close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

7645.Применение методов анализа согласованности экспертной базы в задаче прогнозирования качества программных компонентов в сервис-ориентированной архитектуре

код для вставкиСкачать
УДК 591.715:004.942
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ АНАЛИЗА СОГЛАСОВАННОСТИ ЭКСПЕРТНОЙ БАЗЫ
В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ
В СЕРВИС-ОРИЕНТИРОВАННОЙ АРХИТЕКТУРЕ
В.Г. Юрасов, Е.А. Светиков
В данной статье проводится анализ различных способов выработки экспертных решений о степени качества
различных компонентов ПО при их интеграции с сервис-ориентированной средой, а также варианты реализации способов.
Произведен разбор и систематизация ключевых факторов, оказывающих влияние на возникновение затрат при
реализации проектов интеграции функциональных компонентов, снижение издержек с сохранением высокого уровня
качества
Ключевые слова: оценка качества, экспертные решения, прогнозирование качества систем
1
Цена ошибки в современном мире, как
правило, настолько высока, что не оставляет права
на ошибку.
Особенно,
когда
речь
идет
о программных системах, жизненно важных для
организации, — будь то специально разработанное
программное обеспечение или внедренная готовая
корпоративная
информационная
система.
Очевидно, что ошибка, найденная на этапе
тестирования ПО, обходится в несколько раз
дешевле ошибки, обнаруженной пользователями
в работающем программном продукте. В связи с
этим, особое внимание уделяется тестированию и
входному контролю качества компонентов
программных продуктов.
В данной статье будут рассмотрены
подходы к оценке качества программных
информационных компонентов, построенных и
интегрируемых
по
принципам
сервисориентированной архитектуры (Service-Oriented
Architectures, SOA) на основе сервисной шины
Enterprise Service Bus (ESB), являющейся набором
реализуемых
с
использованием
функций,
технологий
связующего
программного
обеспечения
(ПО).
ESB
поддерживает
взаимодействия с использованием сервисов,
сообщений и событий в неоднородной среде, с
необходимым
уровнем
управляемости
[1].
Рассматривая набор функций, обеспечивающих
выполнение основной части требований к ESB, и
определив набор функций, можно сделать вывод о
технологии реализации ESB и обозначить
первоочередную область применения алгоритмов
контроля качества программного обеспечения.
Проанализировав,
реализация
каких
дополнительных
функций
диктуются
требованиями конкретной ситуации, станет
Юрасов Владислав Георгиевич – ВГТУ, д-р техн.
наук, профессор, e-mail: yurasov@vorstu.ac.ru
Светиков Евгений Александрович – ВГТУ,
аспирант, e-mail: eugeny.vorstu@gmail.com
возможным выбрать наиболее подходящую в этой
ситуации
технологию
выполнения
оценки
качества.
На сегодняшний день создан ряд технологий
разработки и обеспечения качества ПО.
Сформировалась комплексная система управления
качеством продукции TQM (Totaly Quality
Management) [5], которая концептуально близка к
предшествующей более общей системе на основе
стандартов
ИСО
серии
9000.
Система
ориентирована на удовлетворение требований
пользователя, на постоянное улучшение процессов
разработки и проектирования, на управление
процессами со стороны руководства на основе
фактического состояния проекта в режиме
«реального времени». Основные достижения TQM
состоят в углублении и дифференциации
требований
потребителей
по
реализации
процессов, их взаимодействию и обеспечению
качества. При реализации систем качества
программных средств необходимо привлечение
дополнительно
целого
ряда
стандартов,
формально не относящихся к этой серии и
регламентирующих
показатели
качества,
верификацию
и
тестирование,
испытания,
документирование
и
другие
особенности
жизненного цикла комплексов программ.
Таким образом, для эффективной оценки и
прогнозирования качества на основании отзывов
пользователей
требуется
дополнительный
формализм. Для этого рассмотрим применение
технологии оценки качества ПО, ориентированной
на анализы отзывов пользователей и позволяющей
не только оценивать текущий уровень качества, но
и управлять качеством создаваемых программных
средств
на
основе
математических
оптимизационных моделей.
Определение важности показателей качества
с
последующим
вычислением
весовых
коэффициентов - одна из основных задач
эффективного воплощения используемой модели.
За основу будут взяты методики экспертного
опроса, которые делятся на две группы:
основанные на косвенном и на непосредственном
сравнении характеристик по важности. Наиболее
распространенные методы экспертного опроса [2]:
непосредственная оценка, ранжирование и полное
парное сравнение.
Зачастую эксперт, строящий модель оценки
качества ПО, не может явно выразить имеющиеся
зависимости между переменными, т.е. указать их в
числовой форме. Поэтому было предложено
следующее решение проблемы; так как мы имеем
дело с экспертными оценками, не отражающими
реальные свойства объектов в полной мере,
допустимо
использование
эмпирических
зависимостей там, где это возможно.
Эксперту необходимо указать, от какого
другого показателя, по его мнению, будет зависеть
рассматриваемый
показатель.
Элементы
программного комплекса самостоятельно находят
указанную связь в явном виде, используя
математический
аппарат
эмпирических
зависимостей.
Рассматривались следующие эмпирические
зависимости:
1) линейная функция:
2) квадратичная
y = Ax + B ;
В качестве методов количественного
прогнозирования рассматриваются регрессивные
методы
временного
ряда.
Эти
методы
осуществляют прогноз путем экстраполяции
значений отдельной переменной на основе
статистических данных за прошлый временной
период. Регрессивная модель временного ряда, т.е.
экстраполяционная
функция,
продолжает
"прошлые" значения переменной в "будущее".
Данные временного ряда - это статистические
данные
за
прошлый
временной
период,
упорядоченные в хронологическом порядке,
причем каждому отслеживаемому моменту
времени соответствует только одно значение
наблюдаемой переменной [3]. Подбор кривой
организован методом наименьших квадратов.
Для модели временных рядов независимой
переменной является время. Статистические
данные, то есть значения зависимой переменной,
наносятся на график в соответствии со временем, а
затем по этим данным подбирается кривая с
помощью
метода
наименьших
квадратов,
рассмотренного выше. Для получения прогноза
кривая продолжается дальше в «будущее»
(рисунке).
функция:
Выбор
конкретной
зависимости
из
приведенных
осуществляется
методом
наименьших квадратов.
Метод наименьших квадратов - это
формальная процедура для подбора кривой по
точкам, которая выполняется в два этапа:
1. Задается вид функции: линейная
функция, квадратичная или какая-либо другая.
2. Среди функций выбранного вида нужно
выбрать функцию, для которой сумма квадратов
разностей между точками данных и значениями
функции была бы минимальна.
Описанная
методика
оценки
была
использована при решении задачи управления
качеством программных средств, реализуемых в
рамках проектирования сервис-ориентированной
среды.
Связь
переменных
различных
групп
показателей строится на основе количественной
экспертной оценки, поэтому можно строить
прогнозы изменения показателей качества.
Экспертная оценка считается приемлемой, если
экспертное и реальное значения не сильно
отличаются (отклоняются не более чем на
заданную величину).
Прогноз в момент
времени t+2
Статистическ
ие
Данные
y = Ax + Bx + C .
2
.
.
.
.
.
.
.
Прогноз в момент
времени t+1
.
.
Время
t
Иллюстрация модели временного ряда
Известно, что увеличение порядка кривой не
увеличивает точность [4]. Практика показала, что
необходимую точность обеспечивают линейное и
квадратичное приближения.
Анализ регрессионных методов скользящего
среднего
позволил
сформулировать
предположение, что более точный прогноз на
будущее можно получить, если использовались
недавние наблюдения, причем чем "новее" данные,
тем их вес для прогноза должен быть больше.
Проведенный
анализ
разновидностей
методов скользящего среднего дал следующие
результаты, приведенные в таблице.
Анализ разновидностей регрессивных методов
скользящего среднего
Названи Описание
е метода
Просто Формула вычислений:
е
1
y€ t + 1 =
( y t + y t − 1 + ... + y t − n + 1 )
скользя
n
щее
Достоинства:
среднее
• прост для реализации;
Недостатки:
• при вычислении прогнозируемого
значения самое последнее наблюдение
имеет такой же вес, как и предыдущие;
• большой массив хранимых данных.
Завеше
нное
скользя
щее
среднее
Обобщение метода простого скользящего
среднего по п узлам, где вес узла произвольным
образом увеличивается в зависимости от
времени и в сумме все веса дают 1.
Достоинства:
• прост для реализации.
Недостатки:
• большой массив хранимых данных.
Экспон Формула вычислений: 0 ≤ a ≤ 1 , a+a(1енциал a)+a(1-a)2+…=1
ьное
y€t +1 = ay1 + a(1 − a) yt −1 + (1 − a) 2 yt −2
сглажи
t −1
t
вание ... + a(1 − a) y1 + (1 − a) y€1
В рамках проведенного анализа явные
предпочтения по использованию того или иного
метода
выявлены
не
были,
так
как
рассматриваемые
методы,
как
видно
из
приведенной таблицы, обладают рядом достоинств
и недостатков, специфичных для каждой
отдельной задачи [6]. В рамках программной
реализации
сервис-ориентированной
среды
поддержки
управления
качеством
была
предоставлена возможность использования все
(трех) описанных выше методов, по выбору
пользователя.
Литература
1. Рик Робинсон. Функции Enterprise Service Bus. http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/ws-esbscen/
2. Штайер Р. Многокритериальная оптимизация.
Теория, вычисления и приложения. - М.: Радио и связь,
1992.
3. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа
данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. СПб.: Питер, 2003. - 688 с.
4. Костомаров Д.П., Фаворский А.П. Вводные
лекции по численным методам - М.: Логос, 2004.
5. Круглов М.Г., Шишков Г.М. Управление
качеством TQM. - М.: МГТУ "Станкин", 1999.
6. Протас Д.В. Математические модели управления
качеством учебных курсов // Сб. межд. науч. симп.,
посвященного 140-летию МГТУ "МАМИ". - М.:МАМИ,
2005. - С. 50-58.
+ ...
Достоинства:
• более точный прогноз.
Недостатки:
• более сложен для реализации.
Воронежский государственный технический университет
APPLICATION OF METHODS ANALYSIS OF CONSISTENCY THE EXPERT BASE IN
FORECASTING PROBLEM QUALITY SOFTWARE COMPONENTS IN SERVICEORIENTED ARCHITECTURE
V.G. Yurasov, E.A. Svetikov
This article analyzes the different ways of making expert decisions on the quality of various degrees of software
components for their integration with service-oriented environment, as well as embodiments of the methods. Produced
analysis and systematization of the key factors that influence the cost of implementation of projects of integration of
functional components, reducing costs while maintaining high quality levels
Key words: assessment of the quality, expert solutions, prediction of quality systems
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа