Melhorando as Recomendações dos Revisores para Violações de Arquitetura

Revisão de código é uma parte importante do desenvolvimento de software. Ajuda a pegar erros e garante uma qualidade melhor do software. Durante a revisão de código, os desenvolvedores conferem o trabalho uns dos outros antes de ser adicionado ao código principal. Um problema comum nesse processo é garantir que os revisores certos sejam escolhidos para tipos específicos de código. Uma questão significativa que precisa de atenção especial são as violações de arquitetura. Isso acontece quando o código não está alinhado com a estrutura planejada do software, podendo causar problemas mais adiante.

Esse estudo foca em melhorar a maneira como recomendamos revisores para essas violações de arquitetura. Muitas vezes, ferramentas automáticas sugerem revisores com base em critérios gerais, mas podem deixar passar questões específicas. Nosso objetivo é criar um sistema que recomende revisores especificamente qualificados para lidar com violações de arquitetura.

#Contexto

No desenvolvimento de software moderno, as revisões de código serve a vários propósitos. Ajudam a encontrar e corrigir falhas no código, melhoram a qualidade geral e promovem o compartilhamento de conhecimento entre os desenvolvedores. Existem várias ferramentas para apoiar esse processo, como Gerrit e Review-Board. Essas ferramentas ajudam a gerenciar revisões de código, mas muitas vezes dependem muito do esforço humano. Problemas podem surgir quando os revisores errados são designados, levando a atrasos desnecessários no processo de revisão.

Escolher os revisores certos para mudanças de código, especialmente as relacionadas à arquitetura, é crucial. Se os revisores errados são designados, eles podem não entender totalmente a intenção por trás do código, resultando em mal-entendidos e erros. Nossa abordagem pretende facilitar esse problema recomendando revisores que tenham a experiência e o conhecimento adequados sobre questões de arquitetura.

#Por que focar em violações de arquitetura?

Violações de arquitetura são questões críticas que podem levar a problemas sérios em um projeto de software. Elas sinalizam uma desconexão entre o código e sua estrutura de design pretendida. Essas violações podem aumentar os custos de manutenção e complicar os esforços de desenvolvimento futuros. Abordá-las durante o processo de revisão de código é essencial para evitar problemas a longo prazo.

Vários estudos destacaram a importância da arquitetura no desenvolvimento de software. Ao melhorar a forma como identificamos revisores qualificados para essas questões específicas, podemos melhorar a saúde geral do código. Nosso estudo se concentra em utilizar dados coletados anteriormente de revisões de código para fazer essas recomendações.

#As abordagens

#Métodos atuais de recomendação de revisores

1. Abordagens baseadas em heurísticas: Esses métodos usam regras gerais para calcular quais revisores podem ser os melhores. Por exemplo, alguns sistemas constroem perfis de revisores com base em suas experiências e interações passadas.

2. Abordagens de aprendizado de máquina: Alguns sistemas usam técnicas baseadas em dados, permitindo que algoritmos aprendam com padrões do passado. Eles consideram várias características, como mudanças de código e relatórios de bugs, para fazer recomendações informadas.

3. Abordagens híbridas: Esses métodos combinam técnicas heurísticas e de aprendizado de máquina para alcançar melhores resultados. Eles podem se adaptar melhor a diferentes situações e tipos de dados.

Apesar da variedade de métodos disponíveis, muitos sistemas existentes tendem a ser genéricos e podem não se concentrar em questões específicas, como violações de arquitetura. Neste estudo, propomos uma abordagem diferente que enfatiza a busca por revisores que se especializam em preocupações relacionadas à arquitetura.

#Nosso método proposto

Nosso método se centra na análise dos comentários das revisões de código e dos caminhos dos arquivos das mudanças de código. Selecionamos técnicas populares para medir semelhanças no contexto de mudanças e revisões de código passadas. Com isso, buscamos identificar revisores que têm a experiência relevante com violações de arquitetura.

Realizamos vários experimentos usando dados de diversos projetos de software de código aberto. Esses testes nos ajudaram a avaliar quais métodos de Detecção de Similaridade eram mais eficazes na recomendação de revisores qualificados.

#Questões de pesquisa

Para guiar nossa investigação, definimos três perguntas principais:

1. Os métodos comuns de detecção de similaridade podem recomendar revisores de código para violações de arquitetura de forma eficaz? Aqui, exploramos se métodos como coeficiente de Jaccard, distância de Hamming e similaridade de cosseno podem ajudar a identificar revisores qualificados com base em comentários de revisões passadas e caminhos de arquivos.

2. Como esses métodos se comparam com as abordagens existentes de recomendação de revisores de código? Queremos ver como nossas técnicas propostas se comparam com métodos estabelecidos, focando particularmente em um método conhecido como RevFinder.

3. Diferentes técnicas de amostragem afetam o desempenho dos métodos de recomendação de revisores? Examinamos se usar métodos de amostragem fixa versus incremental mudaria a eficácia de nossa abordagem.

#Coleta de dados

Para nossos experimentos, coletamos dados de quatro Projetos de código aberto significativos. Isso incluiu mais de 600 comentários de revisão focados em violações de arquitetura. Após filtrar, conseguimos 547 comentários relevantes para nossa análise.

Os dados coletados abrangem vários anos e vêm de projetos que enfrentaram diversos desafios arquitetônicos. Os comentários de revisão forneceram insights valiosos sobre como os desenvolvedores lidaram com preocupações arquitetônicas e os tipos de violações que ocorreram.

#Avaliando recomendações de revisores

Para recomendar revisores com base nos dados coletados, empregamos métodos para calcular a similaridade dos comentários de revisão e caminhos de arquivos. Isso envolveu analisar os dados históricos de projetos passados para identificar quais revisores tinham experiência com questões de arquitetura similares.

Demos prioridade ao uso de medidas claras e eficazes para classificar revisores potenciais com base em seu conhecimento e atividades anteriores. Esse ranking ajuda a garantir que os revisores recomendados sejam os mais propensos a entender e abordar as violações de arquitetura presentes no código.

#Resultados e descobertas

#Eficácia da abordagem proposta

Os resultados iniciais da aplicação do nosso método proposto mostraram uma precisão promissora na recomendação dos revisores certos para violações de arquitetura. Testamos várias combinações de métodos de detecção de similaridade para encontrar as configurações mais eficazes.

Os experimentos revelaram que certas combinações de métodos, especialmente aquelas que integraram semelhanças de caminhos de arquivos e comentários de revisão, tiveram um desempenho melhor. Isso sugere que uma abordagem equilibrada, considerando múltiplos fatores, leva a um desempenho melhor do que depender de um único método.

#Comparação com métodos existentes

Ao comparar nossos métodos de recomendação propostos com o RevFinder, ficou claro que nossa abordagem muitas vezes superou a baseline. Isso pode ser atribuído ao foco do nosso método em semelhanças semânticas e estruturais, permitindo recomendações mais refinadas.

Notavelmente, nosso sistema alcançou uma maior precisão na recomendação dos revisores certos, demonstrando sua eficácia, especialmente ao lidar com violações de arquitetura. Isso ressalta a importância de adaptar sistemas de recomendação de revisores para tipos específicos de problemas dentro do desenvolvimento de software.

#Impacto das técnicas de amostragem

Uma análise adicional sobre a influência das técnicas de amostragem indicou diferenças significativas no desempenho. Descobrimos que a amostragem fixa levou a resultados melhores em comparação com a amostragem incremental. Isso é importante para futuras aplicações, pois selecionar dados históricos apropriados para construir modelos de expertise pode afetar muito a precisão das recomendações de revisores.

No geral, nossas descobertas enfatizam a necessidade de sistemas de recomendação de revisores especializados que considerem os desafios únicos apresentados por diferentes tipos de questões no desenvolvimento de software.

#Implicações

#Para pesquisadores

Nossa pesquisa sugere que estabelecer práticas padrão para recomendação de revisores de código poderia promover resultados melhores. Ao focar em questões específicas, como violações de arquitetura, estudos futuros podem refinar ainda mais métodos e ferramentas para recomendar revisores apropriados. Incentivar o acesso aberto a conjuntos de dados e métodos também pode facilitar uma adoção mais ampla e a replicação de descobertas.

#Para profissionais

As equipes de desenvolvimento de software devem considerar implementar sistemas de recomendação de revisores personalizados em seus projetos. Dada as características distintas de diferentes tipos de software, entender como combinar revisores a problemas específicos, como violações de arquitetura, pode levar a processos de desenvolvimento mais suaves e melhor qualidade de software. A colaboração entre academia e indústria pode ajudar a criar ferramentas mais eficazes para recomendações de revisores.

#Conclusão

Em conclusão, nosso estudo demonstra o potencial do uso de métodos de detecção de similaridade para recomendar revisores qualificados para violações de arquitetura. Com um sistema de recomendação eficaz em funcionamento, as equipes de desenvolvimento de software podem aprimorar a qualidade das revisões de código e minimizar o risco de problemas a longo prazo em seus sistemas.

À medida que avançamos, planejamos refinar nossos métodos e expandir nosso conjunto de dados, incorporando insights de uma gama mais ampla de projetos. Esse trabalho contínuo nos ajudará a entender melhor como lidar efetivamente com violações de arquitetura e melhorar a sustentabilidade geral do software.