
The approach and results of the reliability analysis of the program for collecting data on population movement in the form of city formation are presented. A brief description of this program, which operates with monitoring of open databases of Ukrainian Wikipedia and the OpenStreetMap software application, is provided. The program was developed by use of the Python programming language as well as the Requests, BeautifulSoup, Pandas libraries, which provides effective work with HTML content of web pages, geodata processing, and structured information storage. The development, testing, and visualization of the process were performed using Jupyter Notebook. The data on the detection of the number of defects obtained during the development of the software tool, depending on the testing time interval, were considered. The Jelinski-Moranda model was used for computational analysis, and its mathematical description was provided. The model parameters were determined by solving a system of nonlinear equations by the iterative method. The obtained calculated dependences on the testing time of the failure intensity and the reliability function of the data collection program are presented. The obtained data of the preliminary computational modeling of reliability were compared with the data obtained during testing of the program under consideration. The time for ensuring the required reliability of the software tool was determined. It was shown that the use of the described approach and the Jelinski-Moranda model provides a satisfactory degree of description of the behavior of the software tool during testing, which allows determining the time for ensuring the required reliability of its operation. It was concluded that the use of the presented approach and the results obtained at the same time allow us to consider its application possible in the design of similar software tools dedicated to the analysis of database fields.
Представлено підхід та результати аналізу надійності програми збирання даних про рух населення у формі утворення міст. Надано стислий опис даної програми, що працює з моніторингом відкритих баз даних Української Вікіпедії та програмного застосунку OpenStreetMap. Програму створено на мові програмування Python з використанням бібліотек Requests, BeautifulSoup, Pandas, що забезпечує ефективну роботу з HTML-контентом веб-сторінок, обробку геоданих та структуроване зберігання інформації. Розробку, тестування та візуалізацію процесу виконано за допомогою Jupyter Notebook. Розглянуто дані з виявлення числа дефектів, отриманих при розробці програмного засобу, в залежності від часового інтервалу тестування. Для розрахункового аналізу використано модель Джелінські-Моранди, надано її математичний опис. Параметри моделі визначено за допомогою розв’язання системи нелінійних рівнянь ітераційним методом. Представлено отримані розрахункові залежності від часу тестування інтенсивності відмов та функції надійності програми збирання даних. Виконано порівняння отриманих даних попереднього розрахункового моделювання надійності з даними, отриманими при тестуванні програми, що розглядається. Визначено час забезпечення необхідної надійності програмного засобу. Показано, що використання описаного підходу та моделі Джелінські-Моранди надає задовільний ступінь опису поведінки програмного засобу при тестуванні, що дозволяє визначити час забезпечення необхідної надійності його роботи. Зроблено висновок, що використання представленого підходу та отримані при цьому результати дозволяють вважати можливим його застосування й при проєктуванні подібних програмних засобів, присвячених аналізу полів баз даних.
надійність, інтенсивність відмов, програма, вебзастосунок, тестування, бази даних., reliability, failure rate, program, web application, testing, databases.
надійність, інтенсивність відмов, програма, вебзастосунок, тестування, бази даних., reliability, failure rate, program, web application, testing, databases.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
