- •1.Программное обеспечение
- •Виды программ
- •2.Стадии жизненного цикла программного обеспечения
- •2.1.Основные процессы жизненного цикла программного обеспечения
- •2.2.Вспомогательные процессы жизненного цикла программного обеспечения
- •2.3.Организационные процессы жизненного цикла программного обеспечения
- •3.Основные понятия и показатели надежности программных средств
- •3.1.Показатели качества и надежности программного обеспечения
- •3.2.Дестабилизирующие факторы и методы обеспечения надежности функционирования программных средств
- •3.2.1.Модель факторов, определяющих надежность программных средств
- •3.2.2.Методы обеспечения надежности программных средств
- •Предупреждение ошибок
- •Обнаружение ошибок
- •Исправление ошибок
- •Устойчивость к ошибкам
- •Обработка сбоев аппаратуры
- •3.3.Модели надежности программного обеспечения
- •3.3.1.Аналитические модели надежности
- •Динамические модели надежности Модель Шумана
- •Модель La Padula
- •Модель Джелинского – Моранды
- •Модель Шика – Волвертона
- •Модель Мусса
- •Модель переходных вероятностей
- •Статические модели надежности
- •Модель Миллса
- •Модель Липова
- •Простая интуитивная модель
- •Модель Коркорэна
- •Модель Нельсона
- •3.3.2.Эмпирические модели надежности
- •Модель сложности
- •Модель, определяющая время доводки программ
- •3.3.3.Особенности обеспечения надежности функционирования импортных программных средств
- •4.Оценка надежности комплексов аппаратно-программных средств с учетом характеристик программного и информационного обеспечения
- •4.1.Постановка задачи
- •4.2.Общая схема проектной оценки надежности программного комплекса
- •4.2.1.Расчет исходного числа дефектов
- •4.2.2.Расчет остаточного числа дефектов после автономной отладки
- •4.2.3.Расчет остаточного числа дефектов после комплексной отладки
- •4.2.4.Оценка вероятности проявления дефекта при однократном выполнении фсо
- •4.2.5.Оценка вероятности проявления дефектов при многократном выполнении фсо
- •4.2.6.Оценка характеристик потоков инициирующих событий
- •4.2.7.Оценка показателей надежности системы с учетом случайного потока инициирующих событий
- •4.3.Факторные модели
- •4.3.1.Модели распределения числа дефектов в алгоритмах и базах данных
- •4.3.2.Модели распределения дефектов в базах данных
- •4.3.3.Модели эффективности отладки
- •Условная вероятность обнаружения дефекта в км r-го ранга
- •Безусловная вероятность обнаружения дефекта
- •Среднее остаточное число дефектов
- •4.3.4.Модели потоков инициирующих событий
- •4.4.Проектная оценка надежности программного комплекса при выполнении фсо
- •4.4.1.Вероятность проявления дефекта при однократном выполнении фсо
- •4.4.2.Вероятность проявления дефекта при многократном выполнении фсо
- •4.4.3.Вероятность безотказной работы пк в режиме мкцп при случайном потоке инициирующих событий
- •4.4.4.Учет процедур парирования ошибок
- •4.5.Пример проектной оценки надежности программного комплекса
- •4.5.1.Краткое описание аппаратно-программного комплекса
- •4.5.2.Оценка исходного числа дефектов
- •Исходное число дефектов по секциям и алгоритмам
- •Исходное число дефектов в секциях ввода и вывода
- •4.5.3.Оценка числа дефектов фпо по подсистемам до автономной отладки
- •Состав подсистем фпо
- •Исходное число дефектов в подсистемах до автономной отладки
- •4.5.4.Оценка остаточного числа дефектов после автономной отладки
- •Среднее остаточное число дефектов в секциях после ао
- •Результаты автономной отладки (вариант 1)
- •Длина тестовой последовательности после m-й серии
- •Зависимость эффективности ао от трудоемкости
- •4.5.5.Оценка остаточного числа дефектов после комплексной отладки
- •Результаты комплексной отладки
- •Коэффициент полноты отладки км различных рангов
- •4.5.6.Оценка вероятности проявления дефекта при однократном и многократном выполнении фсо после ко
- •Распределение вероятностей проявления дефекта по км
- •Вероятность проявления дефекта при однократном выполнении фсо
- •Вероятность проявления дефектов при многократном выполнении фсо
- •Вероятность проявления дефектов бд до отладки
- •Условная вероятность проявления дефектов бд после автономной отладки
- •Безусловная вероятность проявления дефектов бд после автономной отладки
- •Условная вероятность проявления дефектов бд после комплексной отладки
- •Безусловная вероятность проявления дефектов бд после комплексной отладки
- •Вероятность отказа фпо и ио при однократном выполнении фсо
- •4.5.7.Поток инициирующих событий
- •4.5.8.Вероятность безотказной работы пк
- •Интенсивность отказов подсистем
- •Показатели надежности подсистем
- •Показатели надежности подсистем с учетом парирования ошибок в ио
- •4.6.Оценка надежности программного комплекса по результатам отладки и нормальной эксплуатации
- •Экспоненциальная модель Шумана
