소프트웨어 안정성 모델 목록

소프트웨어 신뢰성은 소프트웨어가 특정 작동 시간에 걸쳐 시스템 장애를 일으킬 확률이다.소프트웨어는 마모되어 고장이 나지 않지만 기능, 타이밍, 시퀀싱, 데이터 및 예외 처리의 오류로 인해 실패한다.소프트웨어는 캘린더 시간과 반대로 작동 시간의 함수로써 실패한다.1970년대 초부터 225개 이상의 모델이 개발되었지만, 그들 중 몇몇은 동일하지는 않더라도 비슷한 가정을 가지고 있다.이 모델에는 예측 모델링과 추정 모델링이라는 두 가지 기본 유형이 있다.

1.0 소프트웨어 신뢰성 예측 모델 개요

이 모델들은 실제 소프트웨어 프로젝트의 실제 과거 데이터에서 파생된 것이다.사용자는 과거 데이터를 보정하여 소프트웨어 신뢰도 예측을 제공하는 질문 목록에 답한다.예측의 정확도는 모델 내 매개변수(질문)와 데이터 집합의 수, 데이터의 최신 상태, 사용자가 자신의 입력에 대해 얼마나 확신하는지에 따라 달라진다.가장 초기 예측 모델 중 하나는 로마 연구소 TR-92-52이다.1987년에 개발되었고 1992년에 마지막으로 업데이트되었으며 항전 시스템의 소프트웨어에 맞추어졌다.모델과 데이터의 연령 때문에 더 이상 권장되지 않지만 바로 가기 모델, 풀스케일 모델, 뉴펠더 평가 모델과 같은 몇 가지 현대 모델의 기초가 된다.또한 기능 성숙도나 응용 프로그램 유형에 따른 소프트웨어 결함 밀도 조회표도 있다.이것들은 매우 단순한 모델이지만 일반적으로 평가 기반 모델만큼 정확하지는 않다.^[1]

2.0 소프트웨어 신뢰성 증가 개요(추정) 모델

소프트웨어 신뢰성 증가(또는 추정) 모델은 미래의 고장률 또는 MTBF를 예측하기 위해 테스트의 고장 데이터를 사용한다.모델은 증가, 정점화, 감소 또는 감소와 감소의 조합일 수 있는 시험 중 고장률에 대한 가정에 따라 달라진다.일부 모델은 유한하고 고정된 고유 결함의 수가 있다고 가정하는 반면 다른 모델은 무한하다고 가정한다.일부 모형은 모수 추정을 위한 노력을 요구하는 반면 다른 모형은 추정할 모수가 몇 개밖에 없다.일부 모델은 시험에서 발견된 각 고장 사이의 정확한 시간을 요구하는 반면, 다른 모델은 하루와 같은 특정 시간 간격 동안 발견된 고장 횟수만 요구하면 된다.

이러한 모델 중 일부를 구현하는 소프트웨어 신뢰성 도구로는 CASRE(Computer-Aided Software Reliability Assessment)와 오픈 소스 SFRAT(Software Failure and Reliability Assessment Tool)가 있다.

참조

^{[1] [2] [3]}