Reliability - Історія редагувань

Sergiy в 14:23, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:23:28Z

Sergiy в 14:22, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:22:55Z

Sergiy в 14:21, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:21:14Z

Sergiy в 14:15, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:15:20Z

Sergiy в 14:06, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:06:59Z

Sergiy в 14:06, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:06:13Z

Sergiy в 14:03, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:03:56Z

Sergiy в 14:01, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:01:30Z

Sergiy в 14:00, 8 вересня 2022

2022-09-08T14:00:19Z

Sergiy в 13:54, 8 вересня 2022

2022-09-08T13:54:00Z

@@ Рядок 147: / Рядок 147: @@
 призводить до того, що моделі надійності стають все менш адекватними реальному об’єкту
 дослідження, а результати, отримані з їх використанням, перестають бути достовірними.
 [https://science.lpnu.ua/sites/default/files/journal-paper/2018/jul/13773/17.pdf ОГЛЯД І АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ НАДІЙНОСТІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ]

← Попередня версія		Версія за 14:22, 8 вересня 2022
Рядок 147:		Рядок 147:
	призводить до того, що моделі надійності стають все менш адекватними реальному об’єкту		призводить до того, що моделі надійності стають все менш адекватними реальному об’єкту
	дослідження, а результати, отримані з їх використанням, перестають бути достовірними.		дослідження, а результати, отримані з їх використанням, перестають бути достовірними.
		+
		+	[https://science.lpnu.ua/sites/default/files/journal-paper/2018/jul/13773/17.pdf ОГЛЯД І АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ НАДІЙНОСТІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ]

@@ Рядок 113: / Рядок 113: @@
 == '''Висновки''' ==
 У роботі наведено огляд і результати аналізу найпоширеніших моделей надійності ПЗ.
-Показано, що на ранніх стадіях життєвого циклу ПЗ потрібні моделі прогнозування надійності,
+Показано, що на ранніх стадіях життєвого циклу ПЗ потрібні '''моделі прогнозування надійності''',
-оскільки на цих етапах даних про відмови немає. Моделі зростання надійності використовують на
+оскільки на цих етапах даних про відмови немає. '''Моделі зростання надійності''' використовують на
 етапі тестування ПЗ. Після введення програми в експлуатацію при визначенні її надійності
 враховують додавання нових та усунення застарілих програмних модулів, виправлення виявлених
-помилок тощо. На цьому етапі використовують еволюційні моделі надійності. Тобто на різних
+помилок тощо. На цьому етапі використовують '''еволюційні моделі надійності'''.
 етапах життєвого циклу ПЗ використовують різні типи моделей надійності ПЗ, кожен з яких, крім
-того, містить значну кількість моделей, побудованих з урахуванням різноманітних припущень про
+Тобто '''на різних етапах життєвого циклу ПЗ використовують різні типи моделей надійності ПЗ''', кожен з яких, крім того, містить значну кількість моделей, побудованих з урахуванням різноманітних припущень про методології та технології розроблення ПЗ, поведінку його відмов тощо.
 методології та технології розроблення ПЗ, поведінку його відмов тощо. Все це значно ускладнює
-створення єдиної узагальненої класифікації моделей надійності ПЗ, і це завдання сьогодні все ще
+Все це значно ускладнює створення єдиної узагальненої класифікації моделей надійності ПЗ, і це завдання сьогодні все ще потребує свого вирішення.
 потребує свого вирішення.
-Для кращого опису поведінки надійності ПЗ використовують моделі надійності з
+Для кращого опису поведінки надійності ПЗ використовують '''моделі надійності з
-використанням функцій зусиль тестування, які визначаються як людино-години, кількість тестових
+використанням функцій зусиль тестування''', які визначаються як людино-години, кількість тестових
 випадків, час роботи процесора, які були затрачені під час фази тестування. При цьому що більше
 зусиль тестування було витрачено під час розроблення програмного засобу, то менша кількість
 помилок залишається в коді програми і, відповідно, меншою є інтенсивність відмов ПЗ. Розглянуто
-найпоширеніші функції розподілу зусиль тестування, такі як постійна, експоненційна, логістична,
+найпоширеніші '''функції розподілу зусиль тестування''', такі як '''постійна, експоненційна, логістична,
-функції розподілів Релея та Вейбулла. Наведено приклади моделей надійності ПЗ, які містять
+функції розподілів Релея та Вейбулла'''. Наведено приклади моделей надійності ПЗ, які містять
 розподіл зусиль тестування. Показано, що такі моделі адекватніше описують інтенсивність відмов
 сучасного складного і масштабного ПЗ.
 В основу більшості моделей надійності ПЗ покладено припущення про ідеальне
 відлагодження, коли під час процесу тестування виявляють відмову ПЗ, знаходять відповідну
@@ Рядок 138: / Рядок 139: @@
 завжди вдається видалити помилку із системи, під час видалення однієї помилки можуть бути
 внесені інші, відмова може бути спричинена кількома взаємопов’язаними помилками тощо.
 Розглянуто найвідоміші моделі надійності ПЗ, в яких враховано явище недосконалого
 відлагодження. На жаль, як в практичних, так і в теоретичних дослідженнях надійності ПЗ явище
@@ Рядок 144: / Рядок 146: @@
 програмних систем неврахування недосконалого відлагодження під час аналізу надійності ПЗ
 призводить до того, що моделі надійності стають все менш адекватними реальному об’єкту
-дослідження, а результати, отримані з їх використанням, перестають бути достовірними
+дослідження, а результати, отримані з їх використанням, перестають бути достовірними.

