Análise de Qualidade de Software: um estudo usando catálogo de Dívidas Técnicas

• Processo: 16/15631-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Rogério Eduardo Garcia
• Beneficiário: Bruno Santos de Lima
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
• Assunto(s): Engenharia de software Qualidade de software Código fonte
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Catalogação de Dívida Técncia | Dívida Técnica | Qualidade de Software | Engenharia de Software

Resumo

Dívida técnica é uma metáfora que descreve a relação custo-benefício entre os retornos (financeiros) em curto prazo de postergar atividades técnicas no desenvolvimento do software e suas as consequências em longo prazo. O acúmulo de dívida técnica de um software produto pode degradar seu projeto a ponto de inviabilizar sua manutenção. Dada a importância de ser minimizar (e pagar) dívidas técnicas para evitar tal degradação, este projeto tem por objetivo avaliar a evolução das dívidas técnicas. Para isso, neste projeto analisar-se-á múltiplas versões de um código-fonte para identificar potenciais dívidas técnicas e catalogar tais dívidas. O catálogo será utilizado para analisar a qualidade do código-fonte durante as evoluções do projeto. Do ponto de vista de manutenção quanto maior a presença de dívida técnica, mais prejudicada e custosa esta etapa será. Assim, a coleta de dados, a criação da base de dados históricos sobre as dívidas técnicas, bem como sua análise permitirão uma maior gerência no que diz respeito a questões como: Quais dívidas técnicas persistem ao longo do tempo? Qual é o tempo médio para o pagamento de uma dívida? Quem são os responsáveis por injetar essas dívidas? Para análise, será escolhido um software de múltiplas versões mantido em um repositório aberto (GitHub) e duas ferramentas: a primeira (SonarQube) auxiliará na identificação automática de possíveis problemas; a segunda (TD-Tracker) para catalogação das dívidas técnicas em um repositório.