面向软件可靠性的性能测试模型研究与应用

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1、分类号：UDC：密级：编号：面向软件可靠性的性能测试模型研究与应用SoFTWARERELIABILITYORIENTEDPERFORMANcETESTMoDEL学位授予单位及代码：篮查理王盔堂(!Q!墨鱼2学科专业名称及代码：过篁扭廛旦堇查(Q墨!星Q墨2论文起止时间：20坦9--—2—01量埋申请学位级别：亟±研究生：董丞IIIIIIIIIIIIIIIIItlIIIIIIIIIIIUlY2528842长春理工大学硕士(或博士)学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士(或博士)学位论文，《面向软件可靠性的性能测试模型研究与应用》是本人在指导教师

2、的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：二鳌垡翌虹年三月竺日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定"，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNK[系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授

3、权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。’作者签名：鱼聊躲塑业年j月旦日丛匕年三月旦日摘要随着现代社会网络化、信息化的发展，人们的日常生活对软件的依赖性越来越大，这种依赖性就决定了软件可靠性的重要性，只有可靠性高的软件产品，才能较好的满足人们的各种需求，因而，软件可靠性已经成为业内关注的重点。性能测试正是提高软件可靠性的方法之一，通过性能测试可以对软件系统的可靠性进行评估。本文首先介绍了性能测试以及软件可靠性的相关理论知识，为本文研究提供了一定理论基础；然后通过对传

4、统性能测试模型进行研究，在传统模型的基础上进行改进，提出一种改进后面向软件可靠性的性能测试模型，该模型通过对可靠性指标的设置改变了传统性能测试的终止条件，并融入了可靠性增长模型，多方的改进使得改进后的模型能更好的评估软件可靠性，并通过具体的房产网站系统实例的测试证明了该模型的优点。关键字：性能测试模型软件可靠性可靠性增长模型ABSTRACTWi也thedevelopmentofnetworkingandinformatizationinmodemsocial，thedailylifeofpeopleismoreandmoredependedonso

5、ftware，thisdependencedeterminestheimportanceofsol,warereliability，onlymehi曲reliabilitysofh,vareproductsCanbettermeettheneedsofpeople．Therefore，thesoftwarereliabilityhasbecomethefocusofconcerntotheindustry．Performancetestingisoneofthemethodstoimprovethesoftwarereliability，throu

6、ghtheperformancetestCanestimatethereliabilityofthesoftwaresystem．Thispaperfirstintroducesthetheoryaboutperformancetestandthesoftwarereliability．providingatheoreticalbasisfortheresearch；andthenthroughthestudyoftraditionalperformancetestmodel，improvethetraditionalmodel，proposedo

7、nekindofimprovedperformancetestmodelthatbasedonsoftwarereliability．Thismodelhaschangedthetraditionalterminationconditionsoftheperformancetesttothereliabilityconditions，andintegratedwiththereliabilitygrowthmodel，afteralltheimprovements，themodelCanb甜erevaluatetheso'fwarereliabil

8、ity．Atthelast，thetestcarriedonarealestatewebsitesystemdemonst