@@ Рядок 102: / Рядок 102: @@
 Загалом моделі недосконалою відлагодження будуються на основі таких припущень:
-#)  коефіцієнт виявлення відмов відрізняється між відмовами;
+# коефіцієнт виявлення відмов відрізняється між відмовами;
-#)  кожного разу, як виникає відмова ПЗ, помилка в ПЗ, яка спричиняє цю відмову, виправляється, і нові помилки можуть бути внесені в систему
+# кожного разу, як виникає відмова ПЗ, помилка в ПЗ, яка спричиняє цю відмову, виправляється, і нові помилки можуть бути внесені в систему

@@ Рядок 102: / Рядок 102: @@
 Загалом моделі недосконалою відлагодження будуються на основі таких припущень:
-# 1) коефіцієнт виявлення відмов відрізняється між відмовами;
+#)  коефіцієнт виявлення відмов відрізняється між відмовами;
-# 2) кожного разу, як виникає відмова ПЗ, помилка в ПЗ, яка спричиняє цю відмову, виправляється, і нові помилки можуть бути внесені в систему
+#)  кожного разу, як виникає відмова ПЗ, помилка в ПЗ, яка спричиняє цю відмову, виправляється, і нові помилки можуть бути внесені в систему

@@ Рядок 78: / Рядок 78: @@
 # виявлені відмови видаляються до наступного тестування;
 # кожного разу, як відбувається відмова ПЗ, помилка, яка спричинила цю відмову, негайно виправляється, і жодних нових помилок до системи не вноситься.
 '''Муса''' у 1985 році, розглядаючи взаємозв’язки між часом виконання та календарним часом, запропонував модель, подібну до моделі Гоеля–Окумото.
 '''Охба'''  запропонував гіперекспоненційну модель зростання надійності ПЗ. Ця модель базується на припущенні про те, що ПЗ містить певну кількість кластерів модулів, кожен з яких містить різну початкову кількість помилок, і кожен з них має свій коефіцієнт відмов. Прикладами модулів можуть бути нові модулі та повторно використані модулі, прості та складні модулі, модулі, які взаємодіють з апаратним забезпеченням та ті, що не взаємодіють з ним тощо. Варто зауважити, що гіперекспоненційний розподіл є сумою експоненційних розподілів.
 Подібне розширення експоненційної моделі зростання надійності ПЗ запропонували '''Ямада та Осакі''', які поділяють ПЗ на k модулів. В цій моделі вважають, що інтенсивність відмов у межах різних модулів є різною, а інтенсивність відмов у межах однакових модулів є однаковою. Очікувану кількість відмов, виявлених для кожного модуля, вважають експоненційною.
 Ще одним типом моделей надійності ПЗ на основі неоднорідного процесу Пуассона є '''S-подібні''' моделі. В цих моделях крива зростання надійності є S-подібною. Це означає, що крива перетинає експоненційну криву знизу, і перетинає лише один раз. Коефіцієнт виявлення відмов, який залежить від часу, є найбільшим у той час, коли тестування почалось, після чого він спадає експоненційно. Інакше кажучи, деякі помилки є екрановані іншими помилками на початку фази тестування, і поки ці помилки не виправляться, приховані помилки так і залишаться невиявленими.
 '''Ямада''' також зазначив, що процес тестування програмного забезпечення часто містить процес навчання, під час якого тестувальники ознайомлюються з ПЗ, середовищами та вимогами до програмної системи. S-подібні моделі у вигляді неоднорідного процесу Пуассона ґрунтуються на таких припущеннях:
 ) коефіцієнт виявлення відмов відрізняється між відмовами;
 ) кожного разу, як виникає відмова, помилка в програмному забезпеченні, яка спричинила відмову, негайно видаляється, і нові помилки в систему не вносяться.

