O que é desenvolvimento de software?

O software em si é o conjunto de instruções ou programas que dizem a um computador o que fazer. Ele é independente do hardware e torna os computadores programáveis.

O objetivo do desenvolvimento de software é criar um produto que atenda às necessidades do usuário e aos objetivos de negócios de forma eficiente, repetível e segura. Os desenvolvedores de software, programadores e engenheiros de software desenvolvem software por meio de uma série de etapas chamadas ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). Ferramentas alimentadas por inteligência artificial e IA generativa são cada vez mais usadas para ajudar as equipes de desenvolvimento de software em produção e teste de código.

As empresas modernas frequentemente usam um modelo DevOps – um conjunto de práticas, protocolos e tecnologias usadas para acelerar a entrega de aplicações e serviços de maior qualidade. As equipes de DevOps combinam e automatizam o trabalho das equipes de desenvolvimento de software e de operações de TI. As equipes de DevOps se concentram em integração contínua e entrega contínua (CI/CD) , processos que usam automação para implementar atualizações pequenas e frequentes para melhorar continuamente o desempenho do software.

Grande parte da vida moderna, empresarial ou não, depende de soluções de software. Desde os telefones e computadores usados para tarefas pessoais ou para concluir nossos trabalhos, até os sistemas de software em uso nas empresas de serviços públicos que prestam serviços a residências, empresas e muito mais. O software é onipresente e o desenvolvimento de software é o processo crucial que dá vida a essas aplicações e sistemas.

Os tipos de software incluem software de sistema, software de programação, software de aplicação e software incorporado:

• Software de sistema, para fornecer funções essenciais, como sistemas operacionais, gerenciamento de discos, utilitários, gerenciamento de hardware e outras necessidades operacionais.
  
  
• Software de programação, para fornecer aos programadores ferramentas como editores de texto, compiladores, vinculadores, depuradores e outras ferramentas para criar código.
  
  
• Software de aplicações (aplicações ou aplicativos), como pacotes de produtividade de escritório, software de gerenciamento de dados, players de mídia e programas de segurança, ajuda os usuários a concluir tarefas específicas. Aplicações também se referem a aplicações da web e móveis, como aquelas usadas para fazer compras em sites de varejo ou interagir com conteúdo em sites de redes sociais.
  
  
• O software incorporado é usado para controlar dispositivos que normalmente não são considerados computadores, incluindo redes de telecomunicações, carros, robôs industriais e muito mais. Esses dispositivos e seus softwares podem ser conectados como parte da Internet das coisas (IoT). 2

O software pode ser projetado como software personalizado ou software comercial. O desenvolvimento de software personalizado é o processo de projetar, criar, implementar e manter o software para um conjunto específico de usuários, funções ou organizações.

Por outro lado, o software comercial pronto para uso (COTS) é projetado para um amplo conjunto de requisitos, o que permite que seja empacotado, comercializado e distribuído.

Programadores, engenheiros de software e desenvolvedores de software principalmente conduzem o desenvolvimento de software. Essas funções interagem, se sobrepõem e têm requisitos semelhantes, como escrever código e testar software. A dinâmica entre eles varia muito entre os departamentos de desenvolvimento e as organizações.

Os programadores, ou codificadores, escrevem código-fonte para programar computadores para tarefas específicas, como mesclar bancos de dados, processar pedidos online, rotear comunicações, realizar pesquisas ou exibir textos e gráficos. Eles também depuram e testam o software para garantir que ele não contenha erros.

Normalmente, os programadores interpretam instruções de desenvolvedores e engenheiros de software e usam linguagens de programação, como C++, Java™, JavaScript e Python, para implementá-las.

Os engenheiros de software projetam, desenvolvem, testam e mantêm aplicações de software. Como função gerencial, os engenheiros de software se envolvem na solução de problemas com gerentes de projeto, gerentes de produtos e outros membros da equipe para contabilizar cenários do mundo real e objetivos de negócios. Os engenheiros de software consideram sistemas completos quando desenvolvem software, garantindo que os sistemas operacionais atendam aos requisitos de software e que várias peças de software possam interagir entre si.

Além da construção de novo software, os engenheiros monitoram, testam e otimizam as aplicações depois que elas são implementadas. Os engenheiros de software supervisionam a criação e a implementação de patches, atualizações e novas funcionalidades.

