软件可靠性测评ppt课件.ppt

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1、软件可靠性测评,提要,软件可靠性测试软件可靠性模型软件可靠性评估,测试统计规则,IBM关于缺陷与故障的统计研究数据客户所看到的57%以上的故障是由占缺陷总数2%以下的缺陷引起的；超过总数61%的缺陷只引起低于3%的客户将会经历的故障；不同的缺陷在所引发的故障率上存在高达4个数量级的巨大差异。,测试定义,一种为了满足用户对软件的可靠性要求，通过对软件进行测试，发现并纠正软件中的缺陷，提高软件的可靠性水平，并验证它能否达到用户可靠性要求的软件测试方法。,测试优点,需求确认资源和进度预测有效并高效地测试量化测试管理可靠性预测,测试目的,验证软件可靠性满足给定的要求 评估软件可靠性水平 预计软件可靠性

2、水平 实现软件可靠性增长,测试时机,软件系统测试后期软件可靠性测试与系统测试的关系,测试类别,软件可靠性增长测试(Software Reliability Growth Testing)在软件交付前进行，通过可靠性测试暴露软件缺陷，采取有效地措施排除失效率较大的缺陷，以提高交付软件的可靠性软件可靠性验证测试(Software Reliability Demonstration Testing)在软件确认阶段进行，验证软件需求规范中软件可靠性目标的满足情况，在测试过程中不进行软件缺陷消除,测试验证方案,无失效运行时间间隔测试 (Failure-Free Execution Interval Te

3、st) 要求在指定时间内测试给定数量的样品。如果在测试期间没有失效发生，则认为软件或系统满足可靠性要求定时截尾可靠性验证测试 (Fixed-Length Reliability Demonstration Test) 序贯可靠性验证测试(Probability-Ration Sequential Reliability Demonstration Test),测试演示图,12,测试特征,用系统的预期使用域作为模型来指导测试用例的选择或生成根据故障率的等级、功能使用频度和重要性来检测软件产品错误可靠性测试是面向故障的测试方法可靠性测试既有助于软件可靠性增长也可用于软件可靠性评价,测试方法,基于统

4、计模型的可靠性测试测试用Markov链描述软件的使用结构构造和统计分配依据Markov模型上每个状态出边所关联的迁移概率，通过遍历使用模型的状态可以生成测试用例,测试方法,基于操作剖面的可靠性测试方法用操作剖面描述软件的使用分层建立操作剖面：客户剖面、用户剖面、系统模式剖面、功能剖面和操作剖面每个操作对应若干个运行,测试过程,定义“必要的”可靠性,开发测试模型,准备测试,执行测试,应用失效数据得到结论,需求分析,设计与实现,集成与测试,测试定义指标,失效严重程度分类一组单个出现时对用户产生相同影响的失效对失效指定严重程度，主要是为了结合失效频率来解决失效的优先级失效强度,测试失效分类举例1,测

5、试失效分类举例2,测试操作剖面开发,操作剖面是二维向量的集合，定义为：profile = (item1，p1)，(item2，p2)， (itemn，pn)itemi代表操作剖面中所包含的互不相交的元素中的一个，item1item2itemnpi代表第i个元素的权值或是发生的概率。,测试建立操作剖面,用操作剖面描述软件的使用分层建立操作剖面客户剖面(CP，Customer Profile)用户剖面(UP，User Profile)系统模式剖面(SP，System mode Profile)功能剖面(FP，Function Profile)操作剖面(OP，Operational Profile)

6、,测试建立操作剖面,建立客户剖面CP = (c1,pc1 ),(c2, pc2 ),(cn,pcn )为客户剖面中的客户构建用户剖面UPc1=(u1,pc1_u1),(u2,pc1_u2),(um,pc1_um)UPc2=(u1,pc2_u1),(u2,pc2_u2),(um,pc2_um)Upcn=(u1,pcn_u1),(u2,pcn_u2),(um,pcn_um),测试建立操作剖面,对相同类型的用户进行合并，若用户ui有m个同类，则用户ui出现的概率为：得到用户剖面UP = (u1,pu1)，(u2 pu2)，(um pum),测试建立操作剖面,同理，可以得到系统模式剖面、功能剖面和操作

