MODELO FURPS PARA EL ANÁLISIS DEL
RENDIMIENTO DE FRAMEWORKS JSF
FURPS MODEL FOR PERFORMANCE ANALYSIS OF
FRAMEWORKS JSF
Alex Fabian Yungan Gualli
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba, Ecuador.
E-mail: ayungan.s@unach.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2712-886X
Cristian Hugo Morales Alarcón
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba, Ecuador.
E-mail: cmorales@unach.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0197-0581
Jorge Edwin Delgado Altamirano
E-mail: jdelgado@unach.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6782-806X
Lady Marieliza Espinoza Tinoco
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba, Ecuador.
E-mail: lespinoza@unach.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6569-3686
Recepción: 20/07/2019 Aceptación: 22/10/2019 Publicación: 30/12/2019
Citación sugerida:
Yungan Gualli, A.F., Morales Alarcón, C.H., Delgado Altamirano, J.E. y Espinoza Tinoco, L.M. (2019).
Modelo FURPS para el análisis del rendimiento de frameworks JSF. 3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados
a las TIC, 8(4), 65-83. doi: http://doi.org/10.17993/3ctic.2019.84.65-83
3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC. ISSN: 2254-6529
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RESUMEN
La presente investigación analiza el rendimiento de los frameworks front end Java Server Faces
PrimeFaces y BootsFaces, basados en el modelo de calidad de software FURPS. Se utilizó el tipo de
estudio transversal, investigación descriptiva, comparativa y correlacional, donde se establece una
muestra de 385 peticiones a través del Protocolo de Transferencia de Hipertexto para cada uno
de los grupos de investigación, para lo cual se creó un prototipo con cada uno de los frameworks
mencionados. Para compararlos se utilizó el promedio de: consumo de recursos, peticiones de
hipertexto realizadas correctamente y el tiempo de respuesta, estos datos se obtienen por medio del
programa JMeter. Los resultados permiten determinar el rendimiento, el mejor tiempo de respuesta.
PALABRAS CLAVE
PrimeFaces, BootsFaces, Modelo FURPS, Frameworks, Front-end.
ABSTRACT
The present investigation analyzes the performance of the front end frameworks Java Server Faces, PrimeFaces and
BootsFaces, based on FURPS software quality model. It was used the type of cross-sectional study, descriptive,
comparative and correlational research, where a sample of 385 through the Hypertext Transfer Protocol requests was
established for each of the research groups, for which a prototype was created with each of the mentioned frameworks.
To compare them, it was used the average of: consumption of resources, hypertext requests made correctly and the
response time, these data are obtained through the JMeter program. The results allow to determine the performance,
the best response time.
KEYWORDS
PrimeFaces, BootsFaces, FURPS model, Frameworks, Front-end.
Ed. 31 Vol. 8 N.º 4 Diciembre 2019 - Marzo 2020
DOI: http://doi.org/10.17993/3ctic.2019.84.65-83
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1. INTRODUCCIÓN
En la actualidad los sistemas web son una herramienta de gran importancia para las empresas debido
a las ventajas que ofrecen, como es el ahorro de tiempo y dinero, los únicos requisitos son: tener un
navegador web y una conexión a internet lo cual facilita el acceso a la información. La plataforma Java
según International Business Machines Corporation (IBM) es un entorno para desarrollar y gestionar
applets y aplicaciones Java (IBM, 2014), estas aplicaciones están compuestas de tres componentes
principales: el lenguaje Java, este lenguaje de programación fue el más utilizado en el año 2018 (TIOBA,
2019), además de los paquetes Java y la máquina virtual Java (Ordax, Barón y Ocana, 2012).
Java Platform Enterprise Edition (Java EE) es una plataforma de programación que permite el desarrollo
de aplicaciones web robustas que garantizan la conabilidad y seguridad (Pech, Gomez, y Lara, 2011),
también simplica el desarrollo de aplicaciones y reduce la necesidad de programación y formación
para programadores, al crear componentes modulares normalizados y reutilizables (Oracle, 2014a),
está conformado por las aplicaciones cliente y los applets que se ejecutan en el cliente Java Servlet, Java
Server Faces (JSF) y Java Server Pages (JSP) (Bergsten, 2004). Una aplicación web puede ser desarrollada
utilizando la tecnología Java Server Faces (JSF), la cual permite representar componentes de interfaz
de usuario, el manejo de eventos, denir la navegación de páginas, el apoyo a la internalización y
accesibilidad (Oracle, 2010), por lo cual esta tecnología simplica el desarrollo de interfaces de usuarios.
Java Server Faces (JSF) ha creado varios frameworks que contienen un conjunto de componentes que
permiten realizar interfaces grácas, modernas y atractivas, que se integran fácilmente con herramientas
como Omnifaces, permitiendo el desarrollo de aplicaciones web rápidamente y son adecuados para
desarrolladores que carecen de habilidades para la programación de front end (Farrell, 2018).
PrimeFaces es un framework para programación de interfaz de usuario que se puede utilizar para
desarrollar rápidamente aplicaciones sosticadas para una organización o empresa (Oracle, 2014a),
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y otro de los frameworks JSF con un propósito similar es BootsFaces, el cual se considera como un
marco de trabajo potente y ligero basado en Bootstrap 3 y que utiliza además, la tecnología jQuery,
permitiendo el desarrollo front-end para aplicaciones empresariales de forma rápida y fácil (Urzo y
Massera, 2019), se caracteriza generalmente porque ofrece una gran cantidad de componentes ricos
o widgets que ayuda a los desarrolladores a obtener un sitio bien diseñado, ligero y con poco esfuerzo;
aprovecha el sistema de red de Bootstrap y le permite combinar con características JSF templating,
las páginas se adaptan automáticamente en todos los dispositivos, también, permite personalizar la
apariencia de los componentes basados en Bootstrap, este framework ocupa espacio hasta 10 veces
menos en comparación con otros marcos de trabajo JSF, además, cada componente se carga sólo con
los recursos necesarios es decir con las Hojas de estilo en cascada, Cascading Style Sheets (CSS) y
JavaScript necesarios. Uno de los puntos claves de éxito que tiene una aplicación web es la usabilidad y
el rendimiento debido a que esto puede afectar no solamente a la experiencia del usuario al visitar el sitio
web (Guaman, Palacios, y Contento, 2019), sino también puede afectar de manera positiva o negativa su
rendimiento (Solvetic, 2015), por tal razón es de suma importancia analizar cuál de los dos frameworks
ofrece un mejor rendimiento, con la nalidad de ayudar a los desarrolladores a escoger herramientas
adecuadas al momento de implementar una aplicación de estas características.
Uno de los puntos claves de éxito que tiene una aplicación web es la usabilidad y el rendimiento debido a
que esto puede afectar no solamente a la experiencia del usuario al visitar el sitio web (Guaman, Palacios,
y Contento, 2019).
El rendimiento web es la medición del tiempo que transcurre desde cuando se ingresa a un sitio o a una
aplicación web determinada y esta se muestra en su totalidad, en esta petición a través del Protocolo
de Transferencia de Hipertexto (HTTP) pueden verse afectados los recursos que usa el servidor de
aplicaciones (Solvetic, 2015), modelo basado en Funcionalidad, Usabilidad, Conabilidad, Prestación y
Soporte (FURPS) es un modelo desarrollado por Hewlett-Packard en el año 1987 en el que se desarrollan
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un conjunto de factores de calidad de software, bajo el acrónimo de FURPS (Constanzo, 2014), en
cuanto al rendimiento este modelo de calidad de software determina que las métricas que permiten
determinar cuál tecnología proporciona mejores características son: tiempo de respuesta, consumo de
recursos y ecacia.
Tabla 1. Trabajos relacionados.
Tema Descripción y hallazgos
Análisis del rendimiento de
librerías de componentes Java
Server Faces en el desarrollo de
aplicaciones web
Realiza una comparación de PrimeFaces y RichFaces en la cual se establece
las siguientes dimensiones: tiempo promedio de respuesta de página, y tiempo
promedio de respuesta en Ajax, con el objetivo de analizar cuál de estos ofrece un
mejor rendimiento, esta investigación se realiza sobre una aplicación en N capas
y sobre un servidor web Tomcat y sobre una población de 384 peticiones por cada
grupo de estudio (Guaman et al., 2018).
Análisis comparativo de
frameworks JSF 2.0: IceFaces,
PrimeFaces y RichFaces;
para la implementación en el
desarrollo del sistema de gestión
de proyectos ambientales de la
empresa Kaymanta
Realiza una evaluación técnica de los frameworks JSF IceFaces, PrimeFaces y
RichFaces para lo cual se basa en el Modelo de Construcción de Calidad Individual
(IQMC) y las características de calidad propuestas en la norma ISO 25000, las
cuales permiten establecer las métricas para medir la calidad de software, una de
estas métricas es el rendimiento (Ortega y Rodríguez, 2014).
Análisis comparativo de
frameworks para el desarrollo de
aplicaciones web en java.
Realiza un análisis comparativo de los frameworks Spring, Struts, JSF y Angular JS
para lo cual se basa en la ISO 25000 y IQMC, el cual da como resultado que JSF
ha demostrado ser un framework poderoso en la capa de presentación por cual
nos aconseja el uso de esta tecnología solo en la capa de presentación (Sánchez,
Tuesta y Cabrera, 2015).
Investigation on performance
testing and evaluation of
PReWebN: a java technique for
implementing web application
Nos menciona que la prueba de rendimiento de la aplicación web es esencial
desde la perspectiva de los usuarios y de los desarrolladores, para lo cual crean
un prototipo de aplicación web de investigación basada en la técnica Java para
estudiar el rendimiento y evaluar la técnica utilizada para desarrollar la aplicación
web, para hacer esta prueba de rendimiento hace pruebas de carga y estrés
en los prototipos utilizando Mercury LoadRunner para estudiar el rendimiento,
la estabilidad, la escalabilidad, la conabilidad, la eciencia y la rentabilidad de
la técnica. el rendimiento depende de métricas tales como hits / s, tiempo de
respuesta, rendimiento, errores / s y resumen de transacciones el estudio revela
que la aplicación web desarrollada con la técnica Java es más estable, conable,
escalable y rentable que su otra contraparte, como la tecnología Microsoft .NET
(Kalita, Khanikar, y Bezboruah, 2011).
Estos estudios fueron de utilidad para el desarrollo de la presente investigación, sin embargo, cabe
mencionar que ninguno de los estudios mencionados realiza el análisis del rendimiento del framework
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JSF BootsFaces y tampoco utilizan el Modelo FURPS como base para realizar este análisis. Por lo
cual esta investigación tuvo como objetivo realizar un análisis del rendimiento de los frameworks JSF
PrimeFaces y BootsFaces (Yungan y Morales, 2019) basándose en el modelo FURPS, para lo cual se
utilizó el software JMeter, herramienta que se puede utilizar para probar aplicaciones que utilizan
servidores HTTP o FTP (Nevedrov, 2006) y se caracteriza principalmente por permitir pruebas de
carga, integración de plugin, análisis de datos y reportes; por tener un núcleo altamente extensible
para realizar las pruebas y sobre todo se adapta a las métricas de rendimiento del modelo FURPS. En
base a lo mencionado en la investigación se estableció los siguientes objetivos especícos: determinar
los parámetros de análisis de rendimiento de frameworks JSF basado en el modelo FURPS y analizar
los resultados del factor rendimiento de los frameworks PrimeFaces y BootsFaces basado en el modelo
FURPS.
Esta investigación tuvo como objetivo realizar un análisis del rendimiento de los frameworks JSF
PrimeFaces y BootsFaces (Yungan y Morales, 2019) basándose en el modelo FURPS.
2. METODOLOGÍA
Para el análisis del rendimiento de cada uno de los frameworks JSF PrimeFaces y BootsFaces se estableció
la siguiente hipótesis de investigación: La evaluación de los frameworks JSF PrimeFaces y BootsFaces
mejora el rendimiento de los sistemas web basados en java EE. Para lo cual se planteó las siguientes
hipótesis estadísticas:
• H
0
: No existe una diferencia signicativa del rendimiento de los frameworks JSF PrimeFaces y
BootsFaces.
• H
1
: Existe una diferencia signicativa del rendimiento de los frameworks JSF PrimeFaces y
BootsFaces.
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2.1. DISEÑO Y TIPO DE ESTUDIO
El diseño de la investigación fue experimental debido a que se comparan dos grupos de estudio que no
fueron seleccionados aleatoriamente (Manterola y Otzan, 2015), por lo cual se aplicó el tipo de estudio
transversal, debido a que este tipo de estudio permite analizar un evento en un momento dado, por lo
cual supera las limitaciones de tiempo (Cabrera, Bethencourt, González, y Álvarez, 2014), según el nivel
de conocimiento se aplicó la investigación descriptiva debido a que esta investigación permite realizar
la recopilación de los datos con la nalidad de organizar y tabular información (Abreu, 2012), para
posteriormente mostrarla mediante grácos y tablas, según el método a utilizar se aplicó la investigación
comparativa debido a que se realiza la comparación entre dos grupos (Abreu, 2012).
2.2. POBLACIÓN Y MUESTRA
Se estableció como población el número de peticiones HTTP realizadas al Sistema Web, por lo cual se
considera que la población es innita. Para calcular la muestra se aplicó la siguiente ecuación (donde: n
es la cantidad de muestra; Z es el nivel de conanza; p es la probabilidad de éxito; q es la probabilidad
de fracaso y es el error muestral), una vez aplicada el resultado de la muestra es de 385 peticiones HTTP.
n =
Z
2
*
p
*
q
e
2
2.3. VARIABLES DE ESTUDIO
Las variables independientes de la investigación son: los frameworks JSF PrimeFaces y BootsFaces,
el primero es un marco de interfaz de usuario que se puede utilizar para desarrollar rápidamente
aplicaciones sosticadas para la empresa o para los sitios web estándar (Oracle, 2014b), el segundo es
un marco JSF potente y ligero basado en Bootstrap 3 y la interfaz de usuario jQuery que le permite
desarrollar aplicaciones empresariales de front-end rápido y fácil (Urzo y Massera, 2019), las variables
independientes mencionadas anteriormente contienen cinco indicadores: cantidad de líneas de código,
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cantidad de componentes, tamaño de archivo, tiempo en el mercado y número de actualizaciones
(Gizas, Christodoulou, y Papatheodorou, 2012; Murai y Klyuev, 2016). La variable dependiente es el
rendimiento que tiene estos frameworks en el prototipo creado para medición, los indicadores de esta
variable se basan en el modelo FURPS: Media de peticiones HTTP realizadas correctamente, promedio
de tiempo de respuesta, promedio de uso de memoria RAM, promedio de uso de disco duro y promedio
de uso del CPU.
2.4. INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
Una aplicación o sitio web está formada por archivos con código de lenguaje de marcas como por
ejemplo HTML el cual es el más extendido en la actualidad, y otros archivos como imágenes, documentos
o scripts. Para acceder es necesario conocer la dirección IP o dirección DNS del sitio. El cliente en
su navegador a través del protocolo HTTP realiza peticiones al servidor web, el mismo que luego de
procesarlas las responde, de esta forma llegamos a observar y a utilizar las páginas y aplicaciones web
en la internet.
En este contexto con la nalidad de medir el factor de rendimiento del modelo FURPS es necesario
realizar peticiones HTTP hacia a los prototipos PrimeFaces y BootsFaces para esto se utilizó el software
JMeter, una petición se emite utilizando métodos GET, POST, PUT y DELETE del protocolo HTTP
(Barrueco y Subirats, 2014).
2.5. PROCEDIMIENTOS Y ANÁLISIS
Se realizó un análisis previo con los indicadores de las variables independientes debido a que el
rendimiento puede depender o determinarse a partir de este análisis, en el segundo paso se creó un
prototipo con cada uno de los frameworks JSF este prototipo contiene las funcionabilidades básicas
de un sistema informático, página de: autenticación, registro de datos, eliminación de la información,
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modicación de la información, y de visualización de la información, en el tercer paso se realizó un
análisis del rendimiento sobre los prototipos creados utilizando JMeter, el cual permitió realizar 385
peticiones HTTP, con 35 usuarios por segundo, debido a que estos son todos los usuarios involucrados
en utilizar el sistema, cabe recalcar que los prototipos mencionados se subieron a un servidor con las
siguientes características: sistema operativo CentOS 7.5, Memoria RAM de 4G, Disco Duro SSD de 50G
, procesador 2.4GHZ y servidor web Glasssh 5, Glasssh es la implementación de referencia de código
abierto de Java EE, también es un proyecto de código abierto bajo la licencia de GPL, este servidor web
permite el despliegue de aplicaciones web Java EE (Glasssh, 2019), en el cuarto paso, una vez recogida
y almacenada toda la información se procedió a tabular, analizar y representar ilustraciones estadísticas,
en el quinto paso, se realizó la prueba de normalidad y de igualdad de varianza, de los dos grupos, la
cual al no ser satisfactoria para la aplicación de un T-Student, se hizo uso de la prueba estadística de U
de Mann Whitney la cual es una prueba no paramétrica aplicada a dos muestras independientes, en este
caso a 385 peticiones HTTP con un nivel de conanza de 95 % y el 5% de error, en el quinto paso se
realiza la vericación de la hipótesis planteada y en el sexto paso se emite conclusiones y recomendaciones
en base al estudio realizado.
