Predicci n de Confiabilidad en Sistemas Intensivos en Software
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Predicción de Confiabilidad en Sistemas Intensivos en Software
XII CONGRESO DE CONFIABILIDAD
Cádiz, 24, 25 y 26 de noviembre de 2010
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ÍNDICE
1.Introducción (contexto Alta Fiabilidad)
2.Conocimiento Cuantitativo del Sistema: Estimaciones
3.Conclusiones
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XII Congreso de Confiabilidad
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Introducción
Contexto de los Sistemas intensivos en Software de Alta Fiabilidad
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CALIDAD DE SERVICIO: DEFINICIÓN
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� Garantizar propiedades funcionales y extra-funcionales
� CALIDAD DE SERVICIO
CALIDAD DE SERVICIO: ATRIBUTOS
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Idea: Calidad de Servicio, Confiabilidad y seguridad son elementos clave para alcanzar are alta calidad y alta fiabilidad en Sistemas Software
Funcionalidad, prestaciones y otros atributos
Seguridad y Confiabilidad
Calidad de Servicio
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Conocimiento cualitativo y cuantitativo anticipado en operación
Validar:
NIVEL DE CALIDAD
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Objetivos y Requisitos
•Calidad
•Seguridad
•Confiabilidad
� Proceso de desarrollo exige:
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Estimaciones de Fiabilidad
Conocimiento cuantitativo del sistema
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OBJETIVO
Optimizar: alcanzar un punto de equilibrio donde el número y tipo de fallos latentes sea considerado aceptable con respecto a su impacto y al coste de eliminarlos.
� Mecanismo: Análisis de Riesgos
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TÉCNICAS DE CRECIMIENTO DE FIABILIDAD (SRGM)
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� Modelos matemáticos paramétricos.
� Aplicados en la fase de Validación
� Estiman: Fallos Latentes , Tasa de Fallos y Fiabilidad.
Fundamento: conforme se avanza en el proceso de validación mayor será el número de defectos detectados y eliminados, y por tanto más se incrementará la fiabilidad del sistema.
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TASA DE FALLOS: HW VS SW
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Curva de la bañeraHW
SW
Tasa de fallos constante
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TASA DE FALLOS DURANTE LA FASE DE PRUEBAS
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MODELOS DE CRECIMIENTO DE FIABILIDAD
� Tipo de variable aleatoria bajo estudio:
o TBF (Time Between Failures -Tiempo entre Fallos) o FC ( Failure Count – Número de fallos observados por unidad
de tiempo).
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TBF FC
El parámetro estimado es el tiempo medio hasta el próximo fallo.Están basados en distribuciones exponenciales.Estos modelos establecen que, a medida que se vayan eliminando los defectos del modelo el TBF se iráincrementado.Algunos ejemplos: Jelinski-Moranda o Musa.
El parámetro estimado es el número de fallos en un intervalo específico de tiempo cuya amplitud se fija a priori.Están basados en distribuciones NHPP. Estos modelos suponen que a medida que los defectos sean detectados y eliminados, el número de fallos/unidad de tiempo decrecerá.Algunos ejemplos: Musa-Okumoto, Logarithmic o Scheneidewind.
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�Cada parámetro del modelo tiene un significado concreto.
�Ejemplo modelo de Scheneidewind:
– a, número de fallos al comienzo de las pruebas– b, tasa de fallos por unidad de tiempo.
MODELOS MATEMÁTICOS PARAMÉTRICOS
�Métodos de estimación inferencia estadística�Input: DATOS REALES RECOGIDOS A LO LARGO DE LAS PRUEBAS
PUNTO CRÍTICO
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�Elección en base a indicadores estadísticos de los modelos.
�Mejora del modelo:–Recalibrado, smoothing.
CORRELACIÓN. ELECCIÓN DEL MODELO
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RESULTADOS
�Gráfico acumulado de fallos por unidad de tiempo en el total de la duración de las pruebas.
� Cuando la curva se estabiliza hasta un punto aceptable se pararía el procesos de pruebas
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OBJETIVOS CUMPLIDOS?
�Se podrá responder a la pregunta de cuando concluir el proceso de pruebas si se cumplen los objetivos de Fiabilidad.
“Después de las pruebas, con un nivel de confianza del 95% deben quedar menos de 10 errores residuales en el sistema con un impacto en la caída del sistema, pero no quedarán errores críticos que afecten a la integridad de la salida”.
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DIFICULTADES PARA APLICACIÓN PRÁCTICA
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Conclusiones
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BENEFICIOS DE LA ESTIMACIÓN DE FIABILIDAD
• Determinación del momento óptimo de paso a producción. PLANIFICACIÓN DE LAS PRUEBAS
• Equilibrio entre riesgo aceptable y esfuerzo de pruebas
HERRAMIENTA POTENTE
• Estimación del número de fallos residuales y su criticidad
• Estimación tasa de fallos• Estimación fiabilidad
MÉTRICAS OBJETIVAS DEL
SISTEMA
• Reducir la probabilidad de que se produzca un fallo inaceptable en producción.
• Mejorar la Fiabilidad y por tanto la Seguridad
ALCANZAR OBJETIVOS DE CALIDAD DE SERVICIO
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PROBLEMÁTICA
NO OLVIDAR LAS DIFICULTADES QUE AFECTAN A SU CORRECTA APLICACIÓN.
Es una técnica muy delicada que exige destreza, conocimiento del entorno operacional, herramientas, rigor y sistematización.
El fracaso en este caso tiene implicaciones de alto riesgo.
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