Actualización del software asociado a un sistema empresarial real en Django

El objetivo del TFG es ejectuar y documentar el proceso de actualizaci on de un sistema software real de car acter empresarial, perteneciente a la empresa dedicada a las transacciones de divisas Foreign Exchange Solutions SL. El sistema est a implementado en Python 2.7 usando el framework de desarrollo r apido de aplicaciones web Django que, comenzando por su versi on 1.3.1, terminar a al nal del proyecto en la versi on 1.4.10, lo que nos llevar a a tener que actualizar todas las librer as relacionadas, adem as de mejorar la calidad del c odigo e incluso cambiar la estructura del proyecto, prestando adem as especial atenci on a la pruebas unitarias y de regresi on para comprobar el correcto funcionamiento del sistema a lo largo del desarrollo. Todo esto con el n de conseguir las nuevas funcionalidades y caracter sticas que una versi on m as nueva nos ofrece, adem as de mejorar la calidad de la aplicaci on -aumentar la reutilizaci on del c odigo y reducir futuros errores gracias a un c odigo m as sencillo y legible-, aumentar el rendimiento, y obtener una buena cobertura de pruebas. Usaremos adem as la metodolog a agil Scrum, el SGBD PostgreSQL, adem as de otras herramientas como Solr, ElasticSearch, Redis, Celery o Mercurial para el control de versiones.

Aplicando programación lineal entera a la búsqueda de conjuntos de productos de prueba priorizados para líneas de productos software

Las líneas de productos software son familias de productos que están íntimamente relacionados entre sí, normalmente formados por combinaciones de un conjunto de características software. Generalmente no es factible testar todos los productos de la familia, ya que el número de productos es muy elevado debido a la explosión combinatoria de características. Por este motivo, se han propuesto criterios de cobertura que pretenden probar al menos todas las interacciones entre características sin necesidad de probar todos los productos, por ejemplo todos los pares de características (emph{pairwise coverage}). Además, es deseable testar primero los productos compuestos por un conjunto de características prioritarias. Este problema es conocido como emph{Prioritized Pairwise Test Data Generation}. En este trabajo proponemos una técnica basada en programación lineal entera para generar este conjunto de pruebas priorizado. Nuestro estudio revela que la propuesta basada en programación lineal entera consigue mejores resultados estadísticamente tanto en calidad como en tiempo de computación con respecto a las técnicas existentes para este problema.