在线软件系统的可靠性预测与提高

摘要

可靠性是衡量软件质量的重要因素之一，国内外对软件的可靠性预测已经做了很多研究工作，大多数都是通过软件测试获取静态失效数据，并结合可靠性模型预测软件的可靠性。由于静态可靠性分析过程没有考虑运行环境的改变和软件的动态行为，所以当环境变化时，静态的可靠性计算方法会导致结果的不准确。近几年，已有一些对动态可靠性的研究工作，如结合软件体系结构和动态数据计算在线可靠性，通过软件运行上下文分析软件可靠性并通过配置组件进程的方法提高可靠性等。已存在的动态可靠性分析具有如下的不足之处：一方面，在可靠性预测过程中，单一的预测结果不能反映软件不同阶段的可靠性，从而导致对软件运行时可靠性预测的不准确。另一方面，在预测到软件可靠性下降时，能够定位出引起软件故障的错误组件，并通过有效措施调节提高可靠性的工作不多。
　　针对以上的缺陷，本文提出了一种新的在线可靠性预测和提高的方法。首先对在线软件系统的可靠性进行预测评估，通过运行软件，配置log4j收集获取相关动态参数，并通过这些动态参数和ARIMA模型预测软件未来失效数据，并结合Nelson模型预测软件的组件端口可靠性，从而进一步预测整个软件系统的可靠性。当预测到的软件未来可靠性低于期望水平时，然后我们提出了基于频谱的错误定位方法定位出故障组件，并自动对软件系统体系结构进行计划重配置，从而提高在线软件系统的可靠性。最后，本文通过一个实例，构建一个在线购物系统验证我们提出方法的有效性。
　　本文的贡献点如下：
　　（1）提出了一种新的对在线软件系统的动态可靠性进行预测的方法。该方法能够反映软件不同阶段的可靠性，预测结果更准确。
　　（2）提出了基于频谱的错误定位方法定位出引起软件可靠性下降的故障组件，能够准确的对软件故障进行分析。
　　（3）当软件的可靠性下降低于期望值时，本文提出了自动对系统体系结构进行重配置而有效提高可靠性的方法，解决了实时可靠性下降问题，确保软件质量。

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英文摘要

目录

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文组织结构

2 软件可靠性相关知识介绍

2.1 软件可靠性概述

2.2 影响软件可靠性的因素

2.3 软件可靠性模型

2.4 在线软件系统的动态可靠性分析方法

2.5 提高软件可靠性的技术和方法

3 在线软件系统的可靠性预测

3.1 Log日志相关介绍

3.2失效数据的概念

3.3 ARIMA模型介绍

3.4 Eviews工具介绍与使用

3.5服务组合中基于端口的在线可靠性计算

3.6在线软件系统的可靠性预测

4 在线软件系统的可靠性提高

4.1 自适应相关技术介绍

4.2可靠性下降分析与故障定位

4.3在线软件系统的计划重配置提高可靠性

4.4自适应对在线软件的实施部署

5 实验平台搭建与结果分析

5.1系统概述

5.2实验步骤与结果分析

6 结论与展望

6.1 结论

6.2展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致谢