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De La Riva, Claudio

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De La Riva

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Claudio

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de La Riva, Claudio
de la Riva, Claudio

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    Generación y Ejecución de Escenarios de Prueba para Aplicaciones MapReduce
    Morán, Jesús; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Los programas que procesan grandes cantidades de datos se suelen ejecutar sobre una infraestructura distribuida, como es el caso de las aplicaciones implementadas bajo el modelo de procesamiento MapReduce. Estos modelos permiten al desarrollador centrarse en la funcionalidad de la aplicación y abstraer aspectos relacionados con la infraestructura en la que se ejecutará. Sin embargo, su configuración y estado pueden causar que ciertos defectos sean difíciles de detectar debido a que las pruebas se suelen ejecutar en un entorno controlado, con bajo nivel de paralelismo y con pocos datos de entrada. En este artículo se elabora una técnica de prueba que partiendo de unos datos de entrada, genera y reproduce diferentes configuraciones de la infraestructura con el objetivo de detectar aquellas que revelen defectos funcionales en la aplicación. Esta técnica se automatiza en un motor de ejecución de pruebas y se aplica a un caso de estudio que actualmente se encuentra en producción. Como resultado, partiendo de un caso de prueba de tamaño reducido, se han identificado automáticamente varias configuraciones de la infraestructura que ocasionarían fallos de la aplicación.
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    TDG: Generación de Datos de Prueba para Web APIs
    Suárez-Cabal, María José; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    El uso de Web APIs está cada vez más extendido en la industria por su papel clave en la integración de aplicaciones y microservicios. Por ello, ha surgido un interés creciente en el desarrollo de técnicas y estrategias para gene-ración automática de pruebas para estas APIs. La mayoría de éstas están orientadas hacia la validación de los datos de entrada y no a la funcionalidad proporcionada al consumidor de la API. En este trabajo se presenta un enfoque donde, a partir de la especificación OpenAPI del servicio y una especificación declarativa de los datos de prueba que debe contener el servicio, genera éstos automáticamente y los carga en el servicio utilizando su propia API.
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    Modelo de costes para el despliegue de pruebas E2E en entornos Cloud
    Alonso, Cristian Augusto; Morán, Jesús; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    La ejecución de pruebas de sistema puede requerir grandes cantidades de recursos físico-lógicos al necesitar todo el sistema para su ejecución. Ejecutarlas en la infraestructura potencialmente limitada y escalable del Cloud, permite obtener un mejor coste, eligiendo entre las distintas infraestructuras disponibles. No obstante, es habitual que la ejecución de las pruebas no use totalmente los objetos contratados por lo que no todo el coste es usado. En este trabajo se detalla un modelo de coste que tiene en cuenta los recursos que requieren las pruebas de sistema en el Cloud. El modelo divide el coste de la infraestructura (el coste de los objetos contratados) en el coste del plan de ejecución (el coste de los distintos recursos requeridos por las pruebas) y sobresuscripción (el coste de la infraestructura que no utilizada). Con el modelo se pueden comparar diferentes combi-naciones de objetos en el Cloud, no solo con el coste de la infraestructura (con-tratado) sino que se puede elegir que objetos se contratan y cómo se usan atendiendo al coste del plan de ejecución (usado) y de sobresuscripción (no usado).
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    Pruebas basadas en flujo de datos para programas MapReduce
    Morán, Jesús; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    MapReduce es un paradigma de procesamiento masivo de información. Estos programas realizan varias transformaciones de los datos hasta que se obtiene la salida representando la lógica de negocio del programa. En este artículo se elabora una técnica de prueba basada en data flow y que deriva las pruebas a partir de las transformaciones que ocurren en el programa. Se muestran resultados de la ejecución de los casos de prueba derivados de la aplicación de la técnica, los cuales permiten detectar algunos defectos.
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    Automatización de la localización de defectos en el diseño de aplicaciones MapReduce
    Morán, Jesús; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    Los programas MapReduce analizan grandes cantidades de datos sobre una infraestructura distribuida. En cambio, estos programas pueden desarrollarse independientemente de la infraestructura ya que un framework gestiona automáticamente la asignación de recursos y la gestión de fallos. Una vez que se detecta un defecto, suele ser complicado localizar su causa raíz ya que diversas funciones se ejecutan simultáneamente en una infraestructura distribuida que cambia continuamente y que es difícil tanto de controlar como depurar. En este artículo se describe una técnica que, a partir de un caso de prueba que produce fallo, localiza su causa raíz analizando dinámicamente las características del diseño que se cubren cuando se produce fallo y aquellas que no.
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    Localización de defectos en aplicaciones MapReduce
