Алгоритм агрегації програмних метрик і її застосування при тестуванні програмного забезпечення.

Ключові слова: агрегація, програмна метрика, параметр, ризик, тестування, програмне забезпечення, програмний код, цикломатична складність

Анотація

У статті розкрито алгоритм агрегації програмних метрик і її застосування при тестуванні програмного забезпечення. Визначено генезис формування наукової думки, щодо агрегації програмних метрик. Розкрито методологію тестування програмного забезпечення з відокремленням схеми процесу тестування програмного забезпечення. Наголошено, що в якості базису для визначення рівнів агрегації програмних метрик при тестуванні програмного забезпечення спочатку слід визначити процес і складові блоки на прикладі системи тестування. Підкреслено, що агрегація програмних метрик може проводитися на рівні винесення рішень, на рівні значень відповідності та на рівні ознак і зразків. Відзначено, що агрегація на першому та другому рівнях відбувається після залучення засобу порівняння, в той час як рівні третій та четвертий проводять операції до того, як пристрій порівняння видасть результуючі дані. Описано математичні властивості методів агрегації, а саме, домен, діапазон, інваріантність та розкладання. Представлено алгоритм агрегації програмних метрик до рейтингів, використовуючи порогові значення на основі еталонних показників. Покроково описано реалізацію алгоритму та визначено параметричні значення процесу агрегації. Наголошено, що зведення окремих вимірювань до рейтингів здійснюється за допомогою дворівневого процесу, заснованого на двох типах порогів, а окремі вимірювання об’єднуються в профілі ризиків за допомогою метричних порогів. При цьому, профілі ризику агрегуються за 5-бальною зірковою шкалою за допомогою порогових значень. Агрегація дворівнева, на першому рівні агрегація здійснюється шляхом обчислення відносного розміру системи, що підпадає під кожну категорію ризику, на другому рівні об’єднання профілів ризику в рейтинг здійснюється шляхом визначення мінімального рейтингу, для якого сукупний відносний розмір усіх категорій профілю ризику не перевищує набору порогів 2-го рівня. Здійснено тестування програмного забезпечення Dia. Профіль ризику для Dia містить 73,3% коду у низькому ризику, 8,2% помірного ризику, 7.9% високого ризику та 10.7% дуже високого ризику. Використання інтерпольованої функції дає рейтингове значення 2,99, рейтинг для Dia має три зірки.

Посилання

Shatnawi, Raed. (2020). Comparison of threshold identification techniques for object-oriented software metrics. IET Software. 14. 10.1049/iet-sen.2020.0025.

Meng T. et al. (2020) A survey on machine learning for data fusion //Information Fusion. – 2020. – Т. 57. – С. 115-129.

Sicilia, M. & Sánchez-Alonso, Salvador & Mora-Cantallops, Marçal & Barriocanal, Elena. (2020). On the Source Code Structure of Quantum Code: Insights from Q# and QDK. 10.1007/978-3-030-58793-2_24.

Norris S. (2019) Systematically working with multimodal data: Research methods in multimodal discourse analysis. – John Wiley & Sons, 2019.

Liu, Zhengli & Li, Bing & Wang, Jian & Yang, Rong. (2020). Requirements engineering for crossover services: Issues, challenges and research directions. IET Software. 15. 10.1049/sfw2.12014.

Franco, Eduardo. (2020). A dynamical evaluation framework for technical debt management in software maintenance process. 10.11606/T.3.2020.tde-17052021-140104.

Broy, Manfred & Kuhrmann, Marco. (2021). Eigenschaften und Strukturen von Softwaresystemen. 10.1007/978-3-662-50263-1_2.

Falco, Mariana & Robiolo, Gabriela. (2021). Building a Catalogue of ISO/IEC 25010 Quality Measures Applied in an Industrial Context. Journal of Physics: Conference Series. 1828. 012077. 10.1088/1742-6596/1828/1/012077.

Serebrenik A, Roubtsov S, van den Brand MGJ. Dn-based architecture assessment of Java open source software systems. In ICPC ’09: Proc. 17th Int. Conf. on Program Comprehension, 2009, IEEE, 2009; 198–207.

Heitlager I, Kuipers T, Visser J. A practical model for measuring maintainability. In Proceedings of the 6th International Conference on Quality of Information and Communications Technology. IEEE Computer Society: Washington, DC, USA, 2007; 30–39

ISO/IEC 80000-2:2019 Quantities and units – Part 2: Mathematics. – https://www.iso.org/standard/64973.html
Опубліковано
2021-10-29
Як цитувати
Абгарян , Ю. (2021). Алгоритм агрегації програмних метрик і її застосування при тестуванні програмного забезпечення . КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (44), 81-86. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-44-13
Розділ
Інформатика та обчислювальна техніка