3. RESULTADOS
3.1. ANÁLISIS COMPARATIVO DE FRAMEWORK JSF PRIMEFACES Y
BOOTSFACES
Se ha realizado una investigación previa en la cual se comparan los frameworks JSF PrimeFaces en
la versión 6.2 y BootsFaces en la versión 1.4 en base a los siguientes parámetros: cantidad de líneas
de código, esta información se obtuvo con el programa Cloc versión 1.80, el indicador cantidad de
componentes se obtuvo por medio de la página ocial de cada uno de los frameworks JSF, el indicador
tamaño de archivo se obtuvo por medio del explorador de archivos de Windows 10, el indicador tiempo
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en el mercado se obtuvo por medio de la fecha de lanzamiento de la primera versión hasta la enero
del 2019, el indicador número de actualizaciones se obtuvo por medio de las versiones publicadas en
el repositorio de cada uno de los frameworks JSF. En la tabla 2, se realiza una comparación de los dos
frameworks JSF en base a los parámetros mencionados.
Tabla 2. Comparación de los framework JSF PrimeFaces y BootsFaces. El contenido de esta tabla permite determinar que el
Framework BootsFaces posee una menor: cantidad de líneas de código, cantidad de componentes, tamaño de archivo, tiempo
en el mercado y número de actualizaciones.
Indicador
Framework JSF
BootsFaces PrimeFaces
Cantidad de líneas de código 89.295 257.843
Cantidad de componentes 79 162
Tamaño de archivo
2,130 MB 6,070 MB
Tiempo en el mercado
31/10/2014 23/2/2009
4 años 9 años
Número de actualizaciones
31 58
3.2. ANÁLISIS DE LOS INDICADORES: DIMENSIÓN EFICACIA
En la dimensión ecacia se analiza el indicador medio de peticiones HTTP, donde se establece que una
petición se realiza correctamente cuando el código de estado de respuesta es superior a 200 (Mozila,
2017), en la Tabla 3 se puede observar los resultados del indicador mencionado anteriormente.
Tabla 3. Dimensión ecacia, todas las peticiones HTTP realizadas se realizaron correctamente tanto en el framework JSF
PrimeFaces y BootsFaces.
Dimensión Indicador
Framework JSF
PrimeFaces BootsFaces
Ecacia
Media de peticiones HTTP realizadas correctamente 385 385
Promedio (%) 100% 100%
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3.3. ANÁLISIS DE LOS INDICADORES: DIMENSIÓN TIEMPO DE RESPUESTA
Esta dimensión se compone del indicador promedio de tiempo de respuesta, que es el valor que tarda un
servidor en responder una petición HTTP (Marchionni, 2011). El tiempo de respuesta del framework
JSF BootsFaces fue de 367,904ms y del framework JSF PrimeFaces fue de 277,353ms, la diferencia entre
ellos fue de 90,551ms, por lo cual se puede determinar que el framework JSF PrimeFaces ofrece un
mejor tiempo de respuesta.
3.4. ANÁLISIS DE LOS INDICADORES: DIMENSIÓN CONSUMO DE RECURSOS
Luego de realizar el análisis de cada uno de los indicadores que conforman esta dimensión se procedió
a consolidar los datos, los mismos se detallan en la tabla 4. en esta se puede observar que en el indicador
porcentaje promedio de uso de CPU y el porcentaje promedio de Memoria RAM y Disco Duro.
Tabla 4. Dimensión consumo de recursos, se detalla los datos consolidados de cada uno de los indicadores.
