Модели качества и надежности в программной инженерии

10.2. Модели оценки надежности

Из всех областей программной инженерии надежность ПС является самой исследованной областью. Ей предшествовала разработка теории надежности технических средств, оказавшая влияние на развитие надежности ПС. Вопросами надежности ПС занимались разработчики ПС, пытаясь разными системными средствами обеспечить надежность, удовлетворяющую заказчика, а также теоретики, которые, изучая природу функционирования ПС, создали математические модели надежности, учитывающие разные аспекты работы ПС (возникновение ошибок, сбоев, отказов и др.) и позволяющие оценить реальную надежность. В результате надежность ПС сформировалась как самостоятельная теоретическая и прикладная наука [10.5-10.10, 10.16-10.24].

Надежность сложных ПС существенным образом отличается от надежности аппаратуры. Носители данных (файлы, сервер и т.п.) обладают высокой надежностью, записи на них могут храниться длительное время без разрушения, поскольку физическому разрушению они не подвергаются.

С точки зрения прикладной науки надежность - это способность ПС сохранять свои свойства (безотказность, устойчивость и др.), преобразовывать исходные данные в результаты в течение определенного промежутка времени при определенных условиях эксплуатации. Снижение надежности ПС происходит из-за ошибок в требованиях, проектировании и выполнении. Отказы и ошибки зависят от способа производства продукта и появляются в программах при их исполнении на некотором промежутке времени.

Для многих систем (программ и данных) надежность - главная целевая функция реализации. К некоторым типам систем (реального времени, радарные системы, системы безопасности, медицинскоеоборудование со встроенными программами и др.) предъявляются высокие требования к надежности, такие, как отсутствие ошибок, достоверность, безопасность и др.

Таким образом, оценка надежности ПС зависит от числа оставшихся и не устраненных ошибок в программах. В ходе эксплуатации ПС ошибки обнаруживаются и устраняются. Если при исправлении ошибок не вносятся новые или, по крайней мере, новых ошибок вносится меньше, чем устраняется, то в ходе эксплуатации надежность ПС непрерывно возрастает. Чем интенсивнее проводится эксплуатация, тем интенсивнее выявляются ошибки и быстрее растет надежность системы и соответственно ее качество.

Надежность является функцией от ошибок, оставшихся в ПС после ввода его в эксплуатацию. ПС без ошибок является абсолютно надежным. Но для больших программ абсолютная надежность практически недостижима. Оставшиеся необнаруженные ошибки проявляют себя время от времени при определенных условиях (например, при некоторой совокупности исходных данных) сопровождения и эксплуатации системы.

Для оценки надежности ПС используются такие статистические показатели, как вероятность и время безотказной работы, возможность отказа и частота (интенсивность) отказов. Поскольку в качестве причин отказов рассматриваются только ошибки в программе, которые не могут самоустраниться, то ПС следует относить к классу невосстанавливаемых систем.

При каждом проявлении новой ошибки, как правило, проводится ее локализация и исправление. Строго говоря, набранная до этого статистика об отказах теряет свое значение, так как после внесения изменений программа, по существу, является новой программой в отличие от той, которая до этого испытывалась.

В связи с исправлением ошибок в ПС надежность, т.е. ее отдельные атрибуты, будут все время изменяться, как правило, в сторону улучшения. Следовательно, их оценка будет носить временный и приближенный характер. Поэтому возникает необходимость в использовании новых свойств, адекватных реальному процессу измерения надежности, таких, как зависимость интенсивности обнаруженных ошибок от числа прогонов программы и зависимость отказов от времени функционирования ПС и т.п.

К факторам гарантии надежности относятся:

• риск как совокупность угроз, приводящих к неблагоприятным последствиям и ущербу системы или среды;
• угроза как проявление неустойчивости, нарушающей безопасность системы;
• анализ риска - изучение угрозы или риска, их частота и последствия;
• целостность - способность системы сохранять устойчивость работы и не иметь риска;

Риск преобразует и уменьшает свойства надежности, так как обнаруженные ошибки могут привести к угрозе, если отказы носят частотный характер.

