Надёжность программных средств и её оценка. Модели надёжности

Надёжность — свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования.

Надежность ПС - свойство ПС сохранять работоспособность в течение определенного периода времени в определенных условиях эксплуатации с учетом последствий для пользователя каждого отказа.

Работоспособное состояние ПС - такое состояние, при котором ПС способно выполнять заданные функции с параметрами, установленными требованиями технического задания. С переходом ПС в неработоспособное состояние связано событие отказа.

Вероятность безотказной работы - вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ системы не наступит. Наработка - продолжительность или объем работы.

Вероятность отказа - вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ системы наступит.

Средняя наработка до отказа - математическое ожидание времени работы ПС до очередного отказа.

Среднее время восстановления - математическое ожидание времени отказа.

Коэффициент готовности - вероятность того, что ПС окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени его использования по назначению.

Термин модель надежности программного обеспечения, как правило, относится к математической модели, построенной для оценки зависимости надежности программного обеспечения от некоторых определенных параметров. Значения таких параметров либо предполагаются известными, либо могут быть измерены в ходе наблюдений или экспериментального исследования процесса функционирования программного обеспечения.

Модели надежности ПС:

1. Аналитические. Дают возможность рассчитать количественные показатели надежности, основываясь на данных о поведении программы в процессе тестирования (измеряющие и оценивающие модели).

1.1. Динамические. Поведение отказов зависит от времени.

1.1.1. Дискретные. Фиксируется число отказов за некоторое время и поведение программы представлено в дискретных точках.

− Модель Шумана

− Модифицированная модель Шумана

− Модель La Padula

− Модель Шика - Волвертона

1.1.2. Непрерывные. Фиксируются интервалы каждого отказа, т.е. получается непрерывная картина появления отказов по времени.

− Модель Джелинского-Моранды

− Модель Мусса

− Модель преходных вероятностей

1.2. Статические. Появление отказов не связано со временем. Не учитывается время появления ошибок в процессе тестирования и не используется никаких предположений о поведении функции риска.

1.2.1. По области ошибок. Учитывается связь количества ошибок и числа тестовых прогонов.

− Модель Миллса. Предполагает необходимость перед началом тестирования искусственно вносить в программу (засорять) некоторое количество известных ошибок. Собирается статистика об ошибках.

− Модель Липова. Модель Липова дополняет модель Миллса, дав возможность оценить вероятность обнаружения определенного количества ошибок к моменту оценки.

− Простая интуитивная модель

− Модель Коркорэна

1.2.2. По области данных. Учитывается связь количества ошибок с характеристиками входных данных ПС.

− Модель Нельсона

2. Эмпирические. Базируются на анализе структурных особенностей программ. Они рассматривают зависимость показателей надежности от числа межмодульных связей, количества циклов в модулях, отношения количества прямолинейных участков программы к количеству точек ветвления и т.д.

2.1. Модель сложности. Базируется на свойствах внутренней и внешней связанности модулей. Определяет вероятность того, что модуль i будет изменяться, если модуль j изменяется.

2.2. Модель, определяющая время доводки программы. Базируется на свойствах внутренней и внешней связанности модулей. Определяет вероятность того, что модуль i будет изменяться, если модуль j изменяется

 

Проблемы, цели и задачи технико-экономического анализа разработки программных средств. Показатели технико-экономического анализа

Технико-экономический анализ разработки проектов программных средств - это выбор и прогнозирование наиболее адекватных экономических и функциональных критериев для обобщенного описания эффективности, стоимости создания и использования проектов программных средств в зависимости от их назначения, области применения и прочих факторов.

Цели технико-экономического анализа - выяснить влияние на финансовые показатели технологии, уровня техники, организации труда, производства:

1. Определение реальных затрат. Изучается процесс разработки программ, происходит определение метрик технико-экономических показателей. На основе обобщения этих метрик выявляется трудоемкость и производительность труда, а также факторы, влияющие на эти показатели. Разрабатываются и внедряются методики сбора первичных данных, с помощью которых определяется длительность всего процесса разработки.

2. Создание методов и методик прогнозирования затрат и длительности разработки. Методики базируются на анализе аналогов - прототипов и должны учитывать полученные значения технико-экономических показателей, основные характеристики создаваемых программных средств, а также технологию, оснащенность и организацию их разработки.

3. Обоснование и создание методов и средств снижения совокупных затрат и сроков разработки сложных программных средств. Решаются задачи эффективного распределения трудовых ресурсов, повышение уровня автоматизации технологий разработки, выбор методов и средств, позволяющих снизить длительность разработки и пр.

4. Создание методических и нормативных документов. Появляется возможность управления затратами на разработку, количеством и качеством создаваемых программных средств и их компонентов.

Показатели технико-экономического анализа:

1) объём программного средства (в операторах языка или строках текста) - О;

2) длительность разработки (по фактическому времени) - Д;

Д=Д1-Д2, где Д1 - дата начала разработки технического задания на ПС, Д2- дата сдачи ПС;

3) число программных и информационных модулей в ПС - Р;

4) количество фактически затраченного времени на разработку ПС - М;

5) трудоёмкость разработки ПС (по фактически затраченному времени по стадиям разработки) - Т;

6) абсолютное снижение трудовых затрат - ΔТ

ΔТ =Т0-Т1, где Т0- трудовые затраты на решение транспортной задачи по базовому варианту (вручную, на данных, представленных преподавателем), Т1- трудовые затраты на решение транспортной задачи по предлагаемому варианту;

7) коэффициент относительного снижения трудовых затрат – КТ; КТ= ΔТ /Т0*100

8) индекс снижения трудовых затрат или повышение производительности труда - Iт; Iт=Т0/Т1

9) абсолютное снижение стоимостных затрат - ΔС

ΔС =С0-С1, где С0 - стоимостные затраты на решение транспортной задачи по базовому варианту, С1- стоимостные затраты на решение транспортной задачи по предлагаемому варианту;

10)коэффициент относительного снижения стоимостных затрат – КС;

КС= ΔС /С0 * 100

11)индекс снижения стоимости затрат – Ic; Ic =С0/С1

12)срок окупаемости ПС - К

К=КТ/ ΔС, где КТ- затраты на разработку и внедрение программного средства.

 

Кроме того, рассчитывают приведенный показатель годовой экономии (Эг) по формуле:

Эг = (Cо + Ен*Ко) – (Cj + Ен*Кj),

где Е н – нормативный коэффициент ЭЭ капитальных вложений, принимается единым для различных отраслей и производств – Е н=0,15;

Кj и Ко – капитальные затраты на приобретение вычислительной техники в базовом и предлагаемом варианте, включающие в себя затраты на следующие направления:

- на приобретение вычислительной техники;

- на покупку программного обеспечения;

- на освоение программного обеспечения;

- на проектирование и отладку проекта.

(в случае сравнения предлагаемого варианта технологического процесса с существующим в настоящее время процессом обработки данных Ко = 0)