Надежность АСОИУ (1088455), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Или частоты ошибок, которая позволяет оценить качество системреального времени, функционирующих в непрерывном режиме, и при этом получить косвенные данные о надежностипрограммного и информационного обеспечения.Известные модели надежности программного и информационного обеспечения АСОИУ можно классифицироватьпо различным признакам, в частности по тому, какой из перечисленных процессов они поддерживают(предсказывающие, прогнозные, оценивающие, измеряющие). Модели надежности, которые в качестве исходнойинформации используют данные об интервалах между отказами, можно отнести к измеряющим или к оценивающим вравной степени. Некоторые модели, основанные на информации, полученной в ходе тестирования программногосредства, дают возможность делать прогнозы его поведения в процессе эксплуатации.Аналитические модели позволяют рассчитать количественные показатели надежности, основываясь на данных оповедении программы в процессе тестирования (измеряющие и оценивающие модели).Аналитические модели реализуются в виде динамических и статических.
В динамических моделях надежностипрограммно-информационных средств поведение программы (появление отказов) рассматривается во времени. Встатических моделях появление отказов не связывают со временем, а учитывают только зависимость количества ошибокот числа тестовых прогонов (по области ошибок) или зависимость количества ошибок от характеристики входныхданных (по области данных).
Именно аналитическим моделям уделено особое внимание в данном параграфе.Эмпирические модели базируются на анализе структурных особенностей программ. При разработке эмпирическихмоделей надежности программного и информационного обеспечения предполагается, что связь между надежностью идругими параметрами является статической.Эти модели рассматривают зависимость показателей надежности от числа межмодульных связей, количествациклов в модулях, отношения количества прямолинейных участков к количеству точек ветвления и т.
п. Иначе говоря,при разработке эмпирической модели стремятся иметь дело с такими параметрами, соответствующее изменениезначений которых должно приводить к повышению надежности программного и информационного обеспечения.Необходимо отметить, что нередко эмпирические модели не дают конечных результатов показателей надежности.Основные количественные показатели надежности программного и информационного обеспеченияДля оценки надежности используются три группы показателей: качественные, порядковые и количественные.К основным количественным показателям надежности программного средства относятся:Вероятность безотказной работы P(t3) — это вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ системы невозникает.
При этом под наработкой понимается продолжительность или объем работ.P(t3 ) = P (t ≥ 3),где t— случайное время работы программно-информационного обеспечения до отказа;t3— заданная наработка.Вероятность отказа — вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ программно-информационнойсистемы возникает. Это показатель, обратный предыдущему:Q (t3 ) = 1 − P (t3 ).Интенсивность отказов ПО и ИО системы λ( t ) — это условная плотность вероятности возникновения отказапрограммного или информационного обеспечения в определенный момент времени при условии, что до этого времениотказ не возник.37где f(t) — плотность вероятности отказа в момент времени Lf (t ) =dQ(t ) dd= [1 − P(t )] = − P (t ),dtdtdtмежду λ ( t ) и P(t) определяется следующим соотношением:P(t ) = exp(− ∫ λ (t )dt ).λ (t ) = f (t ) P (t ),В частном случае при λ constP(t ) = exp(−λ ).Если в процессе тестирования фиксируется определенное число отказов за некоторый интервал времени, тоинтенсивность отказов системы λ ( t ) характеризует число отказов в единицу времени.Средняя наработка до отказа Т — математическое ожидание времени работы программного илиинформационного обеспечения АСОИУ до очередного отказа.Ti = ∫ tf (t )dt ,где t — время работы программного или информационного обеспечения от (i -1 ) до i -го отказа.Ti = (t1 + t 2 + ...
