STREČANSKÝ, Peter, Stanislav CHREN a Bruno ROSSI. Comparing Maintainability Index, SIG Method, and SQALE for Technical Debt Identification. Scientific programming. Hindawi, 2020, roč. 2020, 20 Jul 2020, s. 1-14. ISSN 1058-9244. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1155/2020/2976564.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Comparing Maintainability Index, SIG Method, and SQALE for Technical Debt Identification
Autoři STREČANSKÝ, Peter (703 Slovensko, domácí), Stanislav CHREN (703 Slovensko, domácí) a Bruno ROSSI (380 Itálie, garant, domácí).
Vydání Scientific programming, Hindawi, 2020, 1058-9244.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 1.025
Kód RIV RIV/00216224:14330/20:00117521
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.1155/2020/2976564
UT WoS 000559282100002
Klíčová slova anglicky Software Technical Debt; Software Maintenance; Software Quality; Maintainability Index; SIG Method; SQALE
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: Bruno Rossi, PhD, učo 232464. Změněno: 15. 4. 2021 10:31.
Anotace
There are many definitions of software Technical Debt (TD) that were proposed over time. While many techniques to measure TD emerged in recent times, there is still not a clear understanding about how different techniques compare when applied to software projects. The goal of this paper is to shed some light on this aspect, by comparing three techniques about TD identification that were proposed over time: (i) the Maintainability Index (MI), (ii) SIG TD models, and (iii) SQALE analysis. Considering 20 open source Python libraries, we compare the TD measurements time series in terms of trends and evolution according to different sets of releases (major, minor, and micro), to see if the perception of practitioners about TD evolution could be impacted. While all methods report generally growing trends of TD over time, there are different patterns. SQALE reports more periods of steady states compared to MI and SIG TD. MI is the method that reports more repayments of TD compared to the other methods. SIG TD and MI are the models that show more similarity in the way TD evolves, while SQALE and MI are less similar. The implications are that each method gives slightly a different perception about TD evolution.
Návaznosti
CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_019/0000822, interní kód MU
(Kód CEP: EF16_019/0000822)
Název: Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur (Akronym: C4e)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur, PO 1 Posilování kapacit pro kvalitní výzkum
EF16_019/0000822, projekt VaVNázev: Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 12:22