23. Инвертированный подход к выявлению дефектов
Проектировщик должен смотреть на систему глазами диверсанта, (чтобы я сделал, чтобы сломать систему)
Выявление потенциальных опасностей.
Строятся каузальные цепочки.
Думаешь, как защититься с учетом тех возможностей, которые у тебя есть
Инвертированный подход довольно информативен(по сравнению со стандартным) т.к. думаешь что и как может сломаться.
Диверсионный анализ (ДА) – метод совершенствования технологических процессов, предложенный Б.Л. Злотиным в конце 70-х годов прошлого века. В США и Западной Европе он известен под маркой Anticipatory Failure Determination (AFD) и успешно используется как для выявления причин брака, так и для прогнозирования возможных нежелательных последствий тех или иных изменений. Диверсионный анализ может использоваться двумя способами. Первый из них заключается в инвертировании исследовательской задачи в изобретательскую. Вместо того чтобы искать причину низкого качества производимой продукции, ДА предлагает специально конструировать условия, которые обеспечили бы выпуск продукции с соответствующими недостатками. Пусть некоторый показатель производимого продукта должен иметь значение А, а на практике имеет (неудовлетворительное) значение В. Изобретатель задает вопрос: «Каким образом надо организовать производство, чтобы названный показатель получал бы значение В?». Когда эта задача будет решена – требуемые условия производства бракованной продукции найдены – нужно проверить, до какой степени эти условия реализованы в реальном технологическом процессе. Если они реализованы в результате нарушения технологии, эти нарушения надо устранять. Если эти условия являются частью технологии, надо менять технологию. Второй способ применения диверсионного анализа – это «стрельба по площадям». ДА применяется не для того, чтобы определить причину появления отказов конкретного вида, а для того, чтобы отыскать слабые места и потенциальные недостатки технологического процесса вообще. В этом случае диверсионный анализ проходит в два этапа. Первый этап заключается в целенаправленном поиске возможных нарушений идеального технологического процесса, которые могут понизить качество выпускаемой продукции. Причем эти нарушения не должны быть явными, должны как можно лучше вписываться в правильную технологическую цепочку. На втором этапе проводится анализ реального технологического процесса на предмет того, до какой степени найденные «диверсии» – способы понизить качество продукции – уже «внедрены в производство», уже реализуются на практике. Как показывает опыт, на реальных производствах число «внедренных» «диверсий» достигает 80% теоретически возможных.
можно выделить два способа анализа программных продуктов и проектов. Первый (Anticipatory Failure Determination-1, AFD-1) — сбор данных, основанный на прежнем опыте использования программных систем, а второй (Anticipatory Failure Determination-2, AFD-2) — для предотвращения неуспешного завершения программного проекта требуется проводить «диверсионный анализ» — необходимо думать как «диверсант», старающийся разрушить систему, при этом не допуская нарушения формальных требований к организации проектов.
Основная идея диверсионного анализа проста. Вместо того, чтобы стараться понять — почему и как данный нежелательный эффект возникает, мы формулируем задачу: «Допустим, нам поручено добиться именно такого результата. Как мы могли бы это сделать, используя имеющиеся ресурсы?» Такое преобразование получило название «инверсия задачи», оно близко по своей сути к тому, что на Западе позже было названо «реверс инжениринг» (RE). Со временем диверсионный анализ начал использоваться не только для выявления причин брака. Другим важным применением этого метода стало прогнозирование возможных нежелательных явлений, особенно при внедрении новых технологий или продуктов. Первый подход применительно к информационным системам является малоперспективным, т. к. пока будет происходить сбор данных, рассматриваемая система может попросту устареть и потерять свою уникальность. Плюс ко всему, каждый проект уникален, и в таком случае возникает вопрос — как применить прежний опыт в новой системе? А взгляд на систему глазами диверсанта как-раз-таки позволяет выявлять слабые места на этапе проектирования, когда системы еще фактически не существует. С другой стороны, идея диверсионного анализа уже давно работает — существует теория структурирования сценариев, поэтому возникает очевидная идея: как все эти полезные наработки использовать в сфере информационных технологий? На самом деле вопрос не простой, и свидетельством этому является, например, водопадная модель жизненного цикла, когда идею реализации этой модели в других областях попытались перенести в сферу IT, вследствие чего возникла масса требующих разрешения проблем. Т.о., AFD — это возможная стратегия испытания программных систем, когда сценарии генерируются с учетом тяжести последствий и слабых мест программного продукта.
AFD-1, который предназначен для поиска причин дефектов, которые уже произошли, и AFD-2, который применяется для поиска дефектов, которые еще не дали о себе знать