Los Algoritmos, métricas y validación en la estimación del esfuerzo y su impacto en la gestión de proyectos DevOps un mapeo sistemático de la literatura

Autores/as

  • Iliana Alvarado Ciencias Computacionales Tecnológico Nacional de México/CENIDET Cuernavaca, Morelos, México
  • Noé Alejandro Castro Sánchez Ciencias Computacionales Tecnológico Nacional de México/CENIDET Cuernavaca, Morelos, México
  • Blanca Dina Valenzuela Robles Ciencias Computacionales Tecnológico Nacional de México/CENIDET Cuernavaca, Morelos, México
  • René Santaolaya Salgado Ciencias Computacionales Tecnológico Nacional de México/CENIDET Cuernavaca, Morelos, México
  • Juan Gabriel González Serna Ciencias Computacionales Tecnológico Nacional de México/CENIDET Cuernavaca, Morelos, México

Palabras clave:

Estimación del esfuerzo, gestión de proyectos, DevOps, alcance, costo, tiempo

Resumen

En proyectos de desarrollo de software, la estimación del esfuerzo desempeña un papel crítico en eléxito o fracaso de éstos, ya que está intrínsecamente ligada al alcance, el costo y el tiempo. A pesar de numerososesfuerzos por mejorar la precisión de las estimaciones, la mayoría de la literatura existente se centra en proyectos dedesarrollo de software tradicionales, dejando un vacío en cuanto a la estimación del esfuerzo en proyectos DevOps.Esta investigación se enfoca en identificar los algoritmos/métodos, métricas y procesos de validación que actualmentese han implementado para la estimación del esfuerzo. Dando como resultado diversas técnicas, incluyendo algoritmosbasados en aprendizaje automático, estimación del tamaño de software, listas de verificación, técnicas de estimaciónágil y marcos de trabajo. Estas técnicas han evaluado la precisión de las estimaciones utilizando una variedad demétricas, tales como la media de la magnitud del error relativo, mediana de la magnitud del error relativo, predicciónen el nivel n, precisión estandarizada, error medio absoluto, error cuadrático, residuo medio absoluto, magnitud delerror relativo, mediana del sesgo del error relativo equilibrado, error relativo, error absoluto, error cuadrático relativoraíz, error cuadrático medio raíz, precisión, error cuadrático medio, coeficiente de variación, media y desviaciónestándar. Estos estudios se han validado mediante encuestas, casos de estudio, historias de usuario, entrevistas,factores y proyectos extraídos de repositorios de datos como Cocomo81, Nasa 93, Maxwell, China y ISBSG. Losresultados de esta investigación tienen el potencial de aportar nuevos enfoques para mejorar el proceso de estimaciónen proyectos DevOps, llenando un vacío importante en la literatura actual sobre este tema.

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Publicado

2024-02-27

Cómo citar

Alvarado, I., Noé Alejandro Castro Sánchez, Blanca Dina Valenzuela Robles, René Santaolaya Salgado, & Juan Gabriel González Serna. (2024). Los Algoritmos, métricas y validación en la estimación del esfuerzo y su impacto en la gestión de proyectos DevOps un mapeo sistemático de la literatura. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 12(2), C13–15. Recuperado a partir de http://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/309

Número

Sección

Computación e Informática