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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/73042
Tipo: | Dissertação |
Título : | Medidas para avaliação da confiabilidade de sistemas autoadaptativos |
Título en inglés: | Measures to evaluate the reliability of self-adaptive systems |
Autor : | Sousa, Amanda Oliveira de |
Tutor: | Andrade, Rossana Maria de Castro |
Co-asesor: | Bezerra, Carla Ilane Moreira Monteiro Filho, José Maria da Silva |
Palabras clave : | Sistemas autoadaptativos;Reconfigurações dinâmicas;Avaliação de qualidade;Confiabilidade;Medidas de qualidade |
Fecha de publicación : | 2019 |
Citación : | SOUSA, Amanda Oliveira de. Medidas para avaliação da confiabilidade de sistemas autoadaptativos. 2019. 103 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019. |
Resumen en portugués brasileño: | Sistemas autoadaptativos (SAS) são capazes de alterar seu próprio comportamento em tempo de execução e estão associados a domínios como espaços inteligentes, sistemas de aviação e healthcare, apresentando operações dinâmicas e complexas, uso de sensores e comunicação com outros dispositivos. Dessa forma, para prover serviços de forma adequada requerem altos níveis de qualidade. Uma forma de ajudar a garantir a qualidade dos SAS é realizando avaliações de qualidade que são em sua maioria baseadas em medidas de software que, por sua vez, buscam quantificar atributos do sistema em diversas perspectivas. No entanto, para avaliar sistemas autoadaptativos, as medidas devem conter elementos adequados as especificidades dos SAS, como reconfiguração dinâmica e comunicação com sensores, atuadores e outros sistemas. Visando identificar características, atributos e medidas de qualidade importantes para SAS, primeiro, neste trabalho, foi realizado um mapeamento sistemático. A característica confiabilidade foi então identificada como uma das características mais recorrentes nos estudos selecionados. Entretanto, com poucas medidas e sub-características pobremente exploradas. Além disso, vale ressaltar que a confiabilidade tem grande impacto no funcionamento dos sistemas autoadaptativos, uma vez que SAS com baixos níveis de confiabilidade podem apresentar problemas de desempenho, operações de adaptação incorretas e má qualidade no fornecimento de serviços. Sendo assim, visando prover suporte à avaliação da confiabilidade dos SAS e, consequentemente, contribuir com a melhoria da garantia da qualidade desses sistemas, este trabalho tem o objetivo de propor um conjunto de medidas de software direcionadas a confiabilidade de SAS e avaliá-las quanto a sua aplicabilidade e seus benefícios. |
Abstract: | Self-adaptive systems (SAS) are capable of changing their behavior at runtime and are associated with domains such as intelligent spaces, aviation systems, and healthcare. These systems present dynamic and complex operations, and to provide adequate services, they require high levels of quality. One way to help ensure the quality of these systems is to perform quality assessments that are mostly based on software measures that, in turn, seek to quantify system attributes from various perspectives. However, in order to evaluate the quality of self-adaptive systems, the measures must contain elements appropriate to the specificities of SAS, such as dynamic reconfiguration and communication with sensors, actuators, and other systems. Aiming to identify characteristics, attributes, and quality measures important for SAS, a systematic mapping was first performed. In this work, the reliability characteristic was then identified as one of the most recurrent characteristics in the selected studies and according to the studies selected, reliability has a significant impact on the functioning of self-adaptive systems. The systematic mapping also showed that reliability characteristic had few measures, and its sub characteristics are poorly explored. Then, this work proposes a set of software measures aimed at the reliability of SAS and evaluate them related to their applicability and benefits. At the end, this work aims to provide support to the evaluation of SAS reliability and, consequently, contribute to the improvement of the quality assurance of these systems. |
URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/73042 |
Aparece en las colecciones: | DCOMP - Dissertações defendidas na UFC |
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