软件可靠性度量方法
软件可靠性评估
测试过程中检测到的错误，都被排除，每次排错只排除一个 错误，排错时间可以忽略不计，在排错过程中不引入新的错 误；
程序的失效率在每个失效间隔时间内是常数，其数值正比于 程序中残留的错误数，在第i个测试区间，其失效率函数为
事实上，现有大多数软件可靠性模型要么可认为是其变形或 扩展，要么与其密切相关。该模型对软件可靠性定量分析技 术的建立和发展做出了重要的贡献，是软件可靠性研究领域 的第一个里程碑。
10
Jelinski-Moranda模型-假设与数据要求
假设与数据要求
程序中的固有错误数 N0 是一个未知的常数；
MTBFˆi
1 0.00685(32 i
1)
i=27时，MTBF=24.3309(日）
22
应用案例结果分析
程序在使用和再测试中发现的错误数共有34个，假定 程序的排错工作已经很彻底，可认为程序的固有错误 总数为34个，估计值32略低于实际值。
，
23
非指数分布的NHPP模型 ——Musa-Okumoto（M-O）对数泊松执行时间模型
24
Musa-Okumoto（M-O）模型-概述
模型概述
对数泊松模型是另一个被广泛使用的模型，它是由Musa和 Okumoto提出的。
该模型是失效强度函数随失效发生而指数递减的非均匀泊松 过程。
指数率递减反映了以下观点：早期发现的缺陷比晚期发现的 缺陷对失效强度函数的减小作用大。
之所以称之为对数泊松模型是因为期望的失效数是时间的对 数函数。
参数估计方法：模型输出中的某些值是无法直接得到 的，最常见的比如残留缺陷数，这就要求模型给出一 定的方法估计参数的值。
软件测试中的质量度量与评估方法
软件测试中的质量度量与评估方法软件测试是保证软件质量的重要环节之一。
在软件开发过程中，通过合理的质量度量和评估方法可以有效地评估软件的可靠性和可用性，提高软件的质量水平。
本文将介绍软件测试中常用的质量度量和评估方法。
一、质量度量方法1.代码覆盖率代码覆盖率是衡量测试覆盖的度量方法之一。
它通过检测测试用例是否覆盖软件中的每一行代码来评估测试的全面性。
常见的代码覆盖率指标包括语句覆盖率、分支覆盖率和路径覆盖率等。
2.缺陷密度缺陷密度是指在单位代码行数或功能点数中存在的缺陷数。
缺陷密度越低，表示软件质量越高。
通过统计缺陷密度可以了解缺陷数量的变化趋势，及时发现和解决问题，提高软件质量。
3.可靠性度量可靠性是评估软件稳定性和可用性的重要指标。
常用的可靠性度量方法包括平均无故障时间（MTBF）和平均修复时间（MTTR）。
MTBF指软件在使用过程中平均无故障的时间，MTTR指软件在出现故障后平均修复的时间。
通过这两个指标可以评估软件的可靠性水平。
4.性能度量在软件测试中，性能度量是评估软件性能表现的一种方法。
常用的性能度量指标包括响应时间、吞吐量和并发性等。
通过对性能指标的度量可以了解软件在不同负载下的性能表现，从而为性能优化提供参考。
二、质量评估方法1.功能验证功能验证是评估软件功能是否符合需求规格的方法之一。
通过测试验证软件是否正确实现了需求规格中的功能点，包括功能的正确性、完整性、兼容性等。
2.易用性评估易用性评估是评估软件用户界面是否友好、易于操作的方法。
常见的易用性评估方法包括用户调查、专家评审和用户体验测试等。
通过这些方法可以了解用户对软件界面的满意度和使用体验，进而改进软件的用户界面设计。
3.安全性评估安全性评估是评估软件安全性的方法。
常见的安全性评估方法包括安全漏洞扫描、安全性测试和安全代码审查等。
通过这些方法可以发现软件中存在的安全漏洞和潜在风险，并提出相应的解决方案。
4.可维护性评估可维护性评估是评估软件在后续维护过程中的可操作性的方法。
软件可靠性度量方法
软件可靠性度量方法
软件可靠性度量是软件工程领域的重要方面。
定义为“软件系统或应用程序的稳定性、可用性和可靠性的测量，其结果可用来衡量当前软件的可靠性模型与设计目标之间的一致性”。
度量可靠性的主要目的是为软件开发、软件项目管理和软件运维提供指导，以满足
软件应用有效地提供服务的需求，确保系统可以按计划完成生命周期中的各项任务。
可靠性度量有多种用途，主要有以下几种：
1. 评估系统可靠性，即确定一个软件系统的可靠性水平，并以此来衡量设计和开发
的质量；
2. 进行系统的可靠性设计，使系统符合最早确定的可靠性要求；
3. 确定可靠性目标，以实现满足客户期望的软件可靠性；
4. 持续跟踪系统可靠性的变化，并对可靠性可靠性目标及时进行调整；
5. 比较应用程序可靠性水平，为后续软件运维提供依据；
7. 评估可靠性服务质量，确保系统可以提供稳定、可靠的服务水平；
基于以上，可以使用多种方法来测量软件可靠性：
其一是检查代码，从代码结构的角度，结合面向对象方法来估计软件的可靠性。
其二是错误计数，其中用户反馈的bug数量等，可用于评估一个软件的可靠性。
其三是关注和研究测试过程，依据测试详细报告可以分析出软件的可靠性水平，并以
此作为后期优化的依据。
其四是研究报告统计，经过统计的报告可以提供参考价值，以度量系统的可靠性水平，从而为管理决策提供数据支持。
此外，一些其它重要的工具也可以应用于评估软件可靠性，包括模拟、仿真、建模等
过程。
总而言之，应用合适的可靠性度量方法可以有效提高软件的可靠性，达到预期的服务
水平，为软件开发和运维提供指导。
软件可靠性测试的关键指标分析
软件可靠性测试的关键指标分析在软件开发过程中，软件可靠性测试是至关重要的一环。
它旨在评估软件的稳定性、一致性和可靠性，以确保软件在各种不同环境下都能正常运行，不会出现崩溃或错误。
为了更好地了解软件可靠性测试的关键指标，本文将对该主题进行详细分析。
一、错误密度错误密度是衡量软件可靠性的关键指标之一。
它表示在软件代码中每千行代码中的平均错误数量。
较低的错误密度意味着软件质量较高，因为它表明开发团队在编码过程中对错误进行了有效的捕捉和修复。
通过计算错误密度，可以评估开发人员的技能水平以及软件测试的质量和效果。
二、故障密度故障密度是另一个衡量软件可靠性的重要指标。
它表示在软件运行过程中每个单位时间内的平均故障数量。
较低的故障密度说明软件在运行过程中具有较少的故障，即稳定性和可靠性更高。
故障密度的计算可以帮助开发人员和测试人员了解软件的稳定性和持久性，从而采取适当的措施来改进软件质量。
三、平均故障修复时间平均故障修复时间是衡量软件可靠性的另一个重要指标。
它表示从发现故障到修复故障所需要的平均时间。
较短的平均故障修复时间意味着开发团队能够快速响应和解决软件中的问题，提高软件的可靠性。
通过实时监控平均故障修复时间，可以查找出现频率较高的故障和潜在问题，并及时解决和改进，从而提高软件可靠性。
四、可用性可用性是衡量软件可靠性的另一个重要指标。
它指的是软件可在给定时间内正常运行的能力。
较高的可用性意味着软件在各种条件下能够始终稳定运行，不会出现系统崩溃或不可用的情况。
通过对软件的可用性进行测试和度量，可以评估软件的健壮性和稳定性，并采取相应的措施来提高软件的可靠性。
五、恢复能力恢复能力是软件可靠性的又一关键指标。
它衡量的是软件在遇到故障或错误时能够快速从故障中恢复并正常运行的能力。
较高的恢复能力意味着软件在出现问题后能够迅速恢复，减少故障对用户产生的影响。
通过测试和评估软件的恢复能力，可以增强软件的可靠性和稳定性。
软件质量度量指标及说明
软件质量度量指标及说明在软件开发过程中，了解和掌握软件质量度量指标是至关重要的，它们能够帮助我们评估软件的质量和可靠性。
下面将介绍一些常用的软件质量度量指标及其说明。
1. 可靠性：可靠性是指软件在规定条件下，按照规定的要求正常运行的能力。
常用的可靠性度量指标包括故障密度、平均失效间隔时间（MTTF）和平均修复时间（MTTR）等。
故障密度是指在特定时间内发生的故障数量与代码行数的比例，反映了软件中存在的错误密度。
2. 可用性：可用性是指软件按照规定的要求可供用户使用的程度。
常用的可用性度量指标包括平均时间到故障（MTTF）和平均修复时间（MTTR）。
MTTF是指在平均情况下，软件在无故障状态下运行的时间，越大表示可用性越高。
3. 可维护性：可维护性是指软件在修改、测试、故障排除和改进方面的容易程度。
常用的可维护性度量指标包括平均修复时间（MTTR）、修复效率和变更稳定性等。
MTTR是指修复故障所需的平均时间。
4. 可测试性：可测试性是指软件在测试过程中的容易程度。
常用的可测试性度量指标包括测试用例覆盖率和测试可行性。
测试用例覆盖率是指被测试的代码行数与被测试的总代码行数之比，反映了测试的覆盖程度。
5. 可移植性：可移植性是指软件在不同平台或环境下的适应性。
常用的可移植性度量指标包括代码冗余度和平台无关性。
代码冗余度是指在软件中存在的重复代码的比例。
以上是常用的软件质量度量指标及其说明，通过对这些指标的评估和分析，可以帮助开发团队提升软件的质量和可靠性。
在软件开发过程中，建议根据具体项目的需求和情况选择合适的度量指标，并结合实际情况进行评估和改进。
04-软件可靠性度量和测试
第4章 软件可靠性度量和 测试
*
内容提要
4.1软件可靠性
4.1.1 软件可靠性发展史 4.1.2 软件可靠性的定义 4.1.3 软件可靠性的基本数学关系 4.1.4 软件可靠性与硬件可靠性的区别 4.1.5 影响软件可靠性的因素 4.1.6 软件的差错、故障和失效
3个9：(1-99.9%)*365*24=8.76小时，表示该软 件系统在连续运行1年时间里最多可能的业务中断时 间是8.76小时。
4个9：(1-99.99%)*365*24=0.876小时=52.6 分钟。
5个9：(1-99.999%)*365*24*60=5.26分钟。
为什么没有1~2，也没有大于6 的呢？
下面简单列举其中的几个：
Musa模型，包括基本模型和对数模型； Shooman模型； Goel-Okumoto模型； 测试成功模型； 威布尔模型。
*
模型分类
Musa和Okumoto根据软件可靠性模型的五种 特征，对模型进行了下述分类：
时间域（Time Domain）：按时钟时间、执行时间 （或ＣＰＵ时间）分类；
权衡高可用的付出与得到
实际上，关乎每分钟有百万美刀的系统， 也可以不用做5个9的高可用系统
只要能够控制到有计划地中断业务（也可以说 是中断业务可控制），如在交易时候业务不中 断业务即可。
根据爱默生对41家数据中心的统计数据报告 发现：“非计划的业务中断是导致公司业绩损 失的主要因素”。报告中还指出：“业务中断后 的故障定位，分析与解决，也需要耗费不少财 力”。
类别（Category）：根据软件在无限的时间内运行时 可能经历的故障数是有限的还是无限的进行分类；
建立可靠性模型可以将复杂系统的可靠性逐级 分解为简单系统的可靠性，以便于定量预计、 分配、估算和评价复杂系统的可靠性。
如何进行软件质量度量与改进
如何进行软件质量度量与改进软件质量是确保软件满足用户需求以及符合规范的重要指标。
为了提高软件质量，需要进行软件质量度量与改进。
本文将讨论如何进行软件质量度量与改进的方法和步骤。
一、软件质量度量的重要性软件质量度量是对软件质量进行客观评估的过程，不仅可以帮助发现软件中的问题，还能为软件质量改进提供指导。
通过软件质量度量，可以追踪软件的开发过程，早期发现问题并及时解决，从而提高软件质量。
二、软件质量度量的指标1. 功能性功能性是软件的基本要求，包括软件是否满足用户需求，是否能够完成指定的功能。
通过对软件功能的测试和评估，可以进行功能性质量度量。
2. 可靠性可靠性是指软件在一定时间内能够正常运行的能力。
为了进行可靠性质量度量，可以利用故障注入、压力测试等方法，模拟各种情况下的运行情况，评估软件在各种环境下的稳定性和可靠性。
3. 可维护性可维护性是指软件在修改、增加功能或修复错误时的便捷程度。
可以通过度量代码的可读性、模块的独立性以及代码的规范性来评估软件的可维护性。
4. 可移植性可移植性是指软件在不同的平台或环境中能够运行的能力。
可以通过度量软件的耦合度、依赖关系以及对平台和环境的适应性来评估软件的可移植性。
5. 效率效率是指软件在给定资源下满足用户需求的能力。
可以通过度量软件的响应时间、资源利用率和并发处理能力来评估软件的效率。
