O crescente aumento da complexidade dos sistemas embarcados demanda consigo a necessidade do uso de novas abordagens que acelerem o seu desenvolvimento, como por exemplo, o desenvolvimento baseado em modelos. Essas novas abordagens buscam aumentar o nível de abstração, utilizando conceitos de orientação a objetos e UML para modelar um software embarcado. Porém, com o aumento do nível de abstração, o projetista de software embarcado não possui a ideia exata do impacto de suas decisões de modelagem em questões importantes, como desempenho, consumo de energia, entre tantas outras que são de suma importância em um projeto embarcado. Dessa forma, se fazem necessárias técnicas de análise e/ou estimação de projeto que, em um ambiente de desenvolvimento mais abstrato, possam auxiliar o projetista a tomar melhores decisões nas etapas inicias de projeto, garantindo assim, as funcionalidades (requisitos funcionais) e os requisitos não funcionais do sistema embarcado. Neste trabalho, propõe-se estimar os requisitos não funcionais de um sistema embarcado a partir de informações (métricas) extraídas das etapas iniciais do projeto. Pretende-se com isso auxiliar o projetista na exploração do espaço de projeto já nos estágios iniciais do processo de desenvolvimento, através de uma rápida realimentação sobre o impacto de uma decisão de projeto no desempenho da aplicação em uma dada plataforma de execução. Os resultados experimentais mostram a aplicabilidade da abordagem, principalmente para um ambiente de evolução e manutenção de projetos de software, onde se tem um histórico de métricas de aplicações semelhantes para serem usadas como dados de treinamento. Neste cenário, a abordagem proposta possui acurácia de pelo menos 98% para as estimativas apresentadas ao projetista. Em um cenário heterogêneo, assumindo o uso da metodologia em um sistema diferente daquele usado para treinamento, a acurácia do método de estimação cai para pelo menos 80%. / The increasing complexity of embedded systems demands the use of new approaches to accelerate their development, such as model-driven engineering. Such approaches aim at increasing the level of abstraction using concepts such as object-orientation and UML for modeling the embedded software. However, with the increase of the abstraction level, the embedded software developer looses controllability and predictability over important issues such as performance, power dissipation and memory usage for a specific embedded platform. Thus, new design estimation techniques that can be used in the early development stages become necessary. Such a strategy may help the designer to make better decisions in the early stages of the project, thus ensuring the final system meets both functional and non-functional requirements. In this work, we propose an estimation technique of non-functional requirements for embedded systems, based on data (metrics) extracted from early stages of the project. The proposed methodology allows to better explore different design options in the early steps of software development process and can therefore provide a fast and yet accurate feedback to the developer. Experimental results show the applicability of the approach, particularly for software evolution and maintenance, which has a history of similar applications metrics to be used as training data. In this scenario, the accuracy of the estimation is at least of 98%. In a heterogeneous scenario, where the estimation is performed for a system that is different from the one used during training, the accuracy drops to 80%.

