Лавричева методичка. Анализ методов оценки надежности оборудования и систем. Практика применения методов
 Скачать 0.88 Mb.
|
|
2. ПТМ «Прогнозирование плотности дефектов» реализует набор моделей надежности для заданного класса программ системы обработки данных. Прогнозирование плотности дефектов проводится по модели RLM (Rome Laboratory Model) и состоит в оценке влияния на плотность дефектов согласно следующих действий: 1. Анализ значений параметров модели прогнозирования надежности, включая остаток дефектов от предыдущего этапа работ с ПО, используется для целевого распределенного значения надежности ПО. 2. Сравнение прогнозируемого значения надежности с целевым распределенным значением. 3. Корректировки переменных параметров для учета текущего состояния проекта ПО. 4. Оценка параметров модели прогнозирования надежности. 5. Прогнозирование плотности дефектов. 6. Определение пороговых значений (допусков) для оценок результатов прогнозирования и анализа альтернатив. 7. Расчет прогнозного значения надежности для ПО. Полученная оценка является модификатором базового значения плотности дефектов для определенного класса ПО. Расчет плотности дефектов делается по модели RLM (Rome Laboratory Model). Сначала выполняется однократное прогнозирование плотности дефектов по формуле: D 0 9 1 i i K , где К i – модификаторы плотности дефектов D 0 , с учетом пороговых значений данных о плотности дефектов. Затем для каждого ПО результаты сравниваются с полученными по модели RLM. Проверка показала, что для ПО объемом 10 - 25 KSLOC погрешность прогнозировании плотности дефектов – примерно составляет 30-35%. Это объясняется некоторыми ограничениями системы Hugin Lite 6.5. Полученные результаты по определению плотности дефектов используются при прогнозировании надежности ПО. 3. ПТМ «Прогнозирование надежности» реализует метод прогнозирования значения надежности по каждому модулю системы по следующей модели надежности: ))] exp( 1 ( exp[ t I K I D R i i i i i i , где i – параметр среды эксплуатации і-го модуля, i – характеристика среды ее разработки, І і – оцененный размер начального кода, а D i – прогнозируемая плотность дефектов в системе. Коэффициент дефектов K – константа, предвиденная для всех объектов ПС, а значения i и i – известны на момент первоначального прогнозирования надежности, они не изменяются во время разработки компонентов системы. 4. ПТМ «Оценка надежности системы» согласно классификации дефектов (Orthogonal Defect Classification), в соответствии с которой для каждого выявленного дефекта определяются параметры: тип дефекта, триггер дефекта, влияние дефекта. Эти параметры используется одной или двумя подходящими моделями надежности из выше приведенного в целях проведения оценки прогнозного значения надежности отдельных модулей и системы в целом. Результаты оценки сравниваются, и выбирается из них наиболее правдоподобная модель. По стандарту ISO/IEC 9126 (1-4) определяются показатели качества (табл. 3). Таблица 3. Характеристики качества в стандарте ISO/IEC 9126 № Наименование характеристики Определение характеризуемых свойств ПС q1 Функциональность (functionality) Свойства ПП, обусловливающие способность выполнения функций в соответствии требованиям в процессе тестирования и испытания системы в заданной среде q2 Надежность (reliability) Свойства ПП, обусловливающие ее способность сохранять уровень функционирования и низкую вероятность отказов в процессе выполнения q3 Применимость (usability) Свойства ПП, обусловливающие ее способность быть понимаемой и удобной для использования в указанных условиях q4 Эффективность (efficiency) Свойства ПП для рационального использования выделенных ресурсов при работе системы в установленных условиях q5 Сопровождаемость (maintainability) Свойства ПП, которые обеспечивают модификацию, усовершенствование или адаптацию системы к изменениям среды, требований и функциональности. q6 Переносимость (portability) Свойства ПП, обусловливающие ее способность быть перенесенным из одной среды в другую. На основе полученных данных о надежности и других показателях качества (функциональность, эффективность и др.) рассчитывается целевое значение завершенности и полезности системы (ПС), адекватных потребностям заказчика. При этом мера эксплуатационного качества системы определяется функцией полезности вида: где a i – мера важности i-й функции системы для процесса, R i – надежность выполнения функций в заданном периоде t эксплуатации системы. Данные по всем показателям качества (q-quality) q 1 -q 6 в табл. 3 оцениваются по формуле: где а i - атрибуты каждого показателя качества (i=1-6); m ij – метрики q i показателя с j-атрибутами качества; w ij - вес i -показателя качества системы с j-атрибутами. Полученные данные по показателям (характеристикам) модели качества и R i – надежность выполнения функций входят в сертификат качества [15]. 