Разработка формальной модели исследования методов определения надежности информационных систем

ИННОВАЦИИ В ИНФОРМАТИКЕ

DOI:

Состояние надежности является основным показателем стабильного функционирования информационной системы. Оценка надежности – это комплексный показатель, который складывается из четырех групп свойств, а именно: долговечность, безотказность, ремонтопригодность и комплексные показатели. В свою очередь, свойства надежности имеют в составе, показатели каждого из свойств. Так, например, в ГОСТ 27.002-89 [2; 8] определены основные показатели надежности, к этим показателям относятся: время безотказной ра- боты, среднее время на отказ, интенсивность отказов, срок службы и так далее.Именно на основе этих показателей и дается оценка надежности, используемой или проектируемой информационной системы.

Стабильное функционирование информационных систем во многом зависит от надежной работы технических составляющих системы как физических, так и программных. Основаниями, которые полагают усиленный интерес к проблемам определения надежности ИС, являются: повышение сложности аппаратной части ИС и возникновению высокопроизводительных информационных систем;

замедленный рост уровня надежности составляющих ее частей; повышение значимости реализуемой аппаратурной работой; сложности условий использования и т. д.

Для оценки надежности на практике используют вероятностные, динамические, прогнозные и статические модели определения надежности информационных систем. Каждый из этих методов в основу определения своей оценки надежности использует как раз представленные показатели надежности.

Анализ моделей определения надежности информационных систем

Выделяют следующие группы моделей определения надежности информационных систем:

• 1.Ве роятностные динамические модели определения надежности информационных систем;

• 1.1.    Модель Джелинского-Моранды;

• 1.2.    Модель Муса;

• 1.3.    Модель Шика – Волвертона;

• 2. Вероятностные статистические модели определения надежности информационных систем;

• 2.1.    Модель Монте-Карло;

• 2.2.    Модель Миллса.

Вероятностные динамические модели определения надежности информационных систем собирают статистические данные об ошибках, которые обнаруживаются в процессе тестирования или функционирование информационной системы [5; 7].

В настоящее время одна из наиболее используемых моделей оценки надежности, которая относится к вероятностным динамическим моделям, является модель Джелин-ского-Моранды [1]. Данная модель основана на времени между обнаружением ошибок на экспоненциальном распределении в процессе тестирования или использования информационной системы со значением пропорциональному общему числу найденных ошибок в системе. Ошибки, которые обнаружила модель равновероятные, то есть не зависят друг от друга, из этого следует, что ошибки не подразделяются по степеням важности. Количество обнаруженных ошибок на определенном интервале времени линейно зависит от общего числа ошибок, оставшихся в системе [3].

Еще одна из часто используемых вероятностных динамических моделей, модель Муса. Для своего функционирования модель использует показатель надежности, связанный со средней наработкой на отказ. Во время очередного тестирования информационной системы, устанавливается время до момента обнаружения отказа. При этом не каждая ошибка в выполнении программы может вызнать отказ, поэтому допускаетсядо появления отказа более одной ошибки. Модель Муса относят к моделям с нескончаемым временим, которые имеют два вида. В первом типе моделей рассматривается эффективное время – время не отказной работы во время использования. Во втором типе моделей рассматривается итоговое время работоспособности, при этом проводится оценка надежности, учитывающее время с момента начала тестирования и до определения самой надежности.

Модель Шика – Волвертона также относится к динамическим вероятностным моделям. Суть данной модели в том, что вероятность возникновения ошибок пропорционально растет со временем использованием и также с начала момента тестирования информационной системы. При этом ошибки исправляются сразу же с момента их обнаружения. Время ожидания каждый ошибки в этой модели не является главным критерием, указывается временной интервал, для того чтобы определить число ошибок на нем [6].

Вероятностные статистические модели определения надежности информационных систем отличаются от динамических тем, что в них не вводят интервал, на котором обнаруживается ошибки в информационной системе от времени выполнении тестирования [7].

Модель Монте-Карло основывается на сравнении вероятных значениях случайной величины, с распределением данной вероятности. При этом собираются статистические данные о процессах, которые происходят в информационной системе с учетом факторов внешней среды. Недостатком этого метода является то, чтовозрастает сложность, а соответственно усложняется схема оценки надежности в процессе перехода

ИННОВАЦИИ В ИНФОРМАТИКЕ от возможных отказов к значениям наработки на отказ [9].

Модель Миллса используется для определения оценки надежности информационной системы. Перед началом тестирования вводят известное количество ошибок, и только после этого предлагается проводить поиск имеющихся ошибок. Программа считается надежной, если в ней не было выявлено ни одной ошибки. Сотрудник, проводящий оценку надежности, не знает о наличие так называемых «искусственных ошибок», поэтому все найденные ошибки, как и в модели Джелинского – Моранды имеют одинаковую степень важности [6].

С целью выбора наиболее эффективной модели определения надежности информационных систем сформулируем критерии для их оценки.

Анализ критериев для разработки формальной модели исследования методов определения надежности информационных систем

Модели анализа методов определения надежности информационных систем обсуждаются с позиции оценки критериев на начальных стадиях проектирования, точности этих критериев, связи и влияния оценок надежности и трудоемкости.

Метод экспертных оценок состоит в поиске и сборе информации с помощью опроса специалистов, при этом достоверность полученных данных складывается с уровнем знаний и справедливостью экспертных оценок.