10.2.1. Основные понятия в проблематике надежности ПС

Формально модели оценки надежности ПС базируются на теории надежности и математическом аппарате с допущением некоторых ограничений, влияющих на эту оценку. Главным источником информации, используемой в моделях надежности, является процесс тестирования, эксплуатации ПС и разного вида ситуации, возникающие в них. Ситуации порождаются возникновением ошибок в ПС, требуют их устранения для продолжения тестирования.

Базовыми понятиями, которые используются в моделях надежности ПС, являются [10.5-10.10].

Отказ ПC (failure) - это переход ПС из работающего состояния в нерабочее или когда получаются результаты, которые не соответствуют заданным допустимым значениям. Отказ может быть вызван внешними факторами (изменениями элементов среды эксплуатации) и внутренними - дефектами в самой ПС.

Дефект (fault) в ПС - это последствие использования элемента программы, который может привести к некоторому событию, например, в результате неверной интерпретации этого элемента компьютером (как ошибка (fault) в программе) или человеком (ошибка (error) исполнителя). Дефект является следствием ошибок разработчика на любом из процессов разработки - в описании спецификаций требований, начальных или проектных спецификациях, эксплуатационной документации и т.п. Дефекты в программе, не выявленные в результате проверок, являются источником потенциальных ошибок и отказов ПС. Проявление дефекта в виде отказа зависит от того, какой путь будет выполнять специалист, чтобы найти ошибку в коде или во входных данных. Однако не каждый дефект ПС может вызвать отказ или может быть связан с дефектом в ПС или среды. Любой отказ может вызвать аномалию от проявления внешних ошибок и дефектов.

Ошибка (error) может быть следствием недостатка в одном из процессов разработки ПС, который приводит к неправильной интерпретации промежуточной информации, заданной разработчиком или при принятии им неверных решений.

Интенсивность отказов - это частота появления отказов или дефектов в ПС при ее тестировании или эксплуатации.

При выявлении отклонения результатов выполнения от ожидаемых во время тестирования или сопровождения осуществляется поиск, выяснение причин отклонений и исправление связанных с этим ошибок.

Модели оценки надежности ПС в качестве входных параметров используют сведения об ошибках, отказах, их интенсивности, собранных в процессе тестирования и эксплуатации.

10.2.2. Классификация моделей надежности

Как известно, на данный момент времени разработано большое количество моделей надежности ПС и их модификаций. Каждая из этих моделей определяет функцию надежности, которую можно вычислить при задании ей соответствующих данных, собранных во время функционирования ПС. Основными данными являются отказы и время. Другие дополнительные параметры связаны с типом ПС, условиями среды и данных.

Ввиду большого разнообразия моделей надежности разработано несколько подходов к классификации этих моделей. Такие подходы в целом основываются на истории ошибок в проверяемой и тестируемой ПС на этапах ЖЦ. Одной из классификаций моделей надежности ПО является классификация Хетча [10.10]. В ней предлагается разделение моделей на прогнозирующие, измерительные и оценочные (рис. 10.4).

Прогнозирующие модели надежности основаны на измерении технических характеристик создаваемой программы: длина, сложность, число циклов и степень их вложенности, количество ошибок на страницу операторов программы и др.

Например, модель Мотли-Брукса основывается на длине и сложности структуры программы (количество ветвей, циклов, вложенность циклов), количестве и типах переменных, а также интерфейсов. В этих моделях длина программы служит для прогнозирования количества ошибок, например, для 100 операторов программы можно смоделировать интенсивность отказов.

Рис. 10.4. Классификация моделей надежности

Модель Холстеда прогнозирует количество ошибок в программе в зависимости от ее объема и таких данных, как число операций ( ) и операндов ( ), а также их общее число ( ).

Время программирования программы предлагается вычислять по следующей формуле:

где - число Страуда (Холстед принял равным 18 - число умственных операций в единицу времени).

Объем вычисляется по формуле:

где - максимальное число различных операций.

Измерительные модели предназначены для измерения надежности программного обеспечения, работающего с заданной внешней средой. Они имеют следующие ограничения:

• программное обеспечение не модифицируется во время периода измерений свойств надежности;
• обнаруженные ошибки не исправляются;
• измерение надежности проводится для зафиксированной конфигурации программного обеспечения.

Типичным примером таких моделей являются модели Нельсона и РамамуртиБастани и др.Модель оценки надежности Нельсона основывается на выполнении k-прогонов программы при тестировании и позволяет определить надежность

где - время выполнения -прогона, и при она интерпретируется как интенсивность отказов.

В процессе испытаний программы на тестовых прогонах оценка надежности вычисляется по формуле

где - число прогонов программы.

Таким образом, данная модель рассматривает полученные количественные данные о проведенных прогонах.

Оценочные модели основываются на серии тестовых прогонов и проводятся на этапах тестирования ПC. В тестовой среде определяется вероятность отказа программы при ее выполнении или тестировании.

Эти типы моделей могут применяться на этапах ЖЦ. Кроме того, результаты прогнозирующих моделей могут использоваться как входные данные для оценочной модели. Имеются модели (например, модель Муссы), которые можно рассматривать как оценочную и в то же время как измерительную модель [10.16, 10.17].

Другой вид классификации моделей предложил Гоэл [10.18, 10.19], согласно которой модели надежности базируются на отказах и разбиваются на четыре класса моделей:

• без подсчета ошибок;
• с подсчетом отказов;
• с подсевом ошибок;
• модели с выбором областей входных значений.

Модели без подсчета ошибок основаны на измерении интервала времени между отказами и позволяют спрогнозировать количество ошибок, оставшихся в программе. После каждого отказа оценивается надежность и определяется среднее время до следующего отказа. К таким моделям относятся модели Джелински и Моранды, Шика Вулвертона и Литвуда-Вералла [10.20, 10.21].

Модели с подсчетом отказов базируются на количестве ошибок, обнаруженных на заданных интервалах времени. Возникновение отказов в зависимости от времени является стохастическим процессом с непрерывной интенсивностью, а количество отказов является случайной величиной. Обнаруженные ошибки, как правило, устраняются и поэтому количество ошибок в единицу времени уменьшается. К этому классу моделей относятся модели Шумана, Шика- Вулвертона, Пуассоновская модель и др. [10.21-10.24].

Модели с подсевом ошибок основаны на количестве устраненных ошибок и подсеве, внесенном в программу искусственных ошибок, тип и количество которых заранее известны. Затем определяется соотношение числа оставшихся прогнозируемых ошибок к числу искусственных ошибок, которое сравнивается с соотношением числа обнаруженных действительных ошибок к числу обнаруженных искусственных ошибок. Результат сравнения используется для оценки надежности и качества программы. При внесении изменений в программу проводится повторное тестирование и оценка надежности. Этот подход к организации тестирования отличается громоздкостью и редко используется из-за дополнительного объема работ, связанных с подбором, выполнением и устранением искусственных ошибок.

Модели с выбором области входных значений основываются на генерации множества тестовых выборок из входного распределения, и оценка надежности проводится по полученным отказам на основе тестовых выборок из входной области. К этому типу моделей относится модель Нельсона и др.

Таким образом, классификация моделей роста надежности относительно процесса выявления отказов, фактически разделена на две группы:

• модели, которые рассматривают количество отказов как марковский процесс;
• модели, которые рассматривают интенсивность отказов как пуассоновский процесс.

Фактор распределения интенсивности отказов разделяет модели на экспоненциальные, логарифмические, геометрические, байесовские и др.