三、软件质量改进的步骤1. 收集数据在进行软件质量改进之前，首先要收集软件开发和测试过程中的各种数据。
这些数据可以包括软件缺陷报告、测试用例执行情况、用户反馈等。
通过收集这些数据，可以对软件质量进行客观评估。
2. 分析数据在收集到数据后，需要对数据进行分析，找出其中的问题和瓶颈。
可以使用统计方法、数据挖掘等技术来分析数据，找出一些规律和异常情况。
通过对数据的分析，可以识别出软件质量改进的方向和重点。
3. 制定改进计划在分析数据的基础上，可以制定软件质量改进的计划。
改进计划应该明确目标、措施和时间表，确保质量改进的顺利进行。
软件工程中的软件质量评估方法(四)
软件质量是衡量和评估软件产品或系统的功能、可靠性和性能等方面的一种属性。
在软件工程中，为了确保软件产品的高质量，评估软件质量是至关重要的。
本文将介绍几种常用的软件质量评估方法，包括代码审查、软件度量和软件测试等。
一、代码审查代码审查是一种通过检查和评估软件源代码来发现错误和改进代码质量的方法。
它可以帮助发现潜在的编程错误、漏洞和规范违规等问题。
代码审查可以分为静态代码审查和动态代码审查两种形式。
静态代码审查是通过分析源代码本身来进行评估，通常使用代码规范和最佳实践作为参考标准。
它可以早期发现潜在的编程错误，并提供改进代码质量的建议。
动态代码审查则是通过模拟运行程序，检查其行为和性能等方面的问题。
它可以帮助发现运行时错误和不合理的代码逻辑，以及性能瓶颈等。
二、软件度量软件度量是通过测量和分析软件的属性和特征来评估其质量。
它可以帮助开发团队了解软件开发过程中的进展和质量情况。
软件度量可以分为三个层次，即过程度量、产品度量和项目度量。
过程度量关注软件开发过程中的质量指标，如需求变更率、缺陷密度和构建成功率等。
通过度量这些指标，开发团队可以及时发现过程中的问题，并采取相应的措施进行优化。
产品度量关注软件产品的质量指标，如功能完整性、性能和可靠性等。
通过度量这些指标，可以评估软件的实际性能和质量，帮助开发团队做出相应的调整和改进。
项目度量关注软件开发项目的管理和组织方面的指标，如进度控制、人员配备和资源利用率等。
通过度量这些指标，可以评估项目的进展和效率，帮助团队做出决策和调整。
三、软件测试软件测试是一种通过运行和评估软件系统来发现错误和验证系统功能的方法。
它可以帮助确保软件系统的正确性、稳定性和可靠性。
软件测试可以分为黑盒测试和白盒测试两种形式。
黑盒测试是基于软件系统的外部行为来进行评估，不需要了解其内部实现细节。
测试人员根据软件需求和功能规格说明书，设计测试用例并执行测试，以验证系统是否按照预期工作。
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P = P(∪n ei ) = 1− P(∩n ei ) = 1− n (1− Pi )
(4)
i=1
i=1
i=1
将式(2)代入式(4)，可得
P = 1− n (1− Pi ) = 1− n (1− Ki )Ti
(5)
i=1
i=1
其中，Ki 表示经过 Ti 次测试后故障的平均检测率；Ti 表示故
障 ei 暴露前的连续测试次数。
故障暴露概率 P 的增量 ∆P 逐渐变小。比如，进行 20 次测试
和进行 10 次测试相比，P 增加了 0.227；进行 50 次测试和进
行 40 次测试相比，P 增加了 0.01。当测试次数达到一定数量
后，故障暴露概率的增长速度会明显降低，进行 100 次测试
和进行 50 次测试相比，测试次数的增量 ∆T 为 50，而故障暴
(2)随着测试次数 T 的不断增加，曲线斜率不断减小，因
此，当测试次数 T 的增量 ∆T 相同时，故障暴露概率 P 的增
量 ∆P 会逐渐变小。
根据软件测试结果，可以给出软件可靠性，但在软件可
靠性测试中，测试结果通常受测试时间的制约。如果可靠性
要求较高，就需要大量测试次数，即需要大量测试时间。
本文针对上述问题，结合以上 2 点结论，给出在不降低
Method for Software Reliability Measurement
LIU Xiao-juan1, WEN Guan-hua2, LI Jian-jun1, YAN Shao-qing1
(1. East China Institute of Computer Technology, Shanghai 200233; 2. Department of Computer, Tongji University, Shanghai 201804)
露前的连续测试次数。
式(1)可以扩展到一般情形，若被测软件 S 中存在 n 个故
障 e1, e2,…, en，其平均检测率分别为 K1, K2,…, Kn，则第 i 个
故障 ei 经过 Ti 次测试后暴露的概率为
Pi = 1− (1− Ki )Ti
(2)
故障的平均检测率 K 通常为经验值或根据 PIE 方法计算
验证测试结果可信性水平的前提下，有效减少验证测试次数，
提高测试效率的 2 种方法：
(1)根据第(1)条结论，给定故障的平均检测率 K 后，根据
函数值 P 趋近于 1，测试人员可以判断大约需要几次测试，
可以使故障暴露，以便预估测试结束时间，避免过多测试。
由式(1)推导得故障的平均检测率
K
=
1− (1−
得到，可以视为定值。下文将根据 P-T 变化规律分析故障暴
露概率 P 和测试次数 T 之间的关系。式(1)的 P-T 指数分布曲
线如图 1 所示。
P
1
0
T
图 1 P-T 指数分布曲线
根据指数函数的性质，由图 1 可以得到如下结论：
(1)随着测试次数 T 的逐渐增加，故障暴露的概率 P 逐渐
增大，当测试次数达到一定数值后，P 将趋近于 1。
1 软件故障暴露率与测试次数的关系
定义 1(故障平均检测率) 用规定的方法正确检测到的故 障数与故障总数之比，通常用百分数表示[1]。
定理 1 对待测软件 S 进行随机测试，若经过 T 次测试后
仍没有故障暴露，则在 T 次测试后，故障暴露的概率 P 满足
P = 1− (1− K )T
(1)
其中，K 为经过 T 次测试后故障的平均检测率；T 为故障暴
根据定理 2 可以得到提高测试效率的第 3 种方法：在已
知 Ti 次测试后故障平均检测率的前提下，利用式(5)计算故障
暴露的平均概率，通过与经验值进行比较，估算被测软件中
是否有残存故障，从而判断是否需要终止测试。
例 3 假设对待测软件 S 进行 15 次测试，在测试次数为
T1=5, T2=10, T3=15 时分别检测到故障 e1, e2, e3，其平均检测
露概率仅增加了 0.004 97。根据实际情况，0.995 的暴露概率
已接近完全暴露概率，可以认为经过 50 次测试后，若故障未
暴露，就没有必要继续测试。
定理 2 对待测软件 S 进行随机测试，假设存在 n 个相互
独立的故障 e1, e2,…,en，它们在 Ti(i=1,2,…,n)次测试后暴露的
概率分别为 P1, P2,…, Pn，则故障暴露的平均概率 P 为
【Abstract】This paper analyzes the relationship between the rate of software fault exposure and software testing times. On the premise of objective and accurate results of reliability testing, several methods of how to reduce the total number of testing times are proposed. Based on the theory of software reliability and software architecture, a quantitative computation method of component-based software failure rate is presented. The efficiency of software reliability testing and the accuracy of reliability estimation are improved by the research of software reliability measurement. 【Key words】software reliability measurement; software reliability; software fault exposure rate; software failure rate
