On a method for mending time to failure distributions

Many software reliability growth models assume that the time to next failure may be infinite; i.e., there is a chance that no failure will occur at all. For most software products this is too good to be true even after the testing phase. Moreover, if a non-zero probability is assigned to an infinite time to failure, metrics like the mean time to failure do not exist. In this paper, we try to answer several questions: Under what condition does a model permit an infinite time to next failure? Why do all finite failures non-homogeneous Poisson process (NHPP) models share this property? And is there any transformation mending the time to failure distributions? Indeed, such a transformation exists; it leads to a new family of NHPP models. We also show how the distribution function of the time to first failure can be used for unifying finite failures and infinite failures NHPP models. --software reliability growth model,non-homogeneous Poisson process,defective distribution,(mean) time to failure,model unification

Transparency in the process of software testing and exit criteria

Kõike ei ole kunagi võimalik testida ning kõiki võimalikke vigu üles leida on praktiliselt võimatu. Seetõttu tarkvaraprojekti testimise protsessist selge ülevaate saamine on testimise lõpetamise otsuse seisukohast väga oluline. On oluline saada ülevaatlikkus ja teadmised, millele otsused rajada. Antud töösse on kogutud kirjeldused, kuidas saavutada läbipaistvus tarkvara testimise protsessis ja selle lõpetamisel. Töö esimeses osas anti ülevaade autori enda kogemustel põhinevatest teadmistest ning erinevatest allikatest pärit tarkvara protsessi läbipaistvamaks muutvatest meetmetest ning testimise lõpetamisega seotud tegevustest ja asjaoludest. Töö esimeses peatükis kirjeldati tegevusi, mille abil testimise protsessi jälgida, et saavutada selle läbipaistvus ja ülevaatlikkus. Töö teises peatükis kirjeldati testimise lõpetamisega seotud tegevusi ning meetodeid, mille abil saab toote valmisolekut ennustada. Töö kolmandas peatükis kirjeldati, missugust testimise dokumentatsiooni testimise protsessi jälgimisel ning testimise lõpetamisel peamiselt koostatakse. Töö teises osas kirjeldati läbiviidud kvalitatiivset uuringut erinevate projektide testijate seas. Esmalt kirjeldati, kuidas uuring ettevalmistati, milliseid küsimusi ja mis põhjusel küsiti ning kuidas uuring läbi viidi. Uurimuse käigus võrreldi erinevates tarkvaraprojektides rakendatavaid testimise protsessi jälgimise meetodeid ning uuriti, mille alusel ning abil otsustatakse projektis testimine lõpetada. Uuringu käigus otsiti ka hinnangut testimise protsessi läbipaistvuse mõjust arendatava tarkvara kvaliteedile. Uuringu tulemused kirjeldatakse kolmes osas: ülevaatlikud andmed vastanute projektide tüüpide kohta; testimise protsessi kirjeldavad vastused; projekti eduga seotud vastuste analüüs. Töö käigus jõuti järeldusele, et suur osa töö teoreetilises osas kirjeldatust kajastub ka uuringus osalejate vastustes. Uuringus osalenud väikeste ja keskmiste suurustega tarkvara projektides enamik töö sisus toodud testimise protsessi jälgimise ja lõpetamisega seotud tegevustest ja meetmetest on kasutusel. Küll ei ole võimalik aga teha testimise tegevuste rakendamise kohta otseseid järeldusi projekti edu kohta. Projekti edukuse juures on suur roll näiteks ka kliendil, keda aga antud uuringusse ei kaasatud. Seega saadud tulemuste alusel ei saa öelda, et on olemas kindlad testimise tegevused, mis alati tagavad projekti edu või vastupidi

Analysis of costs and delivery intervals for multiple-release software

Project managers of large software projects, and particularly those associated with Internet Business-to-Business (B2B) or Business-to-Customer (B2C) applications, are under pressure to capture market share by delivering reliable software with cost and timing constraints. An earlier delivery time may help the E-commerce software capture a larger market share. However, early delivery sometimes means lower quality. In addition, most of the time the scale of the software is so large that incremental multiple releases are warranted. A Multiple-Release methodology has been developed to optimize the most efficient and effective delivery intervals of the various releases of software products, taking into consideration software costs and reliability. The Multiple-Release methodology extends existing software cost and reliability models, meets the needs of large software development firms, and gives a navigation guide to software industrial managers. The main decision factors for the multiple releases include the delivery interval of each release, the market value of the features in the release, and the software costs associated with testing and error penalties. The input of these factors was assessing using Design of Experiments (DOE). The costs included in the research are based on a salary survey of software staff at companies in the New Jersey area and on budgets of software development teams. The Activity Based Cost (ABC) method was used to determine costs on the basis of job functions associated with the development of the software. It is assumed that the error data behavior follows the Non-Homogeneous Poisson Processes (NHPP)

Fault detection and correction modeling of software systems

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH