Framework para estimar requisitos não funcionais em aplicações móveis

Abstract

O desenvolvimento de aplicações móveis é guiado por uma especial atenção aos requisitos não funcionais (do inglês, NFR - Non Functional Requirements), sendo o principal objetivo proporcionar uma boa experiência ao usuário final. Entretanto, a avaliação de NFRs é ainda uma tarefa manual, não estruturada e que consome muito tempo. Esta dissertação apresenta um estudo de várias abordagens relacionadas à avaliação de desempenho (por exemplo, o uso de aplicações de benchmark) e de NFRs no âmbito de sistemas móveis. No entanto, os benchmarks atuais são genéricos, geralmente, voltados para a plataforma de execução e nem sempre instituem um consenso na classificação de dispositivos. Visando uma melhor avaliação de NFRs e uma classificação de dispositivos com base nas necessidades de aplicações reais, este trabalho propõe um framework para gerar benchmarks orientados às necessidades de cada aplicação e, assim, fornecer uma forma eficiente e eficaz para estimar requisitos não funcionais em sistemas móveis. Essa ferramenta é composta por uma biblioteca de testes parametrizáveis, métricas e uma estrutura para geração rápida de benchmarks orientados à aplicação. O framework foi construído utilizando o paradigma de programação orientada a aspectos para coleta das métricas por fornecer uma maior modularidade e separação de interesses, de modo que a sua evolução, através da adição de outras métricas ou testes, seja facilitada. Para validação da proposta, foram realizados experimentos com cinco aplicações Android reais disponíveis na Play Store, sendo que para cada aplicação foi gerado um benchmark específico cujos resultados foram comparados com os obtidos para as aplicações móveis reais. Os resultados são promissores, mostrando que é possível criar aplicações de teste com comportamento semelhante ao de aplicações reais e, assim, classificar dispositivos com base nas necessidades das aplicações, através da análise das métricas presentes no framework. Essas métricas podem, ainda, orientar o desenvolvedor na otimização de suas aplicações ou ainda na escolha de dispositivos com melhor custo benefício para executar seus aplicativos.

The mobile application development is guided by a special attention to non-functional requirements (NFRs), where a good experience for the end user is the primary goal. However, NFRs evaluation is still a manual, unstructured and time-consuming task. This thesis presents a study of several approaches related to performance and NFR evaluation within mobile systems. Among these approaches is the use of benchmark applications. Currently available benchmarks are generic, usually focused on the execution platform and do not always establish a consensus on the classification of devices. For a better NFRs assessment and classification of devices based on real application needs, this work proposes a framework for generating application-oriented benchmarks for the early estimation of non-functional requirements in mobile systems. This framework is composed of a configurable test library, a set of metrics and an engine the assembling of the test program. The framework uses aspect-oriented programming to collect the metrics of interest. This approach provides increased modularity and separation of concerns, thus facilitating the improvement of the framework itself, by adding other metrics or testing operations. In order to validate the proposed framework we used five application from the Android Play store. For each application, a specific benchmark is generated and executed in different devices. The results are compared to those of the execution of the actual applications in the same devices. Experimental results are promising, showing that it is possible to create test applications with similar behavior to that of real applications and thus classify devices based on the actual application needs, by analyzing the metrics present in the framework. These metrics can also guide the developer in optimizing her applications or in choosing devices with the best trade-off between cost and performance to run a given application.