Aula 9 - 15/09/2003

Padrões de Análise: Reuso de Modelos

• Analysis Patterns - Reusable Object Models
• de Martin Fowler
  

• Bons desenvolvedores refletem muito sobre a arquitetura OO do sistemas que desenvolvem.
• Padrões de projeto e padrões arquiteturais descrevem soluções arquiteturais para a implementação de sistemas em termos das classes e objetos que compõem uma solução e do relacionamento entre eles.
• Excelentes desenvolvedores, antes de pensar na arquitetura OO de um sistema refletem trabalham na criação de um modelo conceitual para explicar a situação ou processo que se quer representar no sistema computacional.
• Um modelo conceitual é uma idéia mental que fazemos de um processo ou de um problema a ser resolvido.
• Exemplo: construção de um programa para simular um jogo de sinuca
• poderíamos especificar o sistema escrevendo casos de uso;
• poderíamos filmar centenas de jogadas e tentar emular o resultado no computador;
• mas isso não seria suficiente para escrever uma boa simulação
• para escrever uma boa simulação precisamos entender o que está se passando por trás daquilo que estamos observando;
• precisamos de um modelo conceitual para explicar as leis do movimento que relacionam massa, força, velocidade, etc.
• podemos usar um modelo newtoniano da física clássica
• ou um modelo einsteiniano baseado na física moderna
• provavelmente o modelo clássico seria mais apropriado pois é mais simples embora menos exato
• um fanático por re-utilização poderia argumentar que o modelo da física moderna seria mais apropriado pois o código poderia ser reutilizado em uma programa para simular colisões entre átomos...
• acrescentar flexibilidade demais a um sistema é um caminho perigoso pois pode levar a um excesso de complexidade.
• Portanto: escolha o modelo mais simples que atenda às suas necessidades.
• Princípio de Modelagem: Modelos não são certos ou errados; eles são mais ou menos apropriados .
• Modelos simples, em geral, não são os primeiros a passar pela nossa cabeça. Vale a pena investirmos tempo para simplificar nossos modelos.

• Como expressar um modelo conceitual?
• linguagem de programação -> modelo pode se tornar muito dependente da linguagem
• diagramas, texto explicativo
• mas, não esquecer que o modelo conceitual é a idéia que fazemos em nossa cabeça do problema em questão.
• algo excelente a se fazer é envolver os especialistas no domínio no processo de modelagem (médicos, bibliotecários, estudantes, trabalhadores de escritório, etc.)
  

• Ao desenvolver um modelo, não se esqueça que um bom modelo conceitual se relaciona diretamente às interfaces dos elementos do modelo (e não às suas implementações).
• Princípio de Modelagem: Modelos conceituais são diretamente relacionados a interfaces (tipos) e não a implementações (classes).

• O livro de padrões de análise surgiu da experiência do autor como consultor de modelagem de sistemas durante mais de dez anos para empresas públicas e privadas nas áreas de saúde, finanças e administração.
• Tipos de padrões de análise presentes no livro:
• Contabilização/ Responsabilização
• Observações e Medidas
• Observações para Finanças de Empresas
• Referências a Objetos
• Inventário e Contabilidade
• Planejamento
• Negociação
• Contratos de Derivativos

Padrões relativos a Observações e Medidas

• Muitos sistemas armazenam informações sobre objetos do mundo real.
• Estas informações acabam nos sistemas como registros, atributos, objetos, etc.
• Por exemplo, o fato de que eu peso 72Kg pode ser armazenado em um atributo de um objeto do tipo pessoa.
• O capítulo 3 do livro examina os casos em que essa abordagem não funciona e propõe uma modelagem alternativa.
  

Quantidade

• A forma mais simples e comum de representar um valor medido do mundo real é através de um atributo:

• Pessoa

  altura: Número peso: Número nível de colesterol no sangue: Número

• problema: utilizar um Número é impreciso; o que significa uma altura 183 ou 6? Precisamos de unidade.
• possível solução: colocar a unidade no nome do atributo, p.ex., peso_em_kg.
• o que fazer se um paciente, quando perguntado sobre seu peso, diz que ele pesa 250 libras?
• em alguns casos, a melhor solução seria converter libras para kg; mas, neste caso, o sistema não estaria guardando a informação sobre o que foi observado mas sim uma adaptação. Em medicina, é importante guardar o que foi observado.
• exemplo mais convincente:
• pergunta: quanto dinheiro você tem na carteira?
• resposta1: 30 reais
• resposta2: 10 dólares
• obs.: mesmo que a taxa de conversão seja 1:3, as respostas não são equivalentes!
• Precisamos então de um conceito de Quantidade