Como os engenheiros de software, os desenvolvedores de software projetam, desenvolvem e testam software. Ao contrário dos engenheiros, eles geralmente têm um foco específico baseado em projeto.

Um desenvolvedor pode ser designado para corrigir um erro identificado, trabalhar com uma equipe de desenvolvedores em uma atualização de software ou para desenvolver um aspecto específico de um novo software. Os desenvolvedores de software exigem muitas das mesmas habilidades que os engenheiros, mas não costumam ser designados para gerenciar sistemas completos.

O ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) é um processo passo a passo que as equipes de desenvolvimento usam para criar software de alta qualidade, econômico e seguro. As etapas do SDLC são:

• Planejamento
• Análise
• Projete
• Implementação
• Teste
• Implementação
• Manutenção

Essas etapas geralmente estão interconectadas e podem ser concluídas sequencialmente ou em paralelo, dependendo do modelo de desenvolvimento que uma organização utiliza, do projeto de software e da empresa. Os gerentes de projeto adaptam os fluxos de trabalho de uma equipe de desenvolvimento com base nos recursos disponíveis e nos objetivos do projeto.

O SDLC inclui as tarefas a seguir, embora as tarefas possam ser colocadas em diferentes fases do SDLC dependendo de como a organização opera.

A primeira etapa do planejamento e da análise é entender quais necessidades do usuário o software deve atender e como o software contribui para as metas de negócios. Durante o gerenciamento, análise ou levantamento de requisitos, os stakeholders compartilham pesquisas e conhecimento institucional, como dados de desempenho e de clientes, insights de desenvolvimentos anteriores, requisitos de conformidade empresarial e de cibersegurança, bem como os recursos de TI disponíveis.

Esse processo permite que os gerentes de projeto e as equipes de desenvolvimento entendam o escopo do projeto, as especificações técnicas e como as tarefas e os fluxos de trabalho são organizados.

Depois de estabelecer os requisitos do projeto, engenheiros, desenvolvedores e outros stakeholders exploram os requisitos técnicos e simulam os possíveis projetos de aplicações. Os desenvolvedores também estabelecem quais interfaces de programação de aplicativos (APIs) irão conectar a aplicação com outros aplicativos, sistemas e interfaces de usuário. Às vezes, as APIs existentes podem ser usadas, outras vezes são necessárias novas APIs.

Nesta etapa, as equipes constroem um modelo inicial do software para realizar testes preliminares e descobrir quaisquer bugs óbvios. As equipes de DevOps podem usar linguagens de modelagem, como SysML ou UML, para realizar a validação inicial, a prototipagem e a simulação do projeto.

Usando o conhecimento adquirido pela modelagem, as equipes de desenvolvimento de software começam a escrever o código que transforma os projetos em um produto funcional. Tradicionalmente, escrever código é um processo manual, mas as organizações estão usando cada vez mais a inteligência artificial (IA) para ajudar a gerar códigos e acelerar o processo de desenvolvimento.

A garantia de qualidade (QA) é executada para testar o projeto do software. Os testes procuram falhas no código e possíveis fontes de erros e vulnerabilidades de segurança. As equipes de DevOps usam testes automatizados para testar continuamente o novo código durante todo o processo de desenvolvimento.

Uma integração, implementação ou lançamento de software significa que o software é disponibilizado aos usuários. A implementação envolve as configurações de banco de dados e servidor, a aquisição dos recursos necessários de computação em nuvem e o monitoramento do ambiente de produção. As equipes de desenvolvimento frequentemente usam soluções de infraestrutura como código (IaC) para automatizar o provisionamento de recursos. Essas automações ajudam a simplificar o dimensionamento e reduzir custos.

Muitas vezes, as organizações usam lançamentos preliminares, como testes beta, antes de lançarem um novo produto ao público. Esses testes liberam o produto para um grupo selecionado de usuários para testes e feedback, permitindo que as equipes identifiquem e lidem com problemas imprevistos com o software antes do lançamento público.

Após a implementação, as equipes de DevOps continuam monitorando e testando o desempenho do software e realizando manutenção e otimização sempre que possível. Por meio de um processo chamado implementação contínua, as equipes DevOps podem automatizar a implementação de atualizações e patches sem causar interrupções no serviço.

