RELIABILITY MODEL FOR COMPONENT-BASED SYSTEMS IN COSMIC (A CASE STUDY)
Notice bibliographique
Résumé
Software component technology has a substantial impact on modern IT evolution. The benefits of this technology, such as reusability, complexity management, time and effort reduction, and increased productivity, have been key drivers of its adoption by industry. One of the main issues in building component-based systems is the reliability of the composed functionality of the assembled components. This paper proposes a reliability assessment model based on the architectural configuration of a component-based system and the reliability of the individual components, which is usage- or testing-independent. The goal of this research is to improve the reliability assessment process for large software component-based systems over time, and to compare alternative component-based system design solutions prior to implementation. The novelty of the proposed reliability assessment model lies in the evaluation of the component reliability from its behavior specifications, and of the system reliability from its topology; the reliability assessment is performed in the context of the implementation-independent ISO/IEC 19761:2003 International Standard on the COSMIC method chosen to provide the component's behavior specifications. In essence, each component of the system is modeled by a discrete time Markov chain behavior based on its behavior specifications with extended-state machines. Then, a probabilistic analysis by means of Markov chains is performed to analyze any uncertainty in the component's behavior. Our hypothesis states that the less uncertainty there is in the component's behavior, the greater the reliability of the component. The system reliability assessment is derived from a typical component-based system architecture with composite reliability structures, which may include the composition of the serial reliability structures, the parallel reliability structures and the p-out-of-n reliability structures. The approach of assessing component-based system reliability in the COSMIC context is illustrated with the railroad crossing case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».