Software Crisis 2.0 Brian Fitzgerald —the Lero — t he Irish Software Engineering Research Centre
Los esfuerzos individuales para mejorar la capacidad c apacidad de desarrollo de software son inconexos y no es probable que proporcionen la capacidad necesaria para mantenerse al día con los avances en la tecnología de hardware y las oportunidades que brinda Big Data. Aunque apenas tiene 50 años, el dominio del software ya ha soportado una crisis bien documentada. Software Crisis 1.0 surgió por primera vez en la década de 1960, y el software tomó más tiempo y cuesta más desarrollar que lo estimado, y no funciona muy bien cuando finalmente se entrega. Sin embargo, el software es una de las grandes historias de éxito de la revolución de la computación, lo que provoca un gran cambio en la forma en que hacemos nuestra vida cotidiana. En los últimos 50 años también se han producido enormes avances en la capacidad del hardware, con reducciones drásticas en los costos de hardware junto con incrementos igualmente impresionantes en el poder de procesamiento y la proliferación de dispositivos. Una cantidad casi infinita de datos ahora está disponible a través de sensores y aplicaciones ubicuas como Google. Complementar estos factores de "empuje" es un importante factor de "atracción" que surge con la aparición de nativos digitales: usuarios que nunca han conocido la vida sin tecnología, pero que tienen un enorme apetito por las nuevas aplicaciones tecnológicas. Los avances en la tecnología de hardware junto con la gran cantidad de datos potencialmente disponibles ofrecen enormes oportunidades para individuos, empresas y la sociedad. Desafortunadamente, no hemos visto avances similares en la capacidad de desarrollo de software, dando lugar a lo que llamo Software Crisis 2.0. Los esfuerzos individuales buscan abordar esta crisis: análisis de datos, procesamiento paralelo, nuevos métodos de desarrollo, servicios en la nube, pero están desarticulados y no ofrecen la capacidad de desarrollo de software necesaria. CRISIS DE SOFTWARE 1.0 El término software se acuñó por primera vez en 1958 (www.maa.org/mathland/mathtrek_7_31_00.html), pero en 10 años, los problemas en el desarrollo y la entrega del software llevaron a la frase crisis de software (P. Naur y B. Randell, eds., "Software Engineering Un informe sobre una conferencia patrocinada por el Comité de Ciencia de la OTAN", OTAN, 1968).
Con los años, varios estudios han confirmado Software Crisis 1.0. Per Flaatten y sus colegas calcularon el tiempo promedio de desarrollo del proyecto a los 18 meses (Foundations of
Business Systems, Dryden Press, 1989), una cifra conservadora, dado que otras estimaciones sitúan la cifra en tres años ("The Software Trap: Automate-or Else, "Business Week, 9 de mayo de 1988, pp. 142-154) e incluso hasta cinco años (T. Taylor y T. Standish, "Pensamientos Iniciales sobre Técnicas de Prototipado Rápido", ACM SIGSOFT Software Eng. Notes, volumen 7, n.º 5, 1982, pp. 160-166). Quizás esto no es sorprendente, dado que un estudio de IBM estimó un 68 por ciento de todos los proyectos de software sobrepasaron sus horarios (P Bowen, "Desarrollo rápido de aplicaciones: conceptos y principios", documento de IBM no.
94283 UKT0829, 1994). En relación con el costo, el estudio de IBM también sugirió que los proyectos de desarrollo fueron tanto como un 65 por ciento por encima del presupuesto. De hecho, el término shelfware se acuñó para referirse a los sistemas de software que se entregan pero nunca se usan Aunque el Grupo Standish continúa pinta una imagen bastante sombría de las altas tasas de falla del proyecto de software (http://standishgroup.com/newsroom/chaos_manifesto_2011.php), sus hallazgos y metodología han sido cuestionados (J. Eveleens y C. Verhoef, "The Rise and Fall"). de los Informes CHAOS, "IEEE Software, 2010, pp 30-36). De hecho, creo que Software Crisis 1.0 ya pasó, y que la miríada de avances incrementales impulsando el desarrollo de software
reenviar han cambiado nuestras vidas para mejor. Los cambios en la práctica en última instancia han llevado al campo al punto donde el software ahora se desarrolla rutinariamente en gran parte a tiempo, dentro del presupuesto y cumpliendo con las expectativas del usuario. Lamentablemente, Software Crisis 2.0 se avecina. Como se muestra en la Figura 1, esta crisis se debe a la incapacidad de producir software que pueda aprovechar el asombroso aumento en los datos generados en los últimos 50 años y las demandas de los dispositivos y usuarios que pueden manipularlo. GRANDES DATOS Y EL SURGIMIENTO DEL NATIVO DIGITAL Muchas figuras y estadísticas llamativas ilustran el enorme avances en la capacidad de hardware en el último medio siglo. La ley de Moore, por ejemplo, predijo el doble de la capacidad del hardware aproximadamente cada 18 meses. Para poner eso en perspectiva, si hubiera invertido solo un dólar cuando Moore hizo su predicción por primera vez, y si el rendimiento de la inversión hubiera seguido el mismo ritmo, su patrimonio neto sería más de $ 1 billón o $ 1 millón de millones. "Leyes similares" son paralelas a la predicción de Moore en relación con el almacenamiento (ley de Kryder) y la red capacidad (ley de la mantequilla). En cada ocasión cuando los avances de hardware parecen haberse detenido debido a un desafío insuperable en las leyes fundamentales de la física -la impureza de los átomos, los límites de longitud de onda de la luz, la generación de calor, el olvido inducido por la radiación, han surgido nuevos avances para superarlos . Aunque es extremadamente difícil cuantificar el mayor volumen de datos electrónicos que existe potencialmente, Aunque es extremadamente difícil cuantificar el aumento del volumen de datos electrónicos que potencialmente existe, indudablemente sigue un patrón similar. En 005, Eric Schmidt, CEO de Google, sugirió que la cantidad de datos disponibles electrónicamente comprendía 5 millones de Tbytes (5 millones de millones de Mbytes), de los cuales Google indexó solo .004 por ciento (http://voices.yahoo.com/how-big internetdoes-one-measure-a-3285174.html). En ese momento, Schmidt estimaba que la cantidad de datos se duplicaba cada cinco años En 2010, Dave Evans, Chief Futurist de Cisco Systems, calculó que 35 mil millones de dispositivos estaban conectados a Internet, lo que representa más de cinco veces la población del planeta (www.readwriteweb.com/archives/cisco_futurist_predicts_ internet_of_things_1000_co.php).
