Caracterización y Detección Automática de Bad Smells MVC

• Perla Velasco-Elizondo ^[1] ; Lucero Castañeda-Calvillo ^[3] ; Alejandro García-Fernández ^[2] ; Sodel Vazquez-Reyes ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma de Zacatecas

     Universidad Autónoma de Zacatecas

     México

     
  2. [2] Mathematics Research Center

     Mathematics Research Center

     México

     
  3. [3] Centro de Investigación en Computación, México

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• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. 26, 2018, págs. 54-67
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Characterization and Automatic Detection of Bad Smells MVC
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Los bad smells son causa frecuente de acumulación de deuda técnica; término que se refiere al costo en que se incurre por utilizar un enfoque de diseño o desarrollo apresurado y descuidado. Existen trabajos sobre la caracterización de bad smells, así como sobre enfoques para detectarlos y corregirlos automáticamente. Sin embargo, pocos de estos trabajos caracterizan, detectan y corrigen bad smells arquitectónicos. Este trabajo es un esfuerzo inicial para a llenar este vacío y contribuir en: (i) la caracterización de bad smells relevantes al estilo de arquitectura MVC, y (ii) la detección automática de estos bad smells utilizando técnicas de análisis estático de software. Los resultados obtenidos muestran que la mayoría de los bad smells definidos existen en la práctica, y que la estrategia de detección propuesta reduce en un amplio margen el tiempo requerido para detectar bad smells mediante una revisión de código de forma manual.

  • English

    Bad smells are a frequent cause of technical debt, which denotes the cost of adopting a quick and dirty design or development approach. There are works on characterizing bad smells as well as on detecting and fixing them automatically. However, few of these works characterize, detect and fix architectural bad smells. The work presented in this article represents an initial effort to fill this by contributing to: (i) the characterization of bad smells tha are relevant to the MVC architecture style, and (ii) the automatic detection of these using static analysis of software techniques. The obtained results show that most of the defined bad smells exist in practice and that the proposed detection method reduces by a wide margin the detection time required by a code review.