Introduction: The present research was conducted at the University of Delhi, India in 2017.
Methods: We develop a software reliability growth model to assess the reliability of software products released in multiple versions under limited availability of resources and time. The Fault Reduction Factor (frf) is considered to be constant in imperfect debugging environments while the rate of fault removal is given by Delayed S-Shaped model.
Results: The proposed model has been validated on a real life four-release dataset by carrying out goodness of fit analysis. Laplace trend analysis was also conducted to judge the trend exhibited by data with respect to change in the system’s reliability.
Conclusions: A number of comparison criteria have been calculated to evaluate the performance of the proposed model relative to only time-based multi-release Software Reliability Growth Model (srgm).
Originality: In general, the number of faults removed is not the same as the number of failures experienced in given time intervals, so the inclusion of frf in the model makes it better and more realistic. A paradigm shift has been observed in software development from single release to multi release platform.
Limitations: The proposed model can be used by software developers to take decisions regarding the release time for different versions, by either minimizing the development cost or maximizing the reliability and determining the warranty policies.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.Introdução: esta pesquisa foi realizada na Universidade de Deli, na Índia, em 2017. Métodos: desenvolvemos um modelo de crescimento de confiabilidade de software para avaliar a confiabilidade dos produtos de software lançados em múltiplas versões sob disponibilidade limitada de recursos e tempo. O fator de redução de falhas (frf) é considerado uma constante em contextos de depuração imperfeita, enquanto a taxa de eliminação de falhas é dada pelo modelo de forma retardada em S.Resultados: o modelo proposto é avaliado em um conjunto de dados de quatro lançamentos da vida real mediante uma análise de bondade de ajuste. Também foi utilizada a análise de tendência de Laplace para avaliar a tendência apresentada pelos dados com respeito à mudança na confiabilidade do sistema.Conclusões: uma série de critérios de comparação foi calculada para avaliar o rendimento do modelo proposto em relação com o modelo de crescimento de confiabilidade do software (srgm) de múltiplos lançamentos baseado unicamente no tempo.Originalidade: em geral, o número de falhas eliminadas não é o mesmo que o número de falhas existentes em intervalos de tempo determinados, sendo assim, a inclusão do frf no modelo o torna melhor e mais realista. Foi observada uma mudança de paradigma no desenvolvimento de software, que passa de um lançamento único a uma plataforma de múltiplos lançamentos.Limitações: o modelo proposto pode ser utilizado pelos desenvolvedores de software para tomar decisões com respeito ao tempo de lançar diferentes versões, seja para minimizar o custo de desenvolvimento ou maximizar a confiabilidade e determinar as políticas de garantia
