Uma abordagem para o apoio à identificação de interesses transversais: diretrizes para a escolha de técnicas de identificação de interesses transversais
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Data
2017-06-26
Autores
Marçal, Ingrid [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Promover a evolução de software sem provocar qualquer degradação em sua arquitetura e projeto é um desafio para a Engenharia de Software. A divisão de código em módulos é um dos mecanismos utilizados por metodologias convencionais para tentar minimizar o grau de acopla- mento entre elementos de software e facilitar a evolução. A modularização dos interesses que compõem o sistema melhora a compreensão de código e reduz a complexidade das atividades de manutenção. Apesar dos esforços para prover a modularização de interesses em sistemas de software, alguns não são facilmente encapsulados e têm sua implementação espalhada por diversos módulos. Isso gera dependências lógicas entre um grande número de elementos de software. Tais interesses são chamados de interesses transversais. Técnicas para a identificação de interesses transversais apresentam baixa precisão nos resultados obtidos, principalmente de- vido a não conformidade dos objetivos de identificação às características da técnica escolhida. Este trabalho propõe um conjunto de diretrizes para apoiar a escolha de técnicas de identifica- ção de interesses transversais. O conjunto de diretrizes colabora para a adequação das técnicas ao seu propósito e, por consequência, para a obtenção de resultados mais significantes.
Promoting software evolution without causing any degradation in its architecture and design is a challenge for software engineering. The implementation of code into modules is one of the mechanisms used by conventional programming methodologies to try to minimize the degree of coupling between elements of software and facilitate a development and evolution. The mo- dularization of concerns that make up the system improves the source code comprehension and reduces the complexity of maintenance activities. Despite efforts to provide the modularization of concerns in software systems, some are not easily encapsulated and have their implementa- tion spread across several modules. This generates logical dependencies between a large num- ber of software elements. Such concerns are called crosscutting concerns. Techniques for the identification of crosscutting concerns show low precision in the obtained results, mainly due to the nonconformity of the identification objectives to the characteristics of the chosen techni- que. This work proposes a set of guidelines to support the choice of techniques for identifying crosscutting concerns. The set of guidelines helps to adequate the techniques to their purpose and, consequently, to obtain meaningful results.
Promoting software evolution without causing any degradation in its architecture and design is a challenge for software engineering. The implementation of code into modules is one of the mechanisms used by conventional programming methodologies to try to minimize the degree of coupling between elements of software and facilitate a development and evolution. The mo- dularization of concerns that make up the system improves the source code comprehension and reduces the complexity of maintenance activities. Despite efforts to provide the modularization of concerns in software systems, some are not easily encapsulated and have their implementa- tion spread across several modules. This generates logical dependencies between a large num- ber of software elements. Such concerns are called crosscutting concerns. Techniques for the identification of crosscutting concerns show low precision in the obtained results, mainly due to the nonconformity of the identification objectives to the characteristics of the chosen techni- que. This work proposes a set of guidelines to support the choice of techniques for identifying crosscutting concerns. The set of guidelines helps to adequate the techniques to their purpose and, consequently, to obtain meaningful results.
Descrição
Palavras-chave
Modularização, Transversalidade, Interesses transversais, Identificação de interesses transversais