第 35 卷 第 3 期 Vol.35 No.3 ·软件技术与数据库·
计算机工程 Computer Engineering
文章编号：1000—3428(2009)03—0057—03 文献标识码：A
软件可靠性度量方法
2009 年 2 月 February 2009
中图分类号：TP311.5
刘晓娟 1，温冠华 2，李建军 1，严少清 1
1
P) T
，该值
代表 T 次测试后故障被检测到的情形，当故障未被检测出来
时，平均检测率 K 必定小于计算值。因此，实际检测率 K ≤ 1−
(1 −
P)
1 T
，推导得到如下关系式：
T ≤ log1−K 1− P
(3)
由式(3)可知，给定故障的平均检测率 K 后，若已知故障
暴露概率 P，就可以近似估算最多进行多少次测试能检测出
n
障暴露个数 n 的增加， (1− Ki ) 的值会减小，故障的平均暴 i=1
露概率会增大，将趋近于经验值。
2 基于组件的软件失效率
上述方法可以预测一个简单待测软件的失效率，但待测 软件通常存在多个模块，且模块间存在各种的联系。要对由 若干模块构成的系统进行失效率分析预测，结构分解是关键 步骤之一。下文将根据几种典型系统可靠性模型[2-3]对失效率 进行研究。
(6)
其中，Zi(t)表示第 i 个子系统在 t 时刻后发生失效的概率。 例 4 假设待测软件 S 包含 3 个串联子系统 S1, S2, S3，在
t 时刻整个软件尚未发生失效的条件下，在 t 时刻后单位时间
内 子 系 统 发 生 失 效 的 概 率 分 别 为 Z1(t)=0.01, Z2(t) =0.02, Z3(t)=0.03，根据式(6)可以得到整个软件的失效率为
故障。平均检测率可以在需求规格说明书中被定义，也可以
是执行前一轮测试后的结果。
例 1 若待测软件 S 中存在 2 个故障 e1 和 e2，其平均检测
作者简介：刘晓娟(1983－)，女，硕士研究生，主研方向：软件测试； 温冠华、李建军，硕士研究生；严少清，高级工程师 收稿日期：2008-10-22 E-mail：wenyaooo@
软件系统规模和复杂程度的不断增加使软件可靠性成为 影响软件质量的重要因素。对于如何通过软件测试手段对软 件可靠性进行客观评估，如何进行基于组件的可靠性测试以 及如何提高可靠性测试效率等问题，现有可靠性评估工具在 开发技术、适用环境和实用程度上难以满足要求。针对上述 问题，本文研究可靠性理论并提出相应的解决方法，为高可 信软件的开发、测试与评估提供了新思路。
定义 2 失效率[4]是在 t 时刻尚未发生失效的条件下，在 t 时刻后单位时间内发生失效的概率。 2.1 串联系统的失效率
设系统 S 由 n 个子系统(或配置项)组成，如果当且仅当 n 个子系统(或配置项)全部正常工作时，系统才正常工作，任 意一个子系统(或配置项)的失效都将导致系统失效，则称 S 是 n 个子系统(或配置项)组成的串联系统，串联系统可靠性 模型如图 2 所示。
0.080 00
40
10
1 − (1− 0.1)40 = 0.985 00
0.027 00
50
10
1− (1− 0.1)50 = 0.995 00
000 = 0.999 97
0.004 97
由表 1 可以看出，当测试次数 T 的增量 ∆T 均为 10 时，
子系统1
子系统2
...
子系统n
图 2 串联系统可靠性模型
定理 3 对于由 n 个相互独立的子系统组成的串联系统，