Читать статью ‘Определение надёжности программного обеспечения в структуре современной информационной системы’ в журнале Кибернетика и программирование на сайте nbpublish com

В процедурах, описанных в 9.2, используют данные об отказах объекта в процессе испытаний для оценки повышения надежности, и в частности оценки надежности объекта в конце испытаний. Используемое повышение надежности является результатом корректирующих модификаций объекта в процессе испытаний. Процедуры, рассматриваемые в 9.2.1, предполагают, что наработка до каждого отказа известна. В 9.2.2 рассматривается ситуация, когда фактическое время отказа неизвестно, а отказы сгруппированы в интервалы.

Указанные результаты, в основном, направлены на повышение точности определения границ интервалов для искомых значений показателей надежности. В свою очередь, более адекватные и точные модели позволят добиваться высокого качества разрабатываемых и тестируемых программных продуктов. Например, вместо предусмотренного срока службы в 15÷20 лет многие промысловые трубопроводы вследствие внутренней коррозии и эрозии разрушаются уже через 2÷5 лет.

Математические модели оценки и планирования испытаний программного обеспечения по требованиям безопасности информации

При реализации цикла управления логистическими рисками отправной точкой является идентификация и оценка рисков. И именно в этой области сохраняется целый ряд проблем методического характера. В) соотношения (25), характеризующие «баланс» эффективности обнаружения дефектов в ПО и вероятности внесения в него новых ошибок. Покажем далее, как отмеченный математический аппарат позволяет оценивать надежность ПО, не вводя требования к заданию в аналитическом виде, например, FDR и соответственно кумулятивной FDR. Здесь _y(t) — ожидаемое число шибок, устраненных к моменту времени t, p(t) — эффективность устранения ошибок к моменту t, а q(t) — вероятность внесения новых отказов к тому же моменту времени.

Именно количественные оценки результатов тестирования (но не самих тестов, например,покрытия ими возможных сценариев работы системы) освещаются ниже. В области тестирования программного обеспечения принято классифицировать отказы и связанные с ними дефекты по степени их критичности на несколько групп [2]. Построение моделей надежности программного обеспечения является актуальной задачей начиная с 70-х годов прошлого века. Существенные изменения в процессе разработки ПО, рост вычислительных мощностей компьютеров и распространение ПО во всех сферах нашей жизни являются теми факторами, которые существенно повышают актуальность данной проблемы.

ГОСТ Р 51901.16-2017 Менеджмент риска. Повышение надежности. Статистические критерии и методы оценки

Тем не менее, и в этой области сложилась ситуация, при которой использование моделей роста надежности ПО предполагает задание аналитического вида всех входящих в них функций. 2) анализ характеристик, параметров, факторов, определяющих свойство объекта сохранять работоспособность (на основании эксплуатационных данных). Несомненно, коэффициентные методы являются особенно эффективными универсальными методами для применения в условиях длительной эксплуатации оборудования, условиях неопределенности и недостатка информации, т.к. Модели оценки и анализа надежности объектов могут проводиться по результатам диагностики, паспортизации и аттестации эксплуатируемых объектов.

Кстати, именно так построена модель совершенного заказа  (Зайцев и Уваров, 2012). Первое знакомство с новым стандартом вызвало полное недоумение и, даже, раздражение. Сразу бросились в глаза недостатки этого документа, начиная с несоответствия содержания названию. Многие важные позиции стандарта 1989 года удалены, определения расплывчаты и некорректны, почти полное игнорирование сложившейся  в стране понятийно-терминологической культуры в теории надежности системы. Зато формульная часть полностью переписана из стандарта 1989 года без адаптации к надежности услуг. Отметим, что специалисты по надежности в технике отнеслись к этому документу весьма критично (Нетес, Резиновский, Тарасьев и др., 2011; Ушаков, и др.).

Разработка ключевых показателей эффективности для оценки транспортных услуг

В этих соотношениях a(t) — сумма ожидаемого числа исходных ошибок в ПО и новых ошибок, дополнительно внесенных в него к моменту времени t,b(t) — FDR, a, b и a — постоянные параметры модели. Подразумевается, что новые ошибки вносятся в программу при проверках и корректировках. В данном случае дифференциация моделей также связана с реализацией различных подходов к заданию MVF ¡u(t). Отмеченный рост надежности программных продуктов описывается рядом математических моделей, первые из которых были предложены еще в конце 70-х — начале 80-х годов прошлого века.

• Системы поддержки принятия решений [1,2,3] включают в себя свойства диагностических систем и должны выдавать предписания персоналу для предотвращения опасного состояния объекта и приведения его в нормальное состояние.
• В формальном виде дискретно-событийная система – это некая разновидность временнόго автомата [11], который представляется в следующем виде.
• Валидация результатов расчета запасов воды в снежном покрове выполнена
  по данным маршрутных снегомерных съемок на метеостанциях, предоставленным
  Пермским центром по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды.
• Программа реализует принцип непрерывного сканирования показателей надежности и сравнения полученных значений с критическими.
• Интенсивность несистематических отказов () должна быть установлена, ее можно оценить, используя данные за прошлые периоды для аналогичных конструкций, работающих в номинально идентичных условиях.

Также для сравнения был произведен расчет максимального запаса воды в
снеге (по состоянию на 10 марта) на основе интерполяции фактических данных о
количестве осадков холодного периода на метеостанциях (с учетом фазы осадков и
снеготаяния при оттепелях). Как известно, количество твердых осадков по данным
метеостанций существенно занижается вследствие выдувания из осадкомера [2]. В
связи с этим при расчете снегозапасов по станционным данным об осадках
использовалось предположение о том, что выдувание и испарение со снежного
покрова частично компенсируют друг друга, и расчет испарения не производился.

МОДЕЛЬ РОСТА

Но наиболее обстоятельно с разбором неточностей и ошибок привел известный специалист по надежности систем Ушаков И.А. Он охарактеризовал этот документ как безграмотный и его нельзя вводить в действие. Действительно, трудно позавидовать положению, модель роста надежности в котором, например, оказались преподаватели курса надежности систем в технических университетах. Очевидно и то, что он явно не конкурент стандарту 1989 года в обозначенной в названии предметной области и нуждается в серьезной доработке.

Модели повышения надежности направлены на поддержку планирования программ повышения надежности путем оценки количества и значимости изменений в процессе проектирования и разработки или в период испытаний, необходимых для достижения целевого значения показателя надежности. В рамках теории надежности технических систем определены теоретическое и прикладное эксплуатационное направления. Таким образом, проведенный анализ существующих методик оценки характеристик сложных систем свидетельствует о необходимости разработки современных методов моделирования процессов изменения надежности нефтегазотранспортных систем. Для сложных и опасных технических энергетических систем, таких как нефтегазовые объекты, возрастает роль технологий прогнозирования параметров техни­ческих объектов. Система обслуживания по состоянию должна быть основана на результатах оценки технического состояния объекта по данным контроля его пара­метров и прогнозировании дрейфа параметров.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Крымский Виктор

Время первого появления отказов категории В для 16 различных типов приведено в таблице А.5, столбец 3. Наработки для 16 различных типов отказов категории В приведены в таблице А.5, столбец 2. Данный пример иллюстрирует расчет прогнозируемых оценок показателей надежности (см. 9.6), когда корректирующие модификации применены в конце испытаний.

Модели роста надежности — это класс моделей, использующих данные, полученные в процессе тестирования, для моделирования надежности ПО. Данный тип моделей был представлен еще в конце 70-х годов прошлого века и продолжает пользоваться большой популярностью до сих пор [4]. В данной статье приводятся модификации моделей из данного класса, учитывающие критичности обнаруженных в ПО дефектов. Изучение характера оказываемых воздействий может базироваться на информации об отказах, возникающих в процессе эксплуатации, зафиксированных в виде рекламаций потребителя, после их тщательной обработки и анализа. Учет информации, ее формализация и классификация по неисправностям и отказам, реализованная в виде кодификатора дефектов, а также ее анализ с учетом различных факторов, позволяют выявить причины возникновения преждевременных отказов и предпринять меры по их предотвращению. Для этого необходима система сбора, формализации и анализа рекламационных актов, которая позволит специалистам сервисных центров вводить, а сотрудникам формы-продуцента просматривать и анализировать рекламации.