Explorando a combinação de visualização de software com clusterização de dados em um processo de reconstrução de arquitetura

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015.

Modernizar um sistema legado é um processo dispendioso, que requer profunda compreensão da arquitetura do sistema e de seus componentes. Sem um entendimento da arquitetura do software que será reescrito, todo o processo de reengenharia pode falhar. Quando há a ausência da documentação arquitetônica, faz-se importante um processo de recuperação de arquitetura que permita a compreensão completa do software. Tal processo envolve o mapeamento de entidades do código-fonte em modelos de alto nível. Trabalhos utilizando visualização de software e clusterização de dados para recuperação de arquitetura foram propostos e extensivamente utilizados. Entretanto, tem-se ainda um potencial de melhorias importantes que precisam ser abordados com base na referida temática. Assim, este trabalho propõe explorar se a aplicação em conjunto das técnicas de visualização e clusterização pode proporcionar uma maior precisão a um processo de recuperação de arquitetura de software. Um estudo experimental foi realizado para avaliar empiricamente a investigação. Os resultados indicaram um incremento estatisticamente significante na exatidão dos modelos produzidos quando utilizado as duas técnicas em conjunto. ______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT

Modernizing a legacy system is a costly process that requires deep understanding of the system architecture and its components. Without an understanding of the software architecture that will be rewritten, the entire process of reengineering can fail. When there is absence of architectural documents, it is important to have a recovery process of architecture that allows the complete understanding of the software. Such process involves mapping of source code entities in high-level models. Previous work using visualization and clustering techniques has been proposed and extensively used. However, there is still important improvements that need to be addressed based on this theme. Thus, this work proposes to explore if an approach where visualization and clustering applied together can provide a higher accuracy on the software architecture recovery process. An experimental study was conducted to empirically evaluate our investigation. The results indicated a statistically significant increase in the accuracy of the models produced.