測試工程的可靠性模型和指標(biāo)第二部分：軟件故障與硬件故障的區(qū)別

軟件故障的性質(zhì)與硬件故障不同。盡管軟件和硬件都可能遇到確定性故障和隨機故障，但它們的故障有不同的根本原因、不同的故障模式以及不同的預(yù)測、預(yù)防和修復(fù)機制。根據(jù)軟件和硬件之間的相互依賴程度及其對我們系統(tǒng)的影響，考慮以下因素可能會有所幫助：

1. 失敗的根本原因

· 硬件：硬件故障本質(zhì)上是物理故障，由組件性能下降、制造缺陷或環(huán)境因素引起。這些故障通常是隨機且不可預(yù)測的。因此，硬件可靠性模型側(cè)重于物理故障機制，如疲勞、腐蝕和材料缺陷。

· 軟件：軟件故障通常源于邏輯錯誤、代碼缺陷或與環(huán)境的不可預(yù)見的交互。這些故障可能是系統(tǒng)性的，可以追溯到特定的代碼行或設(shè)計缺陷。因此，軟件可靠性模型不考慮隨時間推移的物理性能下降。

2. 故障模式

· 硬件：硬件故障通常表現(xiàn)出與時間相關(guān)的行為。組件可能在其使用壽命的早期(早期失效)或后期磨損時更容易發(fā)生故障。

· 軟件：軟件故障隨時間的變化非常復(fù)雜，通常取決于代碼的演變等。無論軟件運行了多長時間，代碼中的錯誤在修復(fù)之前都會一直存在。

3. 故障預(yù)測、預(yù)防和修復(fù)

· 硬件：使用 MTBF 的硬件可靠性模型通常側(cè)重于預(yù)測故障間隔的平均時間和規(guī)劃預(yù)防性維護計劃。此類模型分析相同組件的歷史故障數(shù)據(jù)。維修通常涉及組件的物理更換。

· 軟件： Musa-Okumoto 和 Jelinski-Moranda 等軟件可靠性模型專注于根據(jù)測試數(shù)據(jù)預(yù)測剩余缺陷的數(shù)量。這些模型考慮代碼復(fù)雜性和缺陷發(fā)現(xiàn)率，以指導(dǎo)測試工作并識別可能存在錯誤的區(qū)域。修復(fù)通常涉及調(diào)試和修補，而不是物理替換。

4. 相互依賴和互動失敗

· 軟件和硬件之間的相互依賴程度因系統(tǒng)、領(lǐng)域和應(yīng)用程序而異。軟件和硬件之間的緊密耦合可能導(dǎo)致交互失敗。軟件可能會因硬件而失敗，反之亦然。

下表總結(jié)了主要區(qū)別：

通過了解硬件和軟件故障的不同特征，我們可能能夠在必要時利用定制的可靠性模型來深入了解系統(tǒng)的行為。這樣，我們就可以實施有針對性的預(yù)防和緩解策略，以構(gòu)建更可靠的系統(tǒng)。

代碼復(fù)雜度

代碼復(fù)雜度評估代碼庫的理解和維護難度。復(fù)雜度越高，隱藏錯誤的可能性就越大。通過測量代碼復(fù)雜度，開發(fā)人員可以確定測試工作的優(yōu)先級，并將重點放在可能存在更高缺陷密度的領(lǐng)域。以下工具可以自動分析代碼結(jié)構(gòu)并識別潛在問題，例如代碼重復(fù)、長函數(shù)和高圈復(fù)雜度：

· SonarQube：一個提供代碼質(zhì)量分析的綜合平臺，包括代碼復(fù)雜性指標(biāo)

· Fortify：提供針對安全漏洞和代碼復(fù)雜性的靜態(tài)代碼分析

· CppDepend(適用于 C++)：分析 C++ 代碼庫的代碼依賴關(guān)系和指標(biāo)

