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Previous issue date: 2018-09-19 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A complexidade do ambiente de Ecossistemas de Software (ECOS), onde o gerenciamento de processos e projetos não é trivial, traz grandes desafios para o controle de qualidade. Em acréscimo, os investimentos feitos pelas empresas e desenvolvedores externos podem ser perdidos caso o ECOS deixe de existir. Todos estes fatos são referentes à saúde de um ECOS, que é a capacidade na qual este se mantém e expande ao longo do tempo diante de desafios. Com base neste problema, foi proposta a arquitetura Heal Me, cujo objetivo é analisar a saúde de ECOS. No contexto desta pesquisa, foi efetuado um mapeamento sistemático, pelo qual foram identificadas as soluções atuais, assim como um conjunto de métricas para avaliação de saúde. Estas métricas foram avaliadas através de um estudo observacional, formalizadas e automatizadas como regras semânticas. Com estes recursos, foi desenvolvida uma ontologia de domínio, para analisar o ambiente de ECOS e aplicação das regras semânticas para análise de saúde. Sobre a base ontológica, foi proposta e desenvolvida a arquitetura Heal Me, uma arquitetura de software capaz de efetuar análises de saúde dos ECOS de forma automatizada. Uma vertente importante da automação propiciada é a utilização de APIs de repositórios para captura automática de alguns desses dados. Foi efetuado um estudo de caso com especialistas para avaliar a eficácia das análises deste primeiro esforço de implementação. Os resultados obtidos apontam indícios para a possibilidade da utilidade da arquitetura em seu objetivo, assim como vulnerabilidades a serem tratadas nas próximas versões. / The complexity of the Software Ecosystems (SECO) environment, where process and project management are not trivial, brings major challenges to quality control. In addition, investments made by companies and external developers may be lost if ECOS expires. All these facts refer to the health of a SECO, which is the capacity to be maintained and expanded over time in the face of challenges. Based on this problem, the Heal Me architecture was proposed, whose objective is to automatically analyze the health of a SECO. In the context of this research, a systematic mapping was performed, through which the current solutions were identified, as well as a set of metrics for health evaluation. These metrics were evaluated through an observational study, formalized and automated as semantic rules. With these resources, a domain ontology was developed to analyze the SECO environment and the application of semantic rules for health analysis. Heal Me architecture was proposed and developed over the ontological base, a software architecture capable of capturing SECO data and performing health analyzes in an automated way. An important aspect of the automation is the use of APIs repositories for automatic data capturing. A case study was carried out with specialists to analyses the effectiveness of this first implementation effort. The results obtained point to the feasibility of the proposed architecture, as well as vulnerabilities to be treated in the next versions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/8062 |
| Date | 19 September 2018 |
| Creators | Carvalho, Iuri Andrade |
| Contributors | Campos, Fernanda Cláudia Alves, Villela, Regina Maria Maciel Braga, Santos, Rodrigo Pereira, David, José Maria Nazar |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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