Um Mapeamento Sistemático Sobre o Uso de Metodologias Ágeis no Processo de Experimentação Científica

• Augusto Romeiro UFF
• Daniel de Oliveira UFF

DOI: https://doi.org/10.5753/bresci.2015.7205

Resumo

Muitos experimentos científicos são baseados em simulações computacionais. Assim, os cientistas de diversas áreas, como a biologia e a química, desenvolvem softwares como parte fundamental de sua pesquisa, seja diretamente escrevendo programas ou desenvolvendo novos workflows científicos. Assim como na área comercial, todo o desenvolvimento em projetos científicos deve ser estruturado, documentado e realizado de forma a reduzir o tempo de desenvolvimento e os custos envolvidos. No processo de experimentação científica os requisitos são instáveis e podem mudar constantemente durante a execução do projeto, por isso, as metodologias ágeis já consagradas para o desenvolvimento de software comercial se mostram interessantes. O propósito desse artigo é mapear sistematicamente as abordagens existentes que aplicam metodologias ágeis no contexto científico de forma que possamos fornecer uma visão geral da aplicação de tais metodologias no ambiente científico e apresentar as lacunas e oportunidades para melhorias neste domínio.

Palavras-chave: a

Referências

[Ackroyd et al. 2008] Ackroyd, K. S., Kinder, S. H., Mant, G. R., Miller, M. C., Ramsdale, C. A., and Stephenson, P. C. (2008). Scientific software development at a research facility. IEEE software, 25(4):44–51.

[Cohen et al. 2004] Cohen, D., Lindvall, M., and Costa, P. (2004). An introduction to agile methods. Advances in computers, 62:1–66.

[Easterbrook e Johns 2009] Easterbrook, S. M. and Johns, T. C. (2009). Engineering the software for understanding climate change. Computing in science & engineering, 11(6):64–74.

[Kane 2003] Kane, D. (2003). Introducing agile development into bioinformatics: an experience
report. In Agile Development Conference, 2003. ADC 2003. Proceedings of the, pages
132–139. IEEE.

[Kane et al. 2006] Kane, D. W., Hohman, M. M., Cerami, E. G., McCormick, M. W., Kuhlmman, K. F., and Byrd, J. A. (2006). Agile methods in biomedical software development: a multi-site experience report. BMC Bioinformatics, 7(1):273.

[Kitchenham 2004] Kitchenham, B. (2004). Procedures for performing systematic reviews. Keele, UK, Keele University, 33(2004):1–26.

[Mattoso et al. 2010] M. Mattoso, C. Werner, G. H. Travassos, V. Braganholo, E. Ogasawara, D. D. Oliveira, S. M. S. D. Cruz, W. Martinho, and L. Murta, “Towards supporting the life cycle of large scale scientific experiments,” International Journal of Business Process Integration and Management, vol. 5, no. 1, p. 79, 2010.

[Maxville 2009] Maxville, V. (2009). Preparing scientists for scalable software develop- ment. In Software Engineering for Computational Science and Engineering, 2009. SECSE’09. ICSE Workshop on, pages 80–85. IEEE.

[Nanthaamornphong et al. 2013] Nanthaamornphong, A., Morris, K., Rouson, D. W., and Michelsen, H. A. (2013). A case study: Agile development in the community laser- induced incandescence modeling environment (cliime). In Proceedings of the 5th In- ternational Workshop on Software Engineering for Computational Science and Engi- neering, pages 9–18. IEEE Press.

[Pitt-Francis et al. 2009] Pitt-Francis, J., Pathmanathan, P., Bernabeu, M. O., Bordas, R., Cooper, J., Fletcher, A. G., Mirams, G. R., Murray, P., Osborne, J. M., Walter, A., et al. (2009). Chaste: a test-driven approach to software development for biological modelling. Computer Physics Communications, 180(12):2452–2471.

[Pressman e Maxim 2014] Pressman, R., Maxim, B (2014) Software Engineering: A Practitioner's Approach. McGraw-Hill Science/Engineering/Math; 8 edition (January 23, 2014)

[Sletholt et al. 2012] Sletholt, M. T., Hannay, J. E., Pfahl, D., and Langtangen, H. P. (2012). What do we know about scientific software development’s agile practices? Computing in Science & Engineering, 14(2):24–37.

[Teles 2004] Teles, V. Extreme Programming: Aprenda como encantar seus usuários desenvolvendo software com agilidade e alta qualidade. Novatec. ISBN: 85-7522-047-0;

[Travassos e Barros 2003] G. H. Travassos and M. O. Barros, “Contributions of In Virtuo and In Silico Experiments for the Future of Empirical Studies in Software Engineering,” in 2nd Workshop on Empirical Software Engineering the Future of Empirical Studies in Software Engineering, Rome, Italy, 2003, pp. 117–130

[Wood e Kleb 2003] Wood, W. A. and Kleb, W. L. (2003). Exploring xp for scientific research. Software, IEEE, 20(3):30–36.