double arrow

Критерии завершенности тестирования

На практике могут быть использованы следующие критерии:

1. Время, отведенное по графика на тестирование, истекло.

2. Когда все тесты выполняются без выявления ошибок.

3. На основании графика, в зависимости количества ошибок и времени их появления.

4. Если с увеличением времени тестирования, количество ошибок растет, то тестирование необходимо продолжать. Если в определенный момент наступило снижение числа выделенных ошибок и постепенно достигло малого значения, то процесс тестирования можно завершить.

5. Основан на определение критерия завершения тестирования по количественным показателям надежности, которые рассчитываются по моделям надежности.

Модель надежности программного обеспечения – математическая модель, построенная для оценки надежности ПО от некоторых определенных параметров.

Данный термин может

Аналитические модели дают возможность рассчитать … основываясь на данных в процессе тестирования. Аналитические модели представлены 2мя группами: динамические и статические модели.

Динамические модели. Поведение программного средства оценивается через появление отказов.

Статические модели. Учитывают количество ошибок от количества тестовых прогонов. По области ошибок. Зависимость количества ошибок от характеристики входных данных по области.

Для использования динамических моделей. Если фиксируются интервалы каждого отказа, то плучается непрерывная картина появления отказа во времени. Если фиксируется число отказов за произвольный интервал времени, то в этом случае про… Аналитические модели.

1. Определение предположений связанных с процедурой тестирования программного средства.

2. Разработка и выбор аналитической модели, базирующийся на предположениях о процедурах тестирования.

3. Выбор параметра модели с использованием полученных данных.

4. Применение модели. Расчет количественных показателей по модели.

Модель Шумана.

Исходные данные для модели Шумана собираются в процессе тестирования программного средства, в течение фиксированных или случайных временных интервалов. Каждый интервал -это стадия, на которой выполняется последовательность тестов и фиксируется число ошибок. Тестирование проводится в несколько этапов. Каждый этап представляет собой выполнение программы на полном комплексе разработанных тестовых данных. Выявленные ошибки регистрируются, но не исправляются. По завершении этапа на основе на очередном этапе тестирования может быть использована модель Шумана для расчета количественных показателей надежности и только после этого исправляются ошибки, обнаруженные на предыдущем этапе. При использовании модели Шумана предполагается, что исходное количество ошибок в программе постоянно и в процессе тестирования может уменьшаться по мере того, как ошибки выявляются и исправляются. Новые ошибки при корректировке не вносятся. Скорость обнаружения пропорционально числу ошибок. Общее число машинных инструкций в рамках одного этапа тестирования постоянно.

Экспертная система. Основное назначение

До начала тестирование имелось Et ошибок

Удельное число ошибок на одну команду

Общее число машинных команд, которое предполагается постоянно в рамках тестирования.

Если время без отказа t отсчитывается от точки, а время тестирования тау является фиксированной величиной, то функция надежности г зависит от времени общего тестирования t от времени, потраченного на.

Для определения Et и С прибегают и следующим рассуждениями:

T = t1+t2+

Ai количество ошибок на i прогоне. Имея данные для двух различных компонентов тестирования, которые выбираются произвольно с учетом.

Исходные данные для модели собираются в процессе тестирования, при этом тестируется время до очередного отказа. Основное положение, на котом базируется модель заключается в том, что значение интервала времени тестирования между интервалом обнаружение двух ошибок имеют… каждая обнаруженная ошибка устраняется. Число оставшехся ошибок уменьшается на единицу.

Функциональность плотности распределения обнаруженеия этой ошибки от

Лямбда – частота отказов, которая пропорциональна числу еще не выявленных ошибок в программе. N – число ошибок

Наиболее вероятное значение велиин n и с определяются на основе данных полученных при тестировании. Для этого фиксируют время выполнения программы вне очередного отказа, предлагается система уравнений. Полученне значения n и c с крышечками зависят от интервала тестирования или от количества ошибок, найденных в момент. Асимптотическое значение дисперсие. Для получения числовых значений лямбда итое в формулу и определяется вероятность безотказной работы на временных. На основе полученных данных строится график зависимости безотказной работы во времени.