· PMD：用于識別常見編碼缺陷和復(fù)雜性指標(biāo)的開源工具

缺陷密度

缺陷密度表明了代碼中錯誤的普遍性。它以每單位代碼(通常是代碼行 (LOC))發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)量來計算。缺陷密度越低，軟件產(chǎn)品越可靠。

可靠性增長模型

可靠性增長模型可幫助開發(fā)團隊估算達到所需可靠性水平所需的測試工作量，并確保軟件順利發(fā)布。這些模型可以預(yù)測測試過程中軟件可靠性的提高，從而深入了解測試策略的有效性并指導(dǎo)資源分配。它們是數(shù)學(xué)模型，用于通過分析缺陷或故障及其消除的歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測和提高系統(tǒng)隨時間推移的可靠性。一些模型表現(xiàn)出指數(shù)增長的特征。其他模型表現(xiàn)出冪律增長的特征，而有些模型同時表現(xiàn)出指數(shù)和冪律增長。這種區(qū)別主要基于關(guān)于故障檢測率如何隨時間變化與剩余故障數(shù)量關(guān)系的基本假設(shè)。

雖然對可靠性增長模型的詳細(xì)分析超出了本文的范圍，但我將提供一個可能有助于進一步研究的分類。傳統(tǒng)增長模型包括常用和基礎(chǔ)模型，而貝葉斯方法則代表了一種獨特的方法。高級增長模型包括更復(fù)雜的模型，這些模型包含額外的因素或假設(shè)。請注意，該列表僅供參考，并非詳盡無遺。

傳統(tǒng)增長模式

武佐-奧庫本模型

它假設(shè)故障檢測和消除采用對數(shù)泊松過程，其中隨時間觀察到的故障數(shù)量遵循初始故障數(shù)量的對數(shù)函數(shù)。

Jelinski-Moranda 模型

它假設(shè)故障強度隨時間恒定，并基于錯誤播種的概念。它假定軟件故障發(fā)生的速率與系統(tǒng)中剩余故障的數(shù)量成正比。

Goel-Okumoto 模型

它假設(shè)故障檢測率會隨著故障的檢測和修復(fù)而呈指數(shù)下降。它還假設(shè)故障檢測采用非齊次泊松過程。

非齊次泊松過程 ( NHPP ) 模型

他們假設(shè)故障檢測率與時間相關(guān)，并遵循非齊次泊松過程。這些模型可以更靈活地捕捉故障檢測率隨時間的變化。

貝葉斯方法

沃爾和弗格森模型

該模型將歷史數(shù)據(jù)與專家判斷相結(jié)合，以隨時更新可靠性估計。該模型考慮了缺陷發(fā)現(xiàn)和缺陷糾正工作對可靠性增長的影響。

高級增長模型

杜安模型

該模型假設(shè)系統(tǒng)的累計 MTBF 隨著累計測試時間的冪律函數(shù)而增加。這被稱為 Duane 假設(shè)，它反映了隨著測試和調(diào)試的進行，系統(tǒng)的可靠性改善速度有多快。

庫蒂尼奧模型

它基于 Duane 模型，延伸到瞬時故障率的概念。該比率涉及測試期間發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)量和采取的糾正措施數(shù)量。該模型提供了可靠性增長的更動態(tài)表示。

Gooitzen 模型

它采用了不完美調(diào)試的概念，即并非所有故障都能在測試過程中被檢測和修復(fù)。該模型通過考慮不完美調(diào)試，更真實地表示了故障檢測和移除過程。

利特爾伍德模型

它承認(rèn)，在測試過程中發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障后，導(dǎo)致這些故障的根本故障就會得到修復(fù)。因此，系統(tǒng)的可靠性應(yīng)該會隨著時間的推移而提高。該模型還考慮了當(dāng)軟件修復(fù)引入更多錯誤時可靠性出現(xiàn)負(fù)增長的可能性。