    Morán, Jesús; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier; Rivas García, Bibiano. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    Los programas que analizan grandes cantidades de datos suelen ejecutarse en entornos distribuidos, tal y como ocurre con las aplicaciones MapReduce. Estos programas se desarrollan independientemente de la infraestructura sobre que la que se ejecutan, ya que un framework gestiona automáticamente la asignación de recursos y gestión de fallos, entre otros. Detectar y localizar defectos en estos programas suele ser una tarea compleja ya que diversas funciones se ejecutan simultáneamente en una infraestructura distribuida, difícil de controlar y que cambia continuamente. En este artículo se describe una técnica que, a partir de un fallo detectado en las pruebas, localiza defectos de diseño analizando dinámicamente los parámetros que lo causan.
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    Mantenimiento de la Consistencia Lógica en Cassandra
    Suárez-Otero, Pablo; Gutiérrez, Javier J.; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    A diferencia de las bases de datos relacionales, en bases de datos NoSQL como Cassandra es muy común que exista duplicidad de los datos en diferentes tablas. Esto es debido a que, normalmente, las tablas son diseñadas en base a las consul-tas y a la ausencia de relaciones entre ellas para primar el rendimiento en las con-sultas. Por tanto, si los datos no se actualizan convenientemente, se pueden pro-ducir inconsistencias en la información almacenada. Es relativamente fácil intro-ducir defectos que originan inconsistencia de datos en Cassandra, sobre todo du-rante la evolución de un sistema en el que se crean nuevas tablas, y éstos son difí-ciles de detectar utilizando técnicas convencionales de pruebas dinámicas. El desarrollador es quien debe preocuparse de mantener esta consistencia incluyendo y actualizando los procedimientos adecuados. Este trabajo propone un enfoque preventivo a estos problemas, estableciendo los procesos necesarios para asegu-rar la calidad de los datos desde el punto de vista de su consistencia, facilitando así las tareas del desarrollador. Estos procesos incluyen: (1) un análisis estático considerando el modelo conceptual, las consultas y el modelo lógico de la aplica-ción, para identificar qué elementos (tablas o columnas) de la base de datos se ven afectados por un cambio, y (2) la determinación y ejecución de las operaciones que aseguren la consistencia de la información.
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    Modelo de defectos dirigido por consultas para aplicaciones de bases de datos orientadas a grafos
    Blanco, Raquel; Tuya, Javier; De La Riva, Claudio. Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021), 2021-09-22.
    Las bases de datos NoSQL, cada vez más presentes en las aplicaciones actua-les, plantean nuevos retos en las pruebas de dichas aplicaciones, debido a la ausencia de un esquema explícito en la base de datos. Este trabajo presenta un modelo de defectos para aplicaciones que utilizan bases de datos orientadas a grafos, que ha sido elaborado considerando tres factores que afectan a la escri-tura de las consultas y la relación existente entre ellos: la propia consulta, el modelo conceptual y los datos almacenados en la base de datos. Este modelo de defectos define una serie de escenarios de defectos que identifican cuáles de estos factores deben ser corregidos.
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    Anonimización de datos guiada por pruebas para aplicaciones inteligentes
    Alonso, Cristian Augusto; Morán, Jesús; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    En la actualidad gran cantidad de datos son compartidos para su uso, tratamiento o análisis entre empresas y terceros. Es habitual que estos datos tengan que ser protegidos con diferentes técnicas de preservación de la privacidad para dar cumplimiento a las leyes y regulaciones. Una de las técnicas más comunes es la anonimizacion que, aunque provee de privacidad a los datos, presenta como efecto colateral la perdida de información. Esta pérdida de información puede afectar negativamente al comportamiento de aquellos desarrollos altamente dependientes de dichos datos como son las aplicaciones inteligentes. Para abordar este problema, proponemos un enfoque guiado por pruebas para seleccionar el conjunto de datos anonimizado que mantenga un compromiso entre la calidad no funcional (privacidad) y la funcional (utilidad). Para ello se alimenta a las aplicaciones con los datos anonimizados para que tomen los patrones de comportamiento de estos, y seguidamente validar las predicciones con los datos originales, midiendo así su calidad funcional. Dicha calidad junto con la no funcional (privacidad), es ponderada según los criterios de usuario con el fin de alcanzar el punto de compromiso entre ambas características de calidad
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    Pruebas de mutación para patrones de consultas Cypher
    Blanco, Raquel; De La Riva, Claudio; Tuya, Javier. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Probar aplicaciones que acceden a la base de datos orientada a grafos Neo4j utilizando su lenguaje de consulta Cypher supone nuevos retos debido a sus características distintivas respecto a una base de datos relacional. En este trabajo se definen un conjunto de operadores de mutación diseñados a partir de un modelo de defectos, que considera una tipología de defectos derivada de los patrones de las consultas Cypher. Además de operadores de mutación sintácticos, se han elaborado operadores de mutación semánticos, que utilizan la información de un modelo conceptual para generar los mutantes.