| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Боровиков, С. М. | - |
| dc.contributor.author | Казючиц, В. О. | - |
| dc.contributor.author | Дик, С. К. | - |
| dc.contributor.author | Дик, С. С. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-02T12:07:09Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-02T12:07:09Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Модель прогнозирования времени тестирования прикладных компьютерных программ для технологий BIG DATA / С. М. Боровиков [и др.] // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 404–411. | ru_RU |
| dc.identifier.isbn | 978-985-7267-09-5 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43857 | - |
| dc.description.abstract | Прикладные компьютерные программы, используемые для технологий Big Data, содержат сотни тысяч-миллионы строк программного кода и поэтому после написания программ в них всегда имеются скрытые ошибки. Наличие этих скрытых ошибок и определяет уровень надёжности программ. Перед началом тестирования компьютерная программа характеризуется начальным уровнем надёжности, который обычно не отвечает требованиям практики Задача этапа тестирования состоит в том, чтобы выявить и устранить наиболее критичные ошибки и свести долю скрытых ошибок к минимуму. Возникает вопрос, сколько времени необходимо выполнять тестирование. На основе статистических данных о тестировании и надёжности компьютерных программ разного функционального назначения получена модель, позволяющая определять прогнозное время тестирования, обеспечивающее для разрабатываемой программы заданный уровень её эксплуатационной надёжности. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Бестпринт | ru_RU |
| dc.subject | публикации ученых | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | компьютерные программы | ru_RU |
| dc.subject | эффективность тестирования | ru_RU |
| dc.subject | computer programs | ru_RU |
| dc.subject | test efficiency | ru_RU |
| dc.title | Модель прогнозирования времени тестирования прикладных компьютерных программ для технологий BIG DATA | ru_RU |
| dc.title.alternative | Model for predicting the test time of applied computer programs for Big Data technologies | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | Applied computer programs used for Big Data technologies contain hundreds of thousands or millions of lines of program code and therefore, after writing programs, they always contain hidden errors. The presence of these hidden errors determines the level of reliability of programs. Before testing begins, a computer program has a certain level of reliability, which usually does not meet the requirements of practice. The task of the testing phase is to identify and eliminate the most critical errors and to reduce the proportion of latent errors to a minimum. The question arises about the duration of the test execution time. On the basis of statistical data on testing and the reliability of computer programs of various functional purposes, a model has been obtained that allows one to determine the predicted testing time, which provides a given level of its operational reliability for the developed program. | - |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021)
|
