. Software Lifecycle Optimization. [En línea] [Consultado el: 22 de octubre 2009] Disponible en: home.php?location=herramientas/checking Application Lifecycle Management Products. Micro Focus [En línea] [Consultado el: 22 de octubre 2009] Disponible en: ALMProducts.asp Basili, y V.R. D.M. Weiss, A Methodology for Collecting Valid Software Engineering Data, IEEE Trans. Software Engineering, vol. SE-10, 1984, pp Carnegie Mellon University. CMMI for Dev v1.2, Disponible en: reports/06tr008.pdf De los A. Martín, María; Bertoa, M.F.; Vallecillo A.; Olsina L. Hacia un Enfoque Semántico para la Catalogación de Métricas. Disponible en: CACIC02.pdf García Pérez, Ana María. Automatización de la gestión de la calidad de una Organización de software partiendo de la gestión de configuración. Memorias del Evento UCIENCIA pp García Pérez, Ana María. Una nueva métrica para tamaño en ayuda a la gestión de la calidad del software. Palacio de las Convenciones, La Habana, Cuba, 2do Taller de Calidad en la Informática y las Comunicaciones. Evento Internacional Informática pp. 3. IBM Rational Software. ProjectConsole. [En línea] [Consultado el: 22 de octubre 2009] Disponible en: com/developerworks/rational/products/ projectconsole/ Jones, Capers. Applied Software Measurement - Assuring Productivity and Quality. McGraw-Hill. 1991, ISBN Kealey, Jason; Mussbacher, Gunter. StatSVN: Statistics for SVN Repositories Based on the Open Source Project StatCVS. [En línea] [Consultado el: 8 febrero 2008] Disponible en: statsvn/csi5140_statsvn.pdf Lugo García, José Alejandro y Rodríguez Brito, Dayamí. Guía para la utilización y estructura del Repositorio Central de Medición y Análisis. Ciudad de La Habana : s.n., Lugo García, José Alejandro y García Pérez, Ana M. Herramientas para la construcción de líneas base. Palacio de las Convenciones, La Habana, Cuba, 4to Taller de Calidad en las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Informática Ciudad de la Habana: s.n., Parza, Edgardo; Fuhrman, Christopher; Abran, Alain. Establishing a Generic and Multidimensional Measurement Repository in CMMI context. [En línea] [Citado el: 2 de octubre de 2009] Disponible en: csdl/doi/ /sew Practical Software Measurement. [En línea] [Citado el 2 de diciembre 2008] Disponible en: Pressman, Roger S Ingeniería de Software: un enfoque práctico. Quinta Edición. s.l. McGraw-Hill, pp Rodríguez, Moisés; Genero Marcela; Garzás, Javier; Piattini, Mario. KEMIS: Entorno para la medición de la calidad del producto software Disponible en: en=4&numero=4&articulo=9 Software Measurement Process. ISO/IEC 15939:2002. Disponible en: htm?csnumber=29572 Sparks, Steve; Kapczynski, Kara. The art of sizing projects. ITWorld.com. Diciembre pp 3-4. Watts S. Humphrey, Pathways to Process Maturity: The Personal Software Process and Team Software Process. Disponible en: crostalk. html 25 Gestión de indicadores en proyectos de software Perspectivas actuales y futuras

8