7、剖面SP = (s1,ps1)，(s2,ps2)，(sn,psn)FP = (f1,pf1)，(f2,pf2)，(fn,pfn)OP = (o1,po1)，(o2 po2)，(on,pon),测试操作剖面实例,确定操作模式确定操作的发起者选择表示方法(表格/图形)创建操作表确定出现率确定出现概率考虑特殊情况,测试操作表例子,测试操作出现率,测试出现概率,测试准备测试用例,估计当前版本所需新测试用例的数量通过随机选取测试的操作，为每个操作对应若干个运行 在被测系统之间分配新测试用例的数量在每个系统的操作之间分配新测试用例的数量指定新的测试用例将新测试用例加入测试用例集,测试充分性准则,依据可靠性

8、要求和评估的置信度确定的执行时间测试剖面和操作剖面吻合需求的覆盖,测试操作剖面特点,优点通过分解，可以处理规模较大的系统测试用例的规模较均匀不足测试执行缺乏连续性高使用概率的功能被重复测试,测试Markov模型,测试建立Markov模型,用Markov链描述软件的使用结构构造统计分配,测试结构构造,空,装载,满,Pop/EmptyStackException,Pop n1 /return top(x),Popn=1/return top(x),push(x),push(x)nmax-1,Push/FullStackException,push(x)n=max-1,Pop/return top(

9、x),测试统计分配,空,装载,满,Pop/EmptyStackException,0.05,Pop n1 /return top(x),0.40,Popn=1/return top(x), 0.10,push(x),0.95,push(x)nmax-1,0.40,Push/FullStackException,0.05,push(x)n=max-1,0.10,Pop/return top(x), 0.95,测试生成测试用例,通过触发当前状态上的事件，完成期望的动作，产生状态转移，来遍历使用模型，生成测试用例遍历使用模型时，依据当前状态上每个出边所关联的迁移概率，来确定需要触发的事件确定需要触发

10、的事件时，需要同时考虑防护的作用,测试充分性准则,依据可靠性要求和评估的置信度确定的执行时间测试剖面和操作剖面吻合满足对状态图的覆盖要求,测试状态图覆盖要求,所有状态至少访问一次所有事件至少触发一次所有转换至少遍历一次(包括隐含)所有基本路径至少覆盖一次(循环)对防护(guard)进行测试(MMC/DC、边界),测试Markov模型特点,优点便于自动化每次测试都是新的不足状态图的空间爆炸问题以正常测试为主,测试对模型的改进,对于操作剖面分类剖面：功能剖面、数据剖面、环境剖面对于Markov模型多层状态图,测试对模型的改进,将UML用于刻画使用模型对UML进行改进，加入统计分布特征用例图与类图、

11、状态图、时序图等相结合，刻画嵌入式软件的各种运行特性，用于指导测试设计,测试测试准备,测试用例准备估计当前版本所需新测试用例的数量在被测系统之间分配新测试用例的数量在每个系统的操作之间分配新测试用例的数量指定新的测试用例将新测试用例加入测试用例集测试过程准备,测试测试执行,分配测试时间按次序执行测试标识系统失效分析测试输出的偏离确定哪些偏离是失败估计失效出现的时间测试记录的考虑,测试决策,可靠性验证测试可靠性增长测试特殊情况失效数据计算缺陷掩盖问题,2022/11/26,43,可编辑,测试加速测试,有效测试与无效测试通过测试分类优化测试用例集稀有操作和关键操作非稀有关键操作稀有非关键操作稀有关

12、键操作,测试稀有关键操作,组合或缩减稀有操作根据操作的关键程度加权处理操作剖面按照关键类别将操作分类为稀有关键操作分配指定数量的测试用例,测试几个问题,测试记录重复抽样充分性准则,模型基本情况,基于对软件失效特征的理解，建立软件可靠性模型，试图量化软件可靠性自1970年代以来，已经开发了超过200种模型，但是在软件可靠性定量评价方面仍然遗留着大量未解决的问题没有一个适应所有情况的单一模型，也没有任何模型是完备的，甚至是典型的,模型建模的基本思想,测试时间,失效强度,失效率目标值,计划完成时间,当前时间,当前失效率,说明失效过程对影响它的主要因素的通用依赖形式。,模型影响失效的因素,错误引入错误

13、消除操作环境,模型软件失效的统计特性,模型失效的随机性,随机性的含义变量的值不确定，有许多可能的值，每个值都有相应的发生概率精确值不可预知，平均值和离差时可知的不与特定的概率分布相联系受测试强度和使用剖面等因素的影响,模型对不同类别失效处理,分别评估每类失效的强度和其他参数根据失效的严重程度对各类失效间的时间间隔加权，然后对数据集中处理评估总失效强度时不考虑各类失效的严重程度，用总失效强度乘以每类失效出现的比例来确定每类失效的失效强度,模型建模的目的,预测达到规定目标还需要多少测试时间预测测试结束时软件的期望可靠性,模型用途,模型模型的典型构成,模型假设模型因素数学函数描述可靠性与因素之间的关

14、系通常为高阶指数或对数,模型参数估计方式,评估通过系统失效数据进行统计推导预计根据软件产品属性和开发过程确定参数值,模型参数估计方法,估计类别点估计区间估计估计方法最大似然法最小二乘法贝叶斯法,模型模型的评价,论断的有效性能给出未来失效行为的良好预测能力计算出的量值是有用的测量参数的简易性基于合理的假设简单性被广泛使用对噪音的不敏感性,模型一般特性,随机过程有错误清除和无错误清除确定参数,模型分类,时间域(Time domain)日历或执行时间类别(Category)在无限时间内发生的失效是有限的还是无限的类型(Type)到指定时间发生的失效数分布类(Class, 仅适应于有限失效)失效强度的

15、时间函数形式族(Family, 仅适应于无限失效)失效强度的预期出现失效数的函数形式,模型有限失效模型举例,模型无限失效模型举例,模型应用的考虑,没有普遍适用的可靠性增长模型可靠性增长与具体应用相关使用多个增长模型拟合观测数据，选取与数据最匹配的模型,模型推荐模型,基本执行时间模型(Musa)（简称：基本模型）对数泊松执行时间模型(Musa-Okumoto) （简称：对数模型）,评估模型基本假设,故障是独立的，并且被遇到的概率是均匀分布测试空间覆盖了使用空间(测试从完整的使用输入集中选取)每个运行的输入集是随机选取的所有的失效有明确的定义并易于观察导致失效的错误立即被修正, 否则重复出现的失效

16、不计算在内,评估基本模型,评估对数泊松模型,评估失效强度比较(m),l0,l0,平均预期失效数 m,失效强度 l(m),对数泊松模型,基本模型,: 失效强度0: 初始失效强度: 在给定时间点上失效的总平均数v0: 在无限时间范围内总失效数,评估失效强度比较(t),: 失效强度0: 初始失效强度t : 执行时间v0: 在无限时间范围内总失效数,评估平均失效数比较(t),t : 执行时间: 在给定时间点上失效的总平均数v0: 在无限时间范围内总失效数,评估模型参数,评估模型参数预测(1/3),初始失效强度0 0 K0 总失效数0 0 0 /B失效强度衰减率,评估模型参数预测(2/3),程序的线性执

17、行频率 程序的平均执行率/ 目标指令数I错误暴露率K导致失效的“程序段”所占的时间比,评估模型参数预测(3/3),固有错误数0 错误播种通过测试确定错误密度，参照软件规模、复杂度，根据经验公式推算错误衰减因子B错误将减少数/出现的失效数,评估例1(基本模型),题：假定程序在无限的执行时间里将经历100次失效，在最近的 t 时间单位期间，发生50次失效。初始失效强度为10 次失效/CPU小时。计算当前(在t) 的失效强度:解：,评估例2 (基本模型),题： 设0 = 10 次失效/CPU小时，v0 = 100 (在无限的执行时间里的失效数)，求当 = 10 CPU 小时和 = 100 CPU小时

18、的失效数?解：,评估例3 (基本模型),题： 设0 = 10 次失效/CPU小时，v0 = 100 (在无限的执行时间里的失效数)，求 = 10 CPU 小时和 = 100 CPU小时时的失效强度。解：,评估例4(对数模型),题： 设0 = 10 次失效/CPU小时, =0.02/失效, 已经经历了50 次失效( = 50)，求当前失效强度?解：,评估例5 (对数模型),题： 设0 = 10 次失效/CPU小时， = 0.02 / 失效。求 = 10 CPU 小时和 = 100 CPU小时两个时刻的失效数?解：,评估例6 (对数模型),题： 设0 = 10 次失效/CPU小时， = 0.02 / 失效，求 = 10 CPU 小时和 = 100 CPU小时两个时刻的失效强度。解：,(基本模型为3.68),(基本模型为0.000454),评估数据处理示例,总故障数: 136失效时间(CPU秒)数据3, 33, 146, 227, 342, 351, 353,444, 556, 571, 709, 759, 836 ., 88682处理将失效数每个分为一组，获得失效强度、累计累计失效分布和平均失效时间制表绘图,评估数据表,评估失效强度图示(t),2022/11/26,84,可编辑,