4. Заключение В работе рассмотрены подходы к оценке надежности технических и программных систем с применением моделей надежности из множества существующих моделей разных видов и типов. Определены основные базовые понятия надежности, обеспечивающие оценку надежности по соответствующим моделям надежности ПС, основанным на времени функционирования и/или количестве отказов (ошибок), получаемых в компонентах в процессах ЖЦ тестирования, системного тестирования и эксплуатации системы. Согласно приведенной классификация моделей надежности процессы обнаружения ошибок в программах носят случайный Марковский и пуассоновский характер и обеспечивают поиск ошибок, дефектов и отказов. Некоторые модели надежности позволяют прогнозировать число ошибок в процессе тестирования, другие оценивать надежность с помощью функций надежности по данным, собранным на этапах ЖЦ разработки системы и испытания. Для примера приведены экспериментальные данные для оценки интенсивности отказов (t) и количества отказов µ(t) с помощью базовых (Мусы, Гоэла-Окомото и др.) и j j j j w m a q 1 1 6 1 1 1 i k i i пс R a Q 1 общей модели надежности, собранных данных на этапах ЖЦ и приведены сравнительные оценки результатов оценки. Дано описание инструментального комплекса модулей ПТМ, обеспечивающих распределение надежности, прогнозирование плотности дефектов и оценки надежности. Приведены показатели качества в стандартной модели ISO 9126 (1-4) и оценки качества, включая измерение показателя надежности, а также других показателей качества, которые входят в сертификат готового продукта. Список литературы [1]. Липаев В.В. Надежность программного обеспечения. – М.: СИНТЕГ, 1998.–231с. [2]. Липаев В.В. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных систем. – М.: СИНТЕГ, 2003.–510 с. [3]. Майерс Г. Надежность программного обеспечения,– М.: Мир, 1980.–360с. [4]. Мороз Г.Б., Лаврищева Е.М. Модели роста надежности программного обеспечения.– Киев: Препринт 92–38, 1992.– 23с. [5]. Липаев В.В.. Надежность и функциональная безопасность комплексов программ реального времени.- Москва, ЗАО «Светлица», 2013.-193 с. [6]. Shick G.J., Wolverton R.W. An analysis of computing software reliability models /IEEE Tras. Software Eng. – V. SE–4. – № 2. – 1978. – P. 104–120. [7]. Shanthikumar J.G. Software reliability models: A Review // Microelectron. Reliab. – 1983. –V. 23. –№ 5 – Р. 903–943. [8]. Goel Amrit L., “Software reliability models: Assumptions, limitations, and applicability. //IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. SE–11, № 12. – 1985. –P. 1411– 1423. [9]. Musa J.D. Okumoto K. A. Logarithmic Poisson Time Model for Software Reliability Measurement //Proc. 7- International Conference on Software Engineering. – Orlando, Florida. – 1984. – P. 230–238. [10]. Yamada S., Ohba M., Osaki S. S–shaped software reliability grows modeling for software error detection // IEEE Trans. Reliability. – 1983. – R–32. – № 5. – P. 475– 478. [11]. Chulani S. Constructive quality modeling for defect density prediction: COQUALMO // International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE'99), Boca Raton, N. 1–4, 1999. [12]. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания.- Наука, М.: 1966. [13]. Гнеденко Б.В., Шпак В.Д. Вероятностные характеристик сложных систем. - Известия АН СССР, М.: 1972. [14]. Duval P., Matyas R., Grover A. Continuous integration improving Software quality and reducing risk.-Addison Wesley, 2009.-691 p. [15]. Коваль Г.И. Модели и методы инженерии качества систем на этапах ЖЦ.- Реф. дис. ИК НАНУ, 2005.-20 с. [16]. Андон Ф.И., Коваль Г.И. и др. Основы инженерии качества программных систем.- К.: Наук. думка, 2007.- 670 с. [17]. Безопасность ракетно-космической техники и надежность компьютерных систем / А.В. Горбенко, С.А. Засуха, В.И. Рубан и др.] // Авиационно-космическая техника и технология. – 2011. – №1(78). – С. 9–20. [18]. Basic Concepts and Taxonomy of Dependable and Secure Computing / A. Avizienis, J.- C. Laprie, B. Randell, C. Landwehr // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. – 2004. – Vol. 1, No. 1. – С. 11-33. [19]. IEC 62628. Guidance on software aspects of dependability.– Geneva: IEC, 2011.– 63 p. [20]. ISO 15288:2002. Systems Engineering. Cycle Life Processes of Systems. [21]. Лаврищева Е.М. Методы программирования. Теория, инженерия, практика. -К.: 2006.- Наук.Думка.- 371 с. [22]. Лаврищева Е.М., Грищенко В.Н. Сборочное программирование. Основы индустрии программных продуктов. - К.: Наук. думка, 2009.-371с. [23]. Лаврищева Е.М. Software Engineering компьютерных систем. Парадигмы, технологии, СASE-средства. – К.: Наук.думка, 2014. - 284 с. [24]. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1993. - 315 с. Analysis of methods for assessing the reliability of equipment and systems. Practice of methods 1 N.V. Pakulin 2 E.M. Lavrischeva 3 A.G. Ryzhov 1,2,3 Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences, 25, Alexander Solzhenitsyn st., Moscow, 109004, Russia, 2 Moscow Institute of physics and technology (MIPT) 141700, Russia, Moscow region, Dolgoprudny, Campus per., 9. Abstract. The analysis of models and methods of reliability evaluation of hardware and software is carried out. The basic concepts of reliability and safety methods of such systems and situations leading to errors, defects and failures are defined. The definition of reliability and safety of technical systems and software systems is given. The classification of reliability models: predictive, measuring and evaluation types. Evaluation models that are used more in practice are described. The standard of Software life cycle (ISO 15288:2002) is defined, focused on the development and control of system components for errors, starting with the system requirements. The results of application of reliability models (Moussa, Goel- Okomoto, etc.) to small, medium and large projects are presented and their comparative assessment is given. The technological module (TM) of reliability evaluation of complex software systems VPK (1989) is described. The quality model of the standard ISO 9126 (1- 4): 2002-2004 with indicators of functionality, reliability, efficiency, etc., which are used in determining the maturity and certificate of the product is shown. Keywords: reliability, model, method, error, defect, failure, random process, safety, dependability, recoverability, fault tolerance, completeness, reliability assessment, quality certificate. REFERENCE [1]. Lipaev V. V. Software Reliability. – M.: SINTEG, 1998.- 231p. [2]. Lipaev V. V. Methods of quality assurance of large-scale software systems. – M.: SINTEG, 2003.-510 p. [3]. Myers G. Software Reliability, - M.: Mir, 1980.- 360p. [4]. Moroz G. B., lavrisheva E. M. Models of software reliability growth.- K.: Preprint 92-38, 1992.- 23p. [5]. Lipaev V. V. Reliability and functional safety of software systems real time.- Moscow, JSC "Svetlitsa", 2013.- 193 p. [6]. Shick G.J., Wolverton R.W. An analysis of computing software reliability models /IEEE Tras. Software Eng. – V. SE–4. – № 2. – 1978. – P. 104–120. [7]. Shanthikumar J.G. Software reliability models: A Review // Microelectron. Reliab. – 1983. –V. 23. –№ 5 – Р. 903–943. [8]. Goel Amrit L., “Software reliability models: Assumptions, limitations, and applicability. //IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. SE–11, № 12. – 1985. –P. 1411–1423. [9]. Musa J.D. Okumoto K. A. Logarithmic Poisson Time Model for Software Reliability Measurement //Proc. 7- International Conference on Software Engineering. – Orlando, Florida. – 1984. – P. 230–238. [10]. Yamada S., Ohba M., Osaki S. S–shaped software reliability grows modeling for software error detection // IEEE Trans. Reliability. – 1983. – R–32. – № 5. – P. 475–478. [11]. Chulani S. Constructive quality modeling for defect density prediction: COQUALMO // International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE'99), Boca Raton, N. 1–4, 1999. [12]. Gnedenko B. V., Kovalenko I. N. Introduction to the theory of mass service.- Science, M.: 1966. [13]. Gnedenko B. V., Shpak V. D. Probabilistic characteristics of complex systems. - News of the USSR Academy of Sciences, M.: 1972. [14]. Duval P., Matyas R., Grover A. Continuous integration improving Software quality and reducing risk.-Addison Wesley, 2009.-691 p. [15]. Koval G.I., Models and methods for engineering quality systems at the stages CL.- Ref. dis. IK NANU, 2005.- 20 p. [16]. Andon F. I., Koval G. I. and others. Bases of quality engineering software system.- K.: Of Sciences. Dumka, 2007.- 670 p. [17]. Gorbenko A.V., Drought S. A., Ruban V. I., etc. the Safety of rocket-space engineering and reliability of computer systems // Aerospace technics and technology. - 2011. - №1 (78). - P. 9-20. [18]. Avizienis A., Laprie J.-C., Randell B., C. Landwehr C. Basic Concepts and Taxonomy of Dependable and Secure Computing / // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. – 2004. – Vol. 1, No. 1. – С. 11-33. [19]. IEC 62628. Guidance on software aspects of dependability. – Geneva: IEC, 2011. – 63 p. [20]. ISO 15288:2002. Systems Engineering. Cycle Life Processes of Systems. [21]. Lavrischeva E. M. Programming Methods. Theory, engineering, practice. – K.: 2006.- Sciences'.Dumka.- 371 p. [22]. Lavrisheva E. M., Grishchenko V. N. Assembly programming. Basics software industries. - K.: Sciences dumka, 2009 - 371p. [23]. Lavrisheva E. M. Software Engineering of computer systems. Paradigms, technologies, CASE-means. – K.: Sciences dumka, 2014. - 284 p. [24]. Saati T. Decision-Making. Method of hierarchy analysis. – M.: Radio and communications, 1993. - 315p. (in Russian). |