Marco dinámico integrado para la mejora de los procesos software

Marco dinámico integrado para la mejora de los procesos software

Mercedes Ruiz Carreira1, Isabel Ramos Román2, Miguel Toro Bonilla2

1Universidad de Cádiz
mercedes.ruiz@uca.es
2Universidad de Sevilla
{isabel.ramos, miguel.toro}@lsi.us.es

Resumen: Los modelos de procesos actuales como CMM, SPICE y otros recomiendan la aplicación de control estadístico y de guías de métricaspara la definición, implementación y posterior evaluación de diferentes mejoras del proceso. Sin embargo, precisamente en este contexto no se ha considerado lo suficiente el modelado cuantitativo, reconocido en otras áreas como un elemento esencial para la adquisición de conocimiento. En este trabajo se describe la base conceptual y fundamental para el desarrollo de un marco enfocado a la mejora deprocesos software que combina las técnicas de estimación tradicionales con la utilización extensiva de modelos dinámicos de simulación como herramienta para asesorar en el proceso de evolución entre los diferentes niveles de madurez propuestos por el modelo de referencia CMM. Tras una introducción a los conceptos fundamentales del modelado y simulación del proceso software y la justificación parala creación de dicho marco, se abordan las cuestiones necesarias para su desarrollo, tales como el enfoque conceptual y su estructura, prestando especial atención al paradigma de desarrollo de los modelos dinámicos de simulación que le dan soporte.

Palabras clave: Mejora de procesos software, modelado y simulación del proceso software, gestión de proyectos software.

1. Simulación delproceso de desarrollo de software

Un modelo de simulación es un modelo computacional consistente en la abstracción o representación simplificada de un sistema dinámico complejo. Los modelos de simulación ofrecen como principal ventaja la posibilidad de experimentar diferentes decisiones y analizar sus resultados en sistemas donde el coste o el riesgo de una experimentación real sonprohibitivos. Por otro lado, la simulación permite el análisis de sistemas de una complejidad tan elevada que resultan imposibles de representar mediante modelos estáticos.
Entre las fuentes de complejidad más frecuentes en los sistemas reales podemos citar:
- Incertidumbre. Algunos sistemas se caracterizan por un grado elevado de incertidumbre. Los modelos analíticos cuentan con restricciones sobre elnúmero y tipo de variables aleatorias que permitan modelar el riesgo y los distintos comportamientos del sistema asociados a dicha incertidumbre. Sin embargo, la simulación constituye un mecanismo mucho más flexible y, por tanto útil, para capturar y modelar la incertidumbre.
- Comportamiento dinámico. Ciertos sistemas se caracterizan porque su comportamiento puede variar con el tiempo. Porejemplo, algunas variables principales de los proyectos software como la productividad o la tasa de detección de errores toman valores diferentes conforme se avanza en el ciclo de vida. En casos como éstos, los modelos dinámicos facilitan el modelado y estudio de estas evoluciones. Las técnicas analíticas como la programación dinámica pueden dar lugar a problemas intratables cuando la complejidaddel sistema es elevada. La simulación dinámica se presenta en este caso como una herramienta flexible que permite representar un amplio rango de estructuras e interacciones dinámicas.
- Realimentación. Hay sistemas en los que el comportamiento y decisiones tomadas en un instante determinado repercuten sobre la evolución del proceso de diversas maneras, directas o indirectas. Por ejemplo, en unproyecto de desarrollo de software, la decisión de contratar o no más personal tiene diferentes implicaciones sobre la evolución global del proyecto. Cuando las implicaciones son diversas y complejas, los modelos analíticos son inaplicables o no resultan útiles.
El objetivo común de los modelos de simulación consiste en proporcionar mecanismos para la experimentación, predicción del...