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Título: QA Metrics: integração das métricas de qualidade de software, em ambiente Docker, para exibição de dashboards Grafana alimentado pelo banco de dados temporal InfluxDB via Newman.
Autor: Silva, Lucas Ferreira da
Endereco Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/9075508106025707
Orientador: Bocanegra, Silvana
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/4596111202208863
Co-orientador : Assad, Rodrigo Elia
Endereço Lattes do Co-orientador : http://lattes.cnpq.br/3791808485485116
Palavras-chave: Engenharia de software;Garantia de qualidade;Métricas
Data do documento: 15-Jul-2022
Citação: Silva, Lucas Ferreira da. QA Metrics: Integração das métricas de qualidade de software, em ambiente Docker, para exibição de dashboards Grafana alimentado pelo banco de dados temporal InfluxDB via Newman. 2022. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.
Abstract: Software Quality metrics and indicators are able to help a software tester, commonly known as QA, to assess what needs to be done to improve performance of a software development project. In addition, it makes it possible to monitor the progress of a project in order to suggest initiatives based on the collected data. However, gathering the metrics obtained from different data sources to present them in real time is not an easy task for some companies. Nevertheless, with the use of APIs, it is possible to collect the data, analyze and present them in dashboards and reduce QA rework. In this paper, it was developed a system capable of collecting data from three services in order to present, in dashboards, the metrics that are essential in the area of Software Quality. Furthermore, the collection and storage of these metrics are performed in an automated and orchestrated manner through a compact, fast, efficient, safe, portable and isolated application.
Resumo: As métricas e indicadores de qualidade de software são capazes de auxiliar um testador de software, conhecido como Quality Assurance (QA), a avaliar o que precisa ser realizado para melhorar o desempenho de um projeto de desenvolvimento de software. Além disso, possibilita monitorar o progresso de um projeto a fim de sugerir iniciativas baseadas nos dados coletados. Entretanto, unificar as métricas obtidas de fontes distintas para apresentá-las em tempo real não é uma tarefa fácil para algumas empresas. Apesar disso, com o uso de APIs, é possível coletar os dados, analisar e apresentá-los em dashboards, além de reduzir o tempo de retrabalho dos QAs. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema capaz de coletar dados de três serviços com o intuito de apresentar, em dashboards, as métricas que são essenciais na área de Qualidade de Software. Ademais, a coleta e o armazenamento destas métricas são realizados de forma automatizada e orquestrada através de uma aplicação compacta, rápida, eficiente, segura, portátil e isolada.
URI: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3167
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