Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/22521
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorGaldino, Flávia Caroline dos Santos-
dc.date.accessioned2025-06-25T20:01:07Z-
dc.date.available2025-06-25T20:01:07Z-
dc.date.issued2025-01-13-
dc.identifier.citationGALDINO, Flávia Caroline dos Santos. Métricas em microsserviços: análise da ISO/IEC 25010 e recomendações por LLM. 2025. 85 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) — Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/22521-
dc.description.abstractIntroduction: The microservices pattern, which organizes a system into a collection of independent services, promotes flexibility in development, accelerating the delivery cycle and improving software quality. This model facilitates adaptation to changes, reducing development time and increasing team satisfaction. Objective: This study aims to collect performance and quality metrics from academia through a theoretical and systematic review and to understand the industry’s reality through an opinion survey. The goal is to identify challenges and solutions for managing microservice teams, relating quality metrics to the ISO/IEC 25010 Standard requirements, advancing scientific research, and supporting the management of microservice-based technologies with adaptable metrics that integrate artificial intelligence. Methodology: The Design Science Research method was adopted, where, in the case study, two artifacts were developed: a metrics catalog and a metrics recommendation tool based on this catalog to support microservice management. Conclusion: This work contributes to understanding academic and industrial needs by comparing both areas and proposing metrics to guide researchers, managers, and developers. Furthermore, it provides data-driven insights for decision-making in microservice implementation and is a foundation for future research. Future studies will focus on advancing Large Language Models (LLM), user engagement in LLM-based tools, and improving the LLM developed in this study, potentially impacting academia and industry, optimizing microservice management, and enhancing its quality.eng
dc.languageporpt_BR
dc.subjectComputaçãopor
dc.subjectSoftware - desenvovimentopor
dc.subjectMétricas para softwarepor
dc.subjectMicrosserviçospor
dc.subjectEquipe de desenvolvimentopor
dc.subjectMetrics for softwareeng
dc.subjectMicroserviceseng
dc.subjectDevelopment teameng
dc.titleMétricas em microsserviços: análise da ISO/IEC 25010 e recomendações por LLMpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Rocha, Fabio Gomes-
dc.description.resumoIntrodução: O padrão de microsserviços, que organiza um sistema em uma coleção de serviços independentes, promove flexibilidade no desenvolvimento, acelerando o ciclo de entrega e melhorando a qualidade do software. Esse modelo facilita a adaptação às mudanças, reduzindo o tempo de desenvolvimento e aumentando a satisfação das equipes. Objetivo: Este estudo busca coletar métricas de desempenho e qualidade da academia, por meio de uma revisão teórica e sistemática, e compreender a realidade da indústria por meio de uma pesquisa de opinião. O objetivo é identificar desafios e soluções para o gerenciamento de equipes de microsserviços, relacionando métricas de qualidade com os requisitos da norma ISO/IEC 25010, avançando as pesquisas científicas e apoiando o gerenciamento de tecnologias baseadas em microsserviços com métricas adaptáveis que integrem inteligência artificial. Metodologia: Foi adotado o método Design Science Research, no qual, no estudo de caso foram desenvolvidos dois artefatos: um catálogo de métricas e uma ferramenta de recomendações de métricas, baseados neste catálogo, para apoiar o gerenciamento de microsserviços. Conclusão: Este trabalho contribui para o entendimento das necessidades acadêmicas e da indústria, comparando ambas as áreas e propondo métricas para orientar pesquisadores, gestores e desenvolvedores. Ademais, oferece informações baseadas em dados para decisões nas implementação de microsserviços e serve como base para futuras pesquisas. As pesquisas futuras estarão focadas no aprofundamento de Large Language Models (LLM), no engajamento dos usuários em ferramentas baseadas em LLM, e na melhoria da LLM desenvolvida neste estudo, com potencial impacto tanto para a academia quanto para a indústria, otimizando a gestão de microsserviços e melhorando sua qualidade.pt_BR
dc.publisher.programPós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.publisher.initialsUniversidade Federal de Sergipe (UFS)pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Soares, Michel dos Santos-
dc.description.localSão Cristóvãopt_BR
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciência da Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
FLAVIA_CAROLINE_SANTOS_GALDINO.pdf2,8 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.