ГОСТ Р МЭК 61508-7—2012
С.4.6 Автоматическая генерация программного обеспечения
П р и м е ч а н и е — Ссыпка на данный метод/средство приведена в МЭК 61508-3 (таблица А.2).
Цель. Автоматизировать наиболее подверженные ошибкам задачи реализации программного обеспечения.
Описание. Проект системы описывается моделью (исполнимой спецификацией) на более высоком уровне
абстракции, чем традиционный исполняемый код. Модель автоматически преобразуется генератором кода в ис
полнимую форму. Цель состоит в том. чтобы улучшить качество программного обеспечения, устраняя подвер
женные ошибкам ручные задачи кодирования. Дальнейшая возможная выгода в том. что более сложные проекты
могут выполняться на более высоком абстрактном уровне.
Литература:
Embedded Software Generation from System Level Design Languages. H. Yu. R. Domer. D. Gajski. In «ASP-DAC
2004: Proceedings of theASP-Dac 2004 Asia and South Pacific Design Automation Conference. 2004». IEEE Circuits and
Systems Society. IEEE. 2004. ISBN 0780381750. 9780780381759.
Transforming ProcessAlgebra Models into UML Slate Machines: Bridging a Semantic Gap? M. F. van Amstel et al.
In Theory and Practice of Model Transformations: First International Conference. 1СМТ». Ed. A. Vallecillo. Springer. 2008,
ISBN 3540699260. 9783540699262.
C.4.7 Управление тестированием и средства автоматизации
П р и м е ч а н и е — Ссыпка на данный метод/средство приведена в МЭК 61508-3 (таблица А.5).
Цель. Обеспечить систематический и всесторонний подход к тестированию системы и программного обе
спечения.
Описание. Использование подходящих средств поддержки автоматизирует более трудоемкие и подвержен
ные ошибкам задачи при разработке системы и дает возможность систематического подхода к управлению те
стированием. Доступность поддержки обеспечивает более всесторонний подход и к обычному и регрессионному
тестированию.
Литература:
Managing the Testing Process: Practical Tools and Techniques for Managing Hardware and Software Testing.
R. Black. John Wiley and Sons. 2002. ISBN 0471223980. 9780471223986.
C.5 Верификация и модификация
C.5.1 Вероятностное тестирование
П р и м е ч а н и е — Ссылка на данный метод/средство приведена в МЭК 61508-3 (таблицы А.5. С.15. А.7
и С.17).
Цель. Получение количественных показателей надежности исследуемой программы.
Описание. Количественные показатели могут быть получены с учетом относительных уровней доверия
и значимости и должны иметь следующий вид:
- вероятность ошибки при запросе:
- вероятность ошибки в течение определенного периода времени;
- вероятность последствий ошибки.
Из этих показателей могут быть получены другие показатели, например:
- вероятность безошибочной работы:
- вероятность живучести:
- доступность;
- MTBF или частота отказов;
- вероятность безопасного исполнения.
Вероятностные соображения основываются либо на статистических испытаниях, либо на опыте эксплуа
тации. Обычно количество тестовых примеров или наблюдаемых практических примеров очень велико. Обычно
тестирование в режиме запросов занимает значительно меньше времени, чем в непрерывном режиме работы.
Для формирования входных данных тестирования и управления выходными данными тестирования обычно
используются инструменты автоматического тестирования. Крупные тесты прогоняются на больших центральных
компьютерах с имитацией соответствующей периферии. Тестируемые данные выбираются с учетом как система
тических. так и случайных ошибок аппаратных средств. Например, общее управление тестированием гарантирует
профиль тестируемых данных, тогда как случайный выбор тестируемых данных может управлять отдельными те
стовыми примерами более детально.
Как указано выше, индивидуальные средства для тестирования, выполнение тестирования и управление те
стированием определяются детализированными целями тестирования. Другие важные условия задаются матема
тическими предпосылками, которыедолжны быть соблюдены, если оценка тестирования удовлетворяет заданным
целям тестирования.
Из опыта эксплуатации также могут быть получены вероятностные характеристики поведения любого те
стируемого обьекта. Если соблюдаются одинаковые условия, то к оценкам результатов тестирования может быть
применен одинаковый математический аппарат.
Используя эти методы, достаточно сложно продемонстрировать на практике сверхвысокие уровни надежности.
57