Надежность программного обеспечения относится к категории малоизученных. В научной статье анализируются причины создавшегося положения и предлагается подход к решению проблемы.
Проблема надежности программного обеспечения относится к категории «вечных». В посвященной ей монографии Г. Майерса [1], выпущенной в 1980 году (американское издание - в 1976), отмечается, что, хотя этот вопрос рассматривался еще на заре применения вычислительных машин, в 1952 году он не потерял актуальности до настоящего времени. Отношение к проблеме как к сложной и до конца не исследованной довольно выразительно сформулировано в книге Р. Гласса [2]. Следует отметить, что сама проблема надежности программного обеспечения имеет два аспекта: обеспечение и оценка (измерение) надежности. Практически вся имеющаяся литература на эту тему, включая упомянутые выше монографии, посвящена первому аспекту, а вопрос оценки надежности компьютерных программ оказывается еще более «беспризорным». Вместе с тем очевидно, что надежность программы гораздо важнее таких традиционных ее характеристик, как время исполнения или требуемый объем оперативной памяти, однако никакой общепринятой количественной меры надежности программ до сих пор не существует.
Для обеспечения надежности программ предложено множество подходов, включая организационные методы разработки, различные технологии и технологические программные средства, что требует привлечения значительных ресурсов. Однако отсутствие общепризнанных критериев надежности не позволяет ответить на вопрос, насколько надежнее становится программное обеспечение при соблюдении предлагаемых процедур и технологий и в какой степени оправданы затраты? Таким образом, приоритет задачи оценки надежности должен быть выше приоритета задачи ее обеспечения, чего на самом деле не наблюдается.
Судя по имеющимся публикациям, вопрос обеспечения надежности программ считается более важным, чем вопрос ее оценки. Ситуация выглядит парадоксальной: совершенно очевидно, что прежде чем улучшать какую-то характеристику, следует научиться ее измерять, также необходимо иметь единицу измерения. Основная причина такого положения коренится в том, что источником ненадежности программ служат содержащиеся в них ошибки, и если ошибки отсутствуют, то программа абсолютно надежна. По существу, все меры по обеспечению надежности программ направлены на то, чтобы свести к минимуму (если не исключить вообще) ошибки при разработке и как можно раньше их выявить и устранить после изготовления программы. Следует заметить, что безошибочные программы, конечно же, существуют, однако современные программные системы слишком велики и почти неизбежно содержат ошибки. Хотя это обстоятельство отмечается многими авторами и известно любому программисту-практику, существует, по-видимому, некий психологический барьер, не позволяющий признать факт наличия ошибок в программном обеспечении неизбежной реальность. Поскольку не существует точного критерия, позволяющего определить максимальный размер свободной от ошибок программы, всегда остается надежда, что в данной конкретной программной системе их не осталось.
Имеется еще одно обстоятельство психологического характера. Как известно, вопрос надежности для аппаратуры хорошо разработан. Источником ненадежности аппаратуры служат объективные факторы, неподвластные человеку (скачки напряжения питания, альфа-частицы и т.д.), поэтому человечество давно смирилось с мыслью о том, что абсолютно надежной аппаратуры не бывает, и можно говорить лишь о степени надежности, выражаемой в каких-то единицах (например, среднее время между двумя последовательными отказами). Источник же ненадежности программ-ошибки, которые делают люди, их создающие и использующие, поэтому кажется, что проблема лишь в том, чтобы заставить (или научить) их работать «правильно».
Причина состоит в том, что проблему выбора единицы измерения надежности компьютерной программы невозможно решить в рамках промышленного подхода, который в настоящее время занимает в программировании все более доминирующее положение. Наиболее характерный пример - использование, по аналогии с аппаратурой, в качестве меры надежности программы среднего времени между двумя последовательными ошибочными срабатываниями. Рассуждения об обосновании аналогий такого рода В. Турский [3] довольно резко охарактеризовал как наукообразные; сама же характеристика плохо отражает суть дела и не получила широкого признания.
