Una métrica para medir deuda técnica basada en el análisis de las más usadas. Caso de estudio del repositorio Square

Abstract

La deuda técnica es un componente principal del costo de propiedad de la aplicación, se ha convertido en una de las metáforas más importantes para expresar los atajos de desarrollo, que causan la degradación de la calidad interna del software. Es necesario recalcar que, existen métricas de código abierto las cuales proporcionan datos numéricos en algunos productos de software y que a su vez permiten medir el índice de mantenibilidad, Complejidad ciclomática, Profundidad de herencia, Acoplamiento de clases, Líneas de código fuente, Líneas de código ejecutable donde los desarrolladores pueden identificar riesgos y hacer seguimiento continuo. No obstante, la literatura informa de varias métricas de software para líneas de productos y proceso, otras orientadas a objetos. En efecto, se realiza una búsqueda centralizada de varios repositorios de código abierto en la plataforma GitHub con el objetivo de dar cumplimiento a la necesidad expuesta de acuerdo a los criterios definido donde fueron preseleccionado nueve repositorios específicamente con el lenguaje Python obteniendo A si una mayor puntuación el repositorio de código abierto (square/square-python-sdk) para la aplicación de la métrica ya que es un proyecto medible desde todos sus ámbitos. En síntesis, se efectúa el análisis de los datos mediante el método estadístico ACP, también la normalización y cálculo de los pesos sobre las referencias de las métricas más usadas en la literatura. Finalmente, se valida la métrica propuesta aplicada al repositorio Square como caso de estudio donde se realizó el desarrollo del consumo de una API tanto a nivel Backend y FrontEnd. (Tomado de la fuente)

Technical debt is a major component of application cost of ownership, It has become one of the most important metaphors to express development shortcuts, which cause degradation of the internal quality of the software. It is necessary to empha size that there are open-source metrics which provide numerical data in some software products and which in turn allow measuring the maintainability index, cyclomatic complexity, depth of inheritance, class coupling, lines of source code, lines of executable code where developers can identify risks and continuously monitor. However, the literature reports several software metrics for product and process lines, others object-oriented. In effect, a centralized search of several open-source repositories is carried out on the GitHub platform with the aim of fulfilling the stated need according to the defined criteria where nine repositories were preselected specifically with the Python language, thus obtaining a higher score. open-source repository (square/square-python-sdk) for the application of the metric since it is a measurable project from all its areas. In summary, the data analysis is carried out using the ACP statistical method, as well as the normalization and calculation of the weights on the references of the most used metrics in the literature. Finally, the proposed metric applied to the square repository is validated as a case study where the development of the consumption of an API was carried out at both the Backend and FrontEnd levels.