@@ Рядок 72: / Рядок 72: @@
-Модель Гоеля–Окумото також відома як експоненційна модель зростання надійності ПЗ, що ґрунтується на неоднорідному процесі Пуассона. Ця модель ґрунтується на таких припущеннях:
+'''Модель Гоеля–Окумото''' також відома як експоненційна модель зростання надійності ПЗ, що ґрунтується на неоднорідному процесі Пуассона. Ця модель ґрунтується на таких припущеннях:
 # усі відмови в програмі є незалежними;
@@ Рядок 79: / Рядок 79: @@
 # кожного разу, як відбувається відмова ПЗ, помилка, яка спричинила цю відмову, негайно виправляється, і жодних нових помилок до системи не вноситься.
-Муса у 1985 році, розглядаючи взаємозв’язки між часом виконання та календарним часом, запропонував модель, подібну до моделі Гоеля–Окумото.
+'''Муса''' у 1985 році, розглядаючи взаємозв’язки між часом виконання та календарним часом, запропонував модель, подібну до моделі Гоеля–Окумото.
-Охба  запропонував гіперекспоненційну модель зростання надійності ПЗ. Ця модель базується на припущенні про те, що ПЗ містить певну кількість кластерів модулів, кожен з яких містить різну початкову кількість помилок, і кожен з них має свій коефіцієнт відмов. Прикладами модулів можуть бути нові модулі та повторно використані модулі, прості та складні модулі, модулі, які взаємодіють з апаратним забезпеченням та ті, що не взаємодіють з ним тощо. Варто зауважити, що гіперекспоненційний розподіл є сумою експоненційних розподілів.
+'''Охба'''  запропонував гіперекспоненційну модель зростання надійності ПЗ. Ця модель базується на припущенні про те, що ПЗ містить певну кількість кластерів модулів, кожен з яких містить різну початкову кількість помилок, і кожен з них має свій коефіцієнт відмов. Прикладами модулів можуть бути нові модулі та повторно використані модулі, прості та складні модулі, модулі, які взаємодіють з апаратним забезпеченням та ті, що не взаємодіють з ним тощо. Варто зауважити, що гіперекспоненційний розподіл є сумою експоненційних розподілів.
-Подібне розширення експоненційної моделі зростання надійності ПЗ запропонували Ямада та Осакі, які поділяють ПЗ на k модулів. В цій моделі вважають, що інтенсивність відмов у межах різних модулів є різною, а інтенсивність відмов у межах однакових модулів є однаковою. Очікувану кількість відмов, виявлених для кожного модуля, вважають експоненційною.
+Подібне розширення експоненційної моделі зростання надійності ПЗ запропонували '''Ямада та Осакі''', які поділяють ПЗ на k модулів. В цій моделі вважають, що інтенсивність відмов у межах різних модулів є різною, а інтенсивність відмов у межах однакових модулів є однаковою. Очікувану кількість відмов, виявлених для кожного модуля, вважають експоненційною.
-Ще одним типом моделей надійності ПЗ на основі неоднорідного процесу Пуассона є S-подібні моделі. В цих моделях крива зростання надійності є S-подібною. Це означає, що крива перетинає експоненційну криву знизу, і перетинає лише один раз. Коефіцієнт виявлення відмов, який залежить від часу, є найбільшим у той час, коли тестування почалось, після чого він спадає експоненційно. Інакше кажучи, деякі помилки є екрановані іншими помилками на початку фази тестування, і поки ці помилки не виправляться, приховані помилки так і залишаться невиявленими.
+Ще одним типом моделей надійності ПЗ на основі неоднорідного процесу Пуассона є '''S-подібні''' моделі. В цих моделях крива зростання надійності є S-подібною. Це означає, що крива перетинає експоненційну криву знизу, і перетинає лише один раз. Коефіцієнт виявлення відмов, який залежить від часу, є найбільшим у той час, коли тестування почалось, після чого він спадає експоненційно. Інакше кажучи, деякі помилки є екрановані іншими помилками на початку фази тестування, і поки ці помилки не виправляться, приховані помилки так і залишаться невиявленими.
-Ямада також зазначив, що процес тестування програмного забезпечення часто містить процес навчання, під час якого тестувальники ознайомлюються з ПЗ, середовищами та вимогами до програмної системи. S-подібні моделі у вигляді неоднорідного процесу Пуассона ґрунтуються на таких припущеннях:
+'''Ямада''' також зазначив, що процес тестування програмного забезпечення часто містить процес навчання, під час якого тестувальники ознайомлюються з ПЗ, середовищами та вимогами до програмної системи. S-подібні моделі у вигляді неоднорідного процесу Пуассона ґрунтуються на таких припущеннях:
 ) коефіцієнт виявлення відмов відрізняється між відмовами;
 ) кожного разу, як виникає відмова, помилка в програмному забезпеченні, яка спричинила відмову, негайно видаляється, і нові помилки в систему не вносяться.

@@ Рядок 74: / Рядок 74: @@
 Модель Гоеля–Окумото також відома як експоненційна модель зростання надійності ПЗ, що ґрунтується на неоднорідному процесі Пуассона. Ця модель ґрунтується на таких припущеннях:
-# 1) усі відмови в програмі є незалежними;
+# усі відмови в програмі є незалежними;
-# 2) кількість відмов, виявлених у будь-який час, пропорційна поточній кількості помилок у програмі; це означає, що ймовірність виявлення кожної помилки є сталою величиною;
+# кількість відмов, виявлених у будь-який час, пропорційна поточній кількості помилок у програмі; це означає, що ймовірність виявлення кожної помилки є сталою величиною;
-# 3) виявлені відмови видаляються до наступного тестування;
+# виявлені відмови видаляються до наступного тестування;
-# 4) кожного разу, як відбувається відмова ПЗ, помилка, яка спричинила цю відмову, негайно виправляється, і жодних нових помилок до системи не вноситься.
+# кожного разу, як відбувається відмова ПЗ, помилка, яка спричинила цю відмову, негайно виправляється, і жодних нових помилок до системи не вноситься.

← Попередня версія		Версія за 13:54, 8 вересня 2022
Рядок 60:		Рядок 60:
	На етапі тестування показники надійності ПЗ покращуються завдяки відлагодженню програми. Модель зростання надійності на цьому етапі потрібна для оцінювання поточного рівня надійності, часу і ресурсів, потрібних для досягнення заданого рівня надійності ПЗ. Впродовж цього етапу оцінка надійності ґрунтується на аналізі цих відмов. Моделі такого типу належать до '''імовірнісних (динамічних)''' моделей надійності ПЗ.		На етапі тестування показники надійності ПЗ покращуються завдяки відлагодженню програми. Модель зростання надійності на цьому етапі потрібна для оцінювання поточного рівня надійності, часу і ресурсів, потрібних для досягнення заданого рівня надійності ПЗ. Впродовж цього етапу оцінка надійності ґрунтується на аналізі цих відмов. Моделі такого типу належать до '''імовірнісних (динамічних)''' моделей надійності ПЗ.
	Після введення програми в експлуатацію при визначенні її надійності необхідно враховувати додавання нових модулів, усунення старих модулів, усунення виявлених помилок, поєднання нового коду з попередньо написаним кодом, зміну середовища користувача, зміну апаратного забезпечення тощо. На цьому етапі використовують '''еволюційні''' моделі надійності.		Після введення програми в експлуатацію при визначенні її надійності необхідно враховувати додавання нових модулів, усунення старих модулів, усунення виявлених помилок, поєднання нового коду з попередньо написаним кодом, зміну середовища користувача, зміну апаратного забезпечення тощо. На цьому етапі використовують '''еволюційні''' моделі надійності.
		+
		+
		+	За моделями, в основу яких покладено підрахунок відмов (динамічні моделі), припускають, що концептуально в програмі наявна скінченна кількість помилок. Враховуючи, що кількість помилок є цілим числом, за динамічними моделями обчислюють кількість початкових помилок на етапі відлагодження програми і кількість помилок, що залишились під час чи в кінці етапу відлагодження
		+
		+
		+	Програмне забезпечення, яке містить помилки і випускається на ринок, несе високі ризики, пов’язані з відмовами. Відлагодження і тестування, з іншого боку, зменшує кількість помилок, але збільшує витрати на розроблення.
		+	Отже, існує необхідність визначити оптимальний час для зупинки тестування ПЗ. Під час тестування системи надійність є важливим критерієм при ухваленні рішення, коли саме потрібно випустити ПЗ. Декілька інших критеріїв, такі як кількість помилок, що залишилися, частота відмов, вимоги до надійності або загальна вартість системи можуть бути використані для визначення оптимального часу тестування ПЗ.
		+
		+
		+	У дослідженнях в області інженерії надійності ПЗ широко використовують ряд моделей зростання надійності ПЗ на основі неоднорідного процесу Пуассона, які запропоновано для оцінювання надійності ПЗ. Насправді моделі надійності ПЗ на основі неоднорідного процесу Пуассона стали доволі успішними практичними інструментами аналізу надійності ПЗ. У цих моделях розглядають процес відлагодження ПЗ, який можна охарактеризувати цільовою функцією. Надійність ПЗ можна оцінити як визначену цільову функцію. Параметри моделі, як правило, оцінюють з використанням методу максимальної правдоподібності або методу регресії. Різні моделі цього класу було побудовано на основі різних припущень.
		+
		+
		+	Модель Гоеля–Окумото також відома як експоненційна модель зростання надійності ПЗ, що ґрунтується на неоднорідному процесі Пуассона. Ця модель ґрунтується на таких припущеннях:
		+
		+	# 1) усі відмови в програмі є незалежними;
		+	# 2) кількість відмов, виявлених у будь-який час, пропорційна поточній кількості помилок у програмі; це означає, що ймовірність виявлення кожної помилки є сталою величиною;
		+	# 3) виявлені відмови видаляються до наступного тестування;
		+	# 4) кожного разу, як відбувається відмова ПЗ, помилка, яка спричинила цю відмову, негайно виправляється, і жодних нових помилок до системи не вноситься.