[pt] Sistemas de software provavelmente enfrentarão os chamados problemas de projeto. Um problema de projeto é o resultado de más decisões
que podem afetar alguns atributos de qualidade importantes do sistema
de software, como manutenção, desempenho e afins. Dada a típica falta
de documentação do projeto, os desenvolvedores precisam confiar em sintomas que aparecem a nível de implementação para identificar e remover
problemas de projeto. Um sintoma a nível de implementação geralmente
se manifesta como uma anomalia de código, que se trata de uma microestrutura no programa possivelmente indicando a presença de (ou parte de)
um problema de projeto. Grandes programas possuem centenas ou milhares
de elementos (pacotes, classes, interfaces e afins) nos quais uma proporção
significativa é afetada por anomalias. No entanto, muitas dessas anomalias
não possuem relação com problemas de projeto, em outras palavras, elas
não são anomalias relevantes ao problema de projeto. Desse modo, torna-se
difícil e demorado priorizar os elementos anômalos do programa que são suspeitos de terem problema de projeto. Infelizmente, a literatura não fornece
aos desenvolvedores heurísticas que auxiliem a priorização destes elementos
de projeto suspeitos. Neste contexto, esta dissertação reporta dois estudos
que objetivam auxiliar na elaboração de tais heurísticas, visando auxiliar o
desenvolvedor nas decisões de priorização. O objetivo destas heurísticas é
localizar uma pequena lista de elementos suspeitos de terem anomalias de
código relevantes ao problema de projeto. Nosso primeiro estudo consiste em
uma análise qualitativa para determinar os critérios utilizados pelos desenvolvedores para a priorização de elementos suspeitos de terem problemas
de projeto. Com base nesses critérios, derivamos um conjunto preliminar
de heurísticas de priorização. Nosso segundo estudo centrou-se na avaliação
destas heurísticas. Como resultado, descobrimos que duas das nove heurísticas alcançaram os melhores resultados de precisão. As melhores heurísticas
são baseadas em dois critérios: diversidade de anomalias e granularidade das
anomalias. Nossas descobertas sugerem que fomos capazes de obter uma primeira abordagem promissora para apoiar os desenvolvedores na priorização
de elementos com anomalias de código relevantes ao projeto de software. / [en] Software systems are likely to face what is called design problems.
A design problem is the result of bad decisions that can aect some important quality attributes of the software system such as maintainability, performance and the like. Given the typical lack of design documentation, developers have to rely on implementation-level symptoms to identify and
remove design problems. An implementation-level symptom usually manifests as a code smell, a micro-structure in the program possibly indicating
the presence of (or part of) a design problem. Large programs have hundreds
or thousands of program elements (packages, classes, interfaces, and the
like) in which a significant proportion is aected by smells. However, many
of these smells may bear no relationship with design problems, i.e. they
are not design-relevant smells. Then, it becomes hard and time-consuming
to prioritize smelly program elements being suspects of having a design
problem. Unfortunately, the literature fails to provide developers with heuristics to support the prioritization of these suspicious program elements.
In this context, this dissertation reports two studies aimed at assisting in
the elaboration of such prioritization heuristics. The goal of these heuristics
is to locate a short (high priority) list of smelly program elements, which
are suspects of having design-relevant smells. Our first study consists of a
qualitative analysis on recurring criteria used by developers, in practice, to
prioritize elements suspicious of having design problems. Based on these criteria, we derived a preliminary suite of prioritization heuristics. Our second
study focused on the evaluation of the proposed heuristics. As a result, we
found that two out of nine heuristics reached the best results in precision.
The best heuristics are based on two criteria: smell diversity and smell granularity. Our findings suggest that we were able to derive a first promising
approach to support developers in prioritizing elements with design-relevant
smells.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:47306 |
| Date | 31 March 2020 |
| Creators | ANDERSON JOSE SILVA DE OLIVEIRA |
| Contributors | ALESSANDRO FABRICIO GARCIA, ALESSANDRO FABRICIO GARCIA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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