O crescente aumento da complexidade dos sistemas embarcados demanda consigo a necessidade do uso de novas abordagens que acelerem o seu desenvolvimento, como por exemplo, o desenvolvimento baseado em modelos. Essas novas abordagens buscam aumentar o nível de abstração, utilizando conceitos de orientação a objetos e UML para modelar um software embarcado. Porém, com o aumento do nível de abstração, o projetista de software embarcado não possui a ideia exata do impacto de suas decisões de modelagem em questões importantes, como desempenho, consumo de energia, entre tantas outras que são de suma importância em um projeto embarcado. Dessa forma, se fazem necessárias técnicas de análise e/ou estimação de projeto que, em um ambiente de desenvolvimento mais abstrato, possam auxiliar o projetista a tomar melhores decisões nas etapas inicias de projeto, garantindo assim, as funcionalidades (requisitos funcionais) e os requisitos não funcionais do sistema embarcado. Neste trabalho, propõe-se estimar os requisitos não funcionais de um sistema embarcado a partir de informações (métricas) extraídas das etapas iniciais do projeto. Pretende-se com isso auxiliar o projetista na exploração do espaço de projeto já nos estágios iniciais do processo de desenvolvimento, através de uma rápida realimentação sobre o impacto de uma decisão de projeto no desempenho da aplicação em uma dada plataforma de execução. Os resultados experimentais mostram a aplicabilidade da abordagem, principalmente para um ambiente de evolução e manutenção de projetos de software, onde se tem um histórico de métricas de aplicações semelhantes para serem usadas como dados de treinamento. Neste cenário, a abordagem proposta possui acurácia de pelo menos 98% para as estimativas apresentadas ao projetista. Em um cenário heterogêneo, assumindo o uso da metodologia em um sistema diferente daquele usado para treinamento, a acurácia do método de estimação cai para pelo menos 80%. / The increasing complexity of embedded systems demands the use of new approaches to accelerate their development, such as model-driven engineering. Such approaches aim at increasing the level of abstraction using concepts such as object-orientation and UML for modeling the embedded software. However, with the increase of the abstraction level, the embedded software developer looses controllability and predictability over important issues such as performance, power dissipation and memory usage for a specific embedded platform. Thus, new design estimation techniques that can be used in the early development stages become necessary. Such a strategy may help the designer to make better decisions in the early stages of the project, thus ensuring the final system meets both functional and non-functional requirements. In this work, we propose an estimation technique of non-functional requirements for embedded systems, based on data (metrics) extracted from early stages of the project. The proposed methodology allows to better explore different design options in the early steps of software development process and can therefore provide a fast and yet accurate feedback to the developer. Experimental results show the applicability of the approach, particularly for software evolution and maintenance, which has a history of similar applications metrics to be used as training data. In this scenario, the accuracy of the estimation is at least of 98%. In a heterogeneous scenario, where the estimation is performed for a system that is different from the one used during training, the accuracy drops to 80%.

It is still not common in research on software quality to delve into non-technical issues. In the particular case of implementing customized information systems software (CISS), the field is also not completely aware of the importance of managing customers with a formal and objective set of measures that account for their responsibility in projects. CISS products – whose source code is ultimately developed according to each customer’s demands on core business processes – ask developers to pay unique attention to issues like competencies, culture, strategy, and resources of the client organization, as well as to the industry’ critical success factors, best practices, and prospects. The present research adds to software engineering and to organizational theory by introducing a conceptual framework (rationale) and a set of seven indicators, 27 metrics and 88 measures for improving the knowledge and the managerial practices regarding the participation of customers in CISS development.The focus is on managing the customer team (CuTe) – professionals from the client organization that contracts CISS projects, who are assigned special business and information technology (IT) roles for interacting with outsourced developers in such projects, since both customer and external (outsourced) developer teams share project authority and responsibility. Research insights and assumptions were developed throughout a six-year professional interaction with companies in a major Brazilian IT cluster; and a three-year case study within a landmark enterprise resource planning (ERP) implementation in a Brazilian university, supported by indepth interviews with key CuTe professionals in the project, provided the research with compelling data for the assembly and validation of findings. The resultant framework – formed by the rationale and the measurement instruments – is called Model for Eliciting Team Resources and Improving Competence Structures (METRICS), and it is to be used in the industry by customers and external developers to help plan, control, assess, and make historical records of CuTe design and performance in CISS projects. Academicians also benefit from the incorporation of a new perspective with which to deal with the customersupplier interaction in IT endeavors.

O principal objetivo deste trabalho é apresentar um método e métricas para a avaliação do serviço Internet mais amplamente utilizado: a World Wide Web. As características básicas e funcionamento do serviço, bem como algumas ferramentas de avaliação de desempenho, serão descritas. Estes capítulos servirão de base para os demais, onde serão apresentados o método para avaliação do serviço web e métricas usadas para análise de desempenho, disponibilidade, confiabilidade, facilidades de administração e recursos. Por fim, o método e métricas serão aplicados na Procempa – Companhia de Processamento de Dados do Município de Porto Alegre, onde será possível verificá-los na prática. Além disto, dados importantes sobre a infra-estrutura web da Procempa serão fornecidos, os quais permitem uma análise do ambiente web atual e futuro da empresa.

