2. Métricas del Producto

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Fernando Vázquez Lagos
hace 8 años
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1 Medición 52 Programa 1. Medición ió y experimentación ió en Ingeniería del Software Introducción Teoría representacional de la medición. Experimentación en Ingeniería del software. 2. Medidas del Producto 3. Modelos y métricas del Proceso 4. Producto Métricas del Producto Métricas Méti internas. 2.2 Métricas externas Defectos del software Fiabilidad del software y modelos. 2.3 Métricas en O.O. M.E. Manso. 1

medición. Experimentación en Ingeniería del software. 2. Medidas del Producto 3.

2 2.1 Métricas internas Producto 54 Métricas de tamaño Utilidad Cómo estimación del trabajo realizado Para predecir esfuerzo y coste, y poder gestionar el trabajo a hacer Una gran parte de proyectos software entregan código (LDC) Se usan los puntos de función para medir cantidad de funcionalidad 55 LDC (Líneas De Código) Utilidad Fácil de calcular, una vez completado el programa Es un factor importante para modelos de desarrollo del software Puede medir la productividad: ldc/tiempo Puntos débiles Presentan sesgo contra los lenguajes de alto nivel Pueden motivar productividad artificial Pueden medir análogamente diseño, documentación, Especificaciones etc. 2

Utilidad Fácil de calcular, una vez completado el programa Es un factor importante para modelos de desarrollo del software Puede medir la productividad: ldc/tiempo

3 56 LDC (ii) Una LDC es cualquier línea de texto de programa, que no es comentario ni blanco, sin tener en cuenta el nº de sentencias o fragmentos de sentencia en esa línea. Esto incluye específicamente todas las cabeceras de programas, declaraciones y sentencias ejecutables y no ejecutables Para garantizar la consistencia: Se incluyen las líneas en blanco? No Los comentarios? No Se cuentan sentencias declarativas y ejecutables? Cuantas veces se cuenta el código reutilizable? 57 Ciencia del Software Token: unidad sintáctica más elemental distinguible por un compilador. No depende del lenguaje Programa: colección de tokens (operadores, operandos) Operador: símbolo o palabra clave que especifica una acción Operando: símbolo utilizado para representar datos Métricas N1: total de operadores usados N2: total de operandos usados n1: total de operadores diferentes n2: total de operandos diferentes n = Tamaño del vocabulario = n1 +n2 N =nºtotaldetokens=n1+n2 V= volumen = N log 2 (n1+n2) V* =(n+2)log 2 (n+2) L = nivel de abstracción = V* / V Vˆ = Nˆ log 2 (n) N ˆ = n1 log2( n1) + n2 log2( n2 ) 3

No Los comentarios? No Se cuentan sentencias declarativas y ejecutables? Cuantas veces se cuenta el código reutilizable?

4 58 Ciencia del Software (ii) x:= y+1 if x=z then write (x) else read(z) n2 = 4 (x,y,z,1) n1 = 8 (:=,if..then, else, +,(),write,=,read) N2 = 7 N1 = 8 V ˆ = Nˆ log ˆ 212 N = 4log log2 8 N= 15 n=12 V=15log 2 12 V* = 14 log Cómo se cuenta el identificador de un procedimiento cuando se declara? cuándo se llama? Array(i,j) operando simple u operador aplicado a dos operandos? 59 Métricas de la Estructura Justificación La Calidad final de un producto dependerá de la estructura que tenga. En un abuso de lenguaje a estas medidas se les llama métricas de complejidad Métricas de código Complejidad de la estructura de un módulo Estructura del flujo de control Estructura del flujo de datos (comportamiento de los datos cuando interaccionan con el programa) Estructura de los datos Algunas son aplicables a otros niveles (diseño) 4

declara? cuándo se llama? Array(i,j) operando simple u operador aplicado a dos operandos?

5 Complejidad Ciclomática McCabe V(G) 60 Flujo de control (G) Grafo dirigido (nodo=sentencia, arco = dirección) Sólo se consideran programas limpios Teorema de grafos fuertemente conectados nº de caminos linealmente independientes = arcos nodos + 1= nº de áreas en el plano 61 Complejidad Ciclomática(ii) G se convierte en un grafo fuertemente conectado uniendo conunarcola salida yla entrada V(G) = (arcos + 1) nodos +1 Nº de caminos linealmente independientes del programa Nº de decisiones BINARIAS o cambios en el flujo de control+1 5

el plano 61 Complejidad Ciclomática(ii) G se convierte en un grafo fuertemente conectado uniendo conunarcola salida yla entrada V(G)

6 62 Complejidad Ciclomática (iii) Se puede utilizar cómo indicador de la cobertura en las pruebas Tasa de eficiencia (pruebas) = (nº de objetos probados) / ( nº de objetos total) objetos --- caminos linealmente independientes Hay un orden débil total en G={diagramas de flujo}? ESCALA? 63 Métricas de D. Modulares Modularidad Reduce la complejidad a nivel humano Permite gestionar mejor la distribución de recursos Mejora la eficiencia Aumenta la fiabilidad, facilita detección/depuración de errores MA Facilita el mantenimiento Métricas inter e intramodulares Mb Mc Md Me Mf Mg 6

7 64 Métricas Intermodulares V(g) = nº de interfaces-nº de módulos +2 v(g) =1 si es un árbol puro MA v(g) >1 si hay reutilización Acoplamiento De datos Por sellado De control Por entorno de datos común Híbrido Mb Me Mc Base-datos Tipo de conexión Complejidad de la interfaz (recuento de tokens) Flujo de información (datos control o híbrido) Mf Md Mg 65 Métricas Intramodulares Cohesión ( escala?) Funcional Secuencial Comunicacional Procedural Temporal Lógica Coincidente (no es realmente un módulo) Abanico de entrada Abanico de salida (7 ± 2) Ámbito de control 7

de tokens) Flujo de información (datos control o híbrido) Mf Md Mg 65 Métricas Intramodulares Cohesión ( escala?

8 66 Morfología (Yourdon y Constantine) Forma de una estructura modular, cuando se considera como un grafo dirigido: Cada nodo es un módulo Cada interfaz es un arco Tamaño: nº de nodos, nº de arcos o combinaciones de ambos Profundidad: camino mas largo desde la raíz hasta una de sus ramas (nº de subniveles) Anchura: máximo nº de nodos en un nivel dado Tasa arcos-nodos: medida de la densidad de las conexiones Medida de reutilización: V(G) - 1 = arcos - nodos Acoplamiento (Fenton y Melton) Métrica acorde con la teoría de la medida (ordinal) ACO(M1,M2) = i + N/(N+1) i: nº del peor acoplamiento entre M1 y M2 N: nº de interconexiones entre ambos. (i,j): i el orden de acoplamiento (en la escala ordinal mencionada), y j el nº de veces que está presente entre los pares de módulos (2,2) M1 M2 Aco(m1,m2) = 2 + 4/5 Aco(m2,m4) = 5 + 3/4 Aco(m1,m3) = 3 + 1/2 (2,2) (3,1) (5,1) M3 M4 (3,2) 8

las conexiones Medida de reutilización: V(G) - 1 = arcos - nodos + 1 67 Acoplamiento (Fenton y Melton) Métrica acorde con la teoría de la medida (ordinal) ACO(M1,M2) = i + N/(N+1) i: nº del peor

9 68 Métricas del Sistema Modular Acoplamiento global de un sistema A tener en cuenta la escala de medida Cohesión global de un sistema #Módulos_ Funcionales / #Módulos Otras métricas? 69 Métricas del Flujo de Datos Complejidad de Henry-Kafura (IF4) Justificación Se vió correlación entre IF4 y el mantenimiento de datos (UNIX) Proceso de medición Clasificación de los flujos de información: local y global <A,x,B> A pasa a B x (flujo saliente de A y entrante de B) FI(A) = nº de ternas en las que A es el tercer término FO(A) = nº de ternas en las que A es el primer término IF4(G) = LDC(Mi) (FI(Mi) FO(Mi)) Métrica de Shepperd: IF(g) = (FIFO(Mi)) 2 9

69 Métricas del Flujo de Datos Complejidad de Henry-Kafura (IF4) Justificación Se vió correlación entre IF4 y el mantenimiento de datos (UNIX) Proceso de medición

10 Complejidad (IF4) 70 Problemas Difícil de interpretar: se mezclan atributos y escalas Es acorde con la teoría de la medición? Cuando da cero? Efecto del cuadrado Si no se considera, sistemas con pocos módulos y mucho flujo de información pueden dar mediciones similares a los que tienen muchos módulos con poco flujo de información (Tabla 3) Tabla 3. Sistema 1 Sistema 2 FI FO FIFO FIFO ** 2 FI FO FIFO FIFO **2 m m m m

Efecto del cuadrado Si no se considera, sistemas con pocos módulos y mucho flujo de información pueden dar mediciones

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