Надежность программного средства

Надежность программного средства можно определить путем выбора модели надежности, исходя из работы, с которой можно сделать соответствующие выводы. Различают несколько видов моделей.

Аналитические модели представлены двумя группами: динамические модели и статические. В динамических моделях поведение ПС (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).

Надежность разрабатываемого программного средства рассчитывается путем использования модели Миллса. Использование этой модели предполагает необходимость перед началом тестирования искусственно вносить в программу некоторое количество известных ошибок. Ошибки вносятся случайным образом и фиксируются в протоколе искусственных ошибок. Предполагается, что все ошибки (как естественные, так и искусственно внесенные) имеют равную вероятность быть найденными в процессе тестирования.

Тестируя программу в течение некоторого времени, собирается статистика об ошибках. В момент оценки надежности по протоколу искусственных ошибок все ошибки делятся на собственные и искусственные.

При расчете надежности представленной ПС воспользуемся результатами тестирования, полученными ранее.

Соотношение

Надежность программного средства - №1 - открытая онлайн библиотека

дает возможность оценить N - первоначальное число ошибок в программе. В данном соотношении, которое называется формулой Миллса, S- количество искусственно внесенных ошибок, n - число найденных собственных ошибок, V - число обнаруженных к моменту оценки искусственных ошибок.

В таблице отражены расчеты количества ошибок системы перед началом каждого теста с учетом, что предыдущие ошибки уже были выявлены и отлажены.

Таблица 7 Отладка программы

N теста Кол-во искусственно введенных ошибок, S Кол-во найденных собственных ошибок, n Кол-во обнаруженных искусствен, ошибок, V Первоначальное число ошибок, N
1 38 18 14 55
2 27 15 11 39
3 18 10 9 23
4 9 8 6 15
5 4 4 3 7
6 1 1 1 1

Т.е. при прогоне тестов от 1 до 6 постепенно уменьшается первоначальное количество ошибок в системе (N) от 54 до 1, уменьшается число выявленных собственных ошибок, сумма всех выявленных в процессе отладки программы ошибок равна первоначальному количеству ошибок в системе (просуммируем элементы столбца n (18+15+10+8+4+1 )=56 -первоначальное число ошибок в системе).

Вторая часть модели связана с проверкой гипотезы от N. Предположим, что в программе имеется К собственных ошибок, и внесем в нее еще S ошибок.

Вычислим величину С, являющуюся мерой доверия к модели и показывающую вероятность того, насколько правильно найдено значение N.

Для этого случая, когда оценка надежности производится до момента обнаружения всех S рассеянных ошибок, величина С рассчитывается по модифицированной формуле

Надежность программного средства - №2 - открытая онлайн библиотека

Проведем оценку надежности до момента обнаружения всех S внесенных ошибок.

Пусть в систему было внесено35 искусственных ошибок. Делается предположение, что в системе находится 60 собственных ошибок, тогда рассчитаем доверительный уровень прогноза.

Таблица 8 Оценка доверительного уровня прогноза

Кол-во внесенных ошибок, S Кол-во обнаруженных собственных ошибок, N Количество обнаруженных искусственных ошибок, V Оценка надежности системы, С
35 38 27 0,92

Вероятность того, что в программе будет 55 ошибок равна 0,92.

Достоинством модели являются простота применяемого математического аппарата, наглядность.

Однако она не лишена и ряда недостатков, самые существенные из которых - это необходимость внесения искусственных ошибок (этот процесс плохо формализуем) и достаточно вольное допущение величины К, которое основывается исключительно на интуиции и опыте человека, проводящего оценку, т.е. допускает большое влияние субъективного фактора.

3.4 Выводы

В данной главе дипломного проекта представлено описание АРМ работника отдела кадров.

Разработана экономико-математическая модель и функциональная структура АРМ работника отдела кадров МсПУ,