[发明专利]一种基于代码指标的软件可靠性评估方法

说明书

本发明公开了一种基于代码指标的软件可靠性评估方法，包括以下步骤：S1：获取项目故障问题单和项目Commit记录，挖掘项目故障问题单与Commit两者之间的跟踪关系，确定项目故障问题单触发类型，根据触发原因分为代码触发型与非代码触发型，并提取所有触发类型为代码触发型的项目故障问题单。本发明不受项目运行时间及故障数据量的局限，在代码完成阶段使用自动化扫描工具得到代码指标作为输入，提前预测软件可靠性高低，便于在早期为软件可能存在的故障做风险估计和运维准备。同时考虑代码因素对可靠性的影响，分析代码指标与可靠性的相关关系，为开发人员提供客观数据，以评估编写代码的质量，并为质量优化提供参考。

技术领域

本发明涉及软件质量评估技术领域，具体为一种基于代码指标的软件可靠性评估方法。

背景技术

软件可靠性是指软件在规定时间内未发生故障的概率。软件可靠性研究的主要目标是构建模型以观察软件在过去一段时间内正常运行的状况以及预测未来某段时间内不发生故障的概率。通过可靠性预测，可以帮助项目团队提前预知软件在未来某段时间内是否容易产生故障，以估计维护工作量，应对软件失效的风险。

目前，主流的软件可靠性评估模型是软件可靠性增量模型，该模型从软件失效的角度进行可靠性建模，采用以微分方程(组)为主的数学手段建立软件测试过程中的若干个随机参量间的定量函数模型。使用已记录的软件故障数据，拟合出随时间变化的累积故障数量变化趋势，并使用特定公式将递增故障数量归一化为可靠性概率值，进而得出特定项目的可靠性计算公式。给定模型输入——时间节点及时间间隔，就可计算出过去或未来某一时间段的可靠性。

该方法涉及函数拟合过程，在项目运行一段时间且具有一定规模累积故障数据的基础上才可实行，无法在项目初期进行可靠性预测。同时，基于故障数据的可靠性增量模型不涉及故障产生原因，不能从根本上分析与理解模型预测结果。

针对现有模型的不足，提供一种基于代码指标的软件可靠性评估方法，考虑代码因素对可靠性的影响，且可适用于因数据缺失而无法进行软件可靠性增量模型函数拟合的跨项目数据，在项目初期和代码完成阶段进行提前预测，以进行代码质量评估及优化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于代码指标的软件可靠性评估方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于代码指标的软件可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取项目故障问题单和项目Commit记录，挖掘项目故障问题单与Commit两者之间的跟踪关系，确定项目故障问题单触发类型，根据触发原因分为代码触发型与非代码触发型，并提取所有触发类型为代码触发型的项目故障问题单；

S2：基于软件可靠性增量模型，使用回归分析得到软件可靠性随项目版本演进的变化趋势及变化函数，从而为项目各版本量化出对应的可靠性数值；

S3：获取项目各版本源代码，使用代码指标扫描工具计算项目各版本对应的代码指标；

S4：对项目各版本对应的代码指标进行可靠性分析，并选择模型特征集；

S5：将可靠性数值等分为四类作为目标特征，将模型特征集分为训练集和测试集，并通过训练集和测试集训练四分类模型，构建基于项目各版本对应的代码指标的软件可靠性评估模型；

S6：在软件可靠性评估模型中输入待评估项目版本对应的代码指标，软件可靠性评估模型输出该待评估项目版本代码的可靠性标签，在代码完成阶段预测可靠性，协助代码质量评估及优化。

进一步的，所述S1包含以下步骤：

S1-1：选取项目故障问题单和Commit数据，挖掘两者间的跟踪关系，将项目故障问题单触发因素分为代码触发型与非代码触发型，以提取实验所需代码触发问题单；