摘   要： 提出了基于軟件開發(fā)過程數(shù)據(jù)，構造用于可靠性預測的過程數(shù)據(jù)庫，并分析了此數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容與運作模型，以期得到更加可信、準確的軟件可靠性預測結果，為后續(xù)的研究奠定數(shù)據(jù)基礎。
關鍵詞： 軟件過程； 軟件可靠性； 過程數(shù)據(jù)庫

    從20世紀70年代起，軟件可靠性預測技術大體上分為靜態(tài)和動態(tài)兩種。早期的靜態(tài)預測主要研究可靠性和軟件規(guī)模、程序復雜度等基本屬性之間的關系，以此預測軟件的可靠性。20世紀90年代初，人們發(fā)現(xiàn)缺陷在軟件中是隨機分布的，既而出現(xiàn)了針對缺陷分布的預測技術，也有一些取得了比較好的成果和應用。例如基于軟件規(guī)模的Halstead模型以及Lipow在此模型機上改進所得到的軟件缺陷與可執(zhí)行代碼行之間的關系模型；Takahashi將代碼與具體的文檔數(shù)量對應起來，給出了缺陷密度的估計；Malaiya等在假設模塊規(guī)模符合指數(shù)分布的情況下，提出了缺陷估算的公式：缺陷密度D(s)=a/s+b+cs,指出軟件缺陷取決于程序員能力、過程成熟度以及測試程度等。20世紀90年代，隨著軟件規(guī)模和復雜度的不斷增長，同時由于面向?qū)ο蠹夹g的出現(xiàn)，許多基于面向?qū)ο蠖攘吭娜毕蓊A測技術涌現(xiàn)出來。而隨著軟件過程技術的發(fā)展，人們逐漸認識到了軟件過程對于軟件可靠性的影響[1-6]。不難發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)預測主要是基于缺陷相關的度量數(shù)據(jù)，對缺陷的數(shù)量或者分布進行預測的技術;而動態(tài)預測則是基于缺陷或者失效產(chǎn)生的時間，對系統(tǒng)缺陷隨時間的分布進行預測的技術。這些現(xiàn)有的軟件可靠性預測模型一般只是對與缺陷有關的度量數(shù)據(jù)和對軟件可靠性測試后的失效數(shù)據(jù)進行分析,而忽略了軟件開發(fā)過程中大量有用信息。因此，筆者提出了基于軟件過程數(shù)據(jù)，構造用于可靠性預測的過程數(shù)據(jù)庫，并分析了此數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容與運作模型,以期得到更加可信、準確的軟件可靠性預測結果,為后續(xù)的研究奠定數(shù)據(jù)基礎。
1 軟件過程與軟件可靠性
    軟件過程可以定義為人們用來開發(fā)和維護軟件以及相關產(chǎn)品(如工程計劃、設計文檔、規(guī)章、檢測事例及用戶手冊)的一組活動、方法、實踐及轉(zhuǎn)換[7]。軟件可靠性是軟件系統(tǒng)在規(guī)定時間內(nèi)及規(guī)定的環(huán)境條件下，完成規(guī)定功能的能力。在ISO/IEC 9126的軟件質(zhì)量特性表述中，軟件可靠性(Software Reliability)是軟件質(zhì)量的一個重要特性。而軟件產(chǎn)品是軟件過程的產(chǎn)物，軟件過程的好壞決定了軟件產(chǎn)品的好壞，軟件過程的穩(wěn)定也決定了軟件產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定。軟件產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定直接反映了軟件可靠性的穩(wěn)定。SEI提出的CMM以及CMMI里也指出，軟件過程能力成熟度反映了一個軟件企業(yè)的過程能力以及開發(fā)能力，過程穩(wěn)定的企業(yè)或者團隊，其軟件產(chǎn)品的質(zhì)量也是相對穩(wěn)定的。據(jù)此，不難得到這樣的結論：穩(wěn)定的軟件過程，其軟件產(chǎn)品的可靠性也是穩(wěn)定的[8]。
2 影響軟件可靠性的因素
　在對13個公司的調(diào)查結果進行分析后,參考文獻[9]提出了基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)的影響軟件可靠性的32個因素。這32個因素貫穿了軟件開發(fā)的各個階段,其中最重要的是軟件復雜度、程序員的技能、測試工作量、測試覆蓋率、測試環(huán)境和程序規(guī)格說明書的改動頻率6個因素[9]。參考文獻[10]指出了影響軟件可靠性的主要因素包括： 需求的變更、開發(fā)團隊的經(jīng)驗、設計的變更、編碼和測試、新技術、開發(fā)語言以及工具的使用、管理經(jīng)驗、高層管理的支持力度、度量和模型的使用情況[10]。參考文獻[11]認為開發(fā)的復雜程度、代碼重用的比率以及軟件開發(fā)團隊的經(jīng)驗和受教育程度是影響軟件可靠性的主要因素。參考文獻[12]指出影響軟件可靠性的因素可分為兩大類：缺陷引入和缺陷檢測。缺陷引入又由16個因素決定，而缺陷檢測由17個因素決定。這些因素中，與過程有關的因素包括開發(fā)人員的能力、領域知識、團隊協(xié)作、團隊結構、管理能力、程序復雜度、溝通能力、項目管理、過程管理、變更控制、文檔質(zhì)量、需求質(zhì)量、開發(fā)環(huán)境、計劃偏移度、開發(fā)過程成熟度、產(chǎn)品調(diào)研等[12]。軟件過程度量的三大類基本內(nèi)容分別是質(zhì)量、時間和資源，質(zhì)量表示在不同的過程運作階段過程產(chǎn)品和過程執(zhí)行有關的質(zhì)量信息(例如軟件問題及其生命周期，過程執(zhí)行的偏離度等)，時間表示過程運作中各項活動的計劃時間和實際時間，資源表示在過程運作中不同階段活動消耗的物資資源和人力資源。綜合分析這些文獻提出的影響軟件可靠性的因素，不難發(fā)現(xiàn)，其中，很多因素也是軟件過程度量所關注的信息。
3 軟件可靠性預測度量體系
    在已有的調(diào)查研究基礎之上[13-15]，筆者構建了基于軟件過程的軟件可靠性預測度量體系。該體系模型共劃分為6個層次：影響軟件可靠性因素、影響軟件可靠性因子、特性、子特性、度量以及度量元。其層次結構如圖1所示。其中，軟件可靠性取決于影響軟件可靠性因素的性能如何，而對軟件可靠性因素的評價表現(xiàn)在多個可靠性因子，不同的可靠性因子的影響基于不同的性能特性，特性可能有子特性，通過度量來評價可靠性因子的特性和子特性，同時度量又有多種數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式，即多個度量元。

　對軟件可靠性的預測，筆者確定了6個影響軟件可靠性的主要因素，分別是：一般性因素、穩(wěn)定性因素、過程依從性、開發(fā)文檔、編碼和人力資源因素。軟件測試因其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是軟件失效后的數(shù)據(jù)，更多的用于軟件可靠性的動態(tài)預測，故此處不予以考慮。對這6個可靠性因素的評價，筆者建立了如表1所示的度量和度量元，并據(jù)此來構建基于軟件過程的軟件可靠性預測度量體系。

4 基于軟件過程的軟件可靠性預測
　一個過程穩(wěn)定的軟件企業(yè)，其軟件產(chǎn)品的可靠性也是穩(wěn)定的。通過對影響軟件可靠性的過程因素的分析，筆者確定了上述的度量和度量元。而軟件企業(yè)若考慮從歷史數(shù)據(jù)中得到關于以前項目的過程等信息，就必須擁有過程數(shù)據(jù)庫。過程數(shù)據(jù)庫的建設需要人員和軟件工具的支撐，如圖2所示。該過程數(shù)據(jù)庫建設模型結合前述分析，并綜合考慮了軟件度量技術和CMM/CMMI中的度量技術后抽象而成。

   根據(jù)企業(yè)的測量定義，工作人員可以知道應該采集什么數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)采集工具包使測量數(shù)據(jù)進入過程數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)；另外工作人員也可以通過問題跟蹤軟件包(例如需求跟蹤系統(tǒng))直接使測量數(shù)據(jù)進入過程數(shù)據(jù)庫。過程數(shù)據(jù)庫中除存儲了影響軟件可靠性的因素的度量值外，還應包含理解和解釋實際度量數(shù)據(jù)、評價其合理性和適用性所需要的信息和索引，以及可靠性分析的標準、模型和基線值、優(yōu)先級等。
    通過對過程數(shù)據(jù)庫里的基本測量項數(shù)據(jù)進行分析計算，得到關于以往項目的軟件可靠性相關的度量，此度量數(shù)據(jù)經(jīng)過評估標準和預測模型分析，形成當前軟件產(chǎn)品的可靠性分析預測報告。
　基于知識和數(shù)據(jù)挖掘的軟件可靠性預測是現(xiàn)在和未來幾年研究的方向。本文首先分析討論了軟件過程與軟件可靠性的關系，然后分析了影響軟件可靠性的因素,最后討論了建立基于軟件過程數(shù)據(jù)的過程數(shù)據(jù)庫，并抽象出運作模型，為后續(xù)的基于知識和數(shù)據(jù)挖掘的軟件可靠性研究奠定數(shù)據(jù)基礎。軟件可靠性預測中一些其他重要問題，如軟件可靠性預測環(huán)境的構建、軟件可靠性預測模型的選擇以及定量評價數(shù)據(jù)的驗證等問題，還有待進一步探討。
參考文獻
[1]  HALSTEAD M H. Elements of software science. New York:   Elsevier, North-Holland, 1977.
[2]  OTTENSTEIN L. Predicting numbers of errors using software science. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation  Review, 1981, 10(1):157-167.
[3]  OTTENSTEIN L. Quantitative estimates of debugging  requirements. IEEE Trans. on Software Engineering,1979, SE-5(5):504-514.
[4]  LIPOW M. Number of faults per line of code. IEEE  Trans. on Software Engineering, 1982,8(4):437-439.
[5]  TAKAHASHI M, KAMAYACHI Y. An empirical study of a model for program error prediction. IEEE Trans. on Software Engineering, 1989,15(1):82-86.
[6]  MALAYIA Y, DENTON J. Module size distribution and  defect density. In:Proc.of the 11th Int’l Symp. on Software Reliability Engineering. New York: IEEE Computer  Society Press, 2000. 62-71.
[7]  ZAHRAN S著.軟件過程改進[M]. 陳新,譯. 北京:中信出版社，2002.
[8]  吳洪麗. 支持軟件過程改進的軟件過程度量研究[D]. 重慶：重慶大學計算機學院，2004.
[9]  ZHANG X, PHAM H.An analysis of factors affecting software reliability. The Journal of Systems & Software,2000,  50(1):43-56.
[10] SCHNEBERGER S L. Distributed computing environments: effects on software maintenance difficulty. Journal of Systems and Software,1997,37(2):101-116.
[11] EVANCO W M, LACOVARA R. A model-based framework for the integration of software metrics. Journal of Systems and Software,1994,26(1):77-86.
[12] JACOBS J J. MOLL V. Identification of factors that influence defect injection and detection in development of software intensive products. Information and Software Technology,2007,49(7):774-789.
[13] 王鐵江,酈萌.軟件可靠性的模糊綜合評估模型[J].計算機工程與應用,2002，38(20):23-26.    
[14] 田濤,王昕. 一種基于模糊綜合評判的軟件可靠性模型選擇方法[J]. 空軍工程大學學報:自然科學版，2002，3(2):56-59.
[15] 馬颯颯, 陳自力.軟件可靠性定量評估過程研究[J]. 計算機測量與控制, 2005，13(5):503-505.