测试工程的可靠性模型和指标第二部分：软件故障与硬件故障的区别

软件故障的性质与硬件故障不同。尽管软件和硬件都可能遇到确定性故障和随机故障，但它们的故障有不同的根本原因、不同的故障模式以及不同的预测、预防和修复机制。根据软件和硬件之间的相互依赖程度及其对我们系统的影响，考虑以下因素可能会有所帮助：

1. 失败的根本原因

· 硬件：硬件故障本质上是物理故障，由组件性能下降、制造缺陷或环境因素引起。这些故障通常是随机且不可预测的。因此，硬件可靠性模型侧重于物理故障机制，如疲劳、腐蚀和材料缺陷。

· 软件：软件故障通常源于逻辑错误、代码缺陷或与环境的不可预见的交互。这些故障可能是系统性的，可以追溯到特定的代码行或设计缺陷。因此，软件可靠性模型不考虑随时间推移的物理性能下降。

2. 故障模式

· 硬件：硬件故障通常表现出与时间相关的行为。组件可能在其使用寿命的早期(早期失效)或后期磨损时更容易发生故障。

· 软件：软件故障随时间的变化非常复杂，通常取决于代码的演变等。无论软件运行了多长时间，代码中的错误在修复之前都会一直存在。

3. 故障预测、预防和修复

· 硬件：使用 MTBF 的硬件可靠性模型通常侧重于预测故障间隔的平均时间和规划预防性维护计划。此类模型分析相同组件的历史故障数据。维修通常涉及组件的物理更换。

· 软件： Musa-Okumoto 和 Jelinski-Moranda 等软件可靠性模型专注于根据测试数据预测剩余缺陷的数量。这些模型考虑代码复杂性和缺陷发现率，以指导测试工作并识别可能存在错误的区域。修复通常涉及调试和修补，而不是物理替换。

4. 相互依赖和互动失败

· 软件和硬件之间的相互依赖程度因系统、领域和应用程序而异。软件和硬件之间的紧密耦合可能导致交互失败。软件可能会因硬件而失败，反之亦然。

下表总结了主要区别：

通过了解硬件和软件故障的不同特征，我们可能能够在必要时利用定制的可靠性模型来深入了解系统的行为。这样，我们就可以实施有针对性的预防和缓解策略，以构建更可靠的系统。

代码复杂度

代码复杂度评估代码库的理解和维护难度。复杂度越高，隐藏错误的可能性就越大。通过测量代码复杂度，开发人员可以确定测试工作的优先级，并将重点放在可能存在更高缺陷密度的领域。以下工具可以自动分析代码结构并识别潜在问题，例如代码重复、长函数和高圈复杂度：

· SonarQube：一个提供代码质量分析的综合平台，包括代码复杂性指标

· Fortify：提供针对安全漏洞和代码复杂性的静态代码分析

· CppDepend(适用于 C++)：分析 C++ 代码库的代码依赖关系和指标

· PMD：用于识别常见编码缺陷和复杂性指标的开源工具

缺陷密度

缺陷密度表明了代码中错误的普遍性。它以每单位代码(通常是代码行 (LOC))发现的缺陷数量来计算。缺陷密度越低，软件产品越可靠。

可靠性增长模型

可靠性增长模型可帮助开发团队估算达到所需可靠性水平所需的测试工作量，并确保软件顺利发布。这些模型可以预测测试过程中软件可靠性的提高，从而深入了解测试策略的有效性并指导资源分配。它们是数学模型，用于通过分析缺陷或故障及其消除的历史数据来预测和提高系统随时间推移的可靠性。一些模型表现出指数增长的特征。其他模型表现出幂律增长的特征，而有些模型同时表现出指数和幂律增长。这种区别主要基于关于故障检测率如何随时间变化与剩余故障数量关系的基本假设。

虽然对可靠性增长模型的详细分析超出了本文的范围，但我将提供一个可能有助于进一步研究的分类。传统增长模型包括常用和基础模型，而贝叶斯方法则代表了一种独特的方法。高级增长模型包括更复杂的模型，这些模型包含额外的因素或假设。请注意，该列表仅供参考，并非详尽无遗。

