Разработка верхнего уровня Информационной Системы Университета

Рис. 27

8.10. Алгоритм процедуры приема сообщения (Get_message)

Алгоритм представлен на рисунках 28 - 31.

Алгоритм процедуры приема сообщения (Get_message)

Рис. 28

Рис. 29

Рис. 30

Рис. 31

8.11. Алгоритм процедуры отправки объявления (Send_message)

Алгоритм процедуры отправки объявления (Send_message)

Алгоритм представлен на рисунке 32.

8.12. Другие процедуры ИСУ

Алгоритмы процедур Datas_up2, Datas_up3, Datas_Down2 и Datas_Down3 по

своим выполняемым действиям аналогичны процедурам Datas_up и Datas_Down, по

этой причине были выпущены из рассмотрения. Описание выполняемых функций и

способов их реализации без построения модульной схемы представлены в выше

лежащих главах дипломного проекта.

Проверка на завершение представлена на рисунке 33.

Рис. 33

9. Описание информационных массивов

9.1. Информационные массивы "Сервера"

Некоторые информационные массивы, существующие в системе, были описаны

выше. Помимо них в системе представлены следующие структуры данных.

9.1.1. Массив объявлений

Структура массива "Массив объявлений" представлена в таблице 7.

Таблица 7 - Массив объявлений

|Название поля |Условное обозначение |Размерность |

|Идентификатор устройств |Status_bar |Integer |

|Время начала вывода сообщения |Time_B |Data |

|Текст сообщения |Text |Blob |

|Приоритет сообщения |Priority |Integer |

|Адрес источника |Login |String |

"Идентификатор устройств" - представляет собой двух байтовую

структуру, которая кодирует все устройства в системе. Если пользователь

выбрал то или иное устройство, то некоторый бит Идентификатора устройств,

принимает значение бинарной единицы.

9.1.2. Динамический массив

Данный массив содержит информацию о функционировании нижнего уровня в

любой момент времени. В случае любого сбоя или по запросу, можно обновить

или получить необходимую информации о функционировании устройства нижнего

уровня в любой момент времени. Структура динамического массива представлена

в таблице 8.

Таблица 8 - Структура динамического массива

|Название поля |Размерность |

|Номер устройства |Integer |

|Занят |Boolean |

|Номер объявления |Integer |

Данный массив представляет собой массив записей по количеству

имеющихся устройств. Номер устройства идентифицирует устройство нижнего

уровня. Переменная "Занят" говорит о функционировании устройства в данный

момент времени. Если переменная "Занят" имеет значение истинно в "Номер

объявления" находится номер объявления, которое устройство выводит в

данный момент времени.

9.1.3. Оперативная справка

Содержит массив, состоящий из 60 элементов динамического массива.

Данный массив служит для оперативной выдачи информации о функционировании

системы за последний час. Оперативная справка имеет циклическую структуру.

При начале каждого цикла вся информация, содержащаяся в массиве,

сохраняется на диске, в долгосрочной справке.

9.1.4. Долгосрочная справка

Массив, содержащий сведения, о функционировании нижнего уровня системы

начиная с начала жизненного цикла ИСУ. Служит для анализа функционирования

системы в любой момент времени или за некоторый промежуток.

9.1.5. Массив сообщений в системе

Любое сообщение, входящее в систему или исходящее из нее преобразуется

в тип String и помещается в массив сообщений в системе. Который имеет

циклическую структуру и содержит 100 элементов. При заполнении всех 100

элементов, массив копируется на диск и добавляется к массиву сообщений.

После чего заполнение массива сообщений в системе начинается заново.

9.1.6. Массив сообщений

Содержит все сообщения в системе начиная с момента запуска системы и

служит для анализа функционирования системы в любой момент времени на

протяжении всего жизненного цикла ИСУ.

9.1.7. Временный массив объявлений

Все объявления принятые системой помещаются во временный массив

объявлений и имеет такую же структуру, как и массив объявлений

представленную в таблице 7. Данный массив состоит из 5 записей и служит

для исключения возможности потери объявления принятых системой. Т.е. если

система на данный момент времени выполняет, какую либо функцию, и не имеет

возможности обработать объявления пришедшее в ИСУ, то данное объявление

помещается во временный массив объявлений для последующей обработки. Массив

имеет циклическую структуру и по мере обработки принятого объявления,

объявление удаляется или точнее переносится в массив "Массив объявлений".

9.1.8. Массив не опубликованных объявлений

Данный массив содержит информацию об объявлениях, которые следует

выводить в данный момент времени. Имеет структуру представленную в таблице

9.

