The extended operational profile model for usage-based software testing
Notice bibliographique
Résumé
Operational profiles are a quantification of customer usage patterns for a software application. These profiles are used to measure software reliability by testing the software in a manner that represents customer use. The current definition of an operational profile states that it is the set of operations available in the application, and the operations' probabilities of occurrence in customer usage scenarios. This definition is too limited. In most industrial applications, focusing on operations alone does not offer adequate representation of the use of software. The limited definition of operational profiles has restricted their applicability and hence software reliability analysis for many software development organizations. Our work provides a formal and practical extension of the current definition of operational profiles to increase their applicability. The extended operational profile model is composed of three parts that address realistic software execution. The first part is taken from the original model and consists of the operations and the probabilities with which they occur in execution. The second part captures the configuration of the application and the environment in which it is executed. The third part captures the values of the data that is passed to the application. An industrial case study is used to demonstrate the validity of the model by showing that particular recorded defects may be discovered using the new model. Use of the extended operational profile is enabled with a framework and a toolkit. The framework incorporates the model into a general software development life cycle, and the toolkit automates the process of extracting the extended operational profile from log files of software usage.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».