Manter uma contabilidade detalhada do processo de desenvolvimento de software ajuda os desenvolvedores e usuários a solucionar problemas e usar as aplicações. Também ajuda na manutenção do software e no desenvolvimento de protocolos de testes.

Modelos de desenvolvimento de software são a abordagem ou técnica que as equipes levam ao desenvolvimento de software. Eles ditam o fluxo de trabalho do projeto, como as tarefas e os processos são concluídos e verificados, como as equipes se comunicam e muito mais.

Ao selecionar um modelo para desenvolvimento, os gerentes de projeto consideram o escopo do projeto, a complexidade dos requisitos técnicos, os recursos disponíveis, o tamanho e a experiência da equipe, o prazo de lançamento e o orçamento.

Os modelos comuns de desenvolvimento de software incluem:

O Waterfall é um modelo tradicional de desenvolvimento de software que define uma série de etapas lineares em cascata, desde o planejamento e a coleta de requisitos até a implementação e a manutenção. Os modelos em cascata são menos flexíveis do que as metodologias ágeis. O desenvolvimento pode ser atrasado se uma etapa não for concluída e, muitas vezes, é caro e demorado reverter para as etapas anteriores se um problema for descoberto. Esse processo pode ser valioso para software simples com poucas variáveis.

Este modelo cria um framework em forma de V, com uma parte do "V" seguindo as etapas do SDLC, e a outra parte dedicada aos testes. Assim como a abordagem em cascata, os modelos em forma de V seguem uma série linear de etapas.

A principal diferença é que o desenvolvimento em forma de V tem testes associados incorporados a cada etapa que deve ser concluída para que o desenvolvimento prossiga. Testes de software robustos podem ajudar a identificar problemas no código antecipadamente, mas apresentam algumas das mesmas limitações do efeito cascata: são menos flexíveis e podem ser difíceis de reverter para uma etapa anterior.

O modelo iterativo concentra-se em ciclos repetidos de desenvolvimento, com cada ciclo lidando com um requisito específico e funções. Cada ciclo ou iteração de desenvolvimento adiciona e refina funções e é informado por ciclos anteriores. Os princípios do modelo iterativo, principalmente a natureza cíclica do trabalho, podem ser aplicados a outras formas de desenvolvimento.

Essa abordagem iterativa do desenvolvimento de software divide projetos maiores em "sprints" menores ou funções consumíveis, e fornece rapidamente essas funções por meio do desenvolvimento incremental. Um ciclo de feedback constante ajuda a encontrar e corrigir defeitos e permite que as equipes avancem com mais fluidez pelo processo de desenvolvimento de software, encontrando e fazendo correções.

A abordagem de DevOps é um desenvolvimento adicional do modelo ágil. O DevOps combina o trabalho das equipes de desenvolvimento e operações de TI e usa automação para otimizar a entrega de software de alta qualidade. O DevOps aumenta a visibilidade entre as equipes e prioriza a colaboração e a entrada de todos os stakeholders durante todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software.

Ele também usa automação para testar, monitorar e implementar novos produtos e atualizações. Os engenheiros de DevOps adotam uma abordagem iterativa, o que significa que o software é continuamente testado e otimizado para melhorar o desempenho.

Esse processo é um tipo de desenvolvimento ágil que coloca menos ênfase no estágio de planejamento e se concentra em um processo adaptativo influenciado por condições específicas de desenvolvimento. O RAD prioriza o recebimento de feedback do usuário do mundo real e a realização de atualizações no software após a implementação, em vez de tentar planejar todos os cenários possíveis.

Um modelo em espiral combina elementos da abordagem em cascata e iterativa. Assim como o modelo cascata, o modelo de desenvolvimento em espiral delineia uma série clara de etapas. Mas também divide o processo em uma série de loops ou "fases", que dão às equipes de desenvolvimento mais flexibilidade para analisar, testar e modificar o software durante todo o processo.

A representação visual desses modelos assume a forma de uma espiral, com o planejamento inicial e a etapa de coleta de requisitos como ponto central. Cada loop ou fase representa todo o ciclo de entrega do software. No início de cada nova fase, as equipes podem modificar os requisitos, avaliar os testes e ajustar qualquer código conforme a necessidade. O modelo em espiral oferece benefícios de gerenciamento de riscos e é ideal para projetos grandes e complexos.