Таблица 9 - Массив не опубликованных объявлений

|Название поля |Размерность |

|Номер устройства |Integer |

|Номер объявления |Integer |

|Идентификатор присутствия |Boolean |

Количество записей в данном массиве равно количеству устройств в

системе. Процедура Processing отвечает за заполнения массива не

опубликованных объявлений. Как только приходит время опубликования какого

либо объявления, она помещает номер объявления в "Номер объявления" и

переменная "Идентификатор присутствия" принимает значение истинно.

9.1.9. Устройства

Данный массив описывает все устройства существующие в системе.

Структура его представлена в таблице 10.

Таблица 10 - Устройства

|Название поля |Размерность |

|Номер устройства |Integer |

|Физический адрес устройства в сети |Long Integer |

|Не работает |Boolean |

|Описание |String |

"Номер устройства" однозначно идентифицирует устройство в системе. "Не

работает" показывает способно устройство выполнять свои функции на данный

момент времени. Описание содержит краткую характеристику устройства. В

данную переменную можно поместить ответы на вопросы : Что за устройство,

где расположено и др.

На диске содержится копия массива "Устройства". Это позволяет в

случае, каких либо неполадок оперативно восстановить массив "Устройства".

9.1.10. База данных пользователей

База данных пользователей служит для хранения информации обо всех

клиентах, которые пользуются услугами ИСУ. Изменение, удаление, добавление

записей к "Базе данных пользователя" имеет право только администратор

системы. База данных может быть как текстовый файл с необходимой

информацией так и специализированной базой данных доступ к которой возможен

только по средствам предоставляемым Системой Управления Базой Данных или

SQL запросами.

Структура Базы данных пользователей представлена в таблице 11.

Таблица 11 - База данных пользователей

|Название поля |Условное обозначение |Размерность |

|№ |Number |Integer |

|Фамилия |Last_name |String |

|Имя |Firs_name |String |

|Отчество |Patronymic |String |

|Имя в сети |Login |String |

|Приоритет |Priority |Integer |

|Пароль |Password |String |

|Запретить подачу |Forbid |Boolean |

|объявлений | | |

9.2. Информационные массивы Клиента

Массивы, входящие сообщения от сервера и исходящие сообщения серверу

описаны в главе "Описание функционирования верхнего уровня ИСУ (Клиент) ".

Как и "Сервер", "Клиент" имеет массив "Устройств". Данный массив

копируется с "Сервера" с помощью запроса с "Типом сообщения" 08.

Клиент также постоянно оперирует с переменными "Сетевое имя",

"Приоритет", "Пароль", "Ок". Они служат для получения права опубликования

своих объявлений в системе, и для отправки и получения пакетов от сервера.

10. Надежность ПО

10.1. Аналитические модели надежности

Аналитическое /15-17/ моделирование НПС включает четыре шага:

определение предположений, связанных с процедурой тестирования ПС;

разработка или выбор аналитической модели, базирующейся на предположениях о

процедуре тестирования;

выбор параметров моделей с использованием полученных данных;

применение модели - расчет количественных показателей надежности по модели.

10.2. Динамические модели надежности

Модель Шумана. Исходные данные для модели Шумана, которая относится к

динамическим моделям дискретного времени, собираются в процессе

тестирования ПС в течение фиксированных или случайных временных интервалов.

Каждый интервал - это стадия, на которой выполняется последовательность

тестов и фиксируется некоторое число ошибок.

Модель Шумана может быть использована при определенным образом

организованной процедуре тестирования. Использование модели Шумана

предполагает, что тестирование проводится в несколько этапов. Каждый этап

представляет собой выполнение программы на полном комплексе разработанных

тестовых данных. Выявленные ошибки регистрируются (собирается статистика об

ошибках), но не исправляются. По завершении этапа на основе собранных

данных о поведении ПС на очередном этапе тестирования может быть

использована модель Шумана для расчета количественных показателей

надежности. После этого исправляются ошибки, обнаруженные на предыдущем

этапе, при необходимости корректируются тестовые наборы и проводится новый

этап тестирования. При использовании модели Шумана предполагается, что

исходное количество ошибок в программе постоянно и в процессе тестирования

может уменьшаться по мере того, как ошибки выявляются и исправляются. Новые

ошибки при корректировке не вносятся. Скорость обнаружения ошибок

пропорциональна числу оставшихся ошибок. Общее число машинных инструкций в

рамках одного этапа тестирования постоянно.

Предполагается, что до начала тестирования в ПС имеется Ет ошибок. В

течение времени тестирования ( обнаруживается (c ошибок в расчете на

команду в машинном языке.

Таким образом, удельное число ошибок на одну машинную команду,

оставшихся в системе после т времени тестирования, равно:

[pic], (1)

где IT — общее число машинных команд, которое предполагается постоянным в

рамках этапа тестирования.

Автор предполагает, что значение функции частоты отказов Z(t)

пропорционально числу ошибок, оставшихся в ПС после израсходованного на

тестирование времени (:

[pic], (2)

где С — некоторая константа;

t — время работы ПС без отказа.

Тогда, если время работы ПС без отказа 1 отсчитывается от точки t = 0,

а ( остается фиксированным, функция надежности, или вероятность безотказной

работы на интервале времени от 0 до t, равна:

[pic]; (3)

[pic].

(4)

Из величин, входящих в формулы (3) и (4), не известны начальное

значение ошибок в ПС (ЕT) и коэффициент пропорциональности - С. Для их

определения прибегают к следующим рассуждениям. В процессе тестирования

собирается информация о времени и количестве ошибок на каждом прогоне, т.е.

общее время тестирования[pic]( складывается из времени каждого прогона:

[pic]. (5)

Предполагая, что интенсивность появления ошибок постоянна и равна (,

можно вычислить ее как число ошибок в единицу времени:

[pic], (6)

где Аi — количество ошибок на i-м прогоне.

[pic]. (7)

Имея данные для двух различных моментов тестирования (a и (b, которые

выбираются произвольно с учетом требования, чтобы (c((b)0. (16)

Достоинство этой модели по сравнению с предыдущей заключается в том,

что можно исправлять ошибки, внося изменения в текст программы в ходе

тестирования, не разбивая процесс на этапы, чтобы удовлетворить требованию

постоянства числа машинных инструкций.

Модель Lа Раdula. По этой модели выполнение последовательности тестов

производится в т этапов. Каждый этап заканчивается внесением изменений

(исправлений) в ПС. Возрастающая функция надежности базируется на числе

ошибок, обнаруженных в ходе каждого тестового прогона.

Надежность ПС в течение i-го этапа:

[pic], i = 1,2,3,…, (17)

где А—параметр роста;

[pic] при i ( (.Т.е R(() - предельная надежность ПС.

Эти неизвестные величины автор предлагает вычислить, решив следующие

уравнения:

[pic], (18)

[pic], (19)

где Si. — число тестов;

mi, — число отказов во время i-го этапа:

т — число этапов;

i=1,2, ...,т.

Определяемый по этой модели показатель есть надежность ПС на i-м

этапе:

[pic], i = m+1, m+2 … (20)

Преимущество модели заключается в том, что она является прогнозной и,

основываясь на данных, полученных в ходе тестирования, дает возможность

предсказать вероятность безотказной работы программы на последующих этапах

ее выполнения.

Модель Джелинского-Моранды. относится к динамическим моделям

непрерывного времени. Исходные данные для использования этой модели

собираются в процессе тестирования ПС. При этом фиксируется время до

очередного отказа. Основное положение, на котором базируется модель,

заключается в том, что значение интервалов времени тестирования между

обнаружением двух ошибок имеет экспоненциальное распределение с частотой

ошибок (или интенсивностью отказов), пропорциональной числу еще не

выявленных ошибок. Каждая обнаруженная ошибка устраняется, число оставшихся

ошибок уменьшается на единицу.

Функция плотности распределения времени обнаружения 1-й ошибки,

отсчитываемого от момента выявления 1-1-и ошибки, имеет вид:

[pic], (21)

где (i — частота отказов (интенсивность отказов), которая пропорциональна

числу еще не выявленных ошибок в программе:

[pic] (22)

где N — число ошибок, первоначально присутствующих в программе; С —

коэффициент пропорциональности.

Наиболее вероятные значения величин [pic] и [pic](оценка

максимального правдоподобия) можно определить на основе данных, полученных

при тестировании. Для этого фиксируют время выполнения программы до

очередного отказа (t1, t2, t3, … tk,).

Значения [pic] и [pic] предлагается получить, решив систему уравнений:

[pic], (23)

[pic], (24)

где

Q=В/АК;[pic];[pic]. (25)

Поскольку полученные значения [pic] и [pic] - вероятностные и точность

их зависит от количества интервалов тестирования (или количества ошибок),

найденных к моменту оценки надежности, асимптотические оценки дисперсий

авторы предлагают определить с помощью следующих формул:

[pic], (26)

[pic], (27)

где

D = KS/C2 и [pic]. (28)

Чтобы получить числовые значения (i нужно подставить вместо N и С их

возможные значения [pic] и [pic]. Рассчитав К значений по формуле (22) и

подставив их в формулу (21), можно определить вероятность безотказной

работы на различных временных интервалах. На основе полученных расчетных

данных строится график зависимости вероятности безотказной работы от

времени.

Модель Шика-Волвертона. Модификация модели Джелинского-Моранды для

случая возникновения на рассматриваемом интервале более одной ошибки

предложена Волвертоном и Шиком. При этом считается, что исправление ошибок

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8