Dimensión Indicador
Framework JSF
BootsFaces PrimeFaces
Consumo de
Recursos
Promedio de uso del CPU % 99,133 98,546
Promedio de uso de Memoria RAM % 19,250 25,340
Promedio de uso de Disco Duro % 0,026 0,052
Posterior al análisis de los indicadores de acuerdo a las dimensiones, se procedió a consolidar los datos,
para lo cual se calcula los promedios de cada uno de las dimensiones, estos datos se detallan en la gura
1 y se puede observar que en la primera dimensión el framework JSF PrimeFaces tiene menor tiempo
de respuesta y la diferencia con el framework JSF BootsFaces es de 90,551ms por lo que se puede
determinar que el framework JSF PrimeFaces es mejor que su competidor, en la dimensión ecacia se
puede determinar que los dos frameworks JSF BootsFaces y PrimeFaces tiene un porcentaje del 100%
así que cumple con este indicador, en la dimensión consumo de recursos se puede determinar que el
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framework JSF BootsFaces consume un 39,47% y el framework JSF PrimeFaces consume un 41,31% y
la diferencia de los dos es de 1,843% por lo cual se determina que el framework JSF BootsFaces consume
menos recursos.
367,904
100
39,47
277,353
100
41,31
Tiempo de Respuesta E fic aci a Consumo de Recursos
FRAMEWORK JSF
Framework JSF BootsFaces Framework JSF PrimeFaces
Figura 1. Datos consolidados, se detalla el promedio de cada una de las dimensiones.
3.5. COMPROBACIÓN DE LA HIPÓTESIS
Se realizó una prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov al indicador promedio de tiempo de
respuesta el cual da como resultado que en el prototipo de BootsFaces la Sig. es de 0,2 y en el prototipo
de PrimeFaces es de 0,18, debido a que los valores de Sig. son mayores a 0,05 se determina que si cumple
con la prueba de normalidad. Sin embargo, la prueba de igualdad de varianzas realizadas al indicador
promedio de tiempo de respuesta indica que la Sig. fue de 0,00 el cual no es mayor a 0,05 por ende se
determina que no cumple con la igualdad de varianzas.
La dimensión consumo de recursos está compuesta por los siguientes indicadores: promedio de uso de
CPU, promedio de uso de la memoria RAM y promedio de uso de disco duro, a estos se realiza la prueba
de normalidad de Kolmogorov-Smirnov, en los tres casos se obtiene un nivel de Sig. de 0,0.
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En este contexto y al no cumplir con los supuestos de normalidad y de igualdad de varianza de los
indicadores mencionados, se aplica la prueba estadística de U Mann Whitney, con un nivel de
conanza del 95%, un error del 5% y con una muestra de 385 por cada uno de los grupos los cuales
son los frameworks JSF PrimeFaces y BootsFaces se determina que: existe una diferencia signicativa
del rendimiento de los frameworks JSF PrimeFaces y BootsFaces, por lo cual se procede a aceptar la
Hipótesis H
1
y se rechaza la hipótesis H
0
o nula. Por lo cual en cuanto a la hipótesis de la investigación se
determina que: La evaluación de los frameworks JSF PrimeFaces y BootsFaces mejora el rendimiento de
los sistemas web basados en Java EE, la prueba estadística realizada se detalla en la Tabla 5.
Tabla 5. Comprobación de la hipótesis, la comprobación de la hipótesis se realiza con la prueba estadística U de Mann Whitney
debido a que los datos no cumplen con la prueba de normalidad y no cumplen con la igual da varianzas de Levene.
