Avaliação empírica da abordagem SMarty na perspectiva de configuração de produtos específicos e rastreabilidade de modelos

Abstract

RESUMO: Uma forma das organizações se manterem em uma posição competitiva no mercado é por meio do reúso de software, que tem como vantagens a redução de custos na produção de bens em larga escala, além de menor tempo para construção e facilidade para manutenção. Para tanto, existem diversas maneiras de praticar o reúso, uma delas é por meio da abordagem de Linha de Produto de Software (LPS). Na engenharia de LPS, para construir os artefatos a serem reusados, deve-se levar em conta tudo o que é comum (similaridades) e o que varia (variabilidades). Dessa maneira, o gerenciamento de variabilidades é uma das atividades técnicas mais importantes na engenharia de LPS. Existem muitos métodos e abordagens para o gerenciamento das variabilidades em uma LPS. As baseadas em UML têm se destacado por permitirem gerenciar as variabilidades em modelos com diferentes níveis de abstração e permitir o rastreamento entre tais níveis e modelos. A \textit{Stereotype-based Management of Variability} (SMarty) é uma delas que, por meio de seu perfil UML 2.0 e de um processo sistemático, permite a identificação, a representação e o rastreamento de variabilidades em diversos diagramas da UML. No entanto, ainda não existem estudos empíricos suficientes na literatura que sustentem a hipótese de que a abordagem SMarty é mais efetiva que as demais baseadas em UML em relação à configuração de produtos específicos e rastreabilidade entre modelos. Neste trabalho são propostos estudos experimentais para avaliar a efetividade da abordagem SMarty em relação a diagramas de classes, casos de uso, sequência e componentes fornecendo subsídios para o desenvolvimento de uma ferramenta para apoiar SMarty. Ao decorrer dos experimentos, novas diretrizes foram criadas, com o intuito de auxiliar os usuários a gerenciar variabilidades e rastrear elementos entre modelos de uma LPS. A ordem desses experimentos foi pré-estabelecida, do diagrama mais abstrato para o menos abstrato, de acordo com a visão que eles fornecem do sistema, na intenção de gerar e reusar conhecimento de um experimento para o outro de forma incremental por meio dos dados obtidos nesses experimentos. Como resultados, existem indícios da melhora da efetividade de SMarty a cada estudo experimental, se sobressaindo também em relação à rastreabilidade de elementos entre os diagramas UML testados

ABSTRACT: One way for organizations to remain in a competitive position in the market is through the reuse of software, which has the advantages of reducing costs in the production of goods on a large scale, in addition to shorter construction time and easier maintenance. For this, there are several ways to practice reuse, one of which is through the Software Product Line (LPS) approach. In LPS engineering, to build the artifacts to be reused, one must take into account everything that is common (similarities) and what varies (variability). In this way, the management of variability is one of the most important technical activities in LPS engineering. There are many methods and approaches for managing variability in an LPS. UML-based ones have stood out for allowing to manage the variability in models with different levels of abstraction and to allow the tracking between such levels and models. \ Textit {Stereotype-based Management of Variability} (SMarty) is one of them that, through its UML 2.0 profile and a systematic process, allows the identification, representation and tracking of variability in various UML diagrams. However, there are not yet enough empirical studies in the literature to support the hypothesis that the SMarty approach is more effective than the others based on UML in relation to the configuration of specific products and traceability between models. In this work, experimental studies are proposed to evaluate the effectiveness of the SMarty approach in relation to class diagrams, use cases, sequence and components providing subsidies for the development of a tool to support SMarty. During the experiments, new guidelines were created, in order to help users manage variability and track elements between models of an LPS. The order of these experiments was pre-established, from the most abstract to the least abstract diagram, according to the vision they provide of the system, with the intention of incrementally generating and reusing knowledge from one experiment to the other through the data obtained in these experiments. As a result, there are signs of improvement in the effectiveness of SMarty in each experimental study, also standing out in relation to the traceability of elements among the tested UML diagrams