ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 126
Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Simona Motogna

Simona Motogna

Conferențiar @ Facultatea de Matematică și Informatică, Universitatea Babeș-Bolyai

PROGRAMARE
Lecții învățate din utilizarea instrumentelor de estimare a datoriei tehnice

În această ultimă parte a seriei de articole dedicate datoriei tehnice prezentăm rezultatele experimentale ale cercetărilor noastre în domeniu. Asemenea marii părți a literaturii existente, am utilizat mai multe proiecte open-source mature care au jucat rolul sistemelor testate. Majoritatea rezultatelor au fost obținute folosind unealta SonarQube, care rămâne cel mai utilizat instrument atât în mediul de cercetare cât și în cadrul industriei software. Episodul trecut al seriei noastre include o prezentare a instrumentului SonarQube și a altor unelte populare pentru analiza codului, în timp ce primul episod al seriei prezintă modelele pe care au fost construite acestea.

PROGRAMARE
Instrumente de estimare a datoriei tehnice (II)

Continuăm discuția privitoare la datoria tehnică, analizând câteva dintre cele mai utilizate instrumente existente pentru estimarea datoriei. Diferențele dintre modele ( prezentate în prima parte) se reflectă și la nivelul uneltelor dezvoltate, astfel că nu putem spune că există un „câștigător”. Alegerea trebuie determinată de scopul pentru care se măsoară datoria tehnică.

MANAGEMENT
Datoria Tehnică (I). Modele de estimare pentru datoria tehnică

Ne propunem o serie de trei articole în care să supunem analizei „datoria tehnică”, în engleză (și termenul mult mai des întâlnit) Technical Debt (TD). TD este o metaforă care însumează diferite probleme legate de calitatea sistemului software cauzate de prioritizarea dezvoltării de noi funcționalități în detrimentul activităților de întreținere și optimizare a codului sursă. Există mai multe modele de estimare a datoriei tehnice, unele dintre ele fiind implementate în instrumente software care facilitează managementul datoriei acumulate. Începem această serie printr-o prezentae a modelelor de estimare a datoriei tehnice pe care le-am considerat mai reprezentative, abordând principalele caracteristici, diferențele semnificative între modele, pentru ca în final să propunem niște recomandări care să ajute profesioniști în alegerea modelului potrivit. Următoarele articole vor discuta despre instrumentele software, respectiv despre modalități de control și de reducere a datoriei tehnice.

VIDEO: NUMĂRULUI 126

Sponsori

  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • Connatix
  • BoatyardX
  • AboutYou
  • Telenav
  • .msg systems
  • Colors in projects

Design contribution