Modelos Estocásticos para Avaliação
Quantitativa de Riscos em Processos de
Desenvolvimento de
Software
Alexsandro Marques
[email protected]
Orientador: Eduardo Tavares
Roteiro
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Introdução
Motivação
Objetivos
Estado da Arte
Modelos Propostos
• Estudo de Casos
• Próximos Passos
• Referências
Introdução
• Incertezas existem no desenvolvimento
de projetos de software.
• Riscos de Projeto ameaçam o plano do
projeto.
• Riscos de projetos tornam-se reais, é
provável que o cronograma do projeto
se atrase e que os custos aumentem.
Motivação
• Riscos no processo de desenvolvimento de
software:
Requisitos,
recursos,
cliente,
equipe, dentre outros.
• Insucesso nos projetos de software.
• Existem poucos modelos publicados que
avaliam quantitativamente os Riscos no
Processo de Desenvolvimento de Software.
Objetivos
• Gerar modelos estocásticas em SPN e RBD
para Avaliação Quantitativa de Riscos no
Processo de Desenvolvimento de Software
• Avaliação de Dependabilidade
- Disponibilidade
- Confiabilidade
Estado da Arte
• (Sadiq , M. et al., 2010)
propuseram um
modelo de arvore de falha, cita mudança de
pessoal do desenvolvimento e mudanças de
requisitos .
• (Bernardi , 2008 ) propôs um modelo de
estimativa, quando há mudanças de requisitos
• (Alipout, h. et al., 2008) propuseram um
método formal chamado Viewcharts e cadeias
de Markov, ”mudanças de requisitos”.
• (Uzzafer, 2011) propôs um modelo para
avaliação quantitativa de risco através de
Arvore de Decisão.
Modelos Propostos em SPN
Modelos Propostos em SPN
Modelos Propostos em RBD – K-out-of-n
Tratamento estatístico dos dados
Estudo de Caso 1 – SPN Reliability
Estudo de Caso 1 – SPN Availability
Estudo de Caso 1 – RBD Reliability
Estudo de Caso 2 – SPN Reliability
Estudo de Caso 2 – SPN Reliability
Estudo de Caso 2 – SPN Availability
Estudo de Caso 2 – SPN Availability
Estudo de Caso 2 – RBD Reliability
Cenários
Cenários
Cenários
Próximos Passos
•
•
Submeter papers
IEEE SMC 2013
Outras conferências
Iniciar escrita da Dissertação
Próximos Passos
Referências
• [1] S. Bernardi. Timing-Failure Risk Assessment of
UML Design Using Time Petri Net Bound
Techniques. IEEE Transactions on Industrial
Informatics, Vol. 7, Ed. 1, 2011.
• [2] Sadiq, M.; Rahmani, M.K.I.; Ahmad, M.W.; Sher
Jung. . Software Risk Assessment and Evaluation
Process (SRAEP) using Model Based Approach.
Networking
and
Information
Technology
(ICNIT),2010 International Conference on.
• [3] Alipout,H.; Isazadeh,A. . Sotfware Reliability
Assessment Based on a Formal Requirement
Specification. Human System Interactions, 2008
Conference on.
Referências
• [4] Uzzafer, M. .A Novel Risk Assessment Model for
Software Projects. Computer and Management
(CAMAN), 2011 International Conference on.
• [5] SILVA, B. ; MACIEL, P.R.M; TAVARES, E. A. G. .
ASTRO: A Tool for Dependability Evaluation of Data
Center Infrastructures. In: 2010 IEEE Conference
on Systems, Man and Cybernetics, 2010, Istambul.
2010 IEEE Conference on Systems, Man and
Cybernetics, 2010.
Say-Wei
Foo;
Muruganantham,
A.
SOFTWARE
RISK
ASSESSMENT
MODEL.
Management of Innovation and Technology,
2000. ICMIT 2000. Proceedings of the 2000
IEEE International Conference on.
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Quantitativa de Riscos em Processos de
Desenvolvimento de
Software
Alexsandro Marques
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