- •Экспоненциальная модель Джелинского−Моранды
- •Геометрическая модель Моранды
- •Модель Шика−Волвертона
- •Модель Липова
- •Модель Мусы−Гамильтона
- •Вейбулловская модель (модель Сукерта)
- •Модель Уолла−Фергюссоиа (степенная модель)
- •Структурная модель Нельсона
- •Структурная модель роста надежности
- •Гиперболическая модель роста надежности
- •5.Литература
3.3.Модели надежности программного обеспечения
Термин модель надежности программного обеспечения, как правило, относится к математической модели, построенной для оценки зависимости надежности программного обеспечения от некоторых определенных параметров. Значения таких параметров либо предполагаются известными, либо могут быть измерены в ходе наблюдений или экспериментального исследования процесса функционирования программного обеспечения. Данный термин может быть использован также применительно к математической зависимости между определенными параметрами, которые хотя и имеют отношение к оценке надежности программного обеспечения, но тем не менее не содержат ее характеристик в явном виде.
Например, поведение некоторой ветви программы на подмножестве наборов входных данных, с помощью которых эта ветвь контролируется, существенным образом связано с надежностью программы, однако характеристики этого поведения могут быть оценены независимо от оценки самой надежности. Другим таким параметром является частота ошибок, которая позволяет оценить именно качество систем реального времени, функционирующих в непрерывном режиме, и в то же время получать только косвенную информацию относительно надежности программного обеспечения (например, в предположении экспоненциального распределения времени между отказами).
Одним из видов модели надежности программного обеспечения, которая заслуживает особого внимания, является так называемая феноменологическая, или эмпирическая, модель. При разработке моделей такого типа предполагается, что связь между надежностью и другими параметрами является статической. С помощью подобного подхода пытаются количественно оценить те характеристики программного обеспечения, которые свидетельствуют либо о высокой, либо о низкой его надежности. Так, например, параметр сложность программы характеризует степень уменьшения уровня ее надежности, поскольку усложнение программы всегда приводит к нежелательным последствиям, в том числе к неизбежным ошибкам программистов при составлении программ и трудности их обнаружения и устранения. Иначе говоря, при разработке феноменологической модели надежности программного обеспечения стремятся иметь дело с такими параметрами, соответствующее изменение значений которых должно приводить к повышению надежности программного обеспечения [8].
Рассмотрим классификацию моделей надежности ПО, приведенную на рис. 3.3. Модели надежности программного обеспечения (МНПО) подразделяются на аналитические и эмпирические. Аналитические модели дают возможность рассчитать количественные показатели надежности, основываясь на данных о поведении программы в процессе тестирования (измеряющие и оценивающие модели). Эмпирические модели базируются на анализе структурных особенностей программ. Они рассматривают зависимость показателей надежности от числа межмодульных связей, количества циклов в модулях, отношения количества прямолинейных участков программы к количеству точек ветвления и т.д. Часто эмпирические модели не дают конечных результатов показателей надежности, однако они включены в классификационную схему, так как развитие этих моделей позволяет выявлять взаимосвязь между сложностью ПО и его надежностью. Эти модели можно использовать на этапе проектирования ПО, когда осуществлена разбивка на модули и известна его структура.
Рис. 3.3. Классификационная схема моделей надежности ПО
Аналитические модели представлены двумя группами: динамические модели и статические. В динамических МНПО поведение ПО (появление отказов) рассматривается во времени. В статических моделях появление отказов не связывают со временем, а учитывают только зависимость количества ошибок от числа тестовых прогонов (по области ошибок) или зависимость количества ошибок от характеристики входных данных (по области данных).
Для использования динамических моделей необходимо иметь данные о появлении отказов во времени. Если фиксируются интервалы каждого отказа, то получается непрерывная картина появления отказов во времени (группа динамических моделей с непрерывным временем). Может фиксироваться только число отказов за произвольный интервал времени. В этом случае поведение ПО может быть представлено только в дискретных точках (группа динамических моделей с дискретным временем). Рассмотрим основные предпосылки, ограничения и математический аппарат моделей, представляющих каждую группу, выделенную по схеме.
