- Víctor Manuel Niño Martínez presentó su proyecto el marco del 8° Seminario de Investigación en Ingeniería de Software
Los estudiantes de la Licenciatura en Ingeniería de Software expusieron sus trabajos de investigación.
David Sandoval Rodríguez..
Alumnos de la Licenciatura en Ingeniería de Software (LIS) de la Universidad Veracruzana (UV) presentaron avances de sus trabajos recepcionales en el 8° Seminario de Investigación en Ingeniería de Software, organizado por el cuerpo académico (CA) Ingeniería y Tecnología de Software, que abarcará los días 18 y 19 de enero.
En el evento, que se transmite por YouTube desde la liga: https://www.youtube.com/watch?v=GMTpitU6hJA, los estudiantes universitarios exponen sus respectivos avances de las experiencias educativas (EE) Experiencia Recepcional, y Proyecto Guiado.
Entre dichos trabajos, pertenecientes a la cuarta generación de la LIS, Víctor Manuel Niño Martínez habló del proyecto “Guía de prácticas DevOps para el despliegue de sistemas con arquitectura de microservicios”, cuyos directores de proyecto son los académicos Jorge Octavio Ocharán Hernández y Héctor Xavier Limón Riaño.
El joven detalló que se están aumentado las organizaciones destinadas a microservicios y en el mismo sentido la arquitectura de microservicios se está haciendo generalizada; sin embargo, existen pocos estudios dedicados a analizar el despliegue de los microservicios.
En la revisión de documentación, el joven planteó que no existe una propuesta similar que analice la aplicación de los microservicios y su trabajo busca contribuir a la adopción de una cultura de desarrollo ágil de este enfoque.
Víctor Manuel Niño presentó una guía de prácticas para la arquitectura de microservicios
El objetivo de la investigación de Niño Martínez es “clasificar el estado del arte en el tema de DevOps (acrónimo que significa Desarrollo de Operaciones, en inglés) para brindar un entendimiento e informar a los investigadores de las técnicas y herramientas que más se adaptan para desplegar microservicios”.
Entre los alcances que plantea su trabajo de investigación se considera la elaboración de una guía que “abarcará el proceso completo del despliegue de microservicios” y busca incluir “artefactos, tecnologías, técnicas y buenas prácticas de cada parte del proceso de aprendizaje”.
Detalló que para lograr los objetivos del trabajo utilizará la metodología “Design Science Research Methodology for Information Systems (DSRM)”, que incluye la identificación del problema, la definición de objetivos de solución, que a su vez abarca un mapeo sistemático de la literatura y una revisión de la “literatura gris”, es decir, un tipo de documentación que no se publica de forma convencional como libro o como artículo de revista; posteriormente, vienen las etapas de diseño y desarrollo, demostración y evaluación.
El universitario señaló que la elaboración de la guía “beneficiará a los practicantes que tengan que desplegar una arquitectura de microservicios y contará con la información necesaria para adoptar prácticas de DevOps concentrada en un solo documento”.
A continuación, Saarayim González Hernández presentó el trabajo “Tipos de regresión para la estimación de software basadas en métricas de diseño”, que tiene como directores a los académicos Ángel Juan Sánchez García y María Karen Cortés Verdín.
Saarayim González comparó las estimaciones de complejidad de software basadas en esfuerzo y tiempo dedicado
La estudiante señaló que “los desarrolladores de software, principalmente aquellos que tienen poca experiencia, realizan la mala práctica de pasar a segundo plano la estimación de software; el resultado de esto es una estimación ambigua que afecta principalmente la calidad del producto”.
Explicó que el objetivo de su trabajo consiste en “comparar las estimaciones de complejidad de proyectos de software basadas en esfuerzo y tiempo de desarrollo, entre técnicas de aprendizaje-máquina y diferentes técnicas de regresión”.
Como parte de sus objetivos específicos considera aplicar las técnicas de regresión seleccionadas a partir de una investigación, para estimar “tiempo y esfuerzo de desarrollo” tomando los datos obtenidos de los proyectos de estudiantes.
En la etapa siguiente se comparan los resultados de las técnicas de regresión con los algoritmos de aprendizaje-máquina que incluyen los árboles de decisión y bosque aleatorio, obtenidos en trabajos previos.
González Hernández destacó en sus conclusiones que existe una gran tendencia a utilizar la regresión lineal simple, “que ha resultado efectiva al hacer estimaciones de esfuerzo, seguida de la regresión lineal múltiple y la regresión logística”; precisó que “uno de los atributos que más se estimaron fueron el esfuerzo y los defectos de software”.
