Diseño de un modelo de aplicación de pruebas de software basados en Big Data para el mejoramiento de la calidad y eficiencia de las pruebas en la empresa Outsourcing System - soluciones tecnológicas
En el proceso de desarrollo de software, las pruebas juegan un papel fundamental en asegurar la calidad y el rendimiento de las aplicaciones. La detección temprana de fallos durante las pruebas es esencial para evitar problemas costosos y perjudiciales en etapas posteriores del ciclo de desarrollo....
- Autores:
-
Hernández Medina, Juan David
Rocha Castaño, Michael Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales
Software
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En el proceso de desarrollo de software, las pruebas juegan un papel fundamental en asegurar la calidad y el rendimiento de las aplicaciones. La detección temprana de fallos durante las pruebas es esencial para evitar problemas costosos y perjudiciales en etapas posteriores del ciclo de desarrollo. No obstante, a medida que las aplicaciones se vuelven más complejas y los conjuntos de datos generados durante las pruebas se tornan más vastos, la identificación oportuna de fallos se convierte en un desafío cada vez mayor. En este contexto, la aplicación del enfoque de Big Data emerge como una posible solución para optimizar el proceso de pruebas, mejorando significativamente la detección temprana de fallos y, en última instancia, la calidad del producto final. El documento se enfoca en el análisis de un de un modelo de aplicación de pruebas de software basado en Big Data, con el propósito de mejorar la calidad y eficiencia de las pruebas realizadas en una compañía, tomando como ejemplo Outsourcing System, adicionalmente lograr la detección temprana de fallos en el software desarrollado y la optimización global del proceso de pruebas, presentando gráficas y resultados además de varias conclusiones respecto al proceso. |
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Hernández, Medina. J. D. y Rocha Castaño, M. A. (2024). Diseño de un modelo de aplicación de pruebas de software basados en Big Data para el mejoramiento de la calidad y eficiencia de las pruebas en la empresa outsourcing system - soluciones tecnológicas [Tesis de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombia. https://hdl.handle.net/20.500.12494/55170 |
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No obstante, a medida que las aplicaciones se vuelven más complejas y los conjuntos de datos generados durante las pruebas se tornan más vastos, la identificación oportuna de fallos se convierte en un desafío cada vez mayor. En este contexto, la aplicación del enfoque de Big Data emerge como una posible solución para optimizar el proceso de pruebas, mejorando significativamente la detección temprana de fallos y, en última instancia, la calidad del producto final. El documento se enfoca en el análisis de un de un modelo de aplicación de pruebas de software basado en Big Data, con el propósito de mejorar la calidad y eficiencia de las pruebas realizadas en una compañía, tomando como ejemplo Outsourcing System, adicionalmente lograr la detección temprana de fallos en el software desarrollado y la optimización global del proceso de pruebas, presentando gráficas y resultados además de varias conclusiones respecto al proceso.In the software development process, testing plays a vital role in ensuring the quality and performance of applications. Early detection of bugs during testing is essential to avoid costly and disruptive problems later in the development cycle. However, as applications become more complex and the data sets generated during testing become larger, timely fault identification becomes increasingly challenging. In this context, the application of the Big Data approach emerges as a possible solution to optimize the testing process, significantly improving the early detection of failures and, ultimately, the quality of the final product. The document focuses on the analysis of a software testing application model based on Big Data, with the purpose of improving the quality and efficiency of the tests carried out in a company, taking Outsourcing System as an example, additionally achieving the detection early detection of failures in the developed software and the global optimization of the testing process, presenting graphs and results in addition to various conclusions regarding the process.1. Descripción del problema -- 1.1. Planteamiento del problema -- 1.2. Objetivos del problema -- 1.2.1. Objetivo General -- 1.2.2. Objetivos Específicos -- 1.3. Justificación del problema -- 1.3.1. Justificación Teórica -- 1.3.2. Justificación Práctica -- 1.3.3. Justificación Metodológica -- 1.4. Delimitación del problema -- 1.4.1. Delimitación Temática -- 1.4.2. Delimitación Espacio Temporal -- 2. Marcos de referencia -- 2.1. Marco teórico -- 2.1.1. Big Data -- 2.1.2. Pruebas de software -- 2.1.3. Detección temprana de fallos -- 2.1.4. Minería de datos -- 2.1.5. Aprendizaje automático -- 2.1.6. Cobertura de prueba -- 2.1.7. Análisis predictivo -- 2.1.8. Calidad de software -- 2.1.9. Ingeniería de software -- 2.1.10. Ciclo de vida de desarrollo de software -- 2.1.11. Herramientas de Big Data -- 2.1.12. Procesamiento en tiempo real -- 2.1.13. Almacenamiento en la nube -- 2.2. Marco institucional -- 2.2.1. Plataforma estratégica de la empresa Outsourcing System - Soluciones Tecnológicas -- 2.2.1.2. Visión -- 2.2.1.3. Valores -- 2.2.2. Estructura organizacional -- 2.2.3. Políticas generales de gestión y manejo de tecnologías del área o proceso de estudio -- 2.2.3.1. Políticas de Privacidad y Seguridad de Datos -- 2.2.3.2. Políticas de Cumplimiento Legal y Regulatorio -- 2.2.3.3. Políticas de Acceso y Contraseña -- 2.2.3.4. Políticas de Recursos Humanos -- 2.2.3.5. Políticas de Terceros -- 2.2.4. Líneas de Servicios o productos -- 2.2.4.1. Servicios -- 2.3. Marco legal -- 2.3.1. Ley de Protección de Datos Personales -- 2.3.1.1. Ley 1581 de 2012 - Protección de Datos Personales -- 2.3.2. Normas de Calidad del Software -- 2.3.2.1. Norma ISO/IEC 9126 - Características de Calidad del Software -- 2.3.2.2. Modelo de Madurez de Capacidad de Software CMM-SW -- 2.3.3. Normas de Seguridad Informática -- 2.3.3.1. Norma ISO 27001 Sistemas de Gestión de Seguridad de la Información -- 2.3.3.2. Norma ISO 27002 Código de Práctica para los Controles de Seguridad de la Información -- 2.3.3.3. Norma NIST SP 800-53 - Norma para la Gestión y Seguridad de Sistemas de Información -- 2.3.3.4. NIST Cybersecurity Framework -- 2.3.4. Ley de Propiedad Intelectual -- 2.3.4.1. Ley 23 de 1982 - Ley de Derechos de Autor -- 2.3.4.2. Ley 603 de 2000 - Ley de Software -- 2.3.5. Regulaciones Específicas de la Industria -- 2.3.6. Responsabilidad Legal por Errores -- 2.3.7. Contratos y Acuerdos con Proveedores -- 3. Metodología -- 3.1. Variables de la investigación -- 3.1.1. Aplicación de Big Data en pruebas de software -- 3.1.2. Calidad de las pruebas de software -- 3.1.3. Eficiencia de las pruebas de software -- 3.1.4. Detección temprana de fallos -- 3.1.5. Herramientas y técnicas de Big Data -- 3.1.6. Proceso de pruebas de software -- 3.2. Diseño de la investigación -- 3.2.1. Tipo de investigación -- 3.2.2. Población -- 3.2.3. Muestra -- 3.2.4. Instrumentos de recolección de datos -- 3.2.5. Procedimiento -- 3.2.6. Análisis de datos -- 3.2.7. Validación -- 3.3. Recopilación de Datos -- 3.4. Análisis de datos -- 3.5. Interpretación de resultados -- 3.6. Cronograma -- 4. Bibliografía -- 5. Conclusiones -- 6. Recomendaciones -- 6.1. Mejoramiento de Infraestructura -- 6.2. Rediseños en Sistemas de Gestión Complementarios -- 6.3. Aplicación de Herramientas para el Mejoramiento de Sistemas de Gestión Tecnológica -- 6.4. Aplicación de Sistemas Informáticos -- 6.5. Procesos de Control -- 6.6. Capacitaciones -- 6.7. Aseguramiento y Actualizaciones --PregradoIngenieria de Sistemas51 p.application/pdfspaUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, BogotáIngenieria de SistemasIngenieríasBogotáBogotáhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2000 - Ciencias de la computación, información y obras generalesSoftwareGrandes datosMejoramientoCalidadSoftwareBig dataImprovementQualityDiseño de un modelo de aplicación de pruebas de software basados en Big Data para el mejoramiento de la calidad y eficiencia de las pruebas en la empresa Outsourcing System - soluciones tecnológicasTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionApache Flink. (n.d.). Recuperado de https://flink.apache.org/Baeza-Yates, R., & Ribeiro-Neto, B. (2011). Modern Information Retrieval. Addison-Wesley. ISBN: 978-0321416919Barga, R., & Boulanger, A. (2017). Using Big Data for Testing: The Future of software Testing. IEEE Software, 34(6), 42-47. DOI: 10.1109/MS.2017.3871425Foundation for Open Data Protocol. (n.d.). OData - The Best Way to REST. Recuperado de https://www.odata.org/Ganesan, D. (2019). Apache HBase Primer. O’Reilly Media. ISBN: 978-1491927915García-Guzmán, J., & López-Martínez, M. (2019). Implementación de pruebas de software utilizando Big Data. En Memorias del Congreso Internacional de Computación, Electrónica, Automatización, Mecatrónica y Comunicaciones, 1(1), 123-130.Gorton, I., & Liu, A. (Eds.). (2015). Big Data and Software Defined Networks. Springer. ISBN: 978-3-319-26349-3Hadoop.apache.org. (n.d.). Apache Hadoop. Recuperado de https://hadoop.apache.org/Hadoop: The Definitive Guide (4th ed.). (2015). O’Reilly Media. ISBN: 978-1449311520Richardson, M., & Ruby, S. (2013). Building Microservices. O’Reilly Media. ISBN: 978-1491950357Varghese, B., & Buyya, R. (2017). Next Generation Software Defined Networks: An Overview of SDN and NFV. Morgan Kaufmann. ISBN: 978-0128045558White, T. (2015). Hadoop: The Definitive Guide (4th ed.). O’Reilly Media. ISBN: 978-1449311520Zaharia, M., et al. (2012). Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. Proceedings of the 9th USENIX Conference on Networked Systems Design and Implementation, 2, 1-14.Zaharia, M., et al. (2016). Apache Spark. Communications of the ACM, 59(11), 56-65. 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