Requisitos Funcionais do Ambiente COCAR – Pontos de Caso de Uso

de Uso

Como visto no Capítulo 4, Anda et. al, (2001), Mohagheghi et al (2005), Vinsen et al. (2004), Diev (2006) e Arnold & Pedross (1998) mostram a necessidade de padronizar a especificação dos Modelos de Casos de Uso para a geração mais precisa da medida de Pontos de Caso de Uso.

Neste cenário, no qual há a falta de padronização na especificação do Modelo de Casos de Uso, Kusumoto et al. (2004) enfatizam a necessidade da criação de ferramentas capazes de automatizar o cálculo da métrica de PCU por meio da classificação automática da complexidade dos Casos de Uso e dos Atores do Modelo de Casos de Uso, alertando também sobre a importância de uma forma de padronizar o modelo de Casos de Uso antes de se iniciar a contagem de PCU.

Belgamo & Fabbri (2004c) mostram que o uso da técnica TUCCA é capaz de padronizar a identificação dos Casos de Uso no Modelo de Caso de Uso, além de influenciar na contagem de PCU gerando métricas mais padronizadas e com maior qualidade.

Nesse sentido, o ambiente COCAR foi projetado no escopo da estimativa de Ponto de Caso de Uso com os requisitos funcionais apresentados a seguir:

• Classificação automática da complexidade dos Casos de Uso; • Cálculo da medida dos Pontos de Caso de Uso;

• Transformação da métrica de PCU em PF.

6.4.1 Classificação Automática da Complexidade dos Casos de Uso

Segundo a técnica de PCU proposta por Karner (1993) um dos passos do processo de contagem é a classificação da complexidade de cada Caso de Uso. Essa classificação é baseada no número de transações da especificação que cada Caso de Uso contém. Porém, os Casos de Uso podem ser especificados com diversos graus de detalhamento [Cockburn, 2001; Boock et al., 2000] influenciando diretamente na classificação da complexidade dos Casos de Uso, bem como na contagem dos PCU.

Nesse sentido, o trabalho de Mohagheghi et al (2005) propõe uma regra de simplificação de Casos de Uso simplesmente para o efeito de contagem dos PCU, buscando padronizar o grau de detalhamento da especificação dos Casos de Uso modelados. Já Kusumoto et al. (2004) realizam uma análise morfológica e sintática do fluxo de eventos da especificação dos Casos de Uso visando a padronizar o conceito de transação para só então realizar a classificação dos Casos de Uso para a contagem de PCU.

O ambiente COCAR gera o Modelo de Caso de Uso por meio da aplicação da técnica TUCCA. Para aplicar esta técnica, o ambiente COCAR usa como entrada um documento de requisitos, que fica cadastrado no próprio ambiente, seguindo as diretrizes especificadas por Kawai (2005). Desta forma é possível a geração de Modelos de Casos de Uso mais padronizados [Belgamo & Fabbri, 2004c] e preparados para a aplicação direta da técnica de contagem de PCU.

Assim, o ambiente COCAR é capaz de realizar a classificação automática da complexidade dos Casos de Uso por meio da contagem direta das transações especificadas em cada Caso de Uso, nos termos estabelecidos na técnica de PCU proposta por Karner (1993).

6.4.2 Cálculo da Medida dos Pontos de Caso de Uso

No cálculo da medida de Pontos de Caso de Uso Karner (1993) propõe, resumidamente, os seguintes passos:

1. Classificação da complexidade dos Atores; 2. Classificação da complexidade dos Casos de Uso; 3. Cálculo do Fator de Complexidade Ambiental; 4. Cálculo do Fator de Complexidade Técnica; 5. Cálculo da medida de PCU;

Para a classificação da complexidade dos Atores do Modelo de Casos de Uso, Kusumoto et al. (2004) propõem uma forma automática de proceder essa classificação baseando-se em 3 regras: nome do Ator; palavras chaves que constam nos Casos de Uso relacionadas com os Atores; dados de base histórica. No entanto, não foi possível a implementação direta desta técnica no ambiente COCAR antes de um prévio estudo de sua adaptação para o idioma Português, pois suas as regras baseiam-se quase totalmente no significado semântico das palavras e o estudo foi realizado em sistemas especificados no idioma japonês. Assim, sugere-se para trabalhos futuros o estudo da adaptação da técnica de Kusumoto et al (2004) para o idioma Português.