[pt] Este estudo trata de como as métricas de audiência associadas às práticas de SEO impactam as rotinas de produção em jornalismo. No contexto da plataformização, o jornalismo está cada vez mais dependente de métricas e regras que são definidas, estruturadas, vigiadas e checadas por grandes companhias de processamento de dados e tecnologia. Desta maneira, esta pesquisa tratou de entender os conceitos de métrica e de audiência no jornalismo digital para explicar os processos impostos às rotinas produtivas para que as notícias sejam meios de promoção de resultados de crescimento de audiência. Além disso, sobre SEO, foram trabalhados o conceito e as práticas para que as regras de ranqueamento de conteúdos pudessem ser analisadas junto com as consequências que essas regras impõem às rotinas de produção em jornalismo. Esta tese tem a Economia Política da Comunicação como subcampo de pesquisa e, portanto, examinamos as relações sociais que compõem as práticas jornalísticas ligadas às métricas de audiência no contexto do capitalismo. Os principais referenciais teóricos desta pesquisa são MARX (1983, 2013). BOLANO (2000, 2002, 2004, 2014, 2017), GILLESPIE (2018), HEINRICH (2011), MEIJER (2019, 2021) e ZUBOFF (2020). Para análise, foram realizadas 68 entrevistas exploratórias e, posteriormente, seis entrevistas em profundidade. Como indicações conclusivas, esta tese defende a regulação da indústria de dados sobre as operações no mercado de notícias e também colocamos como proposta a discussão da ética do algoritmo do Google. / [en] This study deals with how audience metrics associated with SEO practices impact production routines in journalism. In the context of plataformization, journalism is increasingly dependent on metrics and rules that are defined, structured, monitored, and checked by large data processing and technology companies. Thus, this research sought to understand the concepts of metric and audience in digital journalism to explain the processes imposed on production routines so that news can be means of promoting audience growth results. Additionally, on SEO, the concept and practices were worked on so that content ranking rules could be analyzed along with the consequences these rules impose on production routines in journalism. This thesis has Political Economy of Communication as a research subfield and, therefore, we examine the social relations that make up journalistic practices related to audience metrics in the context of capitalism. The main theoretical references of this research are MARX (1983, 2013), BOLANO (2000, 2002, 2004, 2014), DUFFY (2020), GILLESPIE (2018), HEINRICH (2011), MEIJER (2019, 2021), PETRE (2015, 2021), TANDOC JR. (2014, 2017, 2019), and ZUBOFF (2020). For analysis, 68 exploratory interviews were conducted, followed by six in-depth interviews. As conclusive indications, this thesis advocates for the regulation of the data industry on news market operations and also proposes the discussion of Google s algorithm ethics.

[pt] Desenvolvedores realizam mudanças de código constantemente durante a vida de um projeto de software. Essas mudanças podem induzir a degradação progressiva do design. A degradação do design pode ser reduzida ou acelerada por fatores que interagem em cada mudança. Esses fatores podem variar desde uma mudança ou ação de reparo específica – e.g., refatorações – até a maneira como os desenvolvedores contribuem e discutem mudanças. Entretanto, estudos anteriores não exploram como esses fatores interagem e influenciam na degradação do design. Eles apenas focam em alguns fatores e tendem a os investigar em isolamento. Estudar os fatores em isolamento pode não explicar adequadamente qual é o conjunto mais relevante de interações entre fatores e qual sua influência na degradação do design. Isso pode indicar que abordagens existentes para evitar ou mitigar a degradação do design são incompletas, já que elas não consideram interações entre fatores que podem ser relevantes. Portanto, essa dissertação relata uma investigação que almeja aumentar a compreensão sobre como uma ampla gama de interações entre fatores pode afetar a degradação do design, para que consequentemente possam ser investigadas práticas efetivas para evitar ou mitigar esse fenômeno. Para tal fim, nós realizamos uma análise aprofundada buscando preencher lacunas no conhecimento existente sobre dois tipos de fatores: fatores relacionados ao processo (i.e. relacionados às mudanças e seus resultados produzidos) e fatores relacionados ao desenvolvedor (i.e. relacionados ao desenvolvedor trabalhando nas mudanças). Nós focamos em analisar os efeitos de possíveis interações entre os fatores previamente mencionados e uma série de sub-fatores, no que diz respeito como essas interações afetam módulos que sofreram diferentes níveis de degradação. Por exemplo, nós observamos que: (1) individualmente, tanto o sub-fator relacionado ao desenvolvedor que representa um desenvolvedor novato (que está contribuindo pela primeira vez), quanto o sub-fator relacionado ao processo que representa tamanho de uma mudança, não se mostraram relacionados a efeitos negativos na qualidade de código das classes alteradas. Porém, analisando interações entre fatores, nós observamos que mudanças em que esses dois fatores interagem tendem a ter um efeito negativo no código, causando degradação. Interessantemente, esse comportamento não se alterou mesmo quando mudança foi introduzida através de uma pull request (o que frequentemente inicia um processo de revisão de código), (2) surpreendentemente, refatorações de extração frequentemente não tem um efeito positivo na qualidade do código, enquanto, em contrapartida, as refatorações de movimentação foram predominantemente positivas. Nós também discutimos como esses achados apresentados na dissertação podem ajudar desenvolvedores e pesquisadores na melhoria de suas diretrizes sobre como evitar e monitorar a degradação do design. / [en] Developers constantly perform code changes throughout the lifetime of a project. These changes may induce the introduction of design decay over time. Design decay may be reduced or accelerated by interacting factors that underlie each change. These factors may come from specific actions of change or repair – e.g., refactorings – to how developers contribute and discuss the changes. However, existing studies do not explain how these factors interact and influence design decay. They solely tend to focus on a few types of factors, and often consider them in isolation. Interactions between factors may cause different outcomes than those previously studied. Studying factors in isolation may not properly explain what are the most relevant set of interacting factors that influence design decay. This may indicate that existing approaches to avoid or mitigate design decay are misleading since they do not consider potentially relevant interactions between various factors. Thus, this dissertation reports an investigation that aims to increase the understanding of how a wide range of interacting factors can influence design decay in order to facilitate the investigation of which practices can be used to avoid or mitigate design decay. To this end, we performed an in-depth analysis to fill knowledge gaps on two types of factors: process-related (i.e., related to changes and their produced outcomes) and developer-related (i.e., related to the developer working on the changes) factors. We focused on analyzing the effects of potential interactions between the aforementioned factors and 12 sub-factors with regards to how they affected modules with different levels of decay. We observed diverging decay patterns in these modules. Our results indicate that both types of factors can be used to distinguish between different decay levels in classes. We have also observed that: (1) individually, the developer-related subfactor that represented first-time contributors, as well as the process-related one that represented size of the changes, did not exert negative effects on the changed classes. However, when analyzing specific factor interactions, we saw that changes where both of these factors interacted tended to have a negative effect and led to decay. Interestingly, this behaviour did not alter even when the change was introduced via pull request (which usually triggers a code review process); (2) surprisingly, extraction-type refactorings often do not have a positive effect on code quality, while, by contrast, move refactorings were mostly positive. We also discuss how these findings in this dissertation can aid developers and researchers in improving their guidelines for the avoidance and monitoring of design decay.

A avaliação e melhoria de um processo de software requer um grande esforço por parte de gerentes e desenvolvedores, uma vez que a obtenção de dados para tomada de decisão, acerca da evolução do processo nem sempre é trivial. O desenvolvimento de software, como qualquer disciplina de Engenharia, necessita de mecanismos de mensuração, para que através de uma avaliação de seus resultados o processo possa ser melhorado. Mas a mensuração pode ser uma tarefa bastante trabalhosa sem o auxílio de metodologias ou ferramentas de apoio. Neste sentido, este trabalho apresenta um modelo para mensuração em processos de software, no contexto do projeto APSEE-Prosoft. O objetivo do modelo proposto é prover suporte a realização de mensuração em processos de software, através do desenvolvimento e implantação de programas de mensuração, visando auxiliar aos gerentes na realização de atividades como planejamento, coleta e análise de métricas em um processo de software. Neste trabalho são combinados aspectos relacionados a importantes áreas da Engenharia de Software, como mensuração, processos de software, ambientes de engenharia de software centrados em processos (PSEE), bem como a utilização de métodos formais para a definição e especificação de um modelo de mensuração integrado a um PSEE. / The software process evaluation and improvement requests great effort of managers and developers, especially because obtaining data for decision support (about process evolution) is not a simple task. The software development, as any discipline of Engineering, needs measurement mechanisms, so that through an evaluation of its results, the process can be improved. But measurement can be a difficult task without the aid of methodologies or support tools. In this sense, this paper presents a model for software processes measurement, on the context of APSEE-Prosoft project. The model's objective is to provide support for the measurement in software processes, through the development and implantation of measurement programs, to aid managers in the accomplishment of activities such as planning, collecting and analysis of metrics in a software process. This paper combines aspects related to important areas of Software Engineering, as measurement, software process, process-centered engineering environment (PSEE), besides the use of formal methods for a definition and specification of a measurement model integrated to a PSEE.

