Previsão e análise de confiabilidade de software, antes do primeiro código
Estime taxa de falhas, disponibilidade e confiabilidade de software enquanto as decisões ainda estão abertas. A análise usa requisitos, arquitetura e fatores de desenvolvimento — não é preciso ter o código-fonte nem um protótipo pronto.
Confiabilidade medida tarde demais não muda o resultado
Quando a confiabilidade de software só aparece nos testes de integração ou no campo, o custo já está pago: retrabalho, atraso, multa contratual e risco à missão. A previsão antecipada permite comparar opções de arquitetura, alocação e cronograma enquanto elas ainda podem ser escolhidas.
- Estimativas de taxa de falhas, MTTF e disponibilidade por função ou subsistema.
- Comparação de cenários de arquitetura e alocação antes do compromisso.
- Base numérica para requisitos de desempenho de confiabilidade em contrato.
- Acompanhamento do crescimento de confiabilidade ao longo do desenvolvimento.
De onde vêm os números
As estimativas usam modelos de confiabilidade de software calibrados com a maior base de dados do mundo de falhas de software com causa raiz identificada — mais de 30 anos e mais de um milhão de documentos reunidos por Ann Marie Neufelder.
Entradas
Requisitos, arquitetura, modelos MBSE, tamanho e fatores de desenvolvimento.
Modelos
Modelos de crescimento e de taxa de falhas aplicados por função, calibrados com dados reais.
Saída
Taxa de falhas, disponibilidade, confiabilidade e as funções que mais contribuem para o risco.
Coloque números no seu programa
Envie a descrição de uma função e mostramos a estimativa de confiabilidade que a Requs AI produz para ela.