Метод аналогий, конечно, универсален, однако не следует забывать, что любая аналогия имеет границы применимости. В данном случае, поскольку речь идет о фундаментальном понятии (единице измерения), следует не просто переносить характеристики надежности аппаратуры на программы, а воспользоваться более фундаментальными аналогиями. Прежде всего полезно напомнить, откуда берутся характеристики надежности аппаратуры. Надежность, в конечном счете, - понятие статистическое, т.е. предполагается наличие некоторого (достаточно большого) количества одинаковых образцов, испытаний и т.д., также имеется элемент случайности. Изучению случайных явлений посвящен специальный раздел математики: теория вероятностей. Основное понятие этой теории - пространство элементарных событий (выборочное пространство, пространство исходов), на котором задается некоторая (вероятностная) мера. Случайная величина, согласно теории, есть функция, заданная на пространстве элементарных событий. Наконец, в качестве меры надежности используются некоторые характеристики случайной величины (как правило, математическое ожидание).
Таким образом, последовательный вероятностный подход при изучении надежности состоит в анализе исследуемого объекта (самолета, системы охраны, компьютерной программы и т.д.), построении, исходя из «физических» соображений о его природе, пространств элементарных событий, введении на них вероятностной меры и рассмотрении случайных величин.
К сожалению, первый этап исследований - анализ объекта и построение пространств элементарных событий - обычно опускают и сразу переходят к рассмотрению случайных величин, упуская из вида, что случайная величина есть на самом деле функция, заданная на пространстве элементарных событий.
Прежде чем говорить о надежности объекта, следует уточнить, что подразумевается под объектом. Как известно, компьютерная программа имеет несколько разных форм (или представлений): внешние спецификации, исходный текст, исполняемый код и т.д. Общепринятая точка зрения состоит в том, что программа представляет собой объект, инвариантный относительно форм его представления. Согласно этой точке зрения, внешние спецификации, исходные тексты на языках разных уровней, а также исполняемые коды для разных процессоров есть разные формы представления одной и той же программы. Указанная точка зрения полезна при разработке программного обеспечения, поскольку позволяет выявить наиболее существенные для приложения свойства программы, общие для всех ее представлений, однако она малопродуктивна, если речь идет, например, о такой количественной характеристике, как время исполнения: ясно, что указанная характеристика относится лишь к одной из форм представления - исполняемому коду и, кроме того, зависит не только от программы, но и от типа процессора.
На интуитивном уровне понятие надежности программы отражает тот факт, что она не всегда может давать правильный результат. Это означает, что надежность программы является характеристикой ее исполняемого кода. Исполняемый код соотносится с исходным текстом так же, как, например, электродвигатель и его чертежи: можно говорить о надежности изготовленного изделия, но бессмысленно говорить о надежности описания, чертежа, текста. Две функционально идентичные программы, написанные на разных языках или подготовленные для разных типов машин или для одной и той же машины, но с использованием разных компиляторов, с точки зрения надежности следует считать разными. Программа считается правильной, если она не содержит ошибок. Такая программа не дает неверных результатов, т.е. она абсолютно надежна. Этот факт породил ложное представление о том, что число ошибок в программе можно считать наиболее естественной мерой надежности [1]. Было выполнено довольно много работ, в которых предлагались различные методы оценки числа оставшихся в программе ошибок по результатам ее тестирования, в том числе метод «засорения» известными ошибками, однако, как показывают приводимые ниже соображения, количество ошибок в программе не имеет никакого отношения к ее надежности:
- Число ошибок в программе - величина «ненаблюдаемая», наблюдаются не сами ошибки, а результат их проявления.
- Неверное срабатывание программы может быть следствием не одной, а сразу нескольких ошибок.
- Ошибки могут компенсировать друг друга, так что после исправления какой-то одной ошибки программа может начать «работать хуже».
- Надежность характеризует частоту проявления ошибок, но не их количество; в то же время хорошо известно, что ошибки проявляются с разной частотой: некоторые ошибки остаются не выявленными после многих месяцев и даже лет эксплуатации, но, с другой стороны, нетрудно привести примеры, когда одна единственная ошибка приводит к неверному срабатыванию программы при любых исходных данных, т.е. к нулевой надежности.
Следует также отметить, что если число ошибок рассматривать как меру надежности, то в терминологии теории вероятностей это число есть случайная величина, однако самый главный вопрос - на каком пространстве элементарных событий она задана - нигде не затрагивался.
Наконец, важно подчеркнуть, что, с точки зрения надежности, в результате исправления ошибки или любой другой коррекции получается новая программа с другим, чем до коррекции, показателем надежности.
Таким образом, число ошибок в программе характеризует скорее не программу, а ее изготовителей и используемый инструментарий.
Рассмотрим для простоты класс программ, имеющих единственный вход и выход, т.е. не содержащих бесконечные циклы. Фазу выполнения программы от начала до завершения будем называть запуском. Все возможные результаты запуска разобьем на два класса: правильные и неправильные (ошибочные). Будем считать, что любой результат всегда можно отнести к одному из этих классов (ясно, что по этому вопросу возможны разногласия между изготовителями программы и пользователями, однако будем предполагать, что имеется какой-то общий критерий, например, «клиент всегда прав»). Рассмотрим классическую вероятностную модель последовательности испытаний Бернулли. Пространство элементарных событий в этой модели содержит 2n точек, где n - число испытаний (в данном случае под испытанием подразумевается запуск программы). Каждый запуск программы имеет два исхода: правильный и неправильный. Обозначим вероятность неправильного исхода р, а вероятность правильного R = (1 - p). Вероятность того, что из n запусков k - приведут к неправильному результату, выражается хорошо известной формулой биномиального распределения [4].
B(р,n,k) = C(n,k) * pk * (1-р)(n-k), (1) где С(n,k) - число сочетаний. Вероятность р априори неизвестна, но по результатам запусков известны n и k. Величина В как функция р имеет максимум при
р = k/n, (2)
В качестве меры надежности программы можно принять величину
R = 1 - k/n = (n-k)/n, (3)
Значения которой (от 0 до 1) согласуются с общепринятым смыслом термина надежность: например, если все запуски окончились с ошибочным результатом (k = n), то надежность - нулевая.
Наиболее существенное предположение в данной модели состоит в том, что запуски программы считаются независимыми. Это означает, что результаты предыдущих запусков не дают никакой информации о результатах следующего. Ясно, что это предположение на практике выполняется не всегда: например, повторный запуск с теми же входными данными даст, очевидно, тот же самый результат.
Следует отметить, что изготовитель программы и ее пользователь располагают разной информацией о ней. Например, изготовителю заведомо известна логика программы, так что по результатам запуска с некоторыми исходными данными он иногда может точно предсказать результаты запусков с другими исходными данными (на этом, в конечном счете, основана любая методика тестирования), и в этом смысле предположение о независимости испытаний не выполняется. Однако пользователя редко интересует устройство программы, для него важно лишь одно: выполняет ли она требуемые функции, поэтому у пользователя нет оснований считать запуски зависимыми. Если же имеется желание использовать информацию об устройстве программы при оценке ее надежности, то следует придумать какую-то более сложную вероятностную модель, которая бы ее учитывала.
Формула (3) позволяет оценить надежность программы по результатам ее запусков. Следует особо остановиться на двух предельных случаях: k = n (нулевая надежность) и k = 0 (абсолютная надежность). В обоих случаях результаты не следует интерпретировать буквально: нет никаких гарантий того, что очередной запуск приведет к тому же результату, что и предыдущие. Однако с точки зрения пользователя эти случаи совершенно разные. Если нулевая надежность свидетельствует о том, что программа явно непригодна для эксплуатации, то показатель абсолютной надежности не должен вводить в заблуждение: такой вывод нельзя делать по результатам даже очень большого числа запусков. Следует подчеркнуть, что для оценки надежности в этом случае необходимо рассмотреть другие вероятностные модели.
Из формулы (3) следует, что оценка надежности программы растет с увеличением числа ее запусков по гиперболическому закону. Это подтверждает интуитивно ясное соображение о том, что программа тем надежнее, чем больше опыт ее эксплуатации, который зависит как от интенсивности использования программы, так и от тиража компьютера, на котором она запускается. Таким образом, надежность программ для персональных компьютеров типа IBM РС, общий тираж которых составляет в настоящее время около 100 миллионов, на несколько порядков выше аналогичных программ для специализированных процессоров (если, конечно, такие программы действительно существуют и эксплуатируются).
Стало классическим утверждение, что ошибка в программе обходится тем дороже, чем позже она обнаружена. На самом же деле дорого обходится не ошибка, а опыт эксплуатации программы (т.е. общее количество ее запусков), независимо от того, проявились ошибки или нет. Перед пользователем программы, в которой проявились ошибки, возникает дилемма: продолжать ее эксплуатировать или установить модифицированную версию (разумеется, речь не идет о тех случаях, когда последствия ошибок могут быть катастрофическими). Следует еще раз подчеркнуть, что если программа подвергалась модификациям (в частности, в ней исправлялись ошибки), то при оценке надежности следует учитывать только запуски, выполненные с момента последней модификации: в результате модификации получается новая программа, с другим (возможно, худшим) показателем надежности, и вся прежняя статистика должна быть аннулирована. Этим частично объясняется тот факт, что пользователи порой предпочитают обновленным версиям программ старые, проверенные, эксплуатировавшиеся длительное время, даже если в них обнаружены погрешности. Опыт эксплуатации стоит очень дорого, и даже если в программе выявлены ошибки, гораздо дешевле внести исправления и дополнения в инструкции к программе (если это, конечно, возможно), чем пожертвовать накопленным опытом.
Стремление разработчиков создавать бинарно-совместимые семейства микропроцессоров находит дополнительное объяснение с позиций надежности программного обеспечения: если бы это удалось в полной мере, то опыт эксплуатации программ не приходилось бы аннулировать при переходе на новый тип процессора, что способствовало бы существенному повышению надежности использующихся программ.
Интересно сравнить характеристики надежности аппаратуры и компьютерной программы. Как известно, надежность физического устройства меняется со временем: в начале эксплуатации она растет (происходит «приработка» изделия), затем некоторое время остается постоянной и, наконец, начинает уменьшаться (эффект износа или «старения»). Говоря о надежности аппаратуры, имеют в виду именно среднюю фазу, на которой надежность постоянна. Всеми отмечается тот факт, что компьютерная программа не изнашивается, так что последней фазы для нее не существует. Однако важно подчеркнуть, что первая фаза («приработки» программы) тоже отсутствует: коррекция программы (независимо от причин, по которым она выполнялась) аналогична внесению изменений в конструкцию физического устройства, в результате чего получается новое устройство, с другим показателем надежности.
Несмотря на очевидную актуальность, вопрос оценки надежности программного обеспечения не привлекает должного внимания. Вместе с тем, даже поверхностный анализ проблемы с теоретико-вероятностной точки зрения позволяет выявить некоторые закономерности.
Литература
- Майерс Г. Надежность программного обеспечения. - Москва: Мир, 1980. - 360 с.
- Гласс Р. Руководство по надежному программированию. - Москва: Финансы и статистика, - 320 с.
- Турский В. Методология программирования. - Москва: Мир, 1981. - 264 с.
- Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. - Москва: Мир, 1967. - Т.1. - 498 с.