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Whitepaper-Custos

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Insights	sobre	Custos	Associados	à	
Manutenção	Corretiva,	Perfectiva	e	
Evolutiva	de	Software	
	
Marcio	Marchini	-	https://br.linkedin.com/in/marciomarchini 	
Setembro	de	2016	
	
	
1)	Contexto:	44%	dos	Custos	em	Adaptações	...............................................................................	1	
2)	Esforço	além	de	LOC	(Lines	of	Code)	...........................................................................................	3	
3)	Defeitos	e	o	Custo	da	Qualidade	.....................................................................................................	5	
4)	Infraestrutura	para	Evolução	com	Qualidade	.......................................................................	10	
5)	Customização	=	Complexidade	=	Custo	Extra	.......................................................................	11	
6)	Inovação:	Pesquisa,	Insucessos	e	Pivotagem	........................................................................	15	
7)	Escalabilidade:	A	Inovação	Inevitável	......................................................................................	16	
8)	Conclusão	..............................................................................................................................................	23	
	
1)	Contexto:	44%	dos	Custos	em	Adaptações	
	
Quando	se	pensa	em	fazer	um	software	imagina-se	sempre	o	contexto	de	um	novo	
produto	sendo	codificado	e	que	será	entregue	ao	cliente	e	pronto.	Mas	o	fato	é	que	a	
grande	maioria	dos	softwares	é	escrita	mas	precisa	evoluir	constantemente	ao	longo	
do	tempo,	após	a	entrega	inicial.	Em	alguns	casos	isso	ocorre	por	necessidade	de	
adaptá-lo	a	novos	processos	ou	formas	de	operação	do	cliente;	em	outros	casos	por	
mudança	de	legislação	ou	evolução	tecnológica	e	obsolescência	de	hardware,	
sistemas	operacionais	e	bibliotecas	de	terceiros.	
	
O	fato	é	que	o	custo	relativo	de	manter	um	software	e	gerenciar	sua	evolução	em	
alguns	casos	já	atinge	mais	de	90%	de	seu	custo	total,	conforme	pode	ser	visto	na	
tabela	abaixo	(originalmente	de	
https://wiki.uef.fi/download/attachments/38669960/SMCOSTS.pdf?version=2&m
odificationDate=1430404596000&api=v2):
A	tendência	é	clara	com	o	passar	dos	anos1:	
	
	
	
Segundo	o	estudo	do	Departamento	de	Defesa	americano	(DoD/USA)	em	
http://www.stsc.hill.af.mil/resources/tech_docs/gsam3/appenf.pdf2	,	67%	dos	
custos	de	desenvolvimento	de	software	podem	ser	classificados	como	manutenção:	
	
																																																								
1	http://www.slideshare.net/meijerandre/whitepaper-omnext		
2	Também	disponível	em	http://structure101.com/static-
content/pages/resources/documents/mitre-architecture-report.pdf
Se	fizermos	um	drill-down	dessa	fatia	de	manutenção,	67%	podem	ser	enquadrados	
em	melhorias	para	novas	necessidades	(evolução	do	produto):	
	
	
	
Isso	equivale	a	cerca	de	44.89%	de	esforço	total	(67%	de	67%)	focados	em	
adaptação	do	sistema	original	frente	a	novas	necessidades.		E	isso	é	sem	nem	levar	
em	conta	o	esforço	em	arrumar	defeitos	ao	longo	do	caminho	–	21%	do	gráfico	
acima	(ou	seja,	outros	14%	do	esforço	total;	21%	de	67%)	e	os	testes	(15%	do	total,	
demonstrado	no	primeiro	gráfico).	
2)	Esforço	além	de	LOC	(Lines	of	Code)	
	
Embora	a	primeira	imagem	que	se	tenha	da	atividade	de	software	é	do	programador	
codificando	as	features	e	algoritmos	necessários,	o	fato	é	que	quanto	maior	o	
sistema,	maior	é	o	esforço	necessário	em	atividades	complementares	como	teste	e	
arquitetura.	Segundo	dados	compilados	por	Steve	McConnel	em	seu	livro	de	
Software	Estimation3,	dependendo	do	tamanho	do	sistema	os	esforços	com	testes	
																																																								
3	https://www.amazon.com/Software-Estimation-Demystifying-Developer-
Practices-ebook/dp/B00JDMPOVQ/
chegam	a	ocupar	37%	do	esforço	total,	e	outros	19%	com	Arquitetura,	conforme	a	
tabela	21-1	a	seguir.	
	