+ t n ) n,ti— время работы программного средства между отказами; ι = 1 , 2 , ..., n —количество отказов.Среднее время восстановления Ti — математическое ожидание времени восстановления (tвi), времени, затраченногона восстановление и локализацию отказа (tолi), времени устранения отказа (iyoi), времени пропускной проверкиработоспособности ( t n n i ) :tвi = tолi + t уоi + t nni .Для этого показателя термин «время» означает время, затраченное программистом на перечисленные виды работ.Коэффициент готовности Кi оценивается как вероятность того, что программное и информационное обеспечениеАСОИУ будет находиться в работоспособном состоянии в произвольный момент времени его использования поназначению:KT = Ti (Ti + Tk ).Напомним, что работоспособным называется такое состояние программно-информационного обеспечения, прикотором оно способно выполнять заданные функции с параметрами, установленными требованиями техническогозадания.
С переходом в неработоспособное состояние связано событие отказа.Причиной отказа программного и информационного обеспечения является невозможность его полной проверки впроцессе тестирования и испытаний. При эксплуатации ПО и ИО в реальных условиях может возникнуть такаякомбинация входных данных, которая может вызвать отказ. Следовательно, работоспособность рассматриваемыхподсистем может зависеть и от значений входных данных. Причем чем меньше эта зависимость, тем выше уровеньнадежности подсистем АСОИУ.Основным средством определения количественных показателей надежности являются модели надежности, подкоторыми понимают математические модели, построенные для оценки зависимости надежности от заранее известныхили оцененных в ходе создания программного средства параметров. В связи с этим определение надежностипоказателей принято рассматривать в единстве трех процессов — предсказание, измерение, оценивание.Предсказание — определение количественных показателей надежности исходя из характеристик будущегопрограммно-информационного продукта.Измерение— определение количественных показателей надежности, основанное на анализе данных об интервалахмежду отказами, полученных при выполнении программных заданий в условиях тестовых испытаний.38Оценивание— определение количественных показателей надежности, основанное на данных об интервалах междуотказами, полученных в процессе испытания ПО и ИО АСОИУ в реальных условиях функционирования.Динамические моделиАналитическое моделирование надежности программного средства включает четыре шага:• определение предположений, связанных с процедурой тестирования программного средства;• разработку или выбор аналитической модели, базирующейся на предположениях о процедуре тестирования;•выбор параметров моделей с использованием полученных данных;• применение модели расчета количественных показателей надежности.Аналитические модели представлены двумя группами: динамические и статические модели надежности.
Наиболееизвестными динамическими моделями являются модели Шумана, La Padula, Джелинского-Моранды, Шика-Волвертона,Муса. К статическим относят модели Миллса, Липова, Коркорэна, Нельсона.В динамических моделях надежности программного средства поведение программы (появление отказов)рассматривается во времени. Для использования динамических моделей необходимо иметь данные о появлении отказовво времени.Рассмотрим некоторые из указанных выше динамических моделей.Модель Шумана относится к динамическим моделям дискретного времени, данные для которой собираются впроцессе тестирования программного обеспечения в течение фиксированных или случайных интервалов времени.Каждый интервал — это стадия, на которой выполняется последовательность тестов и фиксируется некоторое числоошибок.Целесообразность применения модели Шумана для оценки надежности программного и информационногообеспечения зависит от принятых допущений и условий, наиболее важным из которых является условие существованияпрограммы для исследования системы.
Остальные допущения и условия не связаны с какими-либо специфическимисвойствами программного обеспечения. Они сводятся к следующему.Предполагается, что в начальный момент компоновки программных средств в системе имеется E1 ошибок. С этогомомента начинается отсчет времени отладки t , которое включает затраты времени на выявление ошибок с помощьютестов, на контрольные проверки и т.
п. При этом время исправного функционирования системы не учитывается.Считается, что значение функции частоты отказов m( t ) пропорционально числу ошибок, оставшихся впрограммном обеспечении после использования отведенного на отладку исследуемой программы времени LПрограмма тестирования системы должна снабжать испытываемые программные средства входными данными,отражающими реальные условия функционирования. Такие данные называются функциональным разрезом иопределяются главным образом через распределение вероятностей значений входных переменных.Использование модели Шумана предполагает, что тестирование проводится в несколько этапов. Каждый этаппредставляет собой выполнение программы на полном комплексе разработанных тестовых данных.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
