Разработка программно–алгоритмических средств для определения надёжности программного обеспечения на основании моделирования работы системы типа "клиент–сервер" (стр. 9 из 13)
Данная модель в сочетание с предложенной марковской моделью надежности ПО позволяет оценить количество ошибок в программе следующим образом – получить расчетный результат, а затем подобрать начальное количество ошибок в ПО таким образом, чтобы результаты розыгрыша совпадали с результатом расчета.
Рисунок 23 – Влияние интенсивности обращений клиентов к серверу
Для решения этой задачи с помощью программы моделирования необходимо добиться того, чтобы начальная интенсивность потока ошибок l0 из модели надежности ПО типа клиент–сервер совпадала с начальной интенсивностью потока ошибок в программе моделирования. Напрямую это сделать невозможно, так как в программе моделирования такого параметра нет. Для этого в программе моделирования нужно положить a = 0.5, то есть каждое обращение клиента к серверу и ответ сервера к клиенту должен с вероятностью 1 порождать ошибку. Затем необходимо добиться того, чтобы количество обращений за сутки клиентов к серверу (т.е. K*lобр) было равно l0. Остальные начальные параметры программы моделирования необходимо положить равными аналогичным параметрам модели надежности.
Найдем начальное количество ошибок для примера рассмотренного ранее. Для того чтобы начальная интенсивность потока ошибок в программе моделирования была равна l0=10, положим a = 0.5, а lобр при 3–х программистах положим равной 3,3. Итак:
Начальные условия розыгрыша:
K (кол-во программ-клиентов) = 10;
P (кол-во программистов) = 3;
a (ширина запроса клиента) = 0,5;
N0 (начальное количество ошибок) = 9;
s (сложность сервера) = 3;
Dt (шаг итерации) = 0,0001 (сутки);
lобр (интенсивность потока обращений клиента к серверу) = 3,3/сутки;
lиспр (интенсивность потока исправления ошибки) = 0,5/сутки;
pвнес (вероятность внесения ошибки при исправлении) = 0/сутки
M (количество итераций) = 100000;
Общее время розыгрыша: 10 (сутки);
К (число розыгрышей) =50
Рисунок 24 – Определение начального количества ошибок в ПО
Как видно из рис.24, при начальном количестве ошибок в программе равном 9 получили результат аналогичный полученному в модели, то есть клиенты начнут устойчиво работать на 4 сутки. Число 9 было получено методом подбора различных начальных значений количества Er ошибок в программе на начальный момент времени.
Таким образом, комбинируя модель и розыгрыш можно вычислить первоначальное количество ошибок в ПО и другие его характеристики.
3.3.6 Поиск начального количества ошибок в программе по начальной и конечной интенсивностям отказов
Наша модель позволяет решать обратную задачу, т. е. зная количество программистов, интенсивность их работы и интенсивность отказов в начале опытной эксплуатации и в конце опытной эксплуатации можно подобрать начальное количество ошибок в программе, совпадающее с ними.
Проведем такое исследование для периода опытной эксплуатации ПО и исследуем возможность передачи системы в промышленную эксплуатацию [25]. Известно, что ее обслуживает 3 программиста. Количество программ–клиентов – 10. Интенсивность отказов в начале опытной эксплуатации была 1 отказ в сутки. Через пол года работы получили интенсивность отказов – 1 отказ в месяц или 0,033 отказа в сутки. При этом объем одного запроса вычислим как отношение объема одного запроса к размеру всей базы данных. Он равен: a = 0,01Кб/10000Кб = 0,000001. Попробуем методом подбора найти первоначальное количество ошибок такое, чтобы оно удовлетворяло начальным и конечным условиям задачи. С учетом того, что каждую минуту одна из программ–клиентов получает данные, получаем интенсивность обращения к серверу – 1500 обращений в сутки.
Розыгрыш показывает, что таким начальным и конечным условиям соответствует ПО с 20–25 ошибками в начале работы и 10–14 ошибок на 180 сутки и коэффициент готовности 0,9. Для розыгрыша:
Начальные условия розыгрыша:
K (кол-во программ-клиентов) = 10;
P (кол-во программистов) = 3;
a (ширина запроса клиента) = 0,000001;
N0 (начальное количество ошибок) = 25;
s (сложность сервера) = 2;
Dt (шаг итерации) = 0,0005 (сутки);
lобр (интенсивность потока обращений клиента к серверу) = 1500/сутки;
lиспр (интенсивность потока исправления ошибки) = 2/сутки;
pвнес (вероятность внесения ошибки при исправлении) = 0,1/сутки
M (количество итераций) = 360000;
Общее время розыгрыша: 180 (сутки);
К (число розыгрышей) =5
Был получен результат (рис.25).
