Jan 01, 1970
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Engenharia de software para OpenHarmony: trabalhos relacionados
Muito longo; Para ler
Esta seção destaca insights de roteiros de pesquisa e revisões de literatura em engenharia de software, abrangendo tópicos como sistemas autoadaptáveis, desenvolvimento orientado a modelos, computação orientada a serviços e inteligência artificial para engenharia de software. Descubra perspectivas valiosas para orientar futuros esforços de pesquisa em campos emergentes.Autores:
(1) LI LI, Universidade Beihang, China;
(2) XIANG GAO, Universidade Beihang, China;
(3) HAILONG SUN, Universidade Beihang, China;
(4) CHUNMING HU, Universidade Beihang, China;
(5) XIAOYU SUN, Universidade Nacional Australiana, Austrália;
(6) HAOYU WANG, Universidade de Ciência e Tecnologia de Huazhong, China;
(7) HAIPENG CAI, Universidade Estadual de Washington, Pullman, EUA;
(8) TING SU, Universidade Normal da China Oriental, China;
(9) XIAPU LUO, Universidade Politécnica de Hong Kong, China;
(10) TEGAWENDÉ F. BISSYANDÉ, Universidade do Luxemburgo, Luxemburgo;
(11) JACQUES KLEIN, Universidade do Luxemburgo, Luxemburgo;
(12) JOHN GRUNDY, Universidade Monash, Austrália;
(13) TAO XIE, Universidade de Pequim, China;
(14) HAIBO CHEN, Universidade Jiao Tong de Xangai, China;
(15) HUAIMIN WANG, Universidade Nacional de Tecnologia de Defesa, China.
Tabela de Links
O estado do ecossistema OpenHarmony
Visão geral da engenharia de software móvel
7 TRABALHOS RELACIONADOS
A engenharia de software OpenHarmony está em seu estágio inicial e há apenas trabalhos limitados neste campo. Na verdade, conforme destacado na Secção 3.4, existem apenas 8 artigos apresentados sobre este aspecto. Nesta seção, não discutiremos mais esses trabalhos relacionados ao OpenHarmony. Em vez disso, aproveitamos esta oportunidade para destacar trabalhos relacionados que fornecem um roteiro de investigação ou uma declaração de posição para orientar um novo campo de investigação, ou um inquérito incluindo revisões de literatura para resumir uma direção de investigação madura. Destacamos agora os representativos.
Roteiro de Pesquisa . Um dos relatórios de roteiro de pesquisa mais representativos é o apresentado por Cheng et al. [22] que propuseram conduzir pesquisas de engenharia de software para sistemas auto-adaptáveis. Após discussões aprofundadas entre os autores em um seminário Dagstuhl sobre Engenharia de Software para Sistemas Autoadaptativos, os autores identificaram quatro visões que são consideradas essenciais para a engenharia de software de sistemas autoadaptáveis. Para cada visão, os autores resumem o estado da arte e destacam os desafios que devem ser enfrentados para atingir o objetivo final, ou seja, o software é capaz de lidar automaticamente com a complexidade dos sistemas atuais com uso intensivo de software. . Os autores lançaram outra versão (chamada de segundo roteiro de pesquisa) cinco anos depois do sucesso da primeira versão. O objetivo deste segundo roteiro [25] permanece o mesmo, ou seja, resumir o estado da arte e identificar desafios críticos para a engenharia sistemática de software de sistemas auto-adaptáveis. Outros documentos representativos de roteiro de pesquisa incluem o proposto por France et al. [34] que defendem o desenvolvimento orientado a modelos de software complexo, bem como o proposto por Papazoglou et al. [85] que defendem a computação orientada a serviços como um novo paradigma de computação para apoiar o desenvolvimento de composição rápida, de baixo custo e fácil de aplicações distribuídas. Ambos os trabalhos resumiram o estado da arte e os desafios enfrentados pelas atividades de pesquisa em andamento. Mais recentemente, McDermott et al. [79] apresentam um roteiro de pesquisa sobre Inteligência Artificial para Engenharia de Software (AI4SE) e Engenharia de Software para Inteligência Artificial (SE4AI), apresentando aspectos-chave com o objetivo de permitir a automação de práticas de engenharia de sistemas tradicionais (AI4SE) e incentivar novas práticas de engenharia de sistemas apoiando uma nova onda de sistemas automatizados, adaptativos e de aprendizagem (SE4AI).
Revisão da literatura. Uma revisão da literatura envolve o levantamento de fontes acadêmicas (principalmente publicações de pesquisa) sobre um tema específico, com o objetivo de fornecer uma visão geral do estado da arte que é ainda apoiada por uma avaliação crítica do material. Além de fornecer uma reflexão sobre o passado, também fornece uma imagem clara do estado do conhecimento sobre o assunto, o que é útil para orientar futuras direções de pesquisas. Devido aos benefícios acima mencionados, neste trabalho recorremos ao levantamento de artigos de revisão de literatura (em vez da maioria das publicações primárias) apresentados na área de engenharia de software móvel. Na verdade, realizar uma pesquisa de pesquisas não é novidade para a comunidade. Nossos colegas pesquisadores exploraram esse tipo de estudo em vários domínios quando o número de publicações primárias continuou aumentando até que se tornou difícil acompanhar o crescente corpo de artigos da literatura na área. Por exemplo, AI-Zewairi et al. [3] conduziram um levantamento de pesquisas relacionadas a metodologias ágeis de desenvolvimento de software, que ganharam atenção rigorosa na comunidade de engenharia de software com um número excessivo de estudos de pesquisa publicados. Como outro exemplo, McNabb et al. [80] apresentaram à comunidade um levantamento de pesquisas sobre visualização de informações, que também se tornou extremamente popular e o número de publicações tornou-se cada vez mais difícil de acompanhar. Outros trabalhos representativos incluem o proposto por Giraldo et al. [41] que propuseram um levantamento de pesquisas sobre o tema segurança e privacidade em sistemas ciberfísicos, bem como o proposto por Chatzimpampas et al. [20] que conduziram uma pesquisa sobre o uso de visualização para interpretação de modelos de aprendizado de máquina.
Este artigo está disponível no arxiv sob licença CC 4.0.
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