El análisis de impacto del cambio ( IA ) o análisis de impacto [1] es el análisis de los cambios dentro de un producto o aplicación implementado y sus posibles consecuencias. [2] [3] [ se necesita una mejor fuente ]
El análisis del impacto del cambio se define por Bohnner y Arnold [4] como "identificar las consecuencias potenciales de un cambio o estimar lo que se necesita modificar para lograr un cambio", y se centran en la evaluación ambiental en términos de definir el alcance de los cambios dentro de los detalles de un diseño. Por el contrario, Pfleeger y Atlee [5] se centran en los riesgos asociados con los cambios y afirman que la evaluación ambiental es: "la evaluación de los muchos riesgos asociados con el cambio, incluidas las estimaciones de los efectos sobre los recursos, el esfuerzo y el cronograma". Tanto los detalles del diseño como los riesgos asociados con las modificaciones son fundamentales para realizar la evaluación ambiental dentro de los procesos de gestión de cambios . A veces también se menciona un término coloquial técnico en este contexto: el infierno de la dependencia .
Las técnicas de IA se pueden clasificar en tres tipos: [6]
Bohner y Arnold [7] identifican dos clases de IA, la IA de trazabilidad y la IA de dependencia. En la IA de trazabilidad , se capturan los vínculos entre los requisitos, las especificaciones, los elementos de diseño y las pruebas, y estas relaciones se pueden analizar para determinar el alcance de un cambio inicial. [8] En la IA de dependencia, se evalúan los vínculos entre las partes, las variables, la lógica, los módulos, etc. para determinar las consecuencias de un cambio inicial. La IA de dependencia se produce a un nivel más detallado que la IA de trazabilidad. Dentro del diseño de software, se pueden ejecutar algoritmos estáticos y dinámicos en el código para realizar la IA de dependencia. [9] [10] Los métodos estáticos se centran en la estructura del programa, mientras que los algoritmos dinámicos recopilan información sobre el comportamiento del programa en tiempo de ejecución.
La literatura y la práctica de ingeniería también sugieren un tercer tipo de evaluación interna, la evaluación interna experiencial, en la que el impacto de los cambios a menudo se determina utilizando el conocimiento de diseño de expertos. Los protocolos de reuniones de revisión, [11] las discusiones informales en equipo y el juicio de ingeniería individual [12] se pueden utilizar para determinar las consecuencias de una modificación. [ ¿Cómo? ]
El software suele entregarse en paquetes que contienen dependencias con otros paquetes de software necesarios para que el que se implementa se ejecute. Seguir estas dependencias en orden inverso es una forma conveniente de identificar el impacto de cambiar el contenido de un paquete de software. Ejemplos de software útiles para hacer esto:
Las dependencias también se declaran en el código fuente. Los [[Metadatos|Metadatos [¿ cuáles? ] ]] se pueden utilizar [ ¿cómo? ] para comprender las dependencias mediante análisis estático . Entre las herramientas que ayudan a mostrar dichas dependencias se encuentran:
También existen herramientas que permiten realizar búsquedas de texto completo en el código fuente almacenado en varios repositorios. Si el código fuente se puede consultar en la web, se pueden utilizar motores de búsqueda clásicos. Si el código fuente solo está disponible en el entorno de ejecución, la cosa se complica y pueden resultar útiles herramientas especializadas. [14] [ verificación necesaria ] [ ¿ enlace externo inapropiado? ]
Las herramientas más recientes [ ¿cuáles? ] utilizan a menudo enlaces estables para rastrear dependencias. Esto se puede hacer en todos los niveles, entre ellos, especificaciones, planos, errores y confirmaciones. A pesar de esto, el uso de comprobadores de backlinks conocidos en la optimización de motores de búsqueda no es común. También se realizan investigaciones en esta área, solo por nombrar los mapas de casos de uso. [15]
Las herramientas comerciales en este área incluyen Rational DOORS .