Estadísticos de prueba
Tiempo de
respuesta
Uso de
Memoria
Ram %
Uso del
CPU %
Uso de
Disco
Duro%
Peticiones
HTTP realizadas
correctamente
U de Mann-Whitney
16 354 0 32 276,5 34 808,5 74 112,5
W de Wilcoxon 90 659 74 305 106 581,5 109 113,5 148 417,5
Z
-18,717 -24,016 -13,836 -12,739
0
Sig. asintótica
(bilateral)
0 0 0 0 1
a. Variable de agrupación: FRAMEWORK JSF
4. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
4.1. DISCUSIÓN
La calidad de software se implementa para que una tecnología de información se encuentre en lo posible
libre de fallas y a su vez proporcione aspectos funcionales coherentes para su aplicación en el desarrollo o
industria. Esta investigación midió la diferencia entre el rendimiento de los Frameworks JSF BootsFaces y
Primefaces, el factor de rendimiento del modelo FURPS ha sido utilizado satisfactoriamente para medir
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la diferencia entre estas dos tecnologías, la utilización de sus métricas así también de su procedimiento a
conllevado a determinar los siguientes resultados:
Se acepta la hipótesis del investigador o H
1
que establece que existe una diferencia signicativa del
rendimiento de los frameworks, debido a que el consumo de recursos del framework JSF BootsFaces es
de 39,47% y el de PrimeFaces es de 41,31%, en cuanto a la ecacia se determinó el número de peticiones
HTTP que se realizaron correctamente hacia a los prototipos realizados con los frameworks proporcionó
como resultado que en los dos casos no existe una diferencia entre los dos promedios el cual fue del
100%, en cuanto al tiempo de respuesta se determina que el framework JSF PrimeFaces tiene un mejor
tiempo de respuesta el cual es 367,904ms, mientras que el framework JSF BootsFaces tiene un tiempo de
respuesta de 277,353ms. Estos resultados se asemejan a los resultados de los autores (Guamán, Palacios,
y Contento, 2019, Escobar, Rodríguez, Coral, y Hinojosa, 2014), donde se menciona que el tiempo de
renderización de los componentes es menos de 1s en el framework JSF PrimeFaces y esto concuerda
con el indicador promedio de tiempo de respuesta de la presente investigación, el cual en el framework
JSF PrimeFaces fue de 277,353ms lo que es equivalente a 0,277s, por lo cual se puede constatar que a
pesar de que en la investigación de (Escobar et al. ,2014) se realizó sobre el framework JSF PrimeFaces
en su versión 5 y en la presente investigación sobre la versión 6.2, el tiempo de respuesta sigue siendo
menor a 1s, también los autores (Escobar et al. ,2014) mencionan que el framework JSF PrimeFaces tiene
actualizaciones frecuentes, y en esta investigación se determinó que desde su lanzamiento el framework
JSF PrimeFaces hasta la fecha de realización de esta investigación ha tenido un total de 58 actualizaciones
por lo cual se pude deducir que tiene actualizaciones frecuentes.
existe una diferencia signicativa del rendimiento de los frameworks, debido a que el consumo de
recursos del framework JSF BootsFaces es de 39,47% y el de PrimeFaces es de 41,31%.
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Pero en lo que no concuerda con los autores mencionados anteriormente es en que menciona que el
framework JSF PrimeFaces en lo funcional obtuvo una puntuación de 36 sobre 47, debido a que en
la presente investigación en la dimensión ecacia se determinó que el framework JSF PrimeFaces fue
del 100%, pero cabe recalcar que esta diferencia puede ser causada por las actualizaciones de este
framework.
4.2. CONCLUSIONES
Se observa que el consumo de recursos del framework JSF BootsFaces es de 39,47% y el consumo de
recursos del framework JSF PrimeFaces es de 41,31%, por tal razón se determina que framework JSF
BootsFaces ofrece un mejor rendimiento debido a que consume un 1,843% menos que el framework
JSF PrimeFaces.
En cuanto a la ecacia se determinó el número de peticiones HTTP que se realizaron correctamente a
los prototipos desarrollados con los frameworks JSF PrimeFaces y BootsFaces, en el resultado se pudo
observar que en los dos casos no existe diferencia entre los dos promedios el cual fue del 100%.
En cuanto al tiempo de respuesta se determina que el framework JSF BootsFaces tiene un tiempo
de respuesta de 367,904ms, mientras que el framework JSF PrimeFaces es de 277,353ms, en base a
estos datos existe una diferencia de 90,551ms, por lo cual se puede determinar que el framework JSF
PrimeFaces ofrece un menor tiempo de respuesta.
El factor de rendimiento del modelo FURPS proporciona una base rme metodológica para evaluar las
métricas o características de los frameworks JSF BootsFaces y PrimeFaces. De acuerdo a los resultados
obtenidos se puede concluir que si un desarrollador se encuentra interesado en el rendimiento de su
aplicación web se incline hacia la utilización de PrimeFaces, debido a que existe una diferencia más
amplia en la métrica de tiempo de respuesta que en el consumo de recursos y ecacia, características en
la cuales las dos tecnologías son prácticamente iguales.
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Esta investigación se basó en medir las características de rendimiento del modelo FURPS, en trabajos
futuros se comparará a los dos frameworks BootsFaces y PrimeFaces con los demás factores que incluye
el mismo los cuales son Funcionalidad, Usabilidad, Conabilidad y Soporte.
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