Продолжение табл. 4.10

Идентификатор класса

Описание класса

10 11

12 13

14 15 16 17

19 20 21

22 23 24

Незавершенная обработка

Несовместимость программ по пересылаемым данным

Несовместимость программ с базой данных Чрезмерно большое время выполнения програм-мы

Искажение нужных данных Неверная передача управления Нарушение стандартов

Невыполнение программной обязательной функции

Невыполнение программой дополнительной функции

Неточная обработка Нет выходных данных

Несовместимость программ и технических средств

Не используются нужные данные Превышение имеющегося объема памяти Несоответствие программных средств их дрку-ментации

I. Чаще других встречаются симптомы, перечисляемые ниже:

2. Для наиболее часто встречающихся симптомов причины также могут быть упорядочены по частоте;

Симптом

Причины ошибок в порядке убывания частот по каждому симптому

2 15 12 11 18

В{30о/о), А{267о). D{12%), Н{9%) J(657o), 1(12%). -Х(12%) Н (53о/о), G (23о/о)

F{210i), С (15%), Х(15%), Н(120/о), К (120/о) J{507o), В(330/о)

Р(317о), X(190), В (12%), Е(120/о)

Таким образом, если наблюдается, например, симптом 2 (решение находится в недопустимой области значений), вероятности того, что источник ошибки - причина В и А, будут 30 и 26% соответственно. Другими словами, условия вероятность причин АиВ оценивается величиной 567о-

При анализе частот, представленных в этой таблице, не удается выявить одну или несколько преобладающих причин ошибок. Единственное, что можно установить, так это то, что наиболее часто встречаются причины J, Н, В, а остальные частоты убывают постепенно в порядке А, X, D, F, I, G, С, Е, К- Учитывая, что категория J сформулирована недостаточно четко, мох<но утверждать, что наиболее часто встречаются причины Н (ошибки при работе с базой данных) и В (логические ошибки).

Приведенный здесь краткий анализ ошибок программного обеспечения Проекта 5 показывает, что невозможно, по крайней мере в настоящее время, установить однозначную зависимость между причинами ошибок и симптомами их проявления. Для того чтобы можно было использовать информацию о симптомах для целей диагностики ошибок, необходимо иметь гораздо более полную и совершенную классификацию.

4.5. Вспомогательные исследования

В ходе исследований и попыток понять данные об ошибках в программном обеспечении, зафиксированных во время испытаний, сразу стало очевидным, что комплекс определяющих их причин гораздо сложнее

предсказанного до исследования. В процессе сбор;! данных было также установлено, что исследователями получен огромный объем сведений, относящихся не только к собственно испытаниям, по и полезны.ч для понимания проблем всего цикла разработки программных средств. Ряд интересных результатов нескольких вспомогательных исследований данных по Проекту 3 обсул\.дается в последующих подраздела..

4.5.1. Оценка специалистов-разработчиков

Цель настоящего исследования состояла в определении того, могут ли быть использованы параметры персонального оценивания для прогнозирования уровня ошибок в программном обеспечении, при этом речь шла только о разработчиках фирмы TRW. Эти лица (в данном случае 76 человек) должны были проектировать, кодировать, устранять ошибки, документировать, испытывать (на уровне стандартных программ) и поддерживать в рабочем состоянчи (сопровождать) части программных комплексов, создаваемых фирмой TRW. Оценки программистов, зависящие от уровня знаний, интеллекта, инициативности и ответственности, устанавливались руководством, В дополнение к указанным оценкам определялся коэффициент производственной загрузки.

В работе [5] показано, что для правильной оценки персонала учета одного только опыта работы недостаточно. Этот вывод был еще раз подтвержден в процессе настоящего исследования.

Гипотеза о том, что учет оценок программистов и коэффициента загрузки может повысить точность прогнозирования ошибок, не подтвердилась. Оценка программиста и число ошибок на 100 программных операторов оказались некоррелированными (/- = 0). Однако был обнаружен один очень интересный факт. Ло графику зависимости частоты ошибок каждого программиста от уровня его оценки было замечено, что одна группа программистов имела одновременно и высокие оценки (>16), и высокий уровень ошибок (во всех случаях превосходящий 2 ошибки на 100 операторов).