Sonar plugin: SIG Maintainability Model

Sonar permite calcular muchas métricas de carácter individual, como por ejemplo Cobertura, Duplicated Lines, Complejidad Ciclomática, RFC, LCOM4, etc…, pero también dispone de métricas que ofrecen resultados en función de poner en relación una serie de métricas diferentes.

Un ejemplo de ello lo tenemos en Technical Debt (base como he comentado en otros artículos de lo que es la filosofía y fin último de Sonar, tal y como dice su lema “Put your technical debt under control) y otro lo tenemos por ejemplo en las métricas proporcionada por el plugin de Sonar denominado SIG Maintainability Model.

Como indica la página que el plugin tiene en Sonar, se trata de una implementación del Modelo de Mantenimiento del Software Improvement Group (SIG).

¿Qué es el Software Improvement Group? Es una firma de consultoría holandesa con sedes en otros países europeos, que según especifica en su página web se basa en dar una serie de resultados, basados en hechos (métricas objetivas) y no en opiniones, proporcionando evaluciones de riesgos imparciales, objetivas,verificables y cuantitativas relacionados con los sistemas de información corporativos que se quieran estudiar.

Uno de los servicios que proporciona la empresa SIG es la certificación de la mantenibilidad de los productos software según el estándar internacional ISO/IEC 9126. Dicho estándar clasifica la calidad del software en una serie de aspectos, uno de los cuales es la mantenibilidad basándose el mismo en la obtención de las siguientes métricas: Estabilidad, Facilidad de análisis, Facilidad de cambios y Facilidad de Pruebas.

Por tanto el plugin de Sonar SIG Maintainability Model, permite calcular dichas métricas, las cuales resultan significativas ya que determinan el grado de mantenibilidad de un software basado en un estándar internacional.

Una vez que hemos podido apreciar lo relevante que resulta este plugin, toca analizar como calcular cada una de sus métricas.

El cálculo se basa en la obtención en primer lugar de una serie de métricas más simples (ya que las métricas finales indicadas anteriormente son el resultado de la combinación de las mismas) y clasificando los resultados de dichas métricas en cinco posibles escalas (las cuales voy a ordenar de menor a mejores resultados desde el punto de vista de la mantenibilidad):

Volumen: Se obtiene a partir del número de líneas de código de la aplicación.

Escalas:

–: > 1310000 líneas de código.
-: > 655000 líneas de código.
0: > 246000 líneas de código.
+: > 66000 líneas de código.
++: > 0 líneas de código.

Duplicidades: Se obtiene a partir del porcentaje de líneas duplicadas en la aplicación:

Escalas:

–: > 20% líneas duplicadas
-: > 10% líneas duplicadas
0: > 5% líneas duplicadas
+: > 3% líneas duplicadas
++: > 0% líneas duplicadas

Pruebas unitarias: Se obtiene a partir del grado de cobertura del código a través de pruebas unitarias.

Escalas:

–: > 95% cobertura
-: > 80% cobertura
0: > 60% cobertura
+: > 20% cobertura
++: > 0% cobertura

Complejidad: Se obtiene a partir de la complejidad ciclomática de los métodos.

La forma de cálculo es un poco más compleja ya que se realiza en dos pasos:

1) Clasificar cada método en uno de los siguientes rangos en función de su complejidad ciclomática:

Muy alta: > 50
Alta: > 20
Media: > 10
Baja: > 0

2) A continuación la escala se obtiene a partir del porcentaje de métodos que se encuentran en los rangos definidos en el paso 1):

Escalas:

–: Resto de casos
-: C.C. Media <50%; C.C. Alta <15%; C.C. Muy Alta <5%
0: C.C. Media <40%; C.C. Alta <10%; C.C. Muy Alta <0%
+: C.C. Media <30%; C.C. Alta <5%; C.C. Muy Alta <0%
++: C.C. Media <25%; C.C. Alta <0%; C.C. Muy Alta <0%

Tamaño unitario: Se obtiene a partir del número de líneas de código de los métodos.

La forma de cálculo es un poco más compleja ya que se realiza en dos pasos:

1) Clasificar cada método en uno de los siguientes rangos en función de su número de líneas de código (LOC):

Muy alta: > 100
Alta: > 50
Media: > 10
Baja: > 0

2) A continuación la escala se obtiene a partir del porcentaje de métodos que se encuentran en los rangos definidos en el paso 1):

Escalas:

–: Resto de casos
-: LOC Media <50%; LOC Alta <15%; LOC Muy Alta <5%
0: LOC Media <40%; LOC Alta <10%; LOC Muy Alta <0%
+: LOC Media <30%; LOC Alta <5%; LOC Muy Alta <0%
++: LOC Media <25%; LOC Alta <0%; LOC Muy Alta <0%

Una vez calculadas las métricas simples, se calculan las métricas complejas que son las que definen la métrica de mantenibilidad de la ISO/IEC 9126, realizando una simple media de las escalas obtenidas en las métricas que definen cada métrica compleja:

Analizabilidad (Analysability) (A): [VOLUMEN], [DUPLICIDADES], [PRUEBAS UNITARIAS], [TAMAÑO UNITARIO].
Modificabilidad (Changeability) (C): [DUPLICIDADES], [COMPLEJIDAD]
Estabilidad (Stability) (S): [PRUEBAS UNITARIAS]
Testeabilidad (Testability) (T): [PRUEBAS UNITARIAS], [COMPLEJIDAD], [TAMAÑO UNITARIO].

De esta manera los valores de A, C, S y T oscilará cada uno entre — (valor más malo) y ++ (valor más bueno).

Estos cuatro valores se representarán en un gráfico donde cada eje representa el valor de estas métricas, teniendo cada eje tres escalas que estarán más separadas de la posición (0,0) que se corresponde con el valor (–) conforme más buena sea la métrica. En sentido horario, los ejes representan respectivamente a T, A, C y S.

Además de esa representación, el color del gráfico también es identificativo de la mantenibilidad de la aplicación, ya que tendrá un color entre el rojo (todas las métricas –) y verde (todas las métrica ++).

1 comentario

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión /  Cambiar )

Google photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google. Cerrar sesión /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión /  Cambiar )

Conectando a %s

A %d blogueros les gusta esto: