软件可靠性模型(Software Reliability Model) 是指为估算软件的可靠性所建立的数学模型。
影响软件可靠性的因素多种多样,包括软件产品的特性、开发过程、运行环境和投入等。识别和优化这些关键因素,可以显著提升软件的可靠性。
一个软件可靠性模型通常由以下几部分组成
1、种子法模型:在软件里故意加一点错误(种子),再测试看能找到几个。(比如种10个,找到5个,那就根据真实测试的bug数按比例推算系统的故障数)
2、失效率类模型:在一定时间内出错的次数。
3、曲线拟合类模型:使用统计方法来分析软件的复杂性和出错情况。
4、可靠性增长模型:记录下修复问题后,软件逐渐变好、失效减少的过程
5、程序结构分析模型:把软件看成一个包含不同部分(子程序、模块)的网络,分析它们之间的关系和每部分的可靠性,就像分析一个多车道公路系统中每条路的通畅度,来评估整体的可靠性。
6、输入域分类模型:根据软件在不同输入条件下运行时的表现来判断其可靠性。
7、执行路径分析方法模型:分析软件中不同路径的执行概率,看哪些路径有问题,哪些没有。
将可靠性目标、计划、任务、进度、修正措施等融入每个开发阶段,确保软件在各阶段的可靠性要求得到满足。以下是各阶段的主要活动:
尽管目前的可靠性管理仍多停留在定性描述上,难以量化,如何在有限资源下实现预期的可靠性目标仍是软件项目管理的挑战。
软件可靠性设计是在设计阶段将可靠性要求融入软件中,以从根本上提高软件的可靠性并降低后期修改的成本和难度。
将程序划分为多个快(模块、子程序或程序段),他们具有相同的功能,但实现逻辑不同。每个时刻只有一个块在运行,若当前块发生故障,则实时切换到备份块继续运行
2、N版本程序设计:
同一个功能由不同的团队独立设计(团队差异化越大越好),当输入相同时,例如有3个版本的实现,若有2个版本结果相同,则使用此结果为输出。优点是高可靠性,缺点是实现成本高。
3、冗余设计
设计开发完成同样功能但实现方法完全不同的两套软件系统,一套用于主系统,一套用于备份系统。备用系统处于待命状态,在主系统故障时切换到备用系统继续运行。
通过在系统运行中监控并发现故障来提高软件可靠性的方法,但不能自动解决故障。其成功主要依赖于以下四大因素:
1、检测对象:
2、检测延时:
检测延时是指从故障发生到检测出故障的时间间隔,对故障处理的及时性至关重要。需要优化检测机制,减少检测延时。若延时过长,应更换检测点或采用更高效的检测方法。
3. 实现方式
4. 处理方式
故障检测后的处理方式取决于系统的实时性要求和故障的严重程度:
软件复杂度过高会显著增加开发、维护和测试的难度,当软件复杂度超出一定界限时,缺陷数目呈指数增长,可靠性降低。因此我们可以通过降低软件的复杂性来提高软件的可靠性。
1、复杂度
软件复杂性是指软件系统的内部结构和行为复杂程度,主要包括:
模块复杂性:模块内部的复杂程度,包括:数据流的路径和分布、代码的长度及逻辑嵌套深度
结构复杂性:模块之间的关系,包括:模块间交互程度、数据共享的方式和频率、系统层次的深广。
2. 降低复杂度设计的措施
主要组成:
可靠性目标的确定: 设定测试目标,明确软件在特定使用环境下的可靠性需求,例如可用性、容错性、系统恢复能力等。
运行剖面的开发: 确定软件在不同条件下运行的特征,包括负载、并发用户数、处理能力等。通过剖面可以分析在不同情境下软件的行为和表现。
测试用例的设计: 基于系统的功能和需求设计测试用例,通常采用结构化测试方法(如路径测试、数据流测试)或功能性测试方法(如黑盒测试、边界值测试等)。
测试实施: 执行设计好的测试用例,记录和监控系统行为,以便发现潜在的缺陷。测试过程中应模拟实际的使用环境和异常情况。
测试结果的分析: 收集测试过程中产生的数据,如错误发生的频率、影响范围等,进行分析,帮助确定软件系统的可靠性水平。
通过运用数学模型和统计技术对软件的失效数据进行分析,评估其当前的可靠性水平,并预测未来的可靠性趋势。
模型的定义:可靠性模型用于描述和预测软件在一定条件下的可靠性表现。
常见的软件可靠性模型:
数据来源:
评估当前可靠性:根据模型计算当前阶段的可靠性指标,判断是否达到预定的可靠性目标。
预测未来可靠性:用模型对可靠性趋势进行外推,预测软件在特定使用条件下的长期表现。
可靠性指标: