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       怎样选择可靠性模型
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        在前面我们讨论了软件的可靠性模型以及一个举例,一些可靠性研究者试图寻找一个最好的模型,能适用于所有的软件系统,但这样的工作是徒劳的。因为对于不同的软件系统,出于不同的可靠性分析目的,模型的适用性是不一样的。但究竟怎样来为可靠性评价选用不同的模型,却又是一个不小的难题。
        针对可靠性模型的构成以及我们使用模型来进行可靠性评价的目的,可以从以下几个方面进行比较和选择。
               模型假设的适用性
               模型假设是可靠性模型的基础,模型假设要符合软件系统的现有状况,或与假设冲突的因素在软件系统中应该是可忽略的。例如,有的模型假定检测或发现的软件缺陷是立即排除掉的,而且排除时间忽略不计,如果现有的软件系统对于严重程度类较低的软件缺陷不进行立即排错,那么这个模型显然是不适用的。
               往往一个模型的假设有许多条,我们需要在选用模型的时候对每一条假设进行细致的分析,评估现有的软件系统中不符合假设的因素对可靠性评价的影响如何,以确定模型是否适合软件系统的可靠性评价工作。
               预测的能力与质量
               预测的能力与质量是指模型根据现在和历史的可靠性数据,预测将来的可靠性和失效概率的能力,以及预测结果的准确程度。显然模型预测的能力与质量是比较难于评价的,但任何一个模型只有在实践中加以实验和不断改善,才能得到认可。所以,我们在满足其他条件的前提下,应尽量选用比较成熟、应用较广的模型作为分析模型。
               模型输出值能否满足可靠性评价需求
               我们使用模型进行可靠性评价的最终目的,是想得到软件系统当前的可靠性定量数据,和预测一定时间后的可靠性数据,我们可以根据可靠性测试目的来确定哪些模型的输出值满足可靠性评价需求。一般说来,最重要的几个需要精确估计的可靠性定量指标包括如下内容。
               . 当前的可靠度;
               . 平均无失效时间(MTTF);
               . 故障密度;
               . 期望达到规定可靠性目标的日期;
               . 达到规定的可靠性目标的成本要求。
               模型使用的简便性
               模型使用的简便性一般包含三层含义。
               . 模型需要的数据在软件系统中应该易于收集,而且收集需要投入的成本不能超过可靠性计划的预算。
               . 模型应该简单易懂,进行可靠性分析的软件测试人员不会花费太多的时间去研究专业的数学理论,他们只需要知道哪些假设适用,需要收集哪些数据,能够得到哪些分析结果就可以了。
               . 模型应该便于使用,最好能用工具实现数据的输入。也就是说,测试人员除了输入可靠性数据外,不需要深入模型内部进行一些额外的工作。
               尽管这样,由于可靠性研究理论在软件工程领域发展的限制,可供选择的可靠性模型极其有限,这已在相当大的程度上制约了可靠性测试的开展。
 
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