Um tipo de desenvolvimento ágil, o desenvolvimento enxuto toma princípios e práticas do mundo da fabricação e os aplica ao desenvolvimento de software. O objetivo do desenvolvimento enxuto é reduzir o desperdício em cada etapa do SDLC. Para isso, os modelos enxutos estabelecem um alto padrão de garantia de qualidade em cada etapa do desenvolvimento, priorizam ciclos de feedback mais rápidos, eliminam processos burocráticos para a tomada de decisão e atrasam a implementação de decisões até que dados precisos estejam disponíveis.

Enquanto o desenvolvimento ágil tradicional é amplamente focado na otimização de software, o desenvolvimento enxuto também se preocupa com a otimização dos processos de desenvolvimento para alcançar esse objetivo.

Ao contrário de todos os outros modelos de desenvolvimento, o desenvolvimento big bang não começa com uma fase de planejamento robusto. Ela é baseada em tempo, esforço e recursos, o que significa que o trabalho começa quando tempo, pessoal e financiamento estão disponíveis. Os desenvolvedores criam software incorporando requisitos à medida que eles os filtram ao longo de todo o processo.

O desenvolvimento big bang pode ser um processo rápido, mas devido à fase de planejamento limitada, corre o risco de criar software que não atenda às necessidades do usuário. Por isso, o modelo big bang é mais adequado para projetos pequenos que podem ser atualizados rapidamente.

O uso do desenvolvimento de software para diferenciar marcas e obter vantagem competitiva exige proficiência nas técnicas e nas tecnologias que podem acelerar a implementação, a qualidade e a eficácia do software.

Existem diferentes tipos de desenvolvimento de software, voltados para diferentes partes da stack de tecnologia ou diferentes ambientes de implementação. Esses tipos incluem:

O desenvolvimento nativo da nuvem é uma abordagem para criar e implementar aplicações em ambientes de nuvem. Uma aplicação nativa da nuvem consiste em componentes discretos e reutilizáveis conhecidos como microsserviços. Esses microsserviços atuam como blocos de construção usados para compilar aplicação maiores e geralmente são empacotados em contêineres.

O desenvolvimento nativo da nuvem e práticas como DevOps e integração contínua trabalham juntos devido à ênfase compartilhada em agilidade e escalabilidade. As organizações com aplicação nativa da nuvem permitem que as organizações aproveitem os  benefícios da computação em nuvem, como o provisionamento automatizado por meio da infraestrutura como código (IaC) e uso mais eficiente de Recursos.

O pouco código é uma abordagem visual para o desenvolvimento de software que permite a entrega mais rápida de aplicações por meio de uma codificação manual mínima. Plataformas de desenvolvimento de software de pouco código oferecem funcionalidades visuais que permitem aos usuários com experiência técnica limitada criar aplicação e fazer uma contribuição para o desenvolvimento de software.

Desenvolvedores experientes também se beneficiam do desenvolvimento de pouco código, usando interfaces de programação de aplicativos (APIs) integradas e componentes pré-construídos. Essas ferramentas promovem um desenvolvimento de software mais rápido e podem eliminar alguns dos gargalos que ocorrem, como quando gerentes de projeto ou analistas de negócios com experiência mínima de programação estão envolvidos no processo de desenvolvimento.

O desenvolvimento front-end é o desenvolvimento do aspecto do software voltado para o usuário. Inclui projeto de layouts e elementos interativos e desempenha um papel importante na experiência do usuário. Um desenvolvimento de front-end ruim, resultando em uma experiência de usuário frustrante, pode arruinar o software, mesmo que ele seja tecnicamente funcional.

O desenvolvimento de back-end se preocupa com os aspectos que o usuário não vê, como a construção da lógica do servidor e da infraestrutura que o software precisa para funcionar. Os desenvolvedores de back-end escrevem o código que determina como o software acessa, gerencia e manipula dados; define e mantém bancos de dados para garantir que funcionem com o front-end; configura e gerencia APIs e muito mais.

Um desenvolvedor full stack está envolvido no desenvolvimento front e back-end e é responsável por todo o processo de desenvolvimento. O desenvolvimento full stack pode ser útil para acabar com qualquer divisão entre os aspectos técnicos da execução e manutenção de software e a experiência do usuário, criando uma abordagem mais holística para o desenvolvimento.

As ferramentas de inteligência artificial (IA) desempenham um papel cada vez mais importante no desenvolvimento de software. A IA é usada para gerar novo código, avaliar e testar código e aplicações existentes, ajudar equipes a implementar continuamente novas funcionalidades e mais. As soluções de IA não são um substituto para as equipes de desenvolvimento humano. Em vez disso, essas ferramentas são usadas para aprimorar o processo de desenvolvimento, criando equipes mais produtivas e software mais forte.

A IA generativa pode criar trechos de código e funções completas com base em prompts de linguagem natural ou contexto de código. Usando tecnologias de grandes modelos de linguagem (LLM), processamento de linguagem natural (NLP) e algoritmos de deep learning, os profissionais técnicos treinam modelos de IA generativa em conjuntos de dados maciços de código-fonte existente. Por meio desse treinamento, os modelos de IA começam a desenvolver um conjunto de parâmetros — compreensão da linguagem de codificação, padrões nos dados e o relacionamento entre diferentes partes do código. Um gerador de código impulsionado por IA pode ajudar os desenvolvedores de várias maneiras, incluindo:

Quando um desenvolvedor está escrevendo código, as ferramentas de IA generativa podem analisar o código escrito e seu contexto e sugerir a próxima linha de código. Se apropriado, o desenvolvedor pode aceitar esta sugestão. O benefício mais óbvio é que isso ajuda a economizar tempo para o desenvolvedor. Isso também pode ser uma ferramenta útil para desenvolvedores que trabalham em linguagens de codificação com as quais não têm mais experiência ou com as quais não trabalham há algum tempo.

Os desenvolvedores podem dar prompt às ferramentas de IA com prompts específicos de linguagem simples. Esses prompts incluem especificações como linguagem de programação, sintaxe e o que o desenvolvedor deseja que o código faça. As ferramentas de IA generativa podem, então, produzir um trecho de código ou uma função inteira; os desenvolvedores então fazem avaliações do código, realizando edições quando necessário. Essas correções ajudam a treinar ainda mais o modelo.

As ferramentas de IA generativa podem traduzir o código de uma linguagem de programação para outra, economizando tempo dos desenvolvedores e reduzindo o risco de erros manuais. Isso é útil ao modernizar aplicações, por exemplo, traduzir COBOL para Java.

A geração de código impulsionada por IA também pode ajudar a automatizar a codificação repetitiva envolvida na migração da infraestrutura ou software tradicional para a nuvem.

Os desenvolvedores podem prompt as ferramentas de IA generativa para criar e realizar testes em trechos de código existentes. As ferramentas de IA podem criar testes que cobrem mais cenários com mais rapidez do que desenvolvedores humanos. As ferramentas de monitoramento impulsionadas por IA também podem fornecer entendimento em tempo real do desempenho do software e prever erros futuros.

Além disso, por meio de sua capacidade de analisar grandes conjuntos de dados, as ferramentas de IA podem descobrir padrões e anomalias nos dados, que podem ser usados para encontrar possíveis problemas. Quando as ferramentas de IA descobrem problemas, seja por meio de testes ou monitoramento, elas podem automatizar a remediação de erros e bugs. A IA ajuda os desenvolvedores a lidar proativamente com problemas de código e desempenho e manter a operação tranquila do software.

A IA generativa ajuda as equipes de DevOps a otimizar o pipeline de integração contínua/entrega contínua (CI/CD). O pipeline de CI/CD permite mesclagens frequentes de alterações de código em um repositório central e acelera a entrega de atualizações regulares de código. A CI/CD ajuda as equipes de desenvolvimento a executar continuamente a garantia de qualidade e manter a qualidade do código, e a IA é usada para melhorar todos os aspectos desse processo.

Os desenvolvedores podem usar ferramentas de IA para ajudar a gerenciar as alterações no código feitas ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento de software e garantir que essas alterações sejam implementadas corretamente. As ferramentas de IA podem ser usadas para continuar monitorando o desempenho do software após a implementação e sugerir áreas para melhoria do código. Além disso, as ferramentas de IA ajudam os desenvolvedores a implementar novas funcionalidades sem dificuldades, integrando o novo código nos ambientes de produção sem interromper o serviço. Eles também podem atualizar automaticamente a documentação após alterações no software.