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Uma abordagem para estimação prévia dos requisitos não funcionais em sistemas embarcados utilizando métricas de software

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Uma abordagem para estimação prévia dos requisitos não funcionais em sistemas embarcados utilizando métricas de software

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Título Uma abordagem para estimação prévia dos requisitos não funcionais em sistemas embarcados utilizando métricas de software
Outro título An approach to early estimation of non-functional requirements for embedded systems using software metrics
Autor Vieira, Andrws Aires
Orientador Cota, Erika Fernandes
Data 2015
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Metricas : Software
Sistemas embarcados
[en] Early estimation
[en] Embedded systems
[en] Non-functional requirements
[en] Regression analysis
[en] Software metrics
Resumo 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%.
Abstract 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%.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/117766
Arquivos Descrição Formato
000968073.pdf (2.679Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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