A manutenção de software tem consumido mais de 50% do esforço de desenvolvimento e até 90% do ciclo de vida de um software. Localizar e corrigir defeitos após a entrega de um software apresenta frequentemente custos elevados em relação às fases anteriores do projeto. A predição de defeitos tem atraído crescente interesse na indústria e na comunidade científica. Uma das abordagens adotadas vem sendo utilização de métricas de produto de software, obtidas através de análise estática de código, como insumos para predição de manutenção corretiva. Neste contexto, diversas técnicas de predição têm sido propostas e utilizadas, baseadas em técnicas estatísticas de regressão e de aprendizado de máquina. Entretanto, a grande variedade de métricas de software e técnicas tem dificultado a adoção da prática de predição de defeitos em projetos reais, por exigirem conhecimento especializado e elevado esforço de investigação. Neste trabalho de pesquisa, é investigado, concebido, implementado e verificado um framework, denominado EARLY-FIX, para predição de manutenção corretiva de software, utilizando métricas de produto. O EARLY-FIX representa a principal contribuição desta pesquisa e endereça problemas enfrentados para obtenção das informações necessárias para predição de defeitos em projetos de software desenvolvidos com processos iterativos. O EARLY-FIX compõe-se de métodos de medição e de calibração que permitem sua execução automatizada, possibilitando sua implementação em projetos de forma transparente e não-intrusiva. O EARLY-FIX envolve ainda modelos de indicadores preditivos que visam a identificação de módulos com maior propensão a manutenções corretivas. Desta forma, os indicadores fornecem insumos para priorização de atividades de qualidade, como inspeção, refatoração e testes. Finalmente, realiza-se a implementação e a verificação do EARLY-FIX em uma análise histórica, considerando dois projetos da indústria desenvolvidos segundo o paradigma Orientado a Objetos. Comparações entre os modelos gerados por cinco técnicas de regressão estatística estão entre os principais resultados obtidos nesta pesquisa.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:1994 |
| Date | 14 December 2011 |
| Creators | Gabriel de Souza Pereira Moreira |
| Contributors | Adilson Marques da Cunha |
| Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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