Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: niedoskonałe debugowanie

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Reliability Modeling of OSS Systems based on Innovation-Diffusion Theory and Imperfect Debugging

Gandhi N., Gondwal N., Tandon A.

Annals of Computer Science and Information Systems

2018

Vol. 14

53--58

Open Source Software (OSS) has obtained widespread popularity in last few decades due to the exceptional contribution of some well established ones like Apache, Android, MySQL, LibreOffice, Linux etc. not only in the field of information technology but also in other sectors such as research, business and education. These systems are characterized by a huge shift in development pattern they adopt in comparison to proprietary software. Reliability modeling for such systems therefore is a growing area of research now days. Number of users adopting and working on refinement of such systems post-release play an indispensible role in their reliability growth. In this paper, we have proposed a software reliability growth model (SRGM) based on Non-homogeneous Poisson process (NHPP) based on number of users, under the phenomenon of Imperfect Debugging. The renowned Bass Model from Marketing based on the Theory of Diffusion of Innovation is used to depict the user growth phenomenon. Various fault content functions are considered in proposed models to represent imperfect debugging conditions and their performance is evaluated on fault dataset of GNOME 2.0. Four goodness-of-fit criteria namely Coefficient of Determination, Mean Square Error, Predictive Ratio Risk, and Predictive Power are used to calculate the estimation accuracy of all the proposed models and it has been observed that prediction capabilities of models based on imperfect debugging phenomenon is better than model assuming perfect debugging situation.

Measuring commercial software operational reliability: an interdisciplinary modelling approach

Shatnawi O.

Eksploatacja i Niezawodność

2014

Vol. 16, no. 4

585--594

In the software reliability engineering (SRE) literature, few attempts have been made to model the failure phenomenon of commercial software during its operational use. One of the reasons can be attributed to the inability of software engineers to measure the growth in usage of commercial software while it is in the market. It is unlike the testing phase where resources follow a definite pattern. In this paper, an attempt has been made to model the software reliability growth linking it to the number of users. Since the number of instructions executed depends on the number of users. The number of users is estimated through an innovation diffusion model of marketing. Once the estimated value is known, the rate at which instructions are executed can be found. The intensity with which failures would be reported depends upon this value. To model the failure observation or defect removal phenomena, a non-homogenous Poisson process (NHPP) based software reliability models developed in the literature have been employed. Software reliability models are most often used for reliability projection when development work is complete and before the software is shipped to customers. They can also be used to model the failure pattern or the defect arrival pattern in the field and thereby provide valuable input to maintenance planning. Numerical example with real software field reliability data is presented to illustrate descriptive and predictive performance as well as to show practical applications of the proposed models.

Literatura dotycząca inżynierii niezawodności oprogramowania, podejmuje zaledwie nieliczne próby modelowania zjawiska uszkodzenia oprogramowania komercyjnego w trakcie jego eksploatacji. Jednym z powodów może być to, iż programiści nie są w stanie zmierzyć wzrostu użytkowania oprogramowania komercyjnego w trakcie obrotu handlowego tego typu oprogramowaniem. Etap ten różni się bowiem od fazy testowania, gdzie zasoby funkcjonują według określonego wzorca. W niniejszej pracy podjęto próbę stworzenia modelu wzrostu niezawodności oprogramowania łącząc to pojęcie z pojęciem liczby użytkowników, jako że liczba wykonywanych poleceń zależy właśnie od liczby użytkowników. Liczbę użytkowników szacuje się na podstawie modelu marketingu opartego na dyfuzji innowacji. Gdy szacowana wartość jest już znana, można określić częstość wykonywania poleceń. Intensywność zgłaszania uszkodzeń zależy od tej wartości. Do modelowania zjawisk zaobserwowania uszkodzenia lub usunięcia usterki zastosowano opracowane wcześniej w literaturze modele niezawodności oprogramowania oparte na niejednorodnym procesie Poissona (NHPP). Modele niezawodności oprogramowania są najczęściej wykorzystywane do projektowania niezawodności już po zakończeniu prac rozwojowych, ale zanim jeszcze oprogramowanie dotrze do klientów. Mogą być również stosowane do modelowania wzorców uszkodzeń lub wzorców występowania usterek w trakcie eksploatacji, stanowiąc tym samym cenny wkład do planowania czynności konserwacyjnych. Przykład liczbowy uwzględniający dane z eksploatacji rzeczywistego oprogramowania ilustruje opisowe i predykcyjne możliwości proponowanych modeli, jak również pokazuje, jak można je stosować w praktyce.