Curso: DPGI-MECLI-1 Mtricas y Calidad de Software 2013

Integrantes: Nelson YezMario Lenlvaro Peralta

Tarea: 003 - Trabajo de Investigacin

Esta tarea debe ser desarrollada por los grupos de hasta 3 personas indicados en cada tema

A cada grupo se le asign un tema y debe desarrollar un breve informe tcnico de 10

pginas como mximo sobre el tema desde la perspectiva de este curso (Dimensionamiento,

Productividad, Calidad) y adems hacer una breve presentacin (5 minutos) al curso.

Tema asignado:

Estimation Models, COCOMO Family (Len M., Peralta,Yez)

INDICE

1. MODELOS DE DIMENSIONAMIENTO

2. MODELOS DE ESTIMACIN

3. FAMILIA COCOMO

4. METRICAS DE PRODUCTIVIDAD

5. METRICAS DE CALIDAD

6. BIBLIOGRAFIA

1. MODELOS DE DIMENSIONAMIENTO

Los Modelos para Dimensionar se usan para estimar el Tamao, Productividad y Calidad

del software.

Antes de construir el software, se construyen prototipos y se aprenden de ellos.

Antes de comprometer el dinero y los recursos, los ejecutivos necesitan

informacin del costo.

Caractersticas de un modelo

Comprensible

Preciso

Predictivo

Barato

Sencillo

Realista

Ventajas de Usar Modelos

Ayudar a entender un problema complejo.

Investigar y comparar soluciones alternativas.

Comunicar idas acerca de un problema o una solucin.

Demonstrar al cliente que el sistema es viable.

Detectar errores y omisiones en el diseo.

Generar un plan de implementacin.

Negociar cambios al sistema y cuantificar los impactos econmicos.

2. MODELOS DE ESTIMACIN

Los Modelos de Estimacin son mtricas que se aplican al Proceso de desarrollo de

software, estos determinan el tiempo de desarrollo y esfuerzo a emplear.

Usa tcnicas tales como:

Basada en Opinin de Expertos, que estar soportada por la experiencia

profesional, esta el mtodo Puro y el de Wideband Delphi.

Analogas, comparacin directa con proyectos pasados exitosos.

Mtodo basado exclusivamente en los Recursos: Parkinson.

En la estimacin consiste en ver de cuanto personal y durante cuanto tiempo se

dispone de el, haciendo esa estimacin. En la realizacin, El trabajo se expande

hasta consumir todos los recursos disponibles (Ley de Parkinson).

Mtodo basado exclusivamente en el Mercado: Precio para Vender.

Lo importante es conseguir el contrato, el precio se fija en funcin de lo que

creemos que esta dispuesto a pagar el cliente.

Mtodo basado en los Componentes del Producto, es fragmentar el producto en

sus partes, la estimacin global es la suma de las estimaciones de los

componentes.

Esta el mtodo Bottom-up en el cual se descompone el proyecto en las unidades lo

menores posibles, se estima cada unidad y se calcula el coste total.

Esta el mtodo Top-Down, en el cual se ve todo el proyecto, se descompone en

grandes bloques o fases, se estima el coste de cada componente.

Modelos de Estimacin basados en Modelos Estadsticos, Teoras y Modelos

Compuestos, se basan en la utilizacin de frmulas que aplicadas sobre modelos

top-down o bottom-up producen una estimacin de costo del proyecto.

El costo se estima como una funcin matemtica de los atributos del personal,

producto, proyecto y plataforma.

Tienen la siguiente estructura:

Esfuerzo = A + B x Tamao C x M

A, B y C son constantes que se obtienen empricamente.

M es un multiplicador que refleja los atributos del personal, producto,

proyecto y plataforma.

Tamao es la variable de estimacin (LDC o PF) .

Entre los Modelos orientados a LDC propuestos se tienen:

Modelo de Walston-Felix : E = 5.2 x (KLDC)0.91

Modelo de Bailey-Basisli : E = 5.5 + 0.73 x (KLDC)1.16

Modelo de Doty: E = 5.288 x (KLDC)1.047

Modelo simple de Boehm : E = 3.2 x (KLDC)1.05

Entre los modelos orientados a PF se tienen:

Modelo de Albretch y Gaffney : E = -13.39 + 0.054 x PF

Modelo de Kemerer : E = 60.62 x 7.728 x 10-8

x PF3

Modelo de Matson, Barnett y Mellichamp : E = 585.7 + 15.12 x PF

Un buen modelo de estimacin debe poseer capacidades predictivas, no slo ser

descriptivo o explicativo. La validez de los modelos de estimacin se establece

comparando la coincidencia entre los datos empricos y experimentales.