• Pessoa

  altura: Quantidade peso: Quantidade nível de colesterol no sangue: Quantidade

  Quantidade

  valor: Número unidade: Unidade +, -, *, /, =, >, <

• valores monetários também devem ser representados com unidades (moeda)
• no mundo globalizado é cada vez mais comum termos que lidar com múltiplas moedas
• será que os sistemas bancários brasileiros passaram a usar uma modelagem assim depois de tantas mudanças de moeda no Brasil?
• Princípio de Modelagem: Quando vários atributos interagem com comportamento que pode ser utilizado em vários tipos, combine os atributos em um novo tipo fundamental.
  

Taxa de Conversão

• Uma boa conseqüência de representar unidades explicitamente, é a facilidade de conversão entre unidades.
• Objetos de conversão podem ser associados a unidades e as quantidades podem implementar uma operação convertTo (unit)
• Figura 3.3
  
• Em muitos casos, um objeto de conversão pode guardar apenas um número (a taxa/razão de conversão).
• Em outros casos, isso não é suficiente, p.ex., conversão de Fahrenheit para Celsius.
• Esteja ciente de que conversão de tempo pode ser problemática (p.ex., conversão de meses para dias não é constante).
• Para valores monetários, as taxas de conversão variam ao longo do tempo.
• Se as taxas variam muito, o Fowler usa Scenarios (padrão descrito no capítulo 9); caso contrário, ele prefere o modelo mais simples descrito aqui.

Unidades Compostas

• Unidades podem ser atômicas ou compostas (metros por segundo ²)
• Uma operação de conversão sofisticada pode utilizar as razões de conversão das unidades atômicas para converter entre unidades compostas.
• Para isso, a unidade composta deve ser ciente da sua composição (quais unidades atômicas são usadas e quais as potências usadas).
• Modelo: Figura  3.4.
• Isso permite automatizarmos a conversão de m/s para Km/h ou de acres e hectares para Km², etc.

• Uma variação para simplificar o modelo é usar sacos (bags), que são "conjuntos com multiplicidade"
• Modelo mais compacto: Figura 3.5
• Exemplo: a aceleração da gravidade pode ser expressa como uma quantidade com número 9.81 e unidade composta com unidade direta metro e unidades inversas segundo e segundo.
  

Medida

• Modelar as quantidades medidas de uma pessoa como atributos da pessoa pode ser razoável para um departamento de um hospital que faz algumas medidas básicas cada vez que um paciente dá entrada (p.ex., altura, peso, pressão arterial).
• Mas, se incluirmos todos os departamentos do hospital e todos os possíveis médicos que o paciente pode visitar, i.e., toda a medicina, teríamos então dezenas ou centenas de medidas associadas a cada paciente. Não faria sentido ter um atributo para cada medida.

• Uma primeira solução é considerar todos os tipos de coisas que podem ser medidas como objetos do tipo fenômeno.
• Figura 3.6

• Neste modelo, medidas são acrescentadas normalmente como parte da atividade diária do sistema.
• Novos tipos de fenômenos também podem ser acrescentados facilmente, mas em geral, não são criados tão freqüentemente.
• Isso divide o modelo em duas partes: 
1. o nível do conhecimento (no topo da figura)
2. e o nível operacional (na parte inferior da figura)

• Princípio de Modelagem: O nível operacional inclui os conceitos que mudam diariamente (freqüentemente) no sistema. A sua configuração é restringida pelo nível do conhecimento que muda muito menos freqüentemente.
• Princípio de Modelagem: Se um tipo possui muitas associações similares (e.g., pessoa tem vários atributos do tipo Quantidade), transforme todas estas associações em objetos de um novo tipo. Crie um tipo no nível do conhecimento para diferenciar entre eles.
  

• Outro exemplo deste princípio: 
• um modelo para representar os relacionamentos sociais de um indivíduo poderia utilizar um atributo para cada tipo de relacionamento (pai, mãe, irmão, namorado, cônjuge, amigo, inimigo, ídolo, fã, colega de trabalho, professor, aluno, etc.).
• um modelo mais elegante, utilizaria um tipo no nível do conhecimento para descrever os diversos tipos de relacionamento.
  

