Método para identificar y clasificar causas de defectos en modelos de características que representan líneas de productos

Abstract

Resumen: La ingeniería de líneas de productos es un prometedor paradigma para desarrollar software. Este paradigma ofrece beneficios como: disminuir el tiempo de desarrollo, incrementar la reutilización y mejorar la calidad del producto final. Para ser exitoso, la ingeniería de líneas de productos representa la colección de productos que pertenecen a la línea de productos por medio de modelos. Los modelos de características son una notación ampliamente usada para expresar estos modelos. Sin embargo, los modelos de características pueden tener defectos. Cualquier defecto en los modelos de características puede ser heredado a los productos configurados a partir de estos modelos. En consecuencia, los defectos deben ser identificados y corregidos rápidamente. En la literatura diferentes trabajos se han interesado en la identificación de defectos en los modelos de características. Sin embargo, pocos de estos trabajos identifican por qué se están dando los defectos o cómo corregirlos y los que lo hacen únicamente identifican algunas correcciones. En esta tesis, se propone un método sistemático para identificar y clasificar las causas y correcciones de algunos defectos de los modelos de características. Adicionalmente, el método propuesto clasifica en comunes y no comunes las causas y correcciones identificadas. Gracias a esta clasificación, es posible detectar si existen defectos que son originados por las mismas causas o si existen correcciones que podrían solucionar más de un defecto. En cuanto a la validación, el método fue aplicado en 78 diferentes modelos de características con tamaños de hasta 120 dependencias. Los resultados muestran que el método propuesto es exacto y potencialmente útil en la práctica.

Abstract: Software product line engineering is a promising paradigm for developing software intensive systems. Among the proven benefits are reduced time to market, better asset reuse, and improved software quality. To be successful, software product line engineering represents the collection of products of the product line by means of product line models. Feature Models are a common way to represent product lines by expressing the set of feature combinations that software products can have. However, these models might have defects. Defects in Feature Models might be inheriting to the products configured from these product line models. Consequently, defects must be early identified and corrected. In scientific literature, several works deal with identification of defects in feature models. However, only few of these proposals are able to explain why these found defects occur and how to fix them. Moreover, these works only identify some corrections. This thesis presents a new method that not only identifies defects on feature models, but it also detects all possible causes and corrections that can be found when the method systematically eliminates features from the feature models. In particular, the proposed method was applied on 78 distinct feature models with sizes up to 120 dependencies. Obtained results indicate that the method proposed is accurate and potentially useful in real scenarios.