Avaliação de Performabilidade de Riscos de Desenvolvimento em Projetos de Software

Falhas em projetos é um fator de destaque na abordagem feita pela comunidade de engenharia de software e muito tem sido feito em prol do sucesso desses projetos, porém, os riscos sempre existirão. O aumento das taxas de sucesso em projetos de software representa um desafio significativo para essa indústria, em que alguns riscos (por exemplo, atrasos no cronograma, aumento de custos) podem levar os projetos ao fracasso. Nesse contexto, a área de gerência de riscos tem uma importância significativa. No entanto, a falta de um processo de gerenciamento de riscos, aliada a estimativas deficientes de custo e de tempo, são algumas das principais causas das falhas dos projetos de desenvolvimento de software. O gerenciamento de riscos contribui positivamente para a redução e controle dos riscos do projeto de software, através de sua identificação e quantificação. Foram propostas várias técnicas para avaliar os efeitos de tais problemas indesejáveis, mas estimativas de probabilidade são geralmente negligenciadas, e isso afeta uma avaliação adequada dos riscos. Por isso, o impacto de riscos no desempenho de um projeto de software é um aspecto importante que não deve ser desprezado. Este trabalho propõe uma metodologia e modelos de dependabilidade e performabilidade para avaliação probabilística de riscos de desenvolvimento em projetos de software. Nesta metodologia, a avaliação de riscos é realizada utilizando diagramas de blocos de confiabilidade e redes de Petri estocásticas. Dois estudos de caso demonstram a viabilidade da técnica proposta. Com a aplicação da metodologia e dos modelos propostos, é possível verificar o impacto e avaliar a performabilidade dos riscos de desenvolvimento em projetos de software. Além disso, essa metodologia possibilitará a avaliação de outros riscos de desenvolvimento, bem como a avaliação de performabilidade em outras etapas do processo de desenvolvimento de software. Isso tudo pode ser utilizado pelos gerentes de projetos de software para avaliar o impacto dos riscos em diferentes projetos