Diseño de fiabilidad bidimensional del software de múltiples lanzamientos con base en el factor de reducción de fallas en la depuración imperfecta - Anand, Sameer; Verma, Vibha; Gupta Aggarwal, Anu (Ingeniería Solidaria, 2018)
Introducción: la presente investigación se realizó en la Universidad de Delhi, India en 2017.Métodos: desarrollamos un modelo de crecimiento de confiabilidad de software para evaluar la confiabilidad de los productos de software lanzados en múltiples versiones bajo disponibilidad limitada de recursos y tiempo. El factor de reducción de fallas (frf) se considera una constante en entornos de depuración imperfecta, mientras que la tasa de eliminación de fallas está dada por el modelo de forma retardada en S.Resultados: se valida el modelo propuesto en un conjunto de datos de cuatro lanzamientos de la vida real mediante un análisis de bondad de ajuste. También se aplicó el análisis de tendencia de Laplace para juzgar la tendencia que presentan los datos con respecto al cambio en la confiabilidad del sistema.Conclusiones: se calculó una serie de criterios de comparación para evaluar el rendimiento del modelo propuesto en relación con el modelo de crecimiento de confiabilidad del software (srgm) de múltiples lanzamientos basado únicamente en el tiempo.Originalidad: en general, el número de fallas eliminadas no es el mismo que el número de fallas experimentadas en intervalos de tiempo determinados, por lo que la inclusión de frf en el modelo lo mejora y lo hace más realista. Se ha observado un cambio de paradigma en el desarrollo de software, que pasa de un lanzamiento único a una plataforma múltiples lanzamientos.Limitaciones: los desarrolladores de software pueden emplear el modelo propuesto para tomar decisiones con respecto al tiempo de lanzar diferentes versiones, ya sea minimizando el costo de desarrollo o maximizando la confiabilidad y determinando las políticas de la garantía.
Keywords: diseño de confiabilidad de software bidimensional; factor de reducción de fallas; depuración imperfecta; múltiples lanzamientos; análisis de tendencias