Se calcula que esta cifra aumentará a 100 mil millones de dispositivos en 2020, dando lugar al concepto de Internet de las cosas (IoT), la representación virtual de cosas identificables de forma única en una estructura similar a Internet. Un proyecto ejemplar diseñado para el IoT es el plan de Hewlett-Packard para colocar un trillón de sensores de polvo inteligentes en todo el mundo como parte de una infraestructura de red de detección en todo el planeta. Estos sensores detectarán una gran variedad de factores, que incluyen movimiento, vibración, luz, temperatura, presión barométrica, flujo de aire y humedad, y tendrán aplicaciones obvias en el transporte, la salud, la administración de energía y la automatización de edificios. Buscando extender el concepto de IoT, Usman Haque propone un "ecosistema de ambientes"
a través de su proyecto Pachube (www.haque.co.uk/pachube.php), un servicio que permite a los consumidores etiquetar y compartir datos de sensores en tiempo real de objetos y entornos globalmente El éxito potencial de la innovación dirigida por el usuario, la creación conjunta de valor, y el crowdsourcing de alto perfil para resolver complejos problemas de I + D para la NASA, Eli Lilly y Du Pont resaltan el papel crucial del nativo digital. Para los 20 años, los nativos digitales habrán pasado 20,000 horas en línea y podrán afrontar, e incluso recibir, una abundancia de información (S. Vodanovich, D. Sundaram y M. Myers, "Nativos digitales y sistemas de información omnipresentes", Information Systems Research, vol 21, n ° 4, 2010, pp 711-723). En lugar de resistir la tecnología, los nativos digitales tienen un apetito insaciable por sus nuevas aplicaciones. A principios de 2012, las suscripciones celulares de dispositivos móviles alcanzaron casi 6 mil millones (http://mobithinking.com/mobilemarketing-tools/latest-mobilestats). Aunque obviamente no está distribuido equitativamente, esto equivale a casi el 90 por ciento de la población mundial. INICIATIVAS DE INVESTIGACIÓN Varias iniciativas han tratado de abordar Crisis de software 2.0. Temprano esfuerzos en ingeniería de software asistido por computadora (CASE) buscaron automatizar desarrollo de software, pero no han resuelto el problema De manera similar, las iniciativas en las arquitecturas de software, los patrones, la reutilización y las líneas de productos de software buscaban proporcionar mejoras basándose en las bases existentes. Los mo delos de madurez de la capacidad del software y las iniciativas de desarrollo de software, como la ingeniería de métodos, también han sido objeto de investigación. Varias iniciativas respaldan los avances de hardware en las áreas de procesamiento multinúcleo y cómputo paralelo. Más recientemente, la investigación informática autónoma ha buscado para entregar sistemas de auto-mantenimiento que evolucionarían automáticamente, un intento que se basa en iniciativas previas de inteligencia artifi cial, tales como algoritmos genéticos. Los esfuerzos en relación con la Web Semántica y las ontologías también han tratado de abordar los desafíos de los "grandes datos". Teniendo en cuenta los incrementos apenas comprensibles en el poder del hardware y la capacidad de datos hasta la fecha, tal vez sea sorprendente que aún tengamos que encontrar una solución mágica que ofrezca incluso una modesta mejora de un orden de magnitud en la productividad del software. ¿Podemos siquiera imaginar cómo sería la vida si el desarrollo de software hubiera evolucionado al mismo ritmo que el hardware y los datos? La ley de Wirth sintetiza de manera efectiva la evolución comparativa en el dominio del software, es decir, que el software se está desacelerando más rápidamente que el hardware que se vuelve más rápido (N. Wirth, "Una súplica por el software esbelto"). Computer, Feb., 1995, pp. 64-68).
Hemos entrado en una era en la que los límites de nuestra imaginación deberían ser el único factor limitante para aprovechar los avances de los últimos 50 años para ayudar a resolver problemas insolubles en áreas como la salud, la eficiencia energética y el clima. trol. Pero el primer paso para resolver cualquier problema es reconocer su real existencia. Este artículo puede parecer controvertido, pero busca lograr el fácil nombramiento de parte del problema. Los pasos subsecuentes mucho más complejos requieren la identificación de una agenda para resolverlo. Brian Fitzgerald ocupa la Cátedra Frederick Krehbiel en Innovación en Global Negocios y Tecnología en la Universidad de Limerick Contáctelo en
[email protected]. El autor reconoce los comentarios de Michael Myers y el apoyo financiero de Science Foundation Ireland, la subvención 10 / CE / I1855 a Lero: el Centro de Investigación de Ingeniería de Software irlandés.
