A Model-Driven Software Reuse Approach (in portuguese)

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com cardinalidades de features e atributos, entre outras (Seção 3.1.1), permitem a especificação
de variabilidades mais complexas, de forma similar à variabilidade baseada em DSLs descrita
na abordagem desta tese. Através destas extensões é possível representar praticamente o mesmo
tipo de variabilidade que é possível representar utilizando-se, por exemplo, um metamodelo. A
principal diferença é que com uma DSL tem-se um poder expressivo mais focado no problema,
sendo portanto uma solução mais intuitiva, podendo inclusive ser utilizada e compreendida por
especialistas. Mas nada impede que um modelo estendido de features seja convertido em um
metamodelo, dando origem a uma DSL.
Mas além disso, a abordagem desta tese tem outras contribuições, como um conjunto
de diretrizes e regras para ajudar no processo de identificação destas variabilidades, no
desenvolvimento das sintaxes abstrata e concreta. Além disso, nesta tese o metamodelo é
complementado com informações originadas em uma implementação concreta, o que facilita
a identificação de variabilidades mais detalhadas e a construção de transformações e geradores
de código mais precisos no suporte à variabilidade.
9.2 Trabalhos relacionados com o uso de métricas para MDD
e reutilização
O estado da prática na avaliação de qualidade de modelos contém evidências de que a
modelagem ainda é tida como uma atividade artesanal. Apesar de existirem alguns padrões
e regras baseadas no bom senso (como minimizar o acoplamento, aumentar a coesão, manter
uma hierarquia de classes pequena), os desenvolvedores ainda dependem muito da opinião de
especialistas para determinar quando um modelo é bom ou não (FRANCE; RUMPE, 2007). Porém,
existem diversos trabalhos que investigam a avaliação de modelos e o uso de métricas para
aumentar a confiabilidade dos resultados da avaliação.
Mohagheghi e Aagedal (2007) apresentam os principais aspectos relacionados à avaliação
de qualidade de um processo de MDD. Entre estes, destacam-se os aspectos de qualidade da
linguagem de modelagem utilizada, tais como sua complexidade e adequação ao domínio, a
qualidade das ferramentas utilizadas no processo, o conhecimento dos especialistas com relação
ao uso das linguagens e ferramentas, a qualidade do processo utilizado e o uso de técnicas
para identificar falhas e defeitos em projetos MDD. Nesta tese, foram utilizadas métricas
para avaliação da linguagem de modelagem, como parte dos estudos de caso. Além disso, a
qualidade do processo também foi uma preocupação importante, e a cobertura das atividades
essenciais foi discutida na Seção 4.5, onde compara-se a abordagem desta tese com um modelo
de maturidade em MDD.