这种预测模型是对假定的稳定的基础发展过程的评估,而不是评估特定版本本身中的系统故障。为此,我们对内核DLC的连续周期进行建模,并推断出整个内核以及特定配置的连续性和改进趋势。本质上讲,使用在Linux内核的开发跟踪数据上引导的负二项式回归模型,对长期稳定的内核稳定版本进行回归分析。图表5 Linux 4.4补丁在SUBVERSIONS上的开发(用例配置)通过分析图6中的在选定的内核功能集中应用的补丁的特定功能的分析,分别基于图5所示的基于稳定内核补丁的开发进行建模,可以估计内核中的剩余bug以及对过程健壮性进行总体判断。这种模型的目的并不是要暗示我们知道内核中尚未发现的错误数量,而是判断开发过程是否完美,并且同样重要的,是否可以在Safety生命周期中管理所报告的Bug率。图表6 Linux 4.在SUBVERSIONS的大量开发(用例配置) 目前来看,从目前仍然十分有限的根本原因分析数据集中,也就是分析稳定内核中的错误bug的数据,我们估计不超过1/30的Safety相关的bug是跟我们的特定用例相关的,因此可预估的Bug数量是可控的。不过,回归假设错误是在现场发现的,因此是通过与时间相关的过程来发现的。自然,并非所有错误都如此。最近出现的融化和频谱错误导致对关键内核非常重要的更新,表明此类预测有其局限性。然而,这是对潜在影响的首次量化,因此这是选择特定内核版本和配置选择的重要指标。