Не каждая ошибка программного средства может вызвать отказ, поэтому допускается. В момент, когда проводится оценка надежности после тестирования, на которое потрачено определенное время т, зафиксировано м малое отказов и выявлено N ошибок. В модели мусса различаются 2 вида времени: 1) суммарное время функционирования тау, которое учитывает чистое время тестирования до контрольного момента, когда проводится оценка надежности. Оперативное время t, это время выполнения программы, планируемое от контрольного моменты и далее при условии, что дальнейшее устранение ошибок не будет. Для суммарного времени функционирования тау: 1) интенсивность отказа пропорциональна числу ошибок. Скорость изменения пропорционально числу отказов. Один из основных показателей надежности, который рассчитывается по модели мусса, это среднее наработка на отказ. Определяется математическое ожидание временного интервала и связан с надежностью. Если интенсивность отказов постоянно, т.е. когда длительность между отказами имеет эскпотециальное распределение, то средняя наработка на отказ обратно пропорциональна…

Использование этой модели предполагает необходимость искусственно вносить в программу и фиксируются в протоколе искусственных ошибок. Специалист проводящий тестирование не знает на количества ни характера внесенных ошибок до момента оценки показателей надежности. Предполагается, что все ошибки имеют равную вероятность быть найденными. В момент оценки надежности по протоколу искусственных ошибок. Первоначальное число ошибок в программе. S – количество искусственно внесенных ошибок, N – число найденных ошибок. Предполагается, что в программе есть k собственных ошибок. По формуле Милса предполагается, что первоначально в программе было n… Вероятность можно рассчитать по следующему:

Липов модифицировал модель Милса, рассмотрев вероятность обнаружения ошибки при использовании различных тестов. Здесь так же приносятся ошибки.

Q – вероятность обнаружения ошибки в каждом из n тестов. S – общее количество искусственно введенных ошибок. Наиболее вероятное количества ошибок в программе.

Простая интуитивная модель.

Использование этой модели предполагает тестирвоание 2мя группами программистов, при этом используются независимые тестовые наборы. В процессе тестирования каждая группа тестирует все найденные ошибки. Результаты обеих групп собираются и сравниваются.

N1, N2, N12

Предполагается, что возможность обнаружения всех ошибок одинакова для обеих групп. Допускается, что если первая группа обнаружила определенное количество всех ошибок, то она могла бы определить то же количество любого случайным образом выбранного подмножества.

Модель Нельсона.

Предполагается, что область данных разделяется на К взаимоисключающих подобластей.

Предполагается, что к моменту прогона программы, было выполнено на Zi наборе данных и ni – количество прогонов, которое закончилось отказом. На практике вероятность выбора определяется путем разбиении всего числа данных на подмножества и нахождение вероятности того, что выбор очередного прогона набор данных будет принадлежать конкретному подмножеству. Определение этих вероятностей основано на эмпирической оценке, вероятности появления тех или иных входов реальных условиях функционирования. Эмпирический модели надежности.

С помощью этого подхода количественно оцениваются те характеристики ПО, которые свидетельствуют либо о высокой или низкой надежности. Полезно для программирования требующихся ресурсов тестирования.Отношение действительного числа дуг к максимально возможному. Отношение числу дуг к числу петель. Оценка надежности будет осуществлять по модели Липова. При проведении тестирования известна структура программы имитирующая действие основной программы. Но не известен конкретный путь, который будет выполняться при вводе тестового кода, так же случаен выбор очередного тестового набора из множества тестов. Полученные данные анализируются и проводится выбор. Считается, что реальные программные средства, выполняющие аналогичные функции с подобными характеристика и в реальных условиях должно вести себя аналогично или похожим образом. Оценивается с помощью имитационной модели. Модель позволяет прогнозировать требуемые ресурсы тестирования. Модель дает возможность определить меру сложности программы и предсказать возможное число ошибок. Высокая стоимость метода по причине высокой стоимости затрат.

Модель определяющая время доводки программ. Программные средства может содержать. Таким образом, программное средство может иметь V различных уровней. Анализ модулей строится изменение в другом модуле. Данная модель позволяет определять возможное число отправление и время, необходимое для доведения программного средства до рабочего состояния. Устранить все побочные эффекты, вызванные изменениями этого модуля, отрабатывая последовательно все модули. Фиксировать все ошибки нулевого порядка в каждом модуле и т.д.

Исследование этих стратегий доказывает, что время этих корректировки этих ошибок на каждом шаге тестирования определяется максимальным числом изменений, вносимых в программное средство на этом шаге, а общее время – суммой его максимальных перемен на каждом шаге.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Сейчас читают про: