Un enfoque de asistencia para la selección de tecnologías JavaScript
Durante el desarrollo de aplicaciones JavaScript (JS), varias decisiones de software se basan en conocimiento tecnológico, el cual es accedido generalmente de forma manual por los desarrolladores y arquitectos, principal-mente a través de sitios de Internet. Sin embargo, en las últimas décadas, el n...
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Autor principal: | |
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Formato: | Artículo revista |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2018
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Materias: | |
Acceso en línea: | Vázquez, H. C. (2019). Un Enfoque de asistencia para la selección de tecnologías JavaScript [Tesis de posgrado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. |
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Durante el desarrollo de aplicaciones JavaScript (JS), varias decisiones de software se basan en conocimiento tecnológico, el cual es accedido generalmente de forma manual por los desarrolladores y arquitectos, principal-mente a través de sitios de Internet. Sin embargo, en las últimas décadas, el número de opciones tecnológicas disponibles se ha incrementado significativamente haciendo que la tarea de seleccionar tecnologías sea cada vez m ́as difícil y costosa. Esta situación es experimentada por los desarrolladores y arquitectos JS como un
esfuerzo, a menudo referido como “fatiga tecnológica”. En los últimos años, algunos trabajos han comenzado a estudiar la relación entre el desarrollo de software y las decisiones tecnológicas. No obstante, el problema de la fatiga tecnológica en la selección de tecnologías relevantes para una solución de software JS a ́un no ha sido abordado en detalle.
En este contexto, esta tesis propone un enfoque para mejorar la tarea de selección de tecnologías de software JS. Este enfoque se denomina AIDT, por “Asistente Inteligente para la toma de Decisiones Tecnológicas”.
AIDT está estructurado en tres partes. La primera parte, ST-Retrieval, tiene como objetivo recuperar una lista de tecnologías candidatas para resolver una necesidad tecnológica expresada como query. ST-Retrieval
utiliza una estrategia meta-búsqueda la cual combina los resultados de diversos buscadores existentes. En este sentido, ST-Retrieval incluye, además de buscadores para JS, buscadores de propósito general como Google o Bing.
La segunda parte, ST-Rank, tiene como objetivo confeccionar un ranking de tecnologías candidatas para resolver una determinada necesidad tecnológica. ST-Rank caracteriza las tecnologías de software JS a partir de la extracción de información cuantitativa y cualitativa de fuentes disponibles en Internet (por ej. GitHub, NPM). A partir de esto, ST-Rank plantea la aplicación de técnicas de aprendizaje automático de rankings para
la creación de un modelo de comparación de tecnologías. En ST-Rank, el modelo se entrena principalmente en base a las decisiones tecnológicas llevadas a cabo por desarrolladores en proyectos populares open-source.
La tercera parte, ST-Adapt, tiene como objetivo la adaptación de tecnologías a diferentes contextos. En particular, en JS existen diversos contextos de aplicación donde una tecnología puede ser aplicada (por ej. el navegador Web y Node.js). Cada contexto plantea determinadas características no-funcionales en las tecnologías. Por ejemplo, en el contexto del navegador Web el tamaño de una tecnología es muy importante, ya que impacta sobre la performance y la experiencia de usuario. En este sentido, ST-Adapt combina técnicas de análisis estático y dinámico para poder realizar adaptaciones en tecnologías JS y aplicarlas a un contexto predeterminado.
Finalmente, AIDT fue evaluado con distintos data sets y desarrolladores, observándose buenos resultados en
cada una de sus partes principales. Además, se realizaron evaluaciones con usuarios que demostraron que es posible utilizar AIDT para disminuir el esfuerzo de los desarrolladores durante la tarea de selección de
tecnologías. |
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