Рисунок 25 – Поиск начального количества ошибок
Из полученных данных видно, что после 180 дней опытной эксплуатации в системе останется примерно 5 ошибок и коэффициент готовности будет более 0.95, а среднее время наработки на отказ будет более 20 суток. Это приемлемые значения для надежности такой системы и следовательно ее можно передавать в промышленную эксплуатацию.
Моделирование следующих 180 дней промышленной эксплуатации показывают, что за это время будет обнаружено и исправлено всего 3, 4 ошибки, а коэффициент готовности достигнет 0.99 и среднее время наработки до отказа будет около 60 дней (рис.26).
Рисунок 26 – Поиск начального количества ошибок
Для сравнения проведем розыгрыш для количества ошибок, равном 100 и неизменных остальных начальных условиях (рис.27).
Рисунок 27 – Поиск начального количества ошибок
Из полученных результатов видно, что к концу опытной эксплуатации программы с таким начальным количеством ошибок через 180 дней еще останется около 25 ошибок, коэффициент готовности – 0.9, а среднее время наработки до отказа – около 6 суток, что говорит о низкой надежности ПО, вследствие чего программа не готова к передаче в промышленную эксплуатацию и необходимо продлить ее опытную эксплуатацию еще на полгода.
В ходе выполнения дипломной работы были изучены существующие модели надежности ПО и методы разработки качественного (прежде всего надежного, Кг > 0,999) ПО в условиях ограниченных ресурсов. На основе проведенного аналитического обзора современного состояния дел было выяснено, что на данный момент отсутствует общее решение проблемы надежности ПО, а есть множество частных решений, которые не учитывают такие существенные факторы, как интенсивность внесения и устранения ошибок в программе, время разработки ПО. Кроме того, влияние объема и сложности текста программ на надежность ПО в настоящее время непрерывно уменьшается. Таким образом, ни одну из существующих моделей нельзя считать достаточной для оценки надежности ПО малого и среднего объема (до 100 тысяч строк) из–за неопределенности их входных параметров, таких как начальное количество ошибок в ПО, количество ветвлений, циклов и т.п.
В ходе выполнения работы была создана новая математическая модель надежности ПО на основе марковских систем массового обслуживания, позволяющая проводить расчет характеристик надежности ПО.
Предлагаемая модель является более простой по отношению к рассмотренным. Основным ее преимуществом является отсутствие в ней начального количества ошибок в ПО.
Основным практическим результатом работы является программа для прогнозирования поведения надежности ПО со временем, основанная на методе Монте–Карло и предложенной модели надежности ПО. Сочетание двух подходов – марковской модели надежности ПО и прогнозирования при помощи метода Монте–Карло – позволяет более точно и более всесторонне оценить характеристики надежности ПО. Работа модели показана на конкретных примерах. Полученные результаты хорошо согласуются с результатами, полученными на практике.
Таким образом, созданная программа моделирования позволяет, задавая различные начальные условия, наблюдать поведение надежности ПО во времени. Это позволяет использовать ее для решения оптимизационных задач (например, поиска оптимальных ресурсов для достижения заданного уровня надежности, оптимальной интенсивности тестирования при заданных характеристиках клиент–сервера и количестве программистов). В частности, это позволяет найти начальное количество ошибок в ПО.
Таким образом, модель и программу моделирования можно рекомендовать использовать при разработке и сопровождении ПО, когда уровень надежности должен быть высоким, а достигнуть и подтвердить его не просто.
Список использованных источников
1. А.В. Антонов, А.С. Степанянц. Методы анализа надежности (безошибочности) программного обеспечения программно-технических средств //Труды ІІ Междунар. конф. "Идентификация систем и задачи управления" (SICPRO-2003). – С.924-942.
2. Ханджян А.О. Анализ современного состояния разработки надежного программного обеспечения //Естественные и технические науки. – М., 2005. – №2. – С. 220 – 227.
3. Лисс В.А. Математические модели надежности программного обеспечения распределенных систем //Известия СПбГТУ "ЛЭТИ". Сер. "Информатика, управление и компьютерные технологии". – 2005. – Вып.2. – С.26-32.
4. В.Г. Промыслов, А.В. Антонов, С.И. Масолкин, А.С. Степанянц. Оценка надежности программного обеспечения на различных этапах жизненного цикла сложных программ // Труды V Междунар. конф. "Идентификация систем и задачи управления" (SICPRO-2006). – С.1300-1304.
5. Шураков В. В. Надежность программного обеспечения систем обработки данных: Учебник.— 2–е изд., перераб. и доп.— М.: Финансы и статистика, 1987.—272 с.: ил.