What to Fix? Distinguishing between design and non-design rules in automated tools

Technical debt---design shortcuts taken to optimize for delivery speed---is a critical part of long-term software costs. Consequently, automatically detecting technical debt is a high priority for software practitioners. Software quality tool vendors have responded to this need by positioning their tools to detect and manage technical debt. While these tools bundle a number of rules, it is hard for users to understand which rules identify design issues, as opposed to syntactic quality. This is important, since previous studies have revealed the most significant technical debt is related to design issues. Other research has focused on comparing these tools on open source projects, but these comparisons have not looked at whether the rules were relevant to design. We conducted an empirical study using a structured categorization approach, and manually classify 466 software quality rules from three industry tools---CAST, SonarQube, and NDepend. We found that most of these rules were easily labeled as either not design (55%) or design (19%). The remainder (26%) resulted in disagreements among the labelers. Our results are a first step in formalizing a definition of a design rule, in order to support automatic detection.Comment: Long version of accepted short paper at International Conference on Software Architecture 2017 (Gothenburg, SE

Measurement Technique to Evaluate Model- Based Tools for Safety Critical Embedded Systems

Abstract: Model-based systems engineering is a state of art engineering process being adopted by industry all over the world to develop a safe, reliable, maintainable and available system. Industry standards like IEC 61508, EN50128 and RTCA DO-178C recognize the capabilities of the model-based approach for an effective engineering process performance. There are number of model-based tools available in the market and the selection of an appropriate tool is very critical for the success of the project. Hence there should be benchmark to select the appropriate tool for the project. This paper provides a measurement technique for evaluating model-based tools based on the tool features like its applicability, portability, scalability, and compatibility, conformance to standards, versioning and reporting to name a few. The effectiveness of the techniques proposed is evaluated for a proven system as a case study. The outcome provides the metrics for the selection of appropriate tool for an application and probable combination of tools that can be used in various phases of the life cycle. The proposed technique helps in selection of the most appropriate tool for a particular application based on the project schedule, budget and safety requirements resulting into an effective process

REST4Mobile: A framework for enhanced usability of REST services on smartphones

Considering end-user research and proliferation of smartphones and REpresentational State Transfer (REST) interfaces, we envisage that smartphone owners can innovate to compose applications on the small screen. This paper presents the design and evaluation of a REST service development framework (viz, REST4Mobile) with the aim to enhance the usability when consuming on smartphones. Our design process uses the usability factors identified in our previous work as primary constraints for modeling the framework and a corresponding composition tool. Thus, sample REST services are developed with and then without the framework, and usability of composing the services on smartphones is evaluated. Evaluation was conducted by deploying the component REST services, the composition tool, and the resulting composite apps on a local machine. As the task of service composition is conducted directly on the smartphone's screen, the evaluation process is designed to be repeatable on remote servers and on the cloud. Results showed that constraints can be added into the REST architectural style on the basis of the influences of domain specific terms and human cognitive capabilities on the naming and size of the Uniform Resource Identifiers (URIs). In addition, the principles embodying the framework are found to be influential factors in enhancing the usability of REST services on smartphones

Modelo inteligente de especificación de la granularidad de aplicaciones basadas en microservicios.

Los microservicios son un enfoque arquitectónico y organizativo del desarrollo de software en el que las aplicaciones están compuestas por pequeños servicios independientes que se comunican a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API) bien definida, muchas empresas utilizan los microservicios para estructurar sus sistemas, también la arquitectura de microservicios ha sido utilizada en otras áreas como la internet de las cosas (IoT), computación en el borde (edge computing), computación en la nube, desarrollo de vehículos autónomos, telecomunicaciones, sistemas de E-Salud, E-Learning, entre otros. Un gran desafío al diseñar este tipo de aplicaciones es encontrar una partición o granularidad adecuada de los microservicios, proceso que a la fecha se realiza y diseña de forma intuitiva, según la experiencia del arquitecto o del equipo de desarrollo. La definición del tamaño o granularidad de los microservicios es un tema de investigación abierto y de interés, no se han estandarizado patrones, métodos o modelos que permitan definir qué tan pequeño debe ser un microservicio. Las estrategias más utilizadas para estimar la granularidad de los microservicios son: el aprendizaje automático, la similitud semántica, la programación genética y la ingeniería de dominio. En este trabajo de investigación doctoral se propone un modelo inteligente para especificar y evaluar la granularidad de los microservicios que hacen parte de una aplicación; teniendo en cuenta algunas características como la complejidad cognitiva, el tiempo de desarrollo, el acoplamiento, la cohesión y su comunicación. En el capitulo uno se presentan el marco teórico, se plantea el problema de investigación resuelto, junto con las preguntas de investigación que ayudan a resolverlo, también se presentan los objetivos y la metodologia de investigación, por medio de la cual se propone una nueva práctica, un modelo inteligente de especificación de la granularidad de los microservicios llamada ¿Microsevices Backlog¿, también se presentan las fases y métodos de investigación que permitieron resolver las preguntas de investigación planteadas. El captiulo dos presenta el esatado del arte y los trabajos relacionados con el presente trabajo de investigación doctoral; también se identifican las métricas que se han utilizado para definir y evaluar la granularidad de los microservicios. En el capitulo 3 se caracteriza el proceso de desarrollo de aplicaciones basadas en microservicios, explicando su uso en un caso de estudio llamado ¿Sinplafut¿. En el capitulo 4 se plantea la descripción del ¿Microservice Backlog¿, se presenta la definición de cada uno de sus componentes, entre los cuales se encuentran: el componente parametrizador, el componente agrupador (un algoritmo genético y un algoritmo de agrupamiento semántico basado en aprendizaje automático no supervisado), el componente evaluador de métricas y el componente comparador de descomposiciones y de microservicios candidatos, también se presenta la formulación matemática de la granularidad de aplicaciones basadas en microservicios. El capitulo 5 presenta la evaluación de la práctica propuesta, se realizó de forma iterativa usando cuatro casos de estudio, dos ejemplos planteados en el estado del arte (Cargo Tracking and JPet-Store) y dos proyectos reales (Foristom Conferences y Sinplafut), se utilizó el Microservices Backlog para obtener y evaluar los microservicios candidatos de las cuatro aplicaciones. Se realizó un analisis comparativo contra métodos propuestos en el estado del arte y con el diseño basado en el dominio (DDD), el cual es le método más utilizado para definir los microservicios que van a ser parte de una aplicación. El Microservices Backlog obtuvo un bajo acoplamiento, alta cohesión, baja complejidad y reduce la comunicación entre los microservicios, esto comparado con las propuestas del estado del arte y con DDD. Finalmente en el capitulo 6 se presentan las conclusiones, contribuciones, limitaciones y productos obtenidos como resultado de esta tesisDoctoradoDOCTOR(A) EN INGENIERÍ