Визначення допустимих рівнів невизначеності при оцінюванні якості програмних систем

Анотація

У моніторингу якості програмного забезпечення помилки вимірювання, а також варіації в середовищі виконання, архітектурі програмного забезпечення та поведінці користувачів створюють серйозні проблеми для кількісної оцінки якості програмного забезпечення. Для вирішення вищезазначених проблем у статті пропонується інтегрований підхід, що включає байєсівський підхід корекції середнього, робастні ймовірнісні моделі, авторегресивні моделі та моделі виявлення аномалій. Композитний підхід є адаптивним і визначає так звану допустиму невизначеність на основі історичних даних та поточного стану системи. У статті представлено приклад застосування байєсівського підходу корекції середнього та підходу фільтрації аномалій, протестованих на реальному наборі даних з операційної системи планування ресурсів підприємства (ERP). Завдяки застосуванню підходів для фільтрації аномалій та байєсівської корекції відносна невизначеність розглянутого показника часу відгуку зменшилася з 84,1% до 4,1% і залишалася стабільною, в середньому 290–330 мс. Крім того, середня задоволеність користувачів зросла на 3,8 процентних пункти до 87,7% з 83,9%.

Ключові слова: програмні системи, оцінювання якості, невизначеність, моніторинг, оптимізація, моделювання, байєсівська корекція.