A complexidade dos dispositivos embarcados propõe novos desafios para o desenvolvimento de software embarcado, além das tradicionais restrições físicas. Então, a avaliação da qualidade do software embarcado e seu impacto nessas propriedades tradicionais torna-se mais importante. Conceitos como reúso abstração, coesão, acoplamento, entre outros atributos de software têm sido usados como métricas de qualidade no domínio da engenharia de software. No entanto, elas não têm sido usadas no domínio do software embarcado. No desenvolvimento de sistemas embarcados outro conjunto de ferramentas é usado para estimar as propriedades físicas, tais como: consumo de energia, ocupação de memória e desempenho. Essas ferramentas geralmente envolvem custosos processos de síntese e simulação. Nos complexos dispositivos embarcados atuais deve-se confiar em ferramentas que possam ajudar na exploração do espaço de projeto ainda nos níveis mais altos de abstração, identificando a solução que representa a melhor estratégia de projeto em termos da qualidade de software, enquanto, simultaneamente, atenda aos requisitos físicos. Neste trabalho é apresentada uma análise da correlação entre métricas de qualidade de software, que podem ser extraídas antes do sistema ser sintetizado, e as métricas físicas do software embarcado. Usando uma rede neural nós investigamos o uso dessas correlações para predizer o impacto que uma determinada modificação no software trará às métricas físicas do mesmo software. Esta estimativa pode ser usada para guiar decisões em direção a melhoria das propriedades físicas dos sistemas embarcados, além de manter um equilíbrio em relação às métricas de software. / The complexity of embedded devices poses new challenges to embedded software development in addition to the traditional physical requirements. Therefore, the evaluation of the quality of embedded software and its impact on these traditional properties becomes increasingly relevant. Concepts such as reuse, abstraction, cohesion, coupling, and other software attributes have been used as quality metrics in the software engineering domain. However, they have not been used in the embedded software domain. In embedded systems development, another set of tools is used to estimate physical properties such as power consumption, memory footprint, and performance. These tools usually require costly synthesis-and-simulation design cycles. In current complex embedded devices, one must rely on tools that can help design space exploration at the highest possible level, identifying a solution that represents the best design strategy in terms of software quality, while simultaneously meeting physical requirements. We present an analysis of the cross-correlation between software quality metrics, which can be extracted before the final system is synthesized, and physical metrics for embedded software. Using a neural network, we investigate the use of these cross-correlations to predict the impact that a given modification on the software solution will have on embedded software physical metrics. This estimation can be used to guide design decisions towards improving physical properties of embedded systems, while maintaining an adequate trade-off regarding software quality.

A complexidade dos dispositivos embarcados propõe novos desafios para o desenvolvimento de software embarcado, além das tradicionais restrições físicas. Então, a avaliação da qualidade do software embarcado e seu impacto nessas propriedades tradicionais torna-se mais importante. Conceitos como reúso abstração, coesão, acoplamento, entre outros atributos de software têm sido usados como métricas de qualidade no domínio da engenharia de software. No entanto, elas não têm sido usadas no domínio do software embarcado. No desenvolvimento de sistemas embarcados outro conjunto de ferramentas é usado para estimar as propriedades físicas, tais como: consumo de energia, ocupação de memória e desempenho. Essas ferramentas geralmente envolvem custosos processos de síntese e simulação. Nos complexos dispositivos embarcados atuais deve-se confiar em ferramentas que possam ajudar na exploração do espaço de projeto ainda nos níveis mais altos de abstração, identificando a solução que representa a melhor estratégia de projeto em termos da qualidade de software, enquanto, simultaneamente, atenda aos requisitos físicos. Neste trabalho é apresentada uma análise da correlação entre métricas de qualidade de software, que podem ser extraídas antes do sistema ser sintetizado, e as métricas físicas do software embarcado. Usando uma rede neural nós investigamos o uso dessas correlações para predizer o impacto que uma determinada modificação no software trará às métricas físicas do mesmo software. Esta estimativa pode ser usada para guiar decisões em direção a melhoria das propriedades físicas dos sistemas embarcados, além de manter um equilíbrio em relação às métricas de software. / The complexity of embedded devices poses new challenges to embedded software development in addition to the traditional physical requirements. Therefore, the evaluation of the quality of embedded software and its impact on these traditional properties becomes increasingly relevant. Concepts such as reuse, abstraction, cohesion, coupling, and other software attributes have been used as quality metrics in the software engineering domain. However, they have not been used in the embedded software domain. In embedded systems development, another set of tools is used to estimate physical properties such as power consumption, memory footprint, and performance. These tools usually require costly synthesis-and-simulation design cycles. In current complex embedded devices, one must rely on tools that can help design space exploration at the highest possible level, identifying a solution that represents the best design strategy in terms of software quality, while simultaneously meeting physical requirements. We present an analysis of the cross-correlation between software quality metrics, which can be extracted before the final system is synthesized, and physical metrics for embedded software. Using a neural network, we investigate the use of these cross-correlations to predict the impact that a given modification on the software solution will have on embedded software physical metrics. This estimation can be used to guide design decisions towards improving physical properties of embedded systems, while maintaining an adequate trade-off regarding software quality.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JulianoRSA_DISSERT.pdf: 4399456 bytes, checksum: 8d53781b4f639461b07950fb560261a7 (MD5) Previous issue date: 2011-07-04 / The evolution of automation in recent years made possible the continuous monitoring of the processes of industrial plants. With this advance, the amount of information that automation systems are subjected to increased significantly. The alarms generated by the monitoring equipment are a major contributor to this increase, and the equipments are usually deployed in industrial plants without a formal methodology, which entails an increase in the number of alarms generated, thus overloading the alarm system and therefore the operators of such plants. In this context, the works of alarm management comes up with the objective of defining a formal methodology for installation of new equipment and detect problems in existing settings. This thesis aims to propose a set of metrics for the evaluation of alarm systems already deployed, so that you can identify the health of this system by analyzing the proposed indices and comparing them with parameters defined in the technical norms of alarm management. In addition, the metrics will track the work of alarm management, verifying if it is improving the quality of the alarm system. To validate the proposed metrics, data from actual process plants of the petrochemical industry were used / A evolu??o da automa??o nos ?ltimos anos tornou poss?vel o monitoramento cont?nuo dos processos de plantas industriais. Com esse avan?o, a quantidade de informa??o que os sistemas de automa??o est?o submetidos aumentou significativamente. Os alarmes gerados pelos equipamentos de monitora??o s?o um dos principais respons?veis por esse aumento, sendo que eles geralmente s?o implantados nas plantas industriais sem uma metodologia formal, o que acarreta um aumento do n?mero de alarmes gerados, sobrecarregando, assim, os sistemas de alarmes e por consequ?ncia os operadores dessas plantas. Neste contexto, o trabalho de gerenciamento de alarmes surge com o objetivo de definir uma metodologia formal para a instala??o de novos equipamentos e detectar problemas nas configura??es existentes. Esta disserta??o visa propor um conjunto de m?tricas para a avalia??o dos sistemas de alarmes j? implantados, de forma que seja poss?vel identificar a sa?de deste sistema analisando-se os ?ndices propostos e comparando-os com os par?metros definidos em normas t?cnicas da ?rea de gest?o de alarmes. Al?m disso, as m?tricas permitir?o o acompanhamento do trabalho de gerenciamento de alarmes, verificando se o mesmo est? melhorando a qualidade do sistema de alarme. Para valida??o das m?tricas propostas, utilizou-se dados provenientes de plantas de processo reais da ind?stria petroqu?mica