Показатели качества и надежности ПС. Характеристики качества ПС и их субхарактеристики. Понятие функциональной пригодности и корректной работы ПС.
Показатели качества и надежности ПС обычно используются в основных характеристиках качества ПС, которые детализируются субхарактеристиками. ХАРАКТЕРИСТИКА СУБХАРАКТЕРИСТИКА 1. Функциональная пригодность - пригодность для применения, точность, защищенность, способность к взаимодействию в соответствии со стандартом и правилами проектирования; 2. Надежность - отсутствие ошибок, устойчивость к ошибкам, возможность перезапуска; 3. Применяемость - понятность, обучаемость, простота использования; 4. Эффективность - ресурсная экономичность и временная экономичность; 5. Сопровождаемость - удобство для анализа, изменяемость, стабильность, тестируемость; 6. Переносимость - адаптируемость, структурируемость и внедряемость. Функциональная пригодность - набор атрибутов, определяющих назначение, номенклатуру, основные функции ПС заданными спецификациями и техническими заданиями. В общем, слово функциональная пригодность проявляется в корректности инф ПС. Ввод корректности рассматривается функц программы статических, т.е. динамика функционирования программы не рассматривается. Степень не корректности программы определяется вероятностью попадания реального попадания в область, которая заданна спецификацией. При анализе видов корректности и способов их изменения они тесно связываются с методами тестирования и испытаниями программных средств. Понятие надежность программы говорит о том, что программа должна обеспечить достаточно низкую вероятность отказа, быструю реакцию на искажение вычислительного процесса или данных и восстановление работоспособности в короткие временные промежутки. //Не корректная программа может работать абсолютно надежно. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 70. Тестирование ПС. Виды тестирования ПС. Средства автоматизированного тестирования. Функции средств автоматизированного тестирования. Состав документации при документировании этапов тестирования.
Тестирование - это процесс выполнения программы с целью обнаружения ошибок и дефектов. Средства автоматизированного тестирования должны обеспечивать выполнение следующих функций: 1. Определение тестов - генерация и ввод тестовых данных. Генерация эталонных ожидаемых результатов; 2. выполнение участка программы м/у контрольными точками, для которого вводимые данные м/б отредактированы и включены в последующие тестовые наборы; 3. Управление тестированием и выполнение участка программы; 4. Регрессивное тестирование с переходом от более сложного к более простым, возможность перезапуска программ, а так же модификация предыдущих тестов; 5. Анализ тестовых результатов. Сравнительное ожидание результатов с получ-ми. статистический анализ результатов; 6. Анализ покрытие тестами исходного кода программ. Применяется для обнаружения операторов, которые были или не были используемы, процедур, которые были или не были вызваны и переменных, к которым было или не было обращение; 7. Анализ затрат маш-ых и временных ресурсов на выполнение программы; 8. Верификация условий и исключительных ситуаций во время выполнения программ. Существуют следующие виды тестирования: 1. Тестирование полноты, решение функциональных задач при типовых исходных данных предназначенных для обнаружения дефектов и ошибок. Функционирование ПС в нормальных условиях (определенных техническим заданием на базовую версиб ПС) 2. Тестирование ф-ия ПС в критических условиях (стрессовое тестирование) 3. Тестирование для измерения достигнутых знаний надежности в базовых версиях ПС, предназначенных для определения наработки на отказ, длительности восстановления, коэффициента готовности и др. показаний надежности 4. Тестирование корректности использования ресурсов (памяти, производительности вычислительной системы…) Предназначено для оценки надежности выполнения программ при перезагрузках памяти и производительности 5. Тестирование параллельного выполнения программы 6. Тестирование эффективности защиты от искажения исходных данных 7. Тестирование оценки эффективности, защиты от сбоев аппаратуры и программы. Предназначено для проверки качества программного средства, способность оперативного восстановления ПС при непреднамеренных искажениях исходных данных 8. Тестирование удобства эксплуатации и взаимодействия человека с ПС. Предназначено для выявления трудноформализованных ошибок, исходных данных, а так же результатов. Оценивается объем, удобство представления и контроля исходных данных, объем и удобство анализа результатирующих данных 9. Тестирование удоб и кач подготовки пользовательских версий ПС 10. Тестирование работы базовых версий ПС при их переносе и изменении конфигурации оборудования ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 62. Характеристики случайных величин и событий. Понятие случайного события. Характеристики случайных событий. Понятие и классификация потоков событий.
Отказы объектов вызываются большим числом причин, связь м/у которыми носит случайный характер, поэтому такие события называются случайными. Случайное событие - это событие, которое может произойти или не произ. в результате данного опыта. Вероятность случайного события - это количественная характеристика случайного события. Случайное событие, следующее одно за другим в некоторой последовательности, образуют поток случайных событий. Потоки случайных событий бывают: 1. Ординарный поток событий - это поток событий, при котором вероятность попадания двух событий на 1 и тот же момент времени нулевая или не значительная. 2. Поток без последствий - это поток события, при котором протекание данного события не зависит от протекания данного события в предыдущий момент времени. 3. Стационарный поток - поток событий, параметры которого не зависят от времени. 4. не стационарный поток - это поток, обладающий свойствами ординарности, не обладающий свойствами последовательности и свойствами стационарности. Случайная величина - это величина, которая в результате опыта может принимать то или иное значение (заранее не известное). Случайная величина м/б дискретной или не прерывной. например значение распределения. Прогнозируемые показатели надежности работы объекта зависят от правильно выбранной модели расчета надежности. В случае наличия приближенных оценок показателей наиболее удобной является экспоненциальная модель. В случае наличия более точных показателей используется более точные модели. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ©2015 arhivinfo.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.
|