	
	
O	fenômeno	acima	se	deve	ao	que	é	conhecido	como	“diseconomy	of	scale”	–	o	
aumento	do	gasto	de	forma	superior	a	linear	com	o	aumento	do	output.	Na	área	de	
software,	os	estudos	Cocomo	II	demonstram	essa	“diseconomy	of	scale”	em	termos	
de	esforço	total	versus	o	tamanho	do	sistema:	
	
	
	
Vale	salientar	que	a	manutenção	evolutiva	(44%	de	esforço,	visto	anteriormente)	
demanda	um	constante	trabalho	de	re-arquitetura,	o	que	significa	que	esses	custos
não	somem	ao	longo	do	tempo.	Similarmente,	novas	perturbações	na	base	de	código	
necessitam	atenção	dobrada	quanto	à	qualidade	e	testes,	e	por	isso	o	alto	
investimento	necessário	nesses	testes.	Vale	salientar	também	que	os	dados	acima	
terminam	em	um	sistema	com	500	mil	linhas	de	código	(500	KLOC).	No	caso	de	
sistemas	modernos	com	milhões	de	linhas	de	código	a	tendência	é	aumentar	mais	
ainda	o	esforço	com	arquitetura	e	testes,	seguindo	a	tendência	da	tabela.	
3)	Defeitos	e	o	Custo	da	Qualidade	
	
Mas	e	qual	é	o	custo	esperado	para	detectar	e	remover	os	defeitos?	Já	vimos	que	
cerca	de	14%	do	esforço	se	dá	corrigindo	esses	defeitos.	Vimos	também	que	cerca	
de	37%	de	esforço	é	o	previsto	com	testes	no	caso	de	sistemas	com	500KLOC.	Isso	
ocorre	devido	à	densidade	de	defeitos	esperada,	conforme	médias	da	nossa	
indústria	na	tabela	a	seguir:	
	
	
	
Segundo	o	estudo	acima,	em	novos	sistemas	com	500KLOC	a	taxa	de	defeitos	a	ser	
encontrada	após	a	codificação	pode	variar	de	4	a	100	defeitos	a	cada	mil	linhas	de	
código	(ou	seja,	podemos	chegar	a	50.000	defeitos	em	um	sistema	com	500KLOC!!!).	
No	caso	de	novas	funcionalidades,	medidas	por	ponto	de	função,	a	taxa	de	defeitos	
da	indústria4	é:	
	
																																																								
4	Segundo	estudo	de	Capers	Jones,	compilado	no	livro	Software	Estimation	de	Steve	
McConnel.
Ou	seja:	em	uma	entrega	de	200	pontos	de	função,	esperam-se	1.000	defeitos!		
	
Um	erro	comum	é	assumir	que	essa	taxa	seja	constante	(numDefeitos	=	5*numPF),	
independentemente	do	tamanho	do	sistema.	Capers	Jones	recomenda5	usar	um	
expoente	de	1.25	para	que	a	fórmula	reflita	a	não-linearidade	da	complexidade	com	
o	tamanho	dos	sistemas,	o	que	gera	a	fórmula:	numDefeitos	=	numPF	ˆ	1.25.	Isso	
significa	que	o	fator	5:1	da	tabela	21-10	na	verdade	sobe	muito,	conforme	exemplos	
abaixo:	
	
Total	de	Pontos	de	Função	 Número	de	Defeitos	Esperados	
(PFˆ1.25)	
Fator	(defeitos:PF)	
1.000	 5.623	 5.6	:	1	
5.000	 42.044	 8.4	:	1	
15.000	 16.6002	 11	:	1	
50.000	 747.674	 14.95	:	1	
	
Em	outras	palavras:	a	taxa	de	defeitos	por	PF	cresce	exponencialmente	(e	não	
linearmente),	atingindo	taxas	3X	maiores	em	sistemas	grandes	quando	comparado	a	
sistemas	menores	(14.95	é	aproximadamente	3	X	5).	O	que	pode	ser	feito	para	
combater	essa	diminuição	exponencial	da	qualidade	com	o	tamanho	do	projeto	
greenfield6?	
	
Obviamente	há	técnicas	variadas	de	redução	e	detecção	de	defeitos,	e	a	adoção	das	
mesmas	envolve	custos.	Dentre	as	principais	técnicas	e	efetividade	correspondente,	
destacam-se:	
	
																																																								
5	http://rbcs-us.com/site/assets/files/1337/measuring-defect-potentials-and-
defect-removal-efficiency.pdf		
6	Greenfield	pois	se	aplica	a	um	novo	projeto	sendo	feito	do	zero.	Para	projetos	de	
manutenção	sobre	uma	base	de	código	já	existente	sabe-se	que	o	problema	aumenta	
mais	ainda,	embora	não	tenhamos	localizado	na	bibliografia	uma	quantificação	
precisa.
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