Tecnologia

4.3 Métrica del modelo del diseño
Las métricas para software, como otras métricas, no son perfectas; muchos
expertos argumentan que se necesita más experimentación hasta que se puedan
emplear bien las métricas de diseño. Sin embargo el diseño sin medición es una
alternativa inaceptable.
Las métricas de diseño no son perfectas pero pueden proporcionarle al
diseñador una mejor visión internay así el diseño evolucionara a un mejor nivel de
calidad.
Estas son una de las métricas mas comunes.
4.3.1 Métricas de diseño de alto nivel
se concentran en las características de la estructura del programa
dándole énfasis a la estructura arquitectónica y en la eficiencia de los módulos.
Estas métricas son de caja negra, en el sentido de que no se requiere ningún
conocimiento del trabajointerno de ningún modo en particular del sistema.
Card y Glass [Pressman ’98] proponen tres medidas de complejidad del
software: complejidad estructural, complejidad de datos y complejidad del sistema.
La complejidad estructural. S(i), de un módulo i se define de la siguientes
manera.
S(i) = f2
out (i)
donde f out (i) es la expansión del módulo i.
La complejidad de datos. D(i) proporcionauna indicación de la complejidad
en la interfaz interna de un módulo i y se define como :
D(i) = v(i) / [fout (i) + 1]
donde v(i) es el número de variables de entrada y salida del módulo i.
Finalmente. la complejidad del sistema. C(i), se define como la suma de las
complejidades estructural y de datos, y se define como.
C(i)=S(i)+D(i)
A medida que crecen los valores de complejidad, lacomplejidad arquitectónica o
global del sistema también aumenta. Esto lleva a una mayor probabilidad de que
aumente el esfuerzo necesario para la integración y las pruebas.

Una métrica de diseño arquitectónico propuesta por Henry y Kafura [Hamdi
‘99] también emplea la expansión y la concentración. Los autores definen una
métrica de complejidad de la forma:.
MHK = longitud (i) x [f¡n(i) +fout(i)]2
donde la longitud (i) es el número de sentencias en lenguaje de programación en
el módulo (i) y fin (i) es la concentración del módulo i.
Para calcular el MHK durante el diseño, puede emplearse el diseño procedimental
para estimar el número de sentencias del lenguaje de programación del módulo i.
Un aumento en la métrica de Henry-Kafura conduce a una mayor probabilidad de que tambiénaumente el esfuerzo de integración y pruebas del módulo.
Fenton [‘91] sugiere varias métricas de morfología simples (por ejemplo,
forma) que permiten comparar diferentes arquitecturas de programa mediante un
conjunto de dimensiones directas
En la Figura 4.4 , se muestra un ejemplo de una
arquitectura de software donde puede visualizarse las siguientes métricas:
Tamaño = n +a (4.16)
Donde nes número de nodos (módulos) y a es el número de arcos (líneas de
control) Para la arquitectura mostrada en la Figura 4.4, [Fenton’91]
tamaño = 17 + 18 = 35
profundidad = el camino más largo desde el nodo raíz (parte más alta) a un nodo
hoja. (4.17)
Para la arquitectura mostrada en la Figura 4.4
profundidad =4.


anchura = máximo número de nodos de cualquier nivel de la arquitectura.(4.18)
Para la arquitectura mostrada en la Figura 4.4.
anchura = 6.
Relación arco-a-nodo, r = a/n (4.19)
que mide la densidad de conectividad de la arquitectura y puede proporcionar una
medida sencilla del acoplamiento de la arquitectura.
Para la arquitectura mostrada en la Figura 4.4:
r = 18/17 = 1,06.
Empleando conceptos
similares a los propuestos en IEEE Std en 1988, la Fuerza Aérea utilizainformación obtenida del diseño de datos y arquitectónico para obtener un índice
de calidad de la estructura del diseño (ICED) que va desde 0 a 1.
Se deben comprobar los siguientes valores para calcular el ICED [Pressman’98]:
SI = el número total de módulos definidos en la arquitectura del programa
S2 = el número de módulos que para funcionar correctamente dependen de
la fuente de datos...