Эмпирические модели надежности

Эмпирические модели в основном базируются на анализе структурных особенностей ПС или программы. Как указывалось ранее, эмпирические модели часто не дают конечных результатов показателей надежности. Однако их использование на этапе проектирования ПС полезно для прогнозирования требующихся ресурсов тестирования, уточнения плановых сроков завершения проекта и т.д.

1) Модель Сложности. В литературе неоднократно подчеркивается тесная взаимосвязь между сложностью и надежностью ПС. Если придерживаться упрощенного понимания сложности ПС, то она может быть описана такими характеристиками, как размер ПС, т.е. количество программных модулей, количество и сложность межмодульных интерфейсов.

Под программным модулем в данном случае следует понимать программную единицу, выполняющую определенную функцию (ввод, вывод, вычисление и т.д.) и взаимосвязанную с другими модулями ПС.

Некоторые базовые понятия для определения характеристик сложности даны в табл. 4.4.

Таблица 4.4

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК СЛОЖНОСТИ

Связи	Для модуля	Для ПС (многомодульная программа)
1. Узел   2. Дуга   3. Петля	Точка ветвления модуля.   Последовательные участки модуля. Циклические участки модуля.	Модуль, имеющий более одного выхода. Последовательность нескольких модулей, имеющих один выход. Циклические участки, состоящие из нескольких модулей.

 

Сложность модуля ПС может быть описана, если рассматривать структуру программы как последовательность узлов, дуг и петель в виде направленного графа.

В качестве структурных характеристик модуля ПС используются:

1. Отношение действительного числа дуг к максимально возможному числу дуг, получаемому искусственным соединением каждого узла с любым другим узлом дугой.

2. Отношение числа узлов к числу дуг.

3. Отношение числа петель к общему числу дуг.

Для сложных модулей и для больших многомодульных программ составляется имитационная модель, программа которой “засоряется” ошибками и тестируется по случайным входам. Оценка надежности осуществляется по модели Миллса.

При проведении тестирования известна структура программы, имитирующей действия основной, но не известен конкретный путь, который будет выполняться при вводе определенного тестового входа. Кроме того, выбор очередного тестового набора из множества тест-входов случаен. Т.е. в процессе тестирования не обосновывается выбор очередного тестового входа. Эти условия вполне соответствуют реальным условиям тестирования больших программ.

Полученные данные анализируются. Затем проводится расчет показателей надежности по модели Миллса или любой другой из описанных выше. В результате считается, что реальное ПС, выполняющее аналогичные функции, с подобными характеристиками и в реальных условиях должно вести себя аналогичным или похожим образом.

Преимущества оценки показателей надежности по имитационной модели, создаваемой на основе анализа структуры будущего реального ПС, заключаются в следующем:

• модель позволяет на этапе проектирования ПС принимать оптимальные проектные решения, опираясь на характеристики ошибок, оцениваемые с помощью имитационной модели;

• модель позволяет прогнозировать требуемые ресурсы тестирования;

• модель дает возможность определить меру сложности программ и предсказать возможное число ошибок и т.п.

К недостаткам можно отнести высокую стоимость метода, так как он требует дополнительных затрат на составление имитационной модели, и приблизительный характер получаемых показателей.

2) Модель, определяющая время доводки программ. Эта модель используется для ПС, которые имеют иерархическую структуру. Т.е. ПС как система может содержать подсистемы, которые состоят из компонентов, а те, в свою очередь, состоят из V модулей. Т.О., ПС может иметь V различных уровней композиции. На любом уровне иерархии возможна взаимная зависимость между любыми парами объектов системы. Все взаимозависимости рассматриваются в терминах зависимости между парами модулей.

Анализ модульных связей строится на том, что каждая пара модулей имеет конечную (возможно нулевую) вероятность, что изменения в одном модуле вызовут изменения в другом модуле.

Пусть ПС состоит из n модулей.

Ресть вероятность того, что изменения в модуле вызовут необходимость внесения изменений в модуль j.

Для ПС, состоящего из n модулей, будет nтаких парных отношений.

Р – матрица размерностью n·m с элементами Р. Допустим, что при тестовой сборке ПС в i-м модуле выявлено Аошибок, или в модуле i должно быть сделано Аизменений.

Обозначим через А вектор размерностью n с элементами А. Тогда А – общее число изменений, требуемых при интеграции модулей в систему на нулевом шаге.

Общее число изменений на первом шаге, требуемых в результате изменений, сделанных на нулевом шаге, будет равно А∙Р.

Обозначим через Рматрицу размерностью n·m, элементы которой равны

Р= Р. (29)

Они представляют собой сумму вероятностей того, что изменения в модуле i распространяются в модуль k и затем в модуль j. Следовательно. Элементы i-й, j-й элементы матрицы Р– это двушаговая вероятность того, что изменение в модуле i распространится в модуль j.

Общее число изменений ПС с учетом двушагового распространения будет равно А Р. Очевидно, что число изменений, требуемых в системе, с учетом k-шагового распространения начальных изменений будет равно А Р.

Величины, которые используются в модели для получения нужных оценок, – это вектор начальных изменений А и матрица вероятности межмодульных связей Р. По мере развития проекта ПС эти величины могут уточняться при появлении реальных данных тестирования. Значения элементов вектора А становятся очевидными при присоединении очередного модуля к системе в процессе тестовой сборки.

Для уточнения элементов матрицы достаточно фиксировать для каждого модуля данные о проведенных изменениях, их причинах и последствиях в форме следующей таблицы 4.5.

Таблица 4.5

СБОР ДАННЫХ, НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ РАСЧЕТА МАТРИЦЫ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Р

Описание ошибки	Каким модулем вызвана	Действие на другие модули
. . .	. . .	. . .

 

После получения относительно большой выборки данных их можно использовать для коррекции элементов матрицы Р следующим образом:

Р= , (29)

чде Ч– число изменений в модуле j, вызванных модулем i;

Ч– общее число изменений в модуле j.

Рассмотренная модель позволяет на этапе тестирования, а точнее при тестовой сборке системы, определять возможное число необходимых исправлений и время, необходимое для доведения ПС до рабочего состояния.

Основываясь на описанной процедуре общего числа изменений, требуемых для доводки ПС, можно построить две следующие различные стратегии корректировки ошибок:

• фиксировать все ошибки в одном выбранном модуле и устранить все побочные эффекты, вызванные изменениями этого модуля, отрабатывая таким образом последовательно все модули;

• фиксировать все ошибки нулевого порядка в каждом модуле, затем фиксировать все ошибки первого порядка и т.д.

Исследование этих стратегий доказывает, что время корректировки ошибок на каждом шаге тестирования определяется максимальным числом изменений, вносимых в ПС на этом шаге, а общее время – суммой максимальных времен на каждом шаге.

Это подтверждает известный факт, что тестирование обычно является последовательным процессом и обладает значительными возможностями для параллельного исправления ошибок. Последнее часто приводит к превышению затрачиваемых на него ресурсов над запланированными.