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Tipo: Dissertação
Título: ATAM-4SAS: a method for assessing quality attributes in self-adaptive systems
Título(s) alternativo(s): ATAM-4SAS: um método para avaliação de atributos de qualidade em sistemas autoadaptativos
Autor(es): Fortunato, Caiza Almeida
Primeiro Orientador: Machado, Ivan do Carmo
metadata.dc.contributor.referee1: Bezerra, Carla Ilane Moreira
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Luciana Lourdes
metadata.dc.contributor.referee3: Machado, Ivan do Carmo
Resumo: Self-adaptive Systems (SAS) can monitor themselves and their context. They can detect changes and react to unexpected conditions with minimal human supervision dur ing their execution. One of the challenges behind developing SAS is dealing with the decision-making process while analyzing the tradeoff points among the multiple qual ity attributes (QA). In Software Engineering, a widely accepted method of evaluating QA goals in software projects are the Architecture Tradeoff Analysis Method (ATAM). However, despite its importance and wide acceptance, there are few reports of empirical studies on analyzing QA tradeoffs in SAS. In this sense, the present investigation proposes an adapted version of ATAM called ATAM-4SAS to deal with the particularities of SAS. To achieve the research goal, we employed the UPPAAL SMC (statistical verification model) to analyze a set of QA. To evaluate the feasibility of the proposed method, we performed an empirical study on the execution of the ATAM-4SAS in a SAS developed according to the MAPE-K model. This model encompasses the Monitoring, Analysis, Planning, and Execution phases. Such steps share a knowledge base (K), which is fundamental in supporting decision-making. We complemented the empirical evaluation by conducting a focus group, which sought to assess the perceived ease of use and the perceived usefulness of the ATAM-4SAS to support the strategic choice of QA in a SAS. As a result, we observed that most participants agreed that ATAM-4SAS provides adequate support for the strategic choice of QA in SAS.
Abstract: Sistemas autoadaptativos podem monitorar a si mesmos e ao seu contexto. Eles podem detectar mudanças e reagir à condições inesperadas com o mínimo de supervisão humana durante a sua execução. Um dos desafios por tras do desenvolvimento de sistemas autoadaptativos e lidar com o processo de tomada de decisão durante a análise dos pontos de tradeoff dentre os múltiplos atributos de qualidade (QA). Em Engenharia de Software, um método amplamente aceito de avaliação das metas de QA em projetos de software e o Método de Análise de Tradeoffs Arquiteturais, amplamente conhecido como ATAM. Entretanto, apesar de sua importância e ampla aceitação, há poucos relatos de estudos empíricos sobre a análise de tradeoffs de QA em sistemas autoadaptativos. Neste sentido, a presente investigação propõe uma versão adaptada do ATAM chamada ATAM-4SAS para lidar com as particularidades de sistemas de software autoadaptativos. Para alcaçar o objetivo da pesquisa, empregamos o UPPAAL SMC (modelo de verificação estatística) para analisar um conjunto de QA. Para avaliar a viabilidade do método proposto, realizamos um estudo empírico sobre a execução do ATAM-4SAS em um sistema autoadaptativo desenvolvido conforme o modelo MAPE-K. Este modelo engloba as fases de Monitoramento, Analise, Planejamento e Execução. Tais etapas compartilham uma base de conhecimento (K), fundamental no apoio `a tomada de decisões. A avaliação empírica foi complementada com a realizaçãoo de um grupo focal, que buscou avaliar a facilidade de uso percebida e a utilidade percebida do ATAM-4SAS para apoiar a escolha estratégica de QA em um sistema autoadaptativo. Como resultado, obervamos que maioria dos participantes concordou que o ATAM-4SAS provê o devido suporte para a escolha estratégica dos QA em sistemas autoadaptativos.
Palavras-chave: Sistemas autoadaptáveis
Atributos de qualidade
UPPAAL SMC
MAPE-K
Método de analise de atributo de qualidade
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO
Idioma: eng
País: Brasil
Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição: UFBA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Computação - IC
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PGCOMP) 
Citação: FORTUNATO, Caiza Almeida. ATAM-4SAS: a method for assessing quality attributes in self-adaptive systems. 2023. 136 f. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) Instituto de Computação, Universidade Federal da Bahia, Salvador, Ba, 2023.
Tipo de Acesso: CC0 1.0 Universal
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
URI: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/38507
Data do documento: 4-Mai-2023
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