A Model-Driven Software Reuse Approach (in portuguese)

eutilizar também o código a ele associado. No MDD, isto é mais facilmente alcançado,
pois o código pode ser automaticamente re-gerado para o novo contexto;
• Verificações e otimizações: os modelos oferecem mais munição para verificadores
semânticos e otimizações automáticas específicas de domínio poderem ser executados.
Isto pode reduzir a ocorrência de erros semânticos e prover implementações mais
eficientes;
• Corretude: além do fato de geradores não introduzirem erros acidentais, como erros de
digitação, geradores permitem que a identificação de erros conceituais aconteça em um
nível mais alto de abstração.
Em resumo, as vantagens do MDD derivam da capacidade de evitar que o desenvolvedor
precise executar as tarefas repetitivas necessárias para a transformação de modelos para o código
final executável. Isto é alcançado por meio da automação dessas transformações. O tempo
gasto nessas tarefas, que no desenvolvimento convencional (não orientado a modelos) inibe a
execução do ciclo completo dos requisitos aos testes, é significativamente reduzido, fazendo
com que mesmo atividades de urgência, como correção de erros, possam ser executadas sem
produzir inconsistência com os modelos, mantendo-os sempre atualizados.
Entre as desvantagens causadas pelo MDD, alguns autores, como Ambler (2003), Thomas
(2004), citam as seguintes:
• Rigidez: o MDD causa maior rigidez no software produzido, uma vez que grande parte
do código é gerado e fica além do alcance do desenvolvedor;
• Complexidade: os artefatos necessários para uma abordagem baseada em modelos,
como por exemplo ferramentas de modelagem, transformações e geradores de
código, introduzem complexidade adicional ao processo, pois tratam-se de artefatos
inerentemente mais difíceis de construir e manter;
• Desempenho: apesar de algumas otimizações poderem ser realizadas em nível mais alto
de abstração, a regra geral é que geradores acabam incluindo muito código desnecessário
e, portanto, o resultado pode não apresentar desempenho ótimo, quando comparado com
código escrito à mão;
• Curva de aprendizado: o desenvolvimento dos artefatos específicos do MDD exigem
profissionais com habilidades na construção de linguagens, ferramentas de modelagem,
transformações e geradores de código. O aprendizado destas técnicas, apesar de não ser
extremamente difícil, requer um treinamento dedicado; e
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