传统增长模式

武佐-奥库本模型

它假设故障检测和消除采用对数泊松过程，其中随时间观察到的故障数量遵循初始故障数量的对数函数。

Jelinski-Moranda 模型

它假设故障强度随时间恒定，并基于错误播种的概念。它假定软件故障发生的速率与系统中剩余故障的数量成正比。

Goel-Okumoto 模型

它假设故障检测率会随着故障的检测和修复而呈指数下降。它还假设故障检测采用非齐次泊松过程。

非齐次泊松过程 ( NHPP ) 模型

他们假设故障检测率与时间相关，并遵循非齐次泊松过程。这些模型可以更灵活地捕捉故障检测率随时间的变化。

贝叶斯方法

沃尔和弗格森模型

该模型将历史数据与专家判断相结合，以随时更新可靠性估计。该模型考虑了缺陷发现和缺陷纠正工作对可靠性增长的影响。

高级增长模型

杜安模型

该模型假设系统的累计 MTBF 随着累计测试时间的幂律函数而增加。这被称为 Duane 假设，它反映了随着测试和调试的进行，系统的可靠性改善速度有多快。

库蒂尼奥模型

它基于 Duane 模型，延伸到瞬时故障率的概念。该比率涉及测试期间发现的缺陷数量和采取的纠正措施数量。该模型提供了可靠性增长的更动态表示。

Gooitzen 模型

它采用了不完美调试的概念，即并非所有故障都能在测试过程中被检测和修复。该模型通过考虑不完美调试，更真实地表示了故障检测和移除过程。

利特尔伍德模型

它承认，在测试过程中发现系统故障后，导致这些故障的根本故障就会得到修复。因此，系统的可靠性应该会随着时间的推移而提高。该模型还考虑了当软件修复引入更多错误时可靠性出现负增长的可能性。

瑞利模型

瑞利概率分布是威布尔分布的一个特例。该模型考虑了缺陷率随时间的变化，尤其是在开发阶段。它根据观察到的数据对未来将发生的缺陷数量进行估计。

选择正确的模型

没有单一的“最佳”可靠性增长模型。理想的选择取决于具体项目的特点和可用数据。以下是一些需要考虑的因素。

· 具体目标： 确定可靠性增长分析的具体目标和目的。无论目标是优化测试策略、有效分配资源还是提高整体系统可靠性，都应选择符合预期结果的模型。

· 系统性质：了解被分析系统的特征，包括其复杂性、组件和故障机制。某些模型可能更适合特定类型的系统，例如软件、硬件或具有多个子系统的复杂系统。

· 开发阶段：考虑系统所处的开发阶段。早期开发可能受益于提供基本见解的简单模型，而后期开发可能需要更复杂的模型来捕捉复杂的可靠性增长行为。

· 可用数据：评估过去故障、故障检测和排除的数据的可用性和质量。如果数据有限或不可靠，则需要大量历史数据的模型可能不适用。

· 复杂性容忍度：评估所涉及利益相关者的复杂性容忍度。某些模型可能需要高级统计知识或计算资源，这对于所有利益相关者来说可能都不可行或不切实际。

· 假设和限制：了解每个可靠性增长模型的基本假设和限制。选择一个假设与系统特征和可用数据相符的模型。

· 预测能力：评估模型根据过去数据准确预测未来可靠性水平的预测能力。

· 灵活性和适应性：考虑模型对不同增长模式和场景的灵活性和适应性。能够适应故障检测率、增长行为和系统复杂性变化的模型更加通用，适用于各种环境。

· 资源需求：评估与实施和使用模型相关的资源需求，包括计算资源、时间和专业知识。选择与组织可用资源和能力相符的模型。

· 验证与确认：通过与经验数据进行验证或与其他已建立模型进行比较，验证模型的有效性和可靠性。经过与真实数据进行验证和确认的模型更值得信赖和可靠。

· 监管要求：考虑可能影响可靠性增长模型选择的任何监管要求或行业标准。某些行业可能有需要遵守的可靠性分析具体指导方针或建议。

· 利益相关者的意见：寻求相关利益相关者的意见和反馈，包括工程师、经理和领域专家，以确保所选模型满足所有相关方的需求和期望。

总结

在本文中，我们探讨了大量的可靠性模型和指标。从简单优雅的 MTTR 到细致入微的 NHPP 模型，每种工具都提供了系统健康的独特视角。

关键点是什么?没有单一的“明星”指标或模型可以保证系统的可靠性。相反，我们应该仔细选择和组合适合特定系统的正确工具。

通过了解各种模型和指标的优势和局限性，并将它们与系统特性相结合，您可以制定全面的可靠性评估计划。这种量身定制的方法可以让我们识别潜在的弱点并确定改进工作的优先顺序。