Die Verwendung einer konstanten Fehlerrate in einem Software -Zuverlässigkeitsmodell führt bei der Vereinfachung der Mathematik Fehler ein, da es nicht die Realität der Softwareentwicklung und -prüfung widerspiegelt. Hier ist der Grund:
* Fehlererkennung ist nicht konstant: Zu Beginn des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) finden sich viele leicht erkennbare Fehler. Im Laufe des Tests sind die verbleibenden Fehler häufig subtiler und schwieriger zu finden, was zu einer abnehmenden Fehlerrate der Fehlererkennung im Laufe der Zeit führt. Ein konstantes Fehlerrate -Modell erfasst diese abnehmende Rate nicht.
* Testenintensitätsänderungen: Die Intensität des Tests ist in der Regel nicht im gesamten SDLC einheitlich. Es kann Perioden intensiven Tests geben, gefolgt von Zeiträumen weniger intensiver Tests. Diese Schwankung im Testaufwand beeinflusst die Fehlererkennungsrate, die ein konstantes Fehlerrate -Modell ignoriert.
* Fixes führen neue Fehler ein: Das Beheben eines Fehlers kann manchmal neue Fehler einführen (ein Phänomen, das als "Debugging -Paradox" bekannt ist). Ein konstantes Fehlerrate -Modell berücksichtigt diese Möglichkeit nicht und unterschätzt möglicherweise die Gesamtzahl der Fehler.
* Softwareentwicklung und Änderungen: Software ist selten statisch. Durch das Hinzufügen neuer Funktionen oder nennenswerte Änderungen nach der ersten Veröffentlichung führt neue potenzielle Fehler vor. Ein konstantes Fehlerrate-Modell, insbesondere für langlebige Software, wird immer ungenau.
* Verschiedene Fehlertypen haben unterschiedliche Erkennungsraten: Einige Fehler sind einfacher zu finden als andere. Eine konstante Fehlerrate geht davon aus, dass alle Fehler gleichermaßen nachweisbar sind, was falsch ist. Einige können tief in die Codebasis eingebettet sein und bei Standardtests höchst unwahrscheinlich sind, dass sie entdeckt werden.
Im Wesentlichen ist die Annahme einer konstanten Fehlerrate eine signifikante Vereinfachung, die die Genauigkeit der mathematischen Bequemlichkeit opfert. Weiterentwickeltere Zuverlässigkeitsmodelle wie das Musa-Modell oder das Goel-Okumoto-Modell berücksichtigen einige dieser Einschränkungen, indem sie Faktoren wie die Verringerung der Fehlererkennungsraten und die variierenden Testintensitäten einbeziehen, um eine realistischere Darstellung der Softwarezuverlässigkeit zu ermöglichen.