Modelo de Estimacin basados en Modelos Estadsticos

C.E Walson y P.C. Felix, de IBM utilizaron datos de 60 proyectos terminados para

desarrollar un modelo simple del calculo del esfuerzo de desarrollo de Software.

Se encontr que una relacin de la forma era la mas representativa:

E = a L b [meses / personas]

donde L es la variable nmero de lneas de cdigo (LOC), en miles y E es el esfuerzo total

requerido en meses / personas.

Mediante una anlisis de regresin lineal se determinaron los valores de a y b. La ecuacin

resultante es:

E = 5.2 L 0.91

La productividad nominal de programacin en LOC por persona/mes, puede ser calculada

como L/E.

Modelos de Estimacin en basados en Teoras

El modelo ms importante es el de Putnam o SLIM. Este modelo asume una distribucin

especfica del esfuerzo a lo largo de la vida de un proyecto de desarrollo de Software. El

modelo se ha obtenido partir de distribuciones de mano de obra de grandes proyectos. Sin

embargo, se puede extrapolar a proyectos ms pequeos.

Est basado en la curva de Rayleigh, que describe la necesidad de personal al desarrollar

proyectos complejos.

Putnam desarroll la siguiente relacin entre el tamao del Software y el tiempo de

desarrollo.

E = L3

/ (C3

T4

)

Donde:

L = Nmero de instrucciones producidas (ESLOC). (Effective Source Lines of Code)

E = Esfuerzo durante todo el ciclo de vida en aos / personas.

C = Constante dependiente de la tecnologa.

2000 para un entorno pobre de desarrollo de software (sin metodologa,

con una documentacin y revisiones pobres).

0 2 4 6 8 10 12

0

10

20

30

40

50

60C.E Walson y P.C. Felix de IBM

60 Proyectos Terminados Exitosamente

L - Nmero de lneas de cdigo [KLOC]E -

Es

fue

rzo

tota

l re

qu

erid

o [m

es

es

/ p

ers

on

as

]

8000 para un buen entorno de desarrollo de Software (con una buena

tecnologa adecuada, documentacin y revisiones).

11000 para un entorno excelente (con herramientas y tcnicas

automticas).

T = Tiempo de desarrollo en aos.

Se aprecia que el esfuerzo es proporcional a la cuarta potencia del tiempo necesario para

la entrega. As, si queremos entregar el trabajo en la mitad de tiempo, el esfuerzo

necesario en personas-ao se multiplicar por 16.

Modelos de Estimacin en basados en Modelos Compuestos

Son modelos que utilizan una combinacin del Anlisis Estadstico y Juicio de Expertos.

Basado en la experiencia de proyectos reales

Modelo Independiente: No est ligado a un vendedor de software especfico

COCOMO 81 y II de Boehm, es el ms conocido y slidamente documentado.

COCOMO II se explicar ms adelante.

SOFCOST de Trausworthe, del Laboratorio de Propulsin, intent desarrollar una

estimacin de costo del Software utilizando elementos de los modelos con ms

xito disponibles. Este modelo requiere 68 parmetros de entrada, cuyos valores se

deducen a partir de las respuestas del usuario a 47 preguntas acerca del proyecto.

SPQR de Capers Jones, ha desarrollado un modelo de estimacin de costos llamado

Software Productivity, Quality and Reliability.

El enfoque del problema es similar al de Boehm en su modelo COCOMO. Est basado en

20 factores que influyen razonablemente en el costo y productividad del desarrollo del

software y que estn bien definidos y otros 25 factores que no estn tan bien definidos.

SPQR requiere responder a ms de 100 preguntas relacionadas con el proyecto para

formular los parmetros de entrada necesarios en el calculo de los costos y los planes.

Jones seala que con este modelo es posible proporcionar estimaciones de costo que

estarn el 90% de las veces dentro del valor real con una desviacin del 15%.

COPMO de Thebaut, propone un modelo de desarrollo de Software que intenta

contabilizar el esfuerzo requerido cuando los equipos de programacin estn involucrados

en grandes proyectos. La ecuacin general de calculo de esfuerzo es:

E = a + b S + c P d

Donde, a,b,c,d, son constantes a ser determinadas a partir de datos empricos mediante

anlisis de regresin.

S = Tamao del programa en miles de LOC

P = Promedio de personal durante el ciclo de vida del proyecto

Desafortunadamente, este modelo requiere dos parmetros cuyos valores no son

conocidos hasta la terminacin del proyecto. Adems, las constantes b y c dependientes

de la complejidad del Software no son fcilmente determinables.

3. FAMILIA COCOMO

Constructive Cost Model (COCOMO), es un modelo matemtico de base emprica utilizado

para estimacin de costos de software.

Desarrollado a finales de los aos 70 hasta 1981 por el Dr. Barry Boehm en UCLA, es el

modelo de estimacin de costos ms utilizado, en el ao 2000 se public la versin

COCOMO II.

Incluye tres sub-modelos, cada uno ofrece un nivel de detalle y aproximacin, cada vez

mayor, a medida que avanza el proceso de desarrollo del software: Bsico, Intermedio y

Detallado.

Evolucin de la Familia COCOMO

Caractersticas Generales COCOMO II

Permite estimar el esfuerzo, costo y duracin de cualquier proyecto de software.

Es un modelo algortmico basado en una serie de frmulas matemticas que producen una

estimacin en funcin de un conjunto de variables (x1, x2, , xn):

Lneas de cdigo, Tamao del software a realizar (lneas: KLSI) o puntos de funcin.

Capacidad de analistas y programadores.

Complejidad del producto.

Duracin del proyecto: Unidad de tiempo (meses del calendario).

Restricciones de tiempo de ejecucin, memoria, equipos de trabajo, etc.

El parmetro principal para la estimacin de costo es Software Lines of Code LOC,

tambin puede usar Puntos de Funcin y estos se convierten a LOC.

La estimacin cubre nicamente las fases:

Incepcin

Elaboracin

Construccin

Transicin

Incluye todos los costos directos del proyecto, pero no los indirectos.

El esfuerzo se mide en Personas - Mes.

Concepto Operacional COCOMO II

Proceso de Estimacin con COCOMO II

Modelos COCOMO II

Diseo Preliminar

Est indicado para estimar en proyectos antes de que la arquitectura est

completa.

La medida de tamao se hace en Puntos de Funcin que luego se transforman en

KLSI para su entrada en las frmulas.

Tiene cinco factores de escala con seis rangos cada uno.

Diseo Post-Arquitectura

Est indicado para proyectos en los que la arquitectura ha sido completada.

Toma como entrada KLOC.

Tiene 17 atributos de costo y 7 de diseo preliminar.

Personal con experiencia intermedia, algunos tienen experiencia y otros no.

Algunas interfaces muy rigurosas otras flexibles.

Tamao mximo 300 KLSI.

Diseo de Composicin de Aplicaciones

Esta indicado para: Proyectos construidos con herramientas, Re-utilizacin del

software y Construccin de Interfaces.

Toma como entrada Tamao en puntos objeto.

Clculo del Esfuerzo (MM), Tamao (Size) y Tiempo de Desarrollo (TDEV) COCOMO II

Esfuerzo, sin ajustar, Diseo Preliminar y Post- Arquitectura.

MMsin ajustar = a(q)* Size B

a(q), depende del calibrado (2.94 COCOMO II, 2000), obtenido a travs de

resultados de proyectos anteriores.

Size es el Tamao del software.

B = 0.91 + 0.01 * j=1..5 SF j

Si B es:

B < 1 Proyecto presenta ahorro de escala.

B = 1 Los ahorros de escala y los gastos estn equilibrados.

B > 1 El proyecto presenta gasto de escala.

Los Factores de Escala SF son:

Modelo de Composicin de

Aplicacin

Modelo de Diseo

Preliminar

Modelo de Reutilizacin

Modelo Post Arquitectura

Nmeros de Puntos de Aplicacin

Numero de Puntos de Funcin

Numero de lneas de Cdigo de Reutilizacin

o Generadas

Numero de Lneas de

Cdigo Fuente

Sistemas desarrollados usando lenguajes dinmicos,

programacin DB, etc.

Estimacin de esfuerzo inicial basado en requerimientos del sistema y opciones de diseo

Esfuerzo para integrar componentes de reutilizacin

o cdigo generado automticamente

Esfuerzo de desarrollo basado en especificacin de diseo del

sistema

Con base en Usado por

Con base en

Con base en

Con base en

Usado por

Usado por

Usado por

SF1 = PRE, precedentes.

SF2 = FLEX, Flexibilidad de desarrollo.

SF3 = RESL, Arquitectura /resolucin de riesgos.

SF4 = TEAM, Cohesin del equipo.

SF5 = MAT, Madurez del proceso.

Esfuerzo Ajustado, Diseo Preliminar y Post- Arquitectura lo define como:

MM = MMsin ajustar * Xi

Donde Xi son los diferentes Atributos o Drivers, 7 para el caso del modelo Diseo

Preliminar y 17 para el modelo post arquitectura, se han calibrado sobre 198

proyectos.

Atributos de Producto

RELY: Confiabilidad requerida

DATA: Tamao de la base de datos

DOCU: Documentacin necesaria

CPLX: Complejidad del producto

RUSE: Reusabilidad requerida

Atributos de Plataforma

TIME: Restricciones de tiempo de ejecucin

STOR: Restricciones de almacenamiento

PVOL: Cambio de plataforma

Atributos de Personal

ACAP: Capacidad de los analistas

AEXP: Experiencia de los analistas

PCAP: Habilidad de los programadores

PEXP: Experiencia en este tipo de plataforma

LEXP: Experiencia con el lenguaje de software

PCON: Continuidad de personal

Atributos de Proyecto

TOOL: Herramientas que soportan las actividades de anlisis y diseo

SITE: Coordinacin entre sitios

SCED: Compresin o extensin de la duracin del proyecto

Tamao, sin ajustar, Diseo Preliminar y Post- Arquitectura

Size = Size * (1 + BRAK/100)

El porcentaje de rotura de BRAK es para ajustar el tamao eficaz del producto, esto

refleja la volatilidad de los requisitos.

Tiempo de Desarrollo, Diseo Preliminar y Post- Arquitectura

TDEV = 3,67 * MMexp

* ( SCED/100)

exp = 0,28 + 0,2 * (E - 0.91)

Limitaciones de COCOMO II

Factores cualitativos son difciles de modelar.

Calibracin utilizando proyectos exitosos.

Es fcil manipular el modelo para obtener resultados deseados.

Los resultados no son proporcionales a las tareas de gestin ya que no tiene en cuenta los

recursos necesarios para realizarlas.

Se puede desviar de la realidad si se indica mal el porcentaje de lneas de comentarios en

el cdigo fuente.

Es un tanto subjetivo, puesto que est basado en estimaciones y parmetros que pueden

ser "vistos" de distinta manera por distintos analistas que usen el mtodo.

Se miden los costos del producto, de acuerdo a su tamao y otras caractersticas, pero no

la productividad.

La medicin por lneas de cdigo no es vlida para desarrollos en programacin orientados

a objetos (OOP).

Utilizar este modelo puede resultar complicado, en comparacin con otros mtodos.

4. METRICAS DE PRODUCTIVIDAD

Las Mtricas de Productividad se centran en el rendimiento de las funciones del desarrollo

de software, para obtener:

Tamao de la cartera de aplicaciones (Nmero de Puntos Funcin).

Las tendencias del crecimiento de dicha cartera (Nmero de Puntos Funcin en

Perodos de Tiempo).

Ratio de Productividad de un proyecto (Tamao, Nmero de Puntos Funcin /

Esfuerzo), se conoce cuando se finaliza el proyecto.

Ratio de duracin del desarrollo de un proyecto (Nmero de Puntos Funcin /

Tiempo transcurrido).

Productividad global de una empresa (Nmero de Puntos Funcin / Esfuerzo total

de la empresa).

Entre 10 y 10.000 Puntos Funcin la Productividad es difcilmente comparable.

5. METRICAS DE CALIDAD

Las mtricas de calidad proporcionan una indicacin de cmo se ajusta el software a los

requisitos implcitos y explcitos del usuario :

Ratio de estabilidad (Nmero de cambios / Nmero de Puntos Funcin).

Ratio de defectos (Nmero de defectos / Nmero de Puntos Funcin

Ratio de suficiencia, en la Fase de Pruebas (Nmero de defectos / Nmero de

Puntos Funcin de lo que se prueba).

Tiempo medios de correccin (Tiempo transcurrido / Nmero de problemas).

Fiabilidad (Fallo de la aplicacin / Nmero de Puntos Funcin de la aplicacin).

6. BIBLIOGRAFIA

Wikipedia, COCOMO II.

Mtricas, Estimacin de tamao y recursos, Desarrollo de Sistemas de Informacin

Corporativos, Departamento de Informtica, Universidad Carlos II de Madrid.

Estimacin de Costos de Proyectos de Software, Dr. Ricardo Valerdi, CIMAT Septiembre

2007, MIT.

COCOMO II, Model Definition Manual, 2000 Center for Software Engineering, USC.

Estimacin de Costes del Software, Carlos Castillo Diestra, Universidad Privada del Norte.

Modelos de Estimacin COCOMO, Ingeniera de software 9, SOMMERVILLE.