Для подтверждения гипотезы были использованы статистические данные об обнаруженных в процессе тестирования дефектах, собранные на протяжении трех релизов одного и того же программного продукта промышленного масштаба. При применении экспоненциальной модели следует модель роста надежности иметь в виду, что она очень чувствительна к точности входных данных. При этом существует допущение, что при использовании масштаба календарных величин, процесс тестирования должен быть однородным, иначе модель не показывает достоверных результатов [5].

Надёжность в инженерной практике отличается от безопасности по рассматриваемым в этой дисциплине видам опасностей. Для исследования средней части распределения, которая чаще всего определяется свойствами материалов, необходимо применять повышенные нагрузки на достаточно малом отрезке времени. Часто эмпирическое распределение этих отказов параметризируется распределением Вейбулла или логнормальным распределением. Часто эмпирическое распределение этих отказов параметризируется законом Вейбулла или лог-нормальным распределением.

Испытания на надежность

В ПОН рассматриваются порядок и условия проведения испытаний на надёжность, критерии их завершения и принятия решений по результатам испытаний. Некоторые системы принципиально не могут подвергаться испытаниям, например, из-за чрезмерно большого числа различных тестов или жёстких ограничений по времени и затратам. В таких случаях могут быть использованы ускоренные испытания, методы планирования экспериментов и моделирование. Некоторые системы принципиально не могут подвергаться испытаниям, например, из-за чрезмерно большого числа различных тестов или жестких ограничений по времени и затратам.

Нормирование надёжности — это установление в проектной или иной документации количественных и качественных требований к надёжности. Например, требования по ремонтопригодности могут включать в себя показатели стоимости и времени восстановления. Оценивание эффективности процессов технического обслуживания и ремонта является частью процесса FRACAS (failure reporting, analysis and corrective action system — система отчётов об отказах, анализа и коррекции действий). Для любой системы одной из первых инженерных задач надежности является адекватное нормирование показателей надежности, например в терминах требуемой готовности. Нормирование надежности – это установление в проектной или иной документации количественных и качественных требований к надежности.

Модель надежности

Входные параметры модели надёжности системы могут быть получены из разных источников (справочников, отчётов об испытаниях и эксплуатации и т. п.). В любом случае, данные должны быть использованы с осторожностью, так как прогнозы верны только при получении данных при тех же условиях, при которых составные части будут применяться в составе системе. Прогнозирование надежности позволяет также обосновать объем и номенклатуру запасных элементов. Стической проверки гипотез закон распределения оценок параметров полностью известен, т.к.

Расширение охвата клиентов и привлечение новых является ключом к расширению бизнеса, и это служит ориентиром для создания модели роста вашего бизнеса. Инженерные исследования проводятся для определения оптимального баланса между надёжностью и другими требованиями и ограничениями. Существенную помощь при инженерном анализе надёжности могут оказать программные средства проектирования, обеспечивающие работу с моделями надёжности.

шагов для построения успешной модели роста (плюс советы)

Традиционный подход к использованию таких моделей требует задания всех функций в аналитической форме, что затруднительно ввиду наличия неопределенности. Показывается возможность преодоления отмеченной трудности за счет применения математического аппарата, основанного на теории интервальнозначных вероятностей и привлечения экспертных суждений. В расчетном методе определения надежности расчет надежности основан на использовании показателей надежности по справочным данным о надежности элементов, по данным о надежности изделий-аналогов и другой информации, имеющейся к моменту оценки надежности. Экспериментальный метод определения надежности (Experimental reliability assessment) основан на статистической обработке данных, получаемых при испытаниях или эксплуатации системы или ее составных частей и элементов. Под надежностью функционирования ПО понимают его свойство сохранять работоспособность на определенном промежутке функционирования при соблюдении режимов и условий применения, заданных спецификациями. Причиной отказа могут быть неустраняемые ошибки (дефекты, уязвимости) ПО или среды функционирования.

Данные о надёжности и оценки параметров являются ключевыми входами для модели системной логистики. Предложенные в работе практические решения учитывают неопределенности условий разработки и испытаний ПО. Это позволяет достаточно точно получить максимальные и интервальные оценки надежности и функциональной безопасности ПО.

Надёжность и безопасность[править править код]

Модель накопления соответствует максимуму вероятности получения именно таких последовательностей удачных и неудачных испытаний и таких последовательностей применения оператора надежности, какими мы располагаем. Общей практикой моделирования «ранней» интенсивности отказов является использование экспоненциального распределения. Это менее сложная модель для распределения времени отказа, содержащая только один параметр — постоянную интенсивность отказов. В этом случае в качестве критерия согласия может быть использован критерий хи-квадрат для оценки постоянства интенсивности отказов. По сравнению с уменьшающейся интенсивностью отказов это довольно пессимистическая модель и требует проведения анализа чувствительности. После того, как система изготовлена, осуществляется мониторинг ее надежности, оцениваются и корректируются недоработки и недостатки.

• Испытания программных комплексов по требованиям надежности функционирования и безопасности информации являются одним из самых длительных и трудоемких этапов внедрения автоматизированных систем.
• При этом часто используются такие методы как анализ роста надежности и системы отчета и анализа отказов и корректирующих действий (FRACAS).
• Полученные результаты позволяют говорить о том, что использование параметра Ь, рассчитанного в ходе предыдущих релизов, не оказывает существенного влияния на точность прогнозов с позиции среднеабсолютной процентной ошибки.
• Где Рп — вероятность успешного прогона ПО после п-й доработки; Р — предельная степень надежности; р — начальная степень надежности; а — коэффициент эффективности доработки.
• Исследования показали, что удовлетворительное прогнозирование роста сбоев при применении экспоненциальной модели происходит уже при 50-60% выполнения сценария системного тестирования [6].

Особенность этих моделей состоит в том, что все они ориентированы на проведение статического и динамического анализа графа программы, что затруднено на практике по причине чрезвычайно высокой структурной сложности современных программных систем и сред [5, 6]. Известные модели роста надежности [2, 7-13], используемые при тестировании по методу «черного ящика», имеют монотонный характер, что не в полной мере соответствует реальному процессу исправления ошибок или обновления ПО (рис. 1). Процесс испытаний и отладки ПО немонотонной функцией роста надежности ПО предлагается описать, используя для учета неполноты входных данных возможности теории нечетких множеств [4].

Текст научной работы на тему «Экспоненциальная модель и модели роста надежности»

Испытания на надёжность проводятся для того, чтобы на более ранних этапах жизненного цикла изделия обнаружить потенциальные проблемы, обеспечить уверенность, что система будет отвечать заданным требованиям. Следует сказать, что подавляющее большинство моделей роста надежности представляются авторами без аналитической оценки их точности, что затрудняет их выбор. Указанные неопределенности вносят в оценку надежности функционирования ПО значительную долю субъективизма. Учет их с помощью аппарата теории нечетких множеств позволяет повысить достоверность оценок без существенного изменения модели (1).

Основным достоинством предложенных немонотонных моделей является возможность повышения точности (за счет категорирования модификаций) более чем на 10%, что равноценно снижению на 5-15% необходимого числа запусков ПС в процессе испытаний. Под надежностью программ обычно понимают совокупность свойств, характеризующих способность программы сохранять заданный уровень пригодности в заданных условиях в течение заданного интервала времени3. Если в качестве ограничения уровня пригодности рассматривать дефекты безопасности и уязвимости, то понятие надежности эквивалентно понятию технологической безопасности. Однако точных сведений об операторах надежности на практике нет, в этом случае применимы методы использования минимальной информации, т.е. В таких случаях важны выбор и использование методов статического анализа и принятия решения о соответствии полученных показателей заданным [3]. В этих соотношениях a(t) — сумма ожидаемого числа исходных ошибок в ПО и новых ошибок, дополнительно внесенных в него к моменту времени t,b(t) — FDR, a, b и a — постоянные параметры модели.