Os trabalhos descritos nesta Seção foram os que apresentaram maior relação com a pesquisa apresentada nesta Tese. Foram identificados estudos que propuseram medidas para avaliação da qualidade do modelo de features em LPSs (BAGHERI E. E GASEVIC, 2011; MONTAGUD et al., 2012; BERGER T. E GUO, 2014).
Bagheri E. e Gasevic (2011) propuseram 12 medidas estruturais para avaliar a qualidade de 14 modelos de features em LPSs extraídos do repositório S.P.L.O.T. (MENDONCA et al., 2009a). Os autores validaram as medidas propostas usando princípios de medição teórica (BRIAND et al., 1996; POELS; DEDENE, 2000). Foi realizado um experimento controlado com alunos de graduação em Ciência da Computação a fim de analisar se estas medidas estruturais poderiam ser bons preditores de três subcaracterísticas da característica de qualidade manutenibilidade: analisabilidade, modificabilidade e entendibilidade. Uma ameaça à validade é que o estudo utiliza apenas 14 modelos de features para realização do experimento. Além disso, a maior parte dos modelos de features não pertencem a LPSs reais e não representam o domínio de software (e.g., representam o domínio de bicicleta, laptops, entre outros.). A quantidade de medidas utilizadas pode não representar todos os fatores de manutenibilidade do modelo de features, podem existir outras subcaracterísticas de manutenibilidade que não foram cobertas. Por último, o experimento realizado com estudantes de graduação é uma ameaça à validade do estudo, para maior confiabilidade o experimento deveria ser realizado com especialistas em LPSs.
Em Montagud et al. (MONTAGUD et al., 2012) foi executada uma revisão sis- temática com o objetivo de identificar na literatura os estudos que apresentam atributos ou
medidas para LPSs. Os atributos e medidas identificados no estudo foram classificados usando um conjunto de critérios que inclui a fase do ciclo de vida em que as medidas são aplicadas. Como resultado da revisão sistemática, foi elaborado um catálogo com medidas e atributos de qualidade para todas as fases da LPS. No entanto, apesar de extenso, no catálogo foram identificadas poucas medidas relacionadas à avaliação da qualidade do modelo de features. A maior parte das medidas do catálogo estão relacionadas à avaliação da qualidade da arquitetura da engenharia de domínio na LPS. Além disso, o catálogo elaborado não fornece as fórmulas de cálculo das medidas e não foi validado o uso destas medidas, não comprovando se as medidas são eficazes para avaliação da qualidade da LPS.
Berger e Gui (BERGER T. E GUO, 2014) executaram a análise de correlação com medidas de código e medidas do modelo de features para LPSs. Foram identificadas nesse estudo algumas medidas para avaliação do modelo de features extraídas da literatura e outras medidas que foram propostas pelos autores. Para realização do estudo, os autores utilizaram um conjunto de 8 LPSs reais. O estudo apresentou resultados iniciais da análise das medidas de LPSs, concluindo que existe correlação entre essas medidas de código e do modelo de features, principalmente as medidas relacionadas ao tamanho. Uma grande ameaça identificada nesse estudo é o pequeno número de LPSs utilizadas para análise de correlação.
Os estudos que abordam medidas para avaliação do modelo de features de LPSs possuem algumas deficiências e limitações. Grande parte dos estudos apresentam poucas medidas e avaliam uma quantidade pequena de modelos de features (BAGHERI E. E GASEVIC, 2011). Apenas algumas características e subcaracterísticas para avaliação do modelo de features são cobertas.
