應該如何理解軟件的質量和可靠性？(3)

圖3展示了如何用缺陷檢出預估去跟蹤并與實際進行比對。很顯然，實際測量結果和預估之間有些小偏差，但他們的軌跡大體一致。他們還讓我們有信心做到在項目末期每月缺陷檢出率在20個以內，這是我們建議的最低可接收的交付標準。

圖3 帶有實際標繪的缺陷檢出率計劃

缺陷模型驅動

從1978年以來，QSM已經收集了超過10000份完整的軟件項目數據。通過對這些數據分析發現，存在著決定瑞利缺陷模型持續時間和量級的特定輸入。這些輸入能使該模型針對給定情況提供一份精確的預測。以下是QSM模型會使用的三個宏參數：

• 規模（新的和修改的）
• 產能指數
• 最高人員配置

這些驅動因子會影響我們在軟件項目中看到的缺陷行為模式。下文將深入考究這些驅動因子。除了另行說明之外，這些結果都是基于QSM數據分析得出的。

規模

從歷史來看，我們發現隨著項目規模的增長系統內的缺陷數也會隨之增長（如圖4所示）。簡單來說，構建更大的項目使開發人員有了更多導致系統缺陷的可能性，同時也需要去完成更多的測試。缺陷增長率幾乎是呈線形的。

同樣，隨著規模的增長MTTD也會隨之減少。這是由于系統內的缺陷數增加了，這通常是由于跨大型團隊在所難免的交流復雜性所導致的。因為系統中的缺陷更多了，缺陷的時間間隔就減少了。依此類推，因為時間間隔太少，所以大型項目的可靠性往往較低。這是這個行業的典型情況。

原文轉自：http://www.infoq.com/cn/articles/understanding-quality-reliability-qsm