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Métricas e Heurísticas para 
Detecção de Problemas em 
Aplicações Web 
Maurício Aniche 
aniche@ime.usp.br
Quem sou eu? 
● Graduado em CC pelo Mackenzie (2007) 
● Mestre em CC pelo IME/USP (2012) 
Orientador: Marco Aurélio Gerosa 
● Aluno de doutorado pelo IME/USP (2012-?) 
Orientador: Marco Aurélio Gerosa 
● Líder técnico na Caelum
Motivação 
● Nos últimos anos, tenho trabalhado com 
desenvolvimento de aplicações Web de todos 
os tamanhos, em diferentes linguagens. 
○ De 80 a 1000 classes 
○ Java, C#, Ruby 
● Mas os problemas são os mesmos.
Problemas que vejo no dia-a-dia 
● Controllers acoplados. 
● Controllers com regras de negócio. 
● Modelos confusos/complexos. 
● JSPs e Taglibs com scriptlet. 
● Testes de aceitação instáveis. 
● DAOs com métodos inúteis ou em lugares errados. 
● E por aí vai...
Como avaliar qualidade? 
● Métricas de código 
○ Úteis. 
○ São baratas e executam rápido. 
○ Eu, em particular, acho a ideia sensacional. 
● Meu problema com elas? 
○ Pouco contextuais. 
○ Estudos na área só querem saber de benchmarking.
Falta contexto, como assim? 
● Estudos que buscam por números mágicos. 
○ Mas quem disse que o número mágico (digamos, 20 
linhas por método) é bom para TODAS as classes do 
meu sistema? 
○ E as minhas decisões arquiteturais? 
● Não quero o melhor código do mundo, quero 
o código que facilite manutenção.
Você já olhou a fundo? 
● Todas as vezes que usei a mesma massa 
gigantesca de dados que outro artigo e fui 
analisar, encontrei problemas. 
○ Exemplo atual: artigo do ICSME sobre testes 
funcionais em aplicações Web de código aberto. 
Quando olhei a massa, vi que colocaram dois 
projetos nossos, que NÃO ERAM web. 
○ Outro exemplo: Meu artigo no CSMR sobre asserts 
em testes de unidade.
Minha proposta 
● Proponho a criação de métricas e heurísticas 
para identificação de problemas em 
aplicações Web. 
○ Todas elas serão extraídas de questionários e 
entrevistas com desenvolvedores do mundo real. 
○ Serão analisadas em projetos de código aberto, para 
fins exploratórios, e depois estudos de caso em 
projetos da indústria. 
○ Projetos de código aberto escolhidos manualmente.
Já temos algo? 
● Primeiro estudo sobre métodos em DAOs 
ambíguos foi publicado no MTD2014, co-locado 
com o ICSME2014. 
○ Bolamos uma heurística para identificar esses 
métodos e fizemos um pequeno estudo em 3 projetos 
da Caelum.
Project # of DAO 
methods 
# of right 
methods 
# of wrong 
methods 
% of wrong 
methods 
Caelumweb 590 511 79 13.38% 
Codesheriff 70 57 13 18.57% 
Gnarus 233 200 33 14.16%
Project # of inspected 
methods 
# of 
agreement 
% of 
agreement 
Caelumweb 79 59 74.68% 
Codesheriff 13 8 61.53% 
Gnarus 33 16 48.48%
Dúvidas 
● Como validar essas heurísticas? 
○ Opinião dos desenvolvedores + estudos em projetos 
de código aberto são suficientes. 
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○ Ao invés de definir um número mágico, usar um 
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aniche@ime.usp.br 
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Proposta: Métricas e Heurísticas para Detecção de Problemas em Aplicações Web

  • 1. Métricas e Heurísticas para Detecção de Problemas em Aplicações Web Maurício Aniche aniche@ime.usp.br
  • 2. Quem sou eu? ● Graduado em CC pelo Mackenzie (2007) ● Mestre em CC pelo IME/USP (2012) Orientador: Marco Aurélio Gerosa ● Aluno de doutorado pelo IME/USP (2012-?) Orientador: Marco Aurélio Gerosa ● Líder técnico na Caelum
  • 3. Motivação ● Nos últimos anos, tenho trabalhado com desenvolvimento de aplicações Web de todos os tamanhos, em diferentes linguagens. ○ De 80 a 1000 classes ○ Java, C#, Ruby ● Mas os problemas são os mesmos.
  • 4. Problemas que vejo no dia-a-dia ● Controllers acoplados. ● Controllers com regras de negócio. ● Modelos confusos/complexos. ● JSPs e Taglibs com scriptlet. ● Testes de aceitação instáveis. ● DAOs com métodos inúteis ou em lugares errados. ● E por aí vai...
  • 5. Como avaliar qualidade? ● Métricas de código ○ Úteis. ○ São baratas e executam rápido. ○ Eu, em particular, acho a ideia sensacional. ● Meu problema com elas? ○ Pouco contextuais. ○ Estudos na área só querem saber de benchmarking.
  • 6. Falta contexto, como assim? ● Estudos que buscam por números mágicos. ○ Mas quem disse que o número mágico (digamos, 20 linhas por método) é bom para TODAS as classes do meu sistema? ○ E as minhas decisões arquiteturais? ● Não quero o melhor código do mundo, quero o código que facilite manutenção.
  • 7. Você já olhou a fundo? ● Todas as vezes que usei a mesma massa gigantesca de dados que outro artigo e fui analisar, encontrei problemas. ○ Exemplo atual: artigo do ICSME sobre testes funcionais em aplicações Web de código aberto. Quando olhei a massa, vi que colocaram dois projetos nossos, que NÃO ERAM web. ○ Outro exemplo: Meu artigo no CSMR sobre asserts em testes de unidade.
  • 8. Minha proposta ● Proponho a criação de métricas e heurísticas para identificação de problemas em aplicações Web. ○ Todas elas serão extraídas de questionários e entrevistas com desenvolvedores do mundo real. ○ Serão analisadas em projetos de código aberto, para fins exploratórios, e depois estudos de caso em projetos da indústria. ○ Projetos de código aberto escolhidos manualmente.
  • 9. Já temos algo? ● Primeiro estudo sobre métodos em DAOs ambíguos foi publicado no MTD2014, co-locado com o ICSME2014. ○ Bolamos uma heurística para identificar esses métodos e fizemos um pequeno estudo em 3 projetos da Caelum.
  • 10. Project # of DAO methods # of right methods # of wrong methods % of wrong methods Caelumweb 590 511 79 13.38% Codesheriff 70 57 13 18.57% Gnarus 233 200 33 14.16%
  • 11. Project # of inspected methods # of agreement % of agreement Caelumweb 79 59 74.68% Codesheriff 13 8 61.53% Gnarus 33 16 48.48%
  • 12. Dúvidas ● Como validar essas heurísticas? ○ Opinião dos desenvolvedores + estudos em projetos de código aberto são suficientes. ● Vale a pena criar métricas genéricas? ○ Ao invés de definir um número mágico, usar um número calculado para o projeto em particular?