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Relatório técnico: Tecnologia da Informação — Modelagem de Sistemas com UML
1. Introdução
A modelagem de sistemas com UML (Unified Modeling Language) constitui uma prática consolidada na engenharia de software para representar, analisar e comunicar estruturas e comportamentos de sistemas complexos. Este relatório descreve fundamentos científicos, procedimentos recomendados e diretrizes operacionais para adoção eficaz da UML em projetos de Tecnologia da Informação (TI), enfatizando qualidade, rastreabilidade e integração com ciclos ágeis e de engenharia orientada a modelos.
2. Objetivos
- Delinear um quadro conceitual e metodológico para uso da UML em sistemas de TI.
- Apresentar práticas instrumentais para modelagem precisa e verificável.
- Indicar métricas e controles de qualidade para modelos.
- Fornecer recomendações operacionais para equipes de desenvolvimento e arquitetos.
3. Fundamentação científica
A UML é uma linguagem semi-formal padronizada que suporta múltiplas visões do sistema: estrutural (classes, componentes, pacotes), comportamental (casos de uso, sequências, atividades) e de implantação. Do ponto de vista epistemológico, modelos UML funcionam como artefatos de abstração que reduzem a complexidade através de representação simbólica e regras sintáticas/semânticas. Evidências empíricas indicam que modelagem bem governada melhora comunicação entre stakeholders, reduz incertezas de requisitos e facilita análise de impacto. Contudo, a validade dos modelos depende de práticas de verificação, validação e manutenção contínua.
4. Metodologia recomendada
Adote um processo iterativo e incremental integrado ao ciclo de vida do software:
- Inicie com análise de stakeholders e identificação de requisitos essenciais.
- Produza diagramas de casos de uso para capturar escopo funcional.
- Modele a arquitetura com diagramas de componentes e pacotes; especifique interfaces e dependências.
- Defina os modelos de domínio com diagramas de classes, incluindo atributos, relacionamentos e invariantes essenciais.
- Modele comportamentos críticos com diagramas de sequência e de atividades para fluxos de controle e pontos de integração.
- Execute refinamentos e crie diagramas de estado para entidades com comportamentos complexos.
- Vincule modelos a artefatos de implementação (código, testes, documentação) e mantenha rastreabilidade bidirecional.
5. Técnicas de verificação e validação
- Valide modelos contra requisitos por inspeções e workshops com stakeholders.
- Verifique consistência sintática com ferramentas CASE; verifique consistência semântica por regras de negócio e padrões arquiteturais.
- Realize simulações e execução de modelos (quando suportado) para detectar comportamentos inesperados.
- Adote testes baseados em modelos: derive casos de teste a partir de diagramas de sequência e casos de uso.
- Monitorar métricas de qualidade dos modelos: cobertura de casos de uso, coesão de classes, acoplamento entre componentes, número de exceções de validação.
6. Integração com práticas ágeis e MDE
- Para equipes ágeis, use UML de forma pragmática: modelos de alto nível para entendimento compartilhado e modelos detalhados apenas para áreas de risco ou infraestrutura crítica.
- Empregue Model-Driven Engineering (MDE) quando houver ganho claro em automação (geração de código, transformações de modelos). Defina transformations, metamodelos e pipelines automatizados.
- Mantenha modelos sincronizados com repositórios de código e pipelines CI/CD; realize checagens automáticas de conformidade durante builds.
7. Ferramentas e governança
- Selecione ferramentas que suportem controle de versão, colaboração, validação e exportação de artefatos. Priorize compatibilidade com padrões XMI para interoperabilidade.
- Estabeleça políticas de governança: convenções de modelagem, níveis de detalhe, revisão de modelos e critérios de aceitação.
- Treine equipe em notação e em racionalidade arquitetural; promova sessões regulares de manutenção do modelo.
8. Riscos e mitigação
- Risco de modelos desatualizados: mitigue com processos de sincronização e revisão automatizada.
- Risco de excesso de detalhamento (over-modeling): limite esforço documentando apenas o necessário para decisão e implementação.
- Risco de baixa compreensão: mitigue com diagramas contextuais, glossário e exemplos de uso.
9. Recomendações operacionais (injuntivo-instrucional)
- Defina meta-modelos e padrões organizacionais antes de iniciar modelagem em projeto.
- Priorize diagramas que impactam decisões arquiteturais e de integração.
- Realize revisões periódicas de consistência e vincule modelos a requisitos e testes.
- Automatize verificações e integrações com pipelines de desenvolvimento.
- Documente suposições e restrições diretamente no modelo para facilitar auditoria.
10. Conclusão
A UML permanece uma ferramenta valiosa para modelagem de sistemas em TI quando aplicada com disciplina científica e práticas operacionais claras. A eficácia advém da combinação entre qualidade da modelagem, validação contínua e integração com processo de desenvolvimento. Recomenda-se tratamento pragmático e governado da UML, alinhado a necessidades de negócio e capacidade da equipe, para maximizar benefícios e minimizar custos de manutenção.
PERGUNTAS E RESPOSTAS
1. Quando usar UML em vez de apenas documentação textual?
Resposta: Use UML quando visualização estrutural/comportamental reduzir ambiguidade, facilitar decisões arquiteturais ou gerar artefatos automatizados.
2. Quais diagramas UML são essenciais em projetos ágeis?
Resposta: Casos de uso (ou histórias), classes (domínio), componentes (arquitetura) e sequências (integração) são essenciais e suficientes na maioria.
3. Como garantir modelos UML atualizados?
Resposta: Integre modelos ao repositório de código, automatize checagens em CI e estabeleça revisões periódicas obrigatórias.
4. UML ajuda na geração de código?
Resposta: Sim — com MDE e ferramentas compatíveis, é possível gerar esqueletos de código, mapeamentos ORM e testes, reduzindo trabalho manual.
5. Quais métricas avaliar modelos UML?
Resposta: Cobertura de requisitos, acoplamento/cohesão, número de inconsistências detectadas, e taxa de sincronização com código são métricas úteis.

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