Orienta��o: MIYAKE, M�rio Yoshikazu

Ano: 2018

 Apesar do alto custo de manutenção, sistemas de software legados ainda são essenciais para a operação dos negócios. Tipicamente, esses sistemas foram desenvolvidos há muito tempo, com tecnologias obsoletas, e possuem pouca ou nenhuma documentação. Além disso, seus desenvolvedores e patrocinadores originais já não estão presentes na empresa e a compreensão sobre os sistemas é limitada tanto para os analistas de TI quanto para os analistas de negócio, ratificando a dificuldade em realizar a sua manutenção. Este trabalho apresenta uma abordagem
para extração de conhecimento em sistemas legados, considerando como insumo o artefato mais fidedigno do software sobre as regras implementadas e seu estado real: o código fonte. Essa abordagem baseia-se na tradução do código fonte para linguagem natural, através do processo de Tradução Estatística de Máquina proposto pelos autores da ferramenta Pseudogen, inicialmente criada para facilitar o aprendizado de linguagens de programação. A principal contribuição deste trabalho é, através de uma metodologia de Pesquisa-Ação, apresentar e aplicar a ferramenta
Pseudogen em um novo contexto: extração de regras de negócio a partir do código fonte em SQL, favorecendo o processo de compreensão de software tanto para mantenedores quanto para os usuários do sistema. O experimento utiliza parte de um sistema legado do mercado financeiro desenvolvido usando stored procedures.

Acesse: cassiopea.ipt.br/teses/2018_EC_Beatriz_Monteiro.pdf