Desenvolvimento de um modelo de seleção e avaliação de métricas de software para contextos ágeis

Abstract

O mercado de software cresce a cada ano, buscando soluções para necessidades e problemas, desde os mais cotidianos até os mais complexos. Entretanto, a construção de um software pode ser um processo complexo, demandando importantes decisões que podem levar a um resultado de sucesso ou não. nesse contexto, surgem os métodos ágeis são uma alternativa para minimizar os riscos inerentes ao desenvolvimento de software. Ainda assim, projetos falham por diversos motivos, como falta de alinhamento, escopo não previsto, erros de estimativa, e neste cenário o monitoramento e controle do projeto pode fornecer informações valiosas que visam orientar possíveis mudanças antes que ocorram os problemas. Para tal, o no monitoramento e controle são utilizadas métricas. O uso de métricas adequadas pode determinar se um sistema, componente ou processo possui algum atributo em específico e, com as informações levantadas, levar a ações com propósitos claramente definidos. Entretanto, há uma quantidade significativa de métricas utilizadas nos métodos ágeis, o que pode tornar complexo o processo de seleção e utilização das métricas. Com isso, o propósito desta pesquisa é o desenvolvimento de um modelo que apoie a seleção e avaliação de métricas para os contextos ágeis de desenvolvimento de software. O modelo é desenvolvido com base no estado da arte e no estado da prática, fornecendo atividades, produtos de trabalho, papeis e sugestões de ferramentas. O modelo é documentado utilizando a linguagem Essence e avaliado por meio de estudos empíricos aplicados com estudantes e profissionais da área de desenvolvimento de software. Os resultados iniciais obtidos indicam a facilidade de uso do modelo e o valor que pode trazer ao apoiar na seleção de métricas adequadas a contextos ágeis.

Abstract: The software market grows up every year to seeking solutions to solve problems, from the most every day to the most complex scenarios. However, building software can be a complex process, requiring important decisions that can lead to a successful result or not. In this context, agile methods emerge as an alternative to minimize the risks inherent to software development. Still, projects fail for various reasons, such as lack of alignment, unforeseen scope, estimation errors, and in this scenario, project monitoring and control can provide valuable information that aims to guide possible changes before problems occur. To this end, metrics are used in monitoring and control. The use of appropriate metrics can determine whether a system, component or process has any specific attribute and, with the information collected, lead to actions with clearly defined purposes. However, there are a significant number of metrics used in agile methods, which can make the process of selecting and using metrics complex. Therefore, the purpose of this research is to develop a model that supports the selection and evaluation of metrics for agile software development contexts. The model is developed based on the state of the art and state of practice, providing activities, work products, roles, and tool suggestions. The model is documented using the Essence language and evaluated through empirical studies carried out with students and professionals in the area of software development. The initial results obtained indicate the ease of use of the model and the value it can bring by supporting the selection of metrics suitable for agile contexts.