Análisis Automático de Modelos de Variabilidad : el Proceso SeVaTax

Una línea de productos software provee de una plataforma común flexible, de manera que permita adaptarse a las diferentes necesidades de productos dentro de un rango de requerimientos establecido. Dicha flexibilidad se logra mediante la identificación, definición y posterior configuración de lo que...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Pol’la, Matias Esteban
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2021
Materias:
Líneas de productos software
Gestión de la variabilidad
Modelo de variabilidad
Análisis automático de variabilidad
Computación
Variabilidad
SeVaTax
Software
Acceso en línea:Pol’la, M. E. (2021). Análisis Automático de Modelos de Variabilidad : el Proceso SeVaTax [Tesis de doctorado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina.
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description Una línea de productos software provee de una plataforma común flexible, de manera que permita adaptarse a las diferentes necesidades de productos dentro de un rango de requerimientos establecido. Dicha flexibilidad se logra mediante la identificación, definición y posterior configuración de lo que se conoce como Variabilidad. Los modelos de variabilidad, como cualquier otro artefacto software, están sujetos a un proceso de análisis para detectar y (posiblemente) resolver errores e incompatibilidades. Esto lleva a la existencia de un proceso de análisis de variabilidad, que presta especial atención al momento de definición y uso de la variabilidad. Existen hoy día, propuestas que presentan diferentes métodos y/o herramientas para realizar un análisis automatizado de la variabilidad. Sin embargo, muchas de ellas se enfocan en sólo un tipo de modelo como entrada y/o sólo disponen de algunos escenarios de validación para controlar. A su vez, muy pocas proponen correcciones o identifican exactamente dónde se encuentran las anomalías o inconsistencias en los modelos. Entonces, se hace necesario mejorar este proceso de validación y su soporte, evaluando el rendimiento durante esa validación. En este sentido, esta Tesis propone el proceso llamado SeVaTax, que toma como entrada modelos de variabilidad (uno o más), generando una representación formal que permite analizar un conjunto de escenarios de validación mayor y proporciona un nivel diferente de respuestas, incluso proponiendo algunas acciones específicas para corregir los modelos. Se proponen dieciocho escenarios de validación, que son experimentalmente validados desde dos puntos de vista: (1) la exactitud de los resultados en términos de los errores que SeVaTax permite identificar; y (2) el cubrimiento, que muestra el grado en que el conjunto de escenarios está cubierto por otros enfoques con herramientas similares.
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