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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12358
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Title: | Monitoramento online de riscos operacionais no desenvolvimento de software: uma abordagem baseada em mineração de processos e de dados |
Authors: | D’Castro, Raphael José |
Keywords: | Gerenciamento de riscos; Monitoramento de riscos; Indicador; Mineração de processos; Detecção de anomalias |
Issue Date: | 26-Aug-2013 |
Publisher: | Universidade Federal de Pernambuco |
Citation: | D'CASTRO, Raphael José. Monitoramento online de riscos operacionais no desenvolvimento de software: uma abordagem baseada em mineração de processos e de dados. Recife, 2013. 102 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2013. |
Abstract: | Um grande desafio para a engenharia de software é entregar um produto com qualidade, no prazo acordado, a custos aceitáveis. Neste contexto, a gestão de risco é essencial para evitar ou minimizar os problemas durante a execução do projeto de software. Diversas abordagens foram propostas para o gerenciamento de riscos em projeto de software, mas esta ainda é uma atividade negligenciada nas organizações que desenvolvem software. Um fator que contribui para este cenário é a escassez de critérios para mensurar a incerteza, o que torna a gestão de riscos na engenharia de software uma atividade abstrata e subjetiva. Visando oferecer uma alternativa a essa situação, propomos um framework para monitoramento em tempo de execução de riscos operacionais no desenvolvimento de software. Esse framework utiliza mineração de processos e mineração de dados para extrair indicadores de desempenho e qualidade a partir dos logs das ferramentas de gestão de configuração de software. Esses indicadores são utilizados para monitorar, em tempo real, condições indesejadas no desenvolvimento de software. Para verificar sua viabilidade, conduzimos um estudo, aplicando o framework proposto em um ambiente real de desenvolvimento de software. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12358 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação |
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