Выделим критерии для разработки формальной модели исследования методов опре- деления надежности информационных систем (табл. 1):

• 1.    Простота использования –насколько комфортно работать с программнымобеспе-чением для определения надежности информационных системсотруднику не имеющим специальной квалификации и насколько легко он может обучиться.

• 2.    Возможность автоматизации – насколько программное обеспечение может использоваться в получения оценки надежности информационной системы без участия людей, либо во многом уменьшает степень их участия.

• 3.    Подходит для сложных систем – насколько метод определения надежности информационной системы подходит для систем, которые являются сложными.

• 4.    Полнота охвата показателей надежности – какое количество показателей надежности в соответствии с «ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике», охватывает метод определения надежности информационной системы.

• 5.    Цена – стоимость определения оценки надежности информационных систем с помощью указанногометода.

• 6.    Стоимость одного года обслуживания – стоимость метода определение оценки надежности информационных систем за один год обслуживания.

• 7.    Эффективность – соотношение между достигнутым результатом и использованными ресурсами в определение оценки надежности информационной системы.

• 8.    Сопровождаемость – критерий, который позволяют максимально уменьшить затраты по изменению устранений ошибок в ме-тодеи по его модификации в соответствии с изменяющимися потребностями пользовате-

• Таблица 1

• 9.    Квалификация исполнителя – уровень качества знаний, подготовки, квалификации сотрудников, использующих программное средство для определения оценки надежности информационной системы.

• 10.    Стойкость к отказам – критерий программного обеспечения в формировании оценки надежности информационной системы в момент обнаружения ошибок или отказов сохранять прежнюю работоспособность.

0.1, если у критерия выбрана качественная оценка - низкая

Критерии оценки моделей определения надежности

Обозначение Название K1.1 Полнота охвата показателей надежности К1.2 Эффективность К1.3 Стойкость к отказам К2.1 Возможность автоматизации К2.2 Подходит для сложных систем К3.1 Квалификация исполнителя К3.2 Сопровождаемость К3.3 Простота реализации К4.1 Цена К4.2 Стоимость одного года обслуживания лей в определении оценки надежности информационной системы.

Формальная модель исследования методов определения надежности информационных систем

Для исследования методов определения надежности информационных систем предлагается разработать формальную модель, которая будет функционировать на основе частных критериев представленных выше (см. табл. 1) из каждой четырех групп K = { K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , } .

K u =5

, 0.2, если у критерия выбрана качественная оценка – средняя 0.3, если у критерия выбрана качественная оценка - высокая

0, если у критерия выбрана

K u Н

качественная оценка – нет

0.5, если у критерия выбрана

качественная оценка - да

Идеальной модели оценки надежности соответствует вектор K* , в котором все значения критериев равны единице. Для оценки модели вводится скалярная величина, равная метрике Манхэттена, расстоянию между наилучшим вектором K* и вектором критериев, полученным для каждой оцениваемой модели:

к=(к;, к 2, к 3, к4,) (3)

Предлагается использовать метрику Манхэттена, так как критерии оценки моделей определения надежности K _j не похожи по типу. Предложенная метрика позволяет проверить близость двух векторов:

d*^KU -K^ . (4) j = 1

Метод, для которого расстояние dⁱ до наилучшего вектора окажется наименьшим, можно считать наиболее эффективным для оценки надежности информационной системы.

Предложенная формальная модель позволяет выбрать наиболее эффективный метод оценки надежности информационных систем.

Для получения экспертных оценок определения надежности информационных систем выделены следующие задачи и методы их решения:

• 1)    для подбора экспертов использовался документальный метод;

• 2)    для проведения опроса экспертов использовался метод Дельфы;

• 3)    для обработки результатов опроса использовалась проверка гипотезы согласованности мнений специалистов.

Обработка результатов экспертизы представляет собой трудоемкий процесс, следовательно, целесообразно использовать программы, реализующие алгоритмы обработки результатов экспертного оценивания.

Заключение

В таблице 2 приведены качественные значения критериев для выделенных методов определения надежности информационных систем и количественные результаты исследования с помощью разработанной формальной модели.

В результате проведенных экспериментов наиболее эффективнымметодом оценки надежности является модель Джелинс-кого-Моранды. Оценка надежности информационной системы проводилась исходя из личных потребностей специалиста к модели, проводившего оценку каждой модели, поэтому выбор метода является субъективным и строится из потребностей, которые в свою очередь диктует руководство или сотрудники, проектирующие информационную систему [4].

Таблица 2

Результаты равнениеметодовнадежности информационных системпо критериям

Название критерия	Модель Джелинского-Моранды	Модель Муса	Модель Шика – Волвертона	Модель Монте-Карло	Модель Миллса
Простота использования	Высокая	Высокая	Средняя	Низкая	Низкая
Возможность автоматизации	Да	Нет	Нет	Да	Да
Подходит для сложных систем	Да	Да	Нет	Нет	Нет
Полнота охвата показателей надежности	Средняя	Низкая	Низкая	Низкая	Средняя
Цена	Средняя	Средняя	Средняя	Высокая	Средняя
Стоимость одного года обслуживания	Низкая	Низкая	Низкая	Высокая	Средняя
Эффективность	Высокая	Средняя	Средняя	Низкая	Средняя
Сопровождаемость	Низкая	Средняя	Высокая	Низкая	Низкая
Квалификация исполнителя	Средняя	Низкая	Средняя	Высокая	Высокая
Стойкость к отказам	Высокая	Высокая	Средняя	Высокая	Высокая
Итог	2,7	2	1,5	2,1	2,1