Observação

• Além dessas quantidades medidas associadas aos pacientes, podemos ter também informações qualitativas associadas aos pacientes
• exemplos: sexo, tipo sangüíneo, se a pessoa é diabética ou não, etc.
• Solução: modelo com um tipo observação e sub-tipos medida e observação de categoria.
• Figura 3.7

• Exemplo: um paciente se queixa ao médico que ele tem muita sede, perda de peso e urina com muita freqüência. O médico o diagnostica com diabetes. O médico não pode simplesmente registrar a observação de diabetes. Ele registra a observação da queixa e registra que essa observação leva à observação da diabetes.
• Isso é representado com uma associação recursiva no registro da observação para representar as evidências e os desdobramentos de cada observação.
• Figura 3.8
  

• O tipo sangüíneo de um paciente é A
• Devemos representar isso como um valor "A" na categoria tipo sangüíneo ou devemos representar isso como um valor "tipo sangüíneo A" numa observação de categoria? 
• A última possibilidade nos permite associar comportamento e regras à observação
• Figura 3.9
• Em certos casos, a ausência de uma observação também pode ser uma informação relevante.
  

Especialização e Generalização de Conceitos de Observação

• Em medicina é útil definir uma hierarquia de observações. Se um supertipo é considerado ausente, então todos os subtipos são considerados ausentes. Se um subtipo é considerado presente então o seu supertipo também é presente.
• Exemplo: Diabetes é um conceito de observação com dois subtipos: diabetes tipo I e diabetes tipo II. Uma observação da ocorrência do tipo I implica na ocorrência  de diabetes. Uma observação da ausência de diabetes implica na ausência do tipo I e II.
  

Protocolo

• Uma informação importante no domínio do conhecimento é o protocolo utilizado para realizar observações.
• Exemplo: Existem várias formas de medir a temperatura do corpo: tipos diferentes de termômetro e lugares diferentes do corpo onde podemos colocar o termômetro. O diagnóstico de febre pode variar dependendo de como a temperatura foi tomada.
• O protocolo pode também definir a precisão da medida (p.ex., balança caseira vs. balança do médico , relógio de pulso vs. cronômetro ótico vs. relógio atômico).
• Figura 3.10
  

Registro Duplo de Tempo

• Para cada observação pode haver um período de tempo (com começo e fim) durante o qual ela foi válida.
• Exemplo: numa consulta médica no dia 15/9/2002, o Manuel da Silva diz ao seu médico que seis meses atrás ele teve uma dor no peito que durou uma semana. O médico registra isso como uma observação da presença de uma observação do conceito de dor no peito. O período de aplicabilidade da observação da dor no peito inicia-se em 15/3/2002 e termina em 22/3/2002. O instante do registro de observação é 15/9/2002. (Note que neste exemplo, seria interessante ter a possibilidade de representar instantes de tempo aproximados).
  

Observação Rejeitada

• Às vezes percebemos que fizemos observações erradas.
• Não podemos simplesmente apagar estas observações
• um médico pode ter administrado um certo remédio por causa da observação
• por questões de auditoria, essa informação deve ser mantida
• Portanto, neste caso, a modelagem deve incluir a possibilidade de rejeitar uma observação. Neste caso, a observação se torna uma observação rejeitada e deve ser associada à observação que a rejeitou.
• Exemplo: Gumercindo faz um exame de sangue que indica um volume corpuscular médio aumentado. Isso é indicativo ou de anemia ou de abuso de álcool. Gumercindo diz que bebe muito pouco e portanto o médico registra uma observação de anemia e prescreve tratamento. Seis meses depois, Gumercindo dá entrada no hospital em estado de coma alcoólico e descobre-se que ele bebe exageradamente há muitos anos. Esta informação indica que a observação de que ele tinha anemia estava errada e deve ser rejeitada. Mas deve ser mantida no histórico do paciente para justificar o tratamento para anemia.
  

(Os demais itens não serão apresentados em aula por falta de tempo)

Observação Ativa, Hipótese e Projeção

• observações ativas são observações que o médico assume como verdadeiras
• Hipóteses são observações que podem ou não ser verdadeiras, em geral exigem mais testes (exames clínicos)
• Projeções são observações que o médico acha que poderão ocorrer no futuro
  

Observação Associada

• extensão do modelo para permitir a modelagem das associações entre as observações.
• Exemplo: a observação carro não liga em conjunção com a observação farol muito fraco implica na observação bateria arriou
• as duas primeiras observações estão ligadas à terceira através de uma função associativa
  

Processo de Observação

• Modelagem de como é a dinâmica dos processos envolvendo as observações.
• Composto de diagramas de eventos ou de interações descrevendo a dinâmica do modelo.
  

Referência

• Martin Fowler. Analysis Patterns - Reusable Object Models. Addison-Wesley. 1997.
• Sítio de Padrões de Análise do Fowler
• Diagramas UML correspondentes às figuras apresentadas aqui.