Portanto, o ambiente COCAR prove suporte para a classificação manual da complexidade dos Atores por meio de uma interface. Nesta interface são mostrados todos os Atores modelados no Modelo de Casos de Uso e as definições dos níveis de complexidade de Atores proposto por Karner (1993), viabilizando ao usuário um melhor julgamento sobre a complexidade do Ator.

A classificação dos Casos de Uso acontece de forma automática conforme discutido no item 6.4.1.

Tanto para o cálculo do Fator de Complexidade Ambiental quanto para o cálculo do Fator de Complexidade Técnica, o ambiente COCAR disponibiliza interfaces que trazem os itens relativos a cada fator para serem classificados pelo usuário em uma escala de 0 a 5, conforme proposto pela técnica de PCU. Após a classificação dos itens, o ambiente COCAR realiza todos os cálculos necessários para aferir o valor do FCA e do FCT.

Tendo todos os Atores e os Casos de Uso classificados de acordo com as suas complexidades e os fatores FCA e FCT calculados, o ambiente COCAR calcula automaticamente o valor da métrica de PCU através da aplicação direta da fórmula descrita na técnica de PCU.

6.4.3 Transformação da métrica de PCU em PF

Não obstante a técnica de PF não ter foco no desenvolvimento de software orientado a objeto e não possuir nenhuma ferramenta que faça o seu cálculo automaticamente [Chen et al, 2004], ela é uma das principais técnicas de estimativa de software existente no mercado [Caldiera et al., 1998] contando com um instituto internacional, o IFPUG, que padroniza o seu processo de contagem e certifica profissionais a realizá-lo [IFPUG, 1999].

Nesse sentido, Andrade (2004) desenvolveu uma equação que representa a relação existente entre a APF e PCU, possibilitando a projeção do valor de Pontos por Função de um determinado projeto de software a partir do valor da métrica de Pontos de Caso de Uso.

Dada a importância já comentada da métrica de Pontos por Função no mercado de desenvolvimento de software, o ambiente COCAR automatizou a equação de Andrade (2004) implementando a funcionalidade de transformação da métrica de PCU em PF, permitindo que estimativas de esforço possam ser calculadas usando informações de bases históricas de Pontos por Função, disponibilizadas, inclusive, por algumas ferramentas de estimativa existentes no mercado.

6.5 Considerações Finais

Neste capítulo foram apresentadas as características do ambiente COCAR, cujo início de implementação foi fruto deste trabalho de mestrado. Lembra-se que, embora o objeto principal de pesquisa deste trabalho tenha sido o aspecto do cálculo automático da métrica de Pontos de Caso de Uso, para que essa questão pudesse ser implementada, fez-se necessário dar início à implementação do ambiente como um todo, automatizando-se a aplicação da TUCCA [Belgamo, 2004], e da especificação de requisitos [Kawai, 2005], frutos de outros trabalhos de mestrado.

Apresentaram-se também as principais funcionalidades do ambiente e seus aspectos de implementação, descrevendo o processo pelo qual o ambiente foi construído, as tecnologias utilizadas e as justificativas para as decisões tomadas. Foram ainda exploradas as funcionalidades implementadas no ambiente COCAR referentes ao cálculo automático da

métrica de Pontos de Caso de Uso, justificando-se cada uma delas com o apoio da literatura consultada e das propostas de outros autores, como foi discutido com detalhes no Capítulo 5. A seguir, no Capítulo 7, será apresentado um estudo de caso, no qual todas as características das funcionalidades aqui descritas poderão ser observadas e entendidas com maior clareza.