軟件測試中可靠性模型的設(shè)計

摘 要軟件測試屬于檢測軟件質(zhì)量及可靠性的一種有效手段，而軟件可靠性又決定了軟件質(zhì)量，兩者之間存在著緊密的聯(lián)系?；谶@種情況，本文首先介紹了軟件可靠性模型，并在此基礎(chǔ)上分析了Seeding模型的設(shè)計與研究，其中包括Seeding模型的含義、應(yīng)用以及完善。

【關(guān)鍵詞】軟件測試 可靠性模型 Seeding模型

計算機(jī)技術(shù)的日益普及為人們的生活及生產(chǎn)都創(chuàng)造了便利的條件，而人們也對軟件的質(zhì)量提出了較高的要求，軟件的可靠性得到了社會各界的廣泛關(guān)注。而可靠性模型的建立為軟件測試工作創(chuàng)造了良好的條件，有利于工作人員對軟件中錯誤數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行估計，進(jìn)而提升軟件的質(zhì)量。因此在這種情形下研究軟件測試中可靠性模型的設(shè)計與研究就具有一定的現(xiàn)實意義。

1 軟件可靠性模型

軟件可靠性指的是軟件產(chǎn)品在規(guī)定條件及時間區(qū)間內(nèi)完成規(guī)定功能的能力，其中規(guī)定條件包括計算機(jī)系統(tǒng)狀態(tài)以及軟件輸入條件，規(guī)定時間區(qū)間指的是軟件實際運(yùn)行的時間區(qū)間，規(guī)定功能指的是為提供給定的服務(wù)，是軟件產(chǎn)品所必須具備的功能。軟件的發(fā)展離不開軟件可靠性模型的支持。軟件可靠性模型指的是在軟件測試過程中建立了可靠性框圖和數(shù)學(xué)模型，以此來實現(xiàn)軟件可靠性的預(yù)測及計算。軟件可靠性模型包括性能度量、模型假設(shè)、數(shù)據(jù)要求以及參數(shù)估計等四個部分。對于性能度量而言，它指的是該模型的輸出量，多數(shù)情況下都是用數(shù)學(xué)表達(dá)式來對其進(jìn)行表達(dá)。對于參數(shù)估計而言，指的是通過參數(shù)估計來對數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，這些數(shù)據(jù)多數(shù)都是軟件測試時很難獲取的參數(shù)。對于模型假設(shè)而言，它指的是可靠性模型中的一些和實際情況基本類似的假設(shè)。對于數(shù)據(jù)要求而言，它指的是在可靠性模型建立過程中，要求檢測人員輸入一些相關(guān)的數(shù)據(jù)。另外，軟件可靠性模型也具有下述兩種特點：

（1）軟件可靠性模型和設(shè)計程序的語言無關(guān)聯(lián)；

（2）軟件可靠性模型和軟件開發(fā)方法無關(guān)系。

2 Seeding模型的設(shè)計與研究

2.1 Seeding模型含義

Seeding模型是一種軟件可靠性模型，它可以對軟件中的錯誤數(shù)量進(jìn)行估計和預(yù)算，它的優(yōu)點是操作便捷、直觀形象。

Seeding模型又叫做種子模型，這種模型是在估計水池中魚量的基礎(chǔ)上建立起來的。假設(shè)水池中一共有N條魚，則可以通過下述幾個步驟對魚的數(shù)量進(jìn)行預(yù)測：首先，從水池里隨機(jī)捕獲一些魚，將其數(shù)量設(shè)為Nt，并對捕獲的魚進(jìn)行標(biāo)記，再將它們?nèi)糠湃胨乩?，讓他們充分游動，進(jìn)而和水池中未被捕獲的魚混在一起。然后，從水池里再捕獲一些魚，將其數(shù)量設(shè)為n，在這些魚當(dāng)中，一定會有一些被標(biāo)記的魚，將其數(shù)量設(shè)為nt，將沒有被標(biāo)記魚的數(shù)量設(shè)為n-nt。最后，在計算過程中，可以假設(shè)水池里的被標(biāo)記魚和沒有被標(biāo)記魚之間的比值與被標(biāo)記魚占水池里總魚量的比例相等，經(jīng)過相關(guān)推算，可以得到如下關(guān)系式：

N=n*Nt/nt

2.2 Seeding模型的應(yīng)用

Seeding模型在進(jìn)行軟件測試時的原理是：該模型在排錯之前，軟件中錯誤數(shù)據(jù)的數(shù)量是N個，工作人員并不知道軟件里有多少個未知錯誤。這個時候工作人員可以向程序里添加Nt個錯誤，然后再進(jìn)行排錯。工作人員在進(jìn)行排錯時，還應(yīng)該對排錯類型進(jìn)行記錄，錯誤類型可以分為兩種，一種是原有錯誤，將其數(shù)量設(shè)成n，另一種是所添加的錯誤，將其數(shù)量設(shè)成nt，所以可以得到判斷軟件錯誤數(shù)量的公式為：

N=（n+nt）*Nt/nt

雖然從理論上來看這種方法可以幫助工作人員判斷軟件里的錯誤數(shù)量，但在實際應(yīng)用過程中，該方法并不可行。工作人員無法對軟件里錯誤數(shù)據(jù)的具體數(shù)量和具體內(nèi)容進(jìn)行確定，因此工作人員所添加的錯誤極有可能和原有錯誤重復(fù)。并且這種方法過分依賴工作人員進(jìn)行排錯，沒有實現(xiàn)自動測試，不僅浪費(fèi)了大量的能力，取得的效果也不是十分理想。

2.3 Seeding模型的完善

Seeding模型在完善之后的原理是：首先，需要兩名工作人員對相同的程序進(jìn)行獨立排錯。其次，第一名工作人員在完成軟件排錯之后，應(yīng)對排錯結(jié)果進(jìn)行記錄，然后讓第二名工作人員進(jìn)行排錯，第二名工作人員不需要對所有錯誤數(shù)據(jù)都進(jìn)行排除，只進(jìn)行一段時間即可，并對排錯結(jié)果進(jìn)行記錄。最后，讓分析員對兩名工作人員的結(jié)果和排錯情況進(jìn)行分析，并根據(jù)Seeding模型的公式來估算軟件中錯誤數(shù)據(jù)的數(shù)量。第二名工作人員在每進(jìn)行一段時間之后，就可以將排錯結(jié)果交給分析員分析，直到獲得較為正確的估測值，這個時候，第二名工作人員的工作任務(wù)就完成了。由此可見，不需要所有工作人員都完成全部的排錯工作，就可以獲得比較正確的估計值。值得注意的是該模型在應(yīng)用過程中應(yīng)該滿足以下幾個假設(shè)：

（1）工作人員需要進(jìn)行獨立排錯，不允許對軟件信息進(jìn)行交流；

（2）在排錯時不可以添加新的錯誤；

（3）軟件錯誤觸發(fā)概率是一樣的。

另外，工作人員的排錯效率是影響軟件里錯誤數(shù)量估測值可靠性的關(guān)鍵因素，工作人員的排錯效率和排錯可靠性越高，就會讓通過模型所得到的估測值越準(zhǔn)確。因此，要想確?？煽啃阅Ｐ偷臏?zhǔn)確度，就要提升工作人員的排錯效率，進(jìn)而對模型進(jìn)行改進(jìn)。

3 結(jié)論

總而言之，要想確保軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，就需要對軟件進(jìn)行測試，而要想確保測試效果，就必須在軟件測試過程中設(shè)計可靠性模型，進(jìn)而對軟件錯誤數(shù)量進(jìn)行有效檢測，讓軟件開發(fā)人員能夠及時采取措施對這些錯誤進(jìn)行解決，以確保軟件產(chǎn)品的質(zhì)量。而Seeding模型的設(shè)計與研究還處于發(fā)展階段，因此相關(guān)工作人員應(yīng)該加強(qiáng)對其的研究，根據(jù)實際工作所需對其進(jìn)行不斷完善，以提升軟件測試的精準(zhǔn)性。

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作者簡介

潘正輝（1988-），男，江蘇省無錫市人。中級工程師，碩士。研究方向為軟件工程。

作者單位

安谷科技股份有限公司 江蘇省無錫市 214000