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Semiautomatic Reverse Engineering Tool on Oracle Forms Information Systems

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300403.2012.pdf (2.777Mb)
Date published
2012-12
Author
Chaparro Arenas, Oscar Javier
Metadata
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Summary
Los sistemas legados son sistemas que han tenido una larga evolución, más larga que el tiempo típico de los desarrolladores en una empresa. Estos sistemas son esenciales para el negocio y contienen grandes cantidades de información sobre los procesos de negocio. Sin embargo, los cambios continuos en el dominio de algunos sistemas, la falta de procesos estrictos de mantenimiento, y los cambios de desarrolladores conducen de manera inevitable a pérdidas graduales de conocimiento del sistema y su dominio, lo cual es corroborado por el hecho de que la documentación externa es rara vez actualizada, de acuerdo con el código y otros artefactos. SIFI, un sistema de información legado desarrollado y mantenido por la empresa de desarrollo de software IT Consultores S.A.S, presenta tales problemas de mantenimiento: alto acoplamiento, decaimiento de la arquitectura, sin documentación formal y con pérdida de conocimiento acerca de su dominio e implementación, lo cual hace que su evolución sea difícil. En esta tesis se construyó una herramienta de ingeniería inversa para sistemas de información en Oracle Forms y PL/SQL, con el objetivo de apoyar el proceso de mantenimiento de SIFI. La herramienta es capaz de extraer y visualizar información estructural y comporta mental del sistema, e implementa la técnica que hemos propuesto para extraer automáticamente reglas de negocio estructurales de bases de datos legados. A través de una encuesta se evaluó la efectividad de la herramienta considerando el mantenimiento y entendimiento de SIFI. Los resultados muestran que la herramienta es muy útil porque mejora la productividad de los desarrolladores en completar sus tareas y ahora el proceso de mantenimiento de SIFI es menos complicado. Asimismo, la técnica de extracción de reglas de negocio fue evaluada a través de un estudio con 4 colaboradores de ITC. Los resultados muestran que la técnica es práctica, habiendo posibilidad de mejora, y será usada como base para recuperar información adicional.
 
Abstract. Legacy information systems are systems that have had a long evolution, longer than the typical turnaround time of the developers in the company. They are essential to the business and encode large amounts of essential information related to the business processes. However, continuous changes in the domain of some systems, the lack of strict maintenance processes, and the turnaround of developers inevitably leads to gradual loss of knowledge about the system and its domain, most often corroborated by the fact that external documentation is rarely updated in synch with the code and other artifacts. SIFI, financial legacy information system owned by the software development company IT Consultores S.A.S., presents such a maintenance issues: high coupling, architecture decay, no formal documentation and loss of domain and implementation knowledge, making its evolution very difficult. Within this thesis, a reverse engineering tool for Oracle Forms and PL/SQL information systems was built, aiming at supporting the maintenance process on SIFI. The tool is able to extract and visualize structural and behavioral information about the system, and implements the approach we proposed for automatically extracting structural business rules from legacy databases. The effectiveness of the tool was assessed under the understanding and maintenance of SIFI, through a survey. The results show that tool is very useful, as it improves the productivity of developers to complete their tasks and the maintenance process of SIFI is now easier for them. In addition, the implemented business rule extraction approach was assessed though a study with 4 ITC employees. The results show that the recovery technique is practical, while there is room for improvement, and it will be used as basis for the recovery of additional knowledge.
 
Subject
Ingeniería Inversa ; Ingeniería Inversa ; Extracción de Reglas de Negocio ; Mantenimiento de Software ; Entendimiento de software ; Reverse Engineering ; Legacy Information Systems ; Business Rule Extraction ; Software Maintenance ; Software Understanding ;
URI
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21184
Collections
  • Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial [564]

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Actualización: 04/10/19

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