Практические особенности использования моделей надежности программного обеспечения
В статье представлено исследование одной из базовых моделей надежности программного обеспечения, модели Миллса, с точки зрения ее практического использования при анализе надежности программ. Рассчитано количество искусственных ошибок, которые необходимо внести перед тестированием и которых следует найти, для того, чтобы определить количество исходных ошибок в программе и достоверность этого прогноза. Подчеркивается, что модель Миллса дает лишь некоторый прогноз количества ошибок в программе. При этом для получения данного прогноза с достоверностью около 0.5, достаточно внести примерно столько же “искусственных” ошибок, сколько их ожидается в отлаживаемой программе. Показано, что поиск всех искусственных ошибок, кроме одной, незначительно снижает степень доверия к результату, зато значительно снижает время тестирования. Указаны основные недостатки модели Миллса: “посеянные” ошибки должны быть распределены примерно в такой же пропорции, что и в отлаживаемой программе; также целесообразно предварительно получить ожидаемое количество ошибок в программе с помощью каких-либо других моделей надежности, например, модели Шумана или модели Джелинского–Моранды. Представлены основные направления дальнейших исследований, связанных с выбором модели надежности программного обеспечения при поэтапном анализе результатов, получаемых в ходе исследования программы с помощью модели Миллса с неполностью найденными “посеянными” ошибками.