Technical debt is used to describe the changing or to maintain a system due to expedient shortcuts done during its development. In the context of the software development industry, technical debt is regarded as a critical issue in terms of the negative consequences such as increased software development cost, low product quality, decreased maintainability, and slowed progress to the long-term success of developing software. Code Smells are well informed in the domain of Technical Debt. They indicate to the common bad practices that may impair the future quality of the software system. By identifying those Code Smells, it is possible to give an improved solution or make the developers aware of a possible deficiency. I explore the premise that technical debt within the enterprise should be viewed as a tool. Extensible and Appropriate tools can check the Code Smells automatically and improve the quality assessment accordingly. However, in the field of Enterprise Architecture(EA), common bad habits in EA can be called EA Smells. EA Smells itself can be a component of EA Debt. Enterprise Architecture Debt can be defined as such a metric that depicts the deviation of the currently present state of an enterprise from a hypothetical ideal state.In this thesis, we introduce SmellCull as an extensible tool for capturing, tracking and managing Enterprise Architecture debt in the EA field. SmellCull allows measuring different kinds of Enterprise Architecture debts for EA Model. SmellCull is extensible since different types of Model can be integrated as input into the tool environment and provides developers with a lightweight tool to capture EA debt and make it easier to understand them indicating corresponding parts in the implementation. The tool is used to create propagation paths for the EA debt. This allows for an up-to-date and accurate presentation of EA debt to be upheld, which enables developer conducted implementation-level micromanagement as well as higher-level debt management.Since the tool is sophisticated enough, automated detection supports the design process and ongoing change of EAS(Enterprise Architecture System). This includes the strategic development of EAS with the corresponding roadmaps, as well as design assurance and performance monitoring to assess the quality of data in EA repositories and the compliance with certain standards defined by EA Smells. Due to the limited scope of master thesis, the tool will identify a few number of EA debt. At the end, some future work suggestions in the context of identifying more salable Enterprise Architecture Debts with this tool are given. / Teknisk skuld dvs dålig eller kortsiktig programutveckling som belastning på IT-system måste förr eller senare återbetalas. I industrin betraktas teknisk skuld som en kritisk fråga när det gäller de negativa konsekvenserna som ökad mjukvaruutvecklingskostnad, låg produktkvalitet, minska underhåll och långsammare framsteg till den långsiktiga framgången med att utveckla programvara. Dålig kodkvalitet “code smell” är vanligt förekommande teknisk skuld. Det uppkommer i vanliga dåliga metoder “anti-patterns” som försämrar programvarans framtida kvalitet. För att kunna identifiera bristande kodkvalitet är det möjligt att skapa en förbättrad lösning eller göra utvecklare medvetna om de möjliga bristerna. Jag undersöker förutsättningarna att en sådan teknisk skuld i företag bör undersökas med en programvara. Utbyggbara och ändamålsenliga programvaror kan analysera källkod och hitta var kvaliteten behöver förbättras. Företagens tekniska skuld kan definieras som ett mått som visar avvikelsen från ett hypotetiskt idealtillstånd genom att jämföra det aktuella tillståndet med praktiska rekommendationer “best practice”. I detta examensarbete introducerar jag SmellCull som ett utbyggbart verktyg för att hitta, spåra och hantera bristfällig kodkvalitet inom företagsarkitektur (EA). SmellCull tillåter mätning av olika typer av tekiska skulder för EA modellen. SmellCull är utbyggbart genom att olika typer av datamodeller kan integreras som indata i miljön, och det ger utveck-lare ett lätt verktyg för att hantera teknisk skuld i programmeringsprojekt och hjälpa projektdeltagarna i programmeringsprojekt att förstå vad orsakar brister i kodkvalitet. Eftersom verktyget är tillräckligt sofistikerat finns det automatiserad spårning, designprocess och kontinuerlig förbättring av EAS (Enterprise Architecture System). Detta inkluderar strategisk utveckling av EAS med motsvarande färdplan, samt konstruktionssäkerhet och prestandäovervakning för att bedöma kvaliteten på data i EA förvar och efterlevnaden av vissa standarder som definieras av EA code smell detection. På grund av den begränsade omfattningen av examensarbetet kommer verktyget att identifiera några få EA skuld. I slutet, några framtida arbetsförslag i samband med identifiering mer säljbara företagsarkitekturskulder med detta verktyg ges.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-289528 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Saha, Parumita |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2020:908 |
Page generated in 0.0022 seconds