Nesta Tese de doutorado, resultados iniciais apresentando medidas para avaliar a qualidade do modelo de features de LPSs já foram publicados, diferenciando dos trabalhos existentes como explicado a seguir. Bezerra et al. (BEZERRA et al., 2015), propuseram um catálogo de características, subcaracterísticas e medidas para suportar a avaliação da qualidade do modelo de features em LPSs, extraídas da literatura a partir de um mapeamento sistemático. As medidas identificadas no catálogo são relacionadas à característica de qualidade de manuteni- bilidade. O catálogo foi aplicado para avaliação do uso em poucos modelos de features. Esse estudo foi estendido em Bezerra et al. (BEZERRA et al., 2016), para realização de um estudo de caso exploratório para análise e investigação das medidas de manutenibilidade do catálogo proposto. O catálogo apresenta um conjunto extenso de medidas relacionados às características
e subcaracterísticas de qualidade, e cada medida possui informações sobre a fórmula de cálculo definida. O estudo de caso exploratório conclui que a utilização de medidas pode suportar a avaliação da qualidade de modelos de features. Também conclui que algumas medidas estão correlacionadas e que pode utilizar apenas um conjunto reduzido de medidas para avaliação da qualidade. Além disso, é possível agrupar medidas para cada subcaracterística e é possível definir thresholds para as medidas a partir de uma base de dados.
4.4 Medidas para o Modelo de Features em LPSDs
Na literatura foram identificados poucos estudos que propusessem ou apresentassem medidas para avaliação da qualidade do modelo de features em LPSDs (CETINA et al., 2009b; SALLER et al., 2013; ALFÉREZ et al., 2014a).
Os estudos identificados propuseram medidas para avaliação de abordagens para variabilidade da LPSDs que foram propostas para os estudos específicos. Alguns dos trabalhos relacionados foram identificados a partir da revisão da literatura descrita no Capítulo 5, na Seção 5.2. Aqui, nesta Seção, são discutidos os trabalhos mais relevantes dessa revisão, que propuseram mais medidas para o modelo de features de LPSDs.
Em Cetina et al. (CETINA et al., 2009b) é introduzida uma abordagem baseada no modelo de features para reconfiguração dinâmica de sistemas smart homes. A abordagem foi automatizada para modelagem e verificação do modelo de features utilizando a ferramenta FAMA (TRINIDAD et al., 2008). Para validação, a abordagem foi aplicada em sistemas smart homese foram coletadas medidas relacionadas a reconfiguração dinâmica.
Da mesma forma que Cetina et al. (2009a), Saller et al. (2013) propuseram uma nova abordagem para a modelagem de cenários de adaptação em LPSDs sensíveis ao contexto para sistemas com restrições de recurso (e.g., o uso de memória). A abordagem é baseada no modelo de features enriquecido com informações de contexto. Para avaliar a abordagem, o trabalho propôs medidas relacionadas ao tempo de projeto e a reconfiguração em tempo de execução da LPSD.
As medidas propostas em Cetina et al. (2009a) e Saller et al. (2013) são específicas para as abordagens propostas, mas podem ser adaptadas para outras abordagens de modelos de featuresde LPSDs.
Alférez et al. (2014a) propuseram um framework que utiliza modelos de features em tempo de execução para apoiar a adaptação dinâmica para composição de serviços na web. A
composição de serviços adiciona e remove fragmentos do código WS-BPEL (Business Process Execution Language). Para avaliação do framework, os autores utilizaram o método GQM (Goal/Question/Metric) (SOLINGEN et al., 2002). As medidas elaboradas foram relacionadas a seis objetivos: eficiência do tempo de geração da configuração do modelo de features, redução da complexidade do espaço da adaptação, redução das anomalias no modelo de features e na sua configuração, eficiência de verificação do modelo de features, eficiência da adaptação dinâmica e evitar erros em circunstâncias de stress. Embora o objetivo do trabalho fosse propor o framework, ele disponibiliza uma grande quantidade de medidas para avaliação do modelo de features de LPSDs. No entanto, a maior parte das medidas se aplica apenas ao cenário específico do framework.
Pela análise dos trabalhos na revisão apresentada nesta Seção e considerando também o restante apresentado no próximo Capítulo 5, foi identificada uma lacuna de medidas para avaliação do modelo de features de LPSDs relacionadas à variabilidade dinâmica do modelo nesses trabalhos. Dessa forma, as medidas para avaliação do modelo de features em LPSDs ainda é um tema de pesquisa pouco explorado. Isso decorre devido do fato do conceito de LPSD ter sido criado recentemente (HALLSTEINSEN et al., 2008), e muitas pesquisas nessa área ainda estarem em aberto.