瑞利模型

瑞利概率分布是威布爾分布的一個特例。該模型考慮了缺陷率隨時間的變化，尤其是在開發(fā)階段。它根據(jù)觀察到的數(shù)據(jù)對未來將發(fā)生的缺陷數(shù)量進行估計。

選擇正確的模型

沒有單一的“最佳”可靠性增長模型。理想的選擇取決于具體項目的特點和可用數(shù)據(jù)。以下是一些需要考慮的因素。

· 具體目標(biāo)： 確定可靠性增長分析的具體目標(biāo)和目的。無論目標(biāo)是優(yōu)化測試策略、有效分配資源還是提高整體系統(tǒng)可靠性，都應(yīng)選擇符合預(yù)期結(jié)果的模型。

· 系統(tǒng)性質(zhì)：了解被分析系統(tǒng)的特征，包括其復(fù)雜性、組件和故障機制。某些模型可能更適合特定類型的系統(tǒng)，例如軟件、硬件或具有多個子系統(tǒng)的復(fù)雜系統(tǒng)。

· 開發(fā)階段：考慮系統(tǒng)所處的開發(fā)階段。早期開發(fā)可能受益于提供基本見解的簡單模型，而后期開發(fā)可能需要更復(fù)雜的模型來捕捉復(fù)雜的可靠性增長行為。

· 可用數(shù)據(jù)：評估過去故障、故障檢測和排除的數(shù)據(jù)的可用性和質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)有限或不可靠，則需要大量歷史數(shù)據(jù)的模型可能不適用。

· 復(fù)雜性容忍度：評估所涉及利益相關(guān)者的復(fù)雜性容忍度。某些模型可能需要高級統(tǒng)計知識或計算資源，這對于所有利益相關(guān)者來說可能都不可行或不切實際。

· 假設(shè)和限制：了解每個可靠性增長模型的基本假設(shè)和限制。選擇一個假設(shè)與系統(tǒng)特征和可用數(shù)據(jù)相符的模型。

· 預(yù)測能力：評估模型根據(jù)過去數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測未來可靠性水平的預(yù)測能力。

· 靈活性和適應(yīng)性：考慮模型對不同增長模式和場景的靈活性和適應(yīng)性。能夠適應(yīng)故障檢測率、增長行為和系統(tǒng)復(fù)雜性變化的模型更加通用，適用于各種環(huán)境。

· 資源需求：評估與實施和使用模型相關(guān)的資源需求，包括計算資源、時間和專業(yè)知識。選擇與組織可用資源和能力相符的模型。

· 驗證與確認(rèn)：通過與經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行驗證或與其他已建立模型進行比較，驗證模型的有效性和可靠性。經(jīng)過與真實數(shù)據(jù)進行驗證和確認(rèn)的模型更值得信賴和可靠。

· 監(jiān)管要求：考慮可能影響可靠性增長模型選擇的任何監(jiān)管要求或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。某些行業(yè)可能有需要遵守的可靠性分析具體指導(dǎo)方針或建議。

· 利益相關(guān)者的意見：尋求相關(guān)利益相關(guān)者的意見和反饋，包括工程師、經(jīng)理和領(lǐng)域?qū)＜?，以確保所選模型滿足所有相關(guān)方的需求和期望。

總結(jié)

在本文中，我們探討了大量的可靠性模型和指標(biāo)。從簡單優(yōu)雅的 MTTR 到細(xì)致入微的 NHPP 模型，每種工具都提供了系統(tǒng)健康的獨特視角。

關(guān)鍵點是什么?沒有單一的“明星”指標(biāo)或模型可以保證系統(tǒng)的可靠性。相反，我們應(yīng)該仔細(xì)選擇和組合適合特定系統(tǒng)的正確工具。

通過了解各種模型和指標(biāo)的優(yōu)勢和局限性，并將它們與系統(tǒng)特性相結(jié)合，您可以制定全面的可靠性評估計劃。這種量身定制的方法可以讓我們識別潛在的弱點并確定改進工作的優(yōu)先順序。