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| MTBF可靠性测试的重要性 |
目前，终端侧的可靠性测试基本上是采用称为”MTBF测试”的专有测试活动来进行的。
中国移动2017版的MTBF测试的标准是：每轮测试5台终端并行连续循环执行以下用例7X24小时，期间记录系统级问题，包括死机、重启、白屏、脱 网等严重问题。终计算终端的无故障运行时间
T：T = 5X7X24 /(故障数)
如果终端支持稳定性测试中对应的本地及通信类业务，则要求终端对于支持的业务满足稳定性测试中，在 TD-SCDMA、TD-LTE 网络下平均无故障运行时长指标不低于 250 小时。北美电信运营商AT&T的MTBF指标是这样定义的：7台手机每天24小时不间断运行AT&T规定的测试，测试内容包括2G/3G语音呼叫、短彩信、浏览器上网、电话本操作。测试过程中出现的测试用例失败情况都会记录下来，然后用7台手机总的运行时间除以全部手机出现的测试失败次数，即得到MTBF值。整个测试过程全部采用自动化方式，并且都在AT&T的现网环境下进行，该测试已经成为所有与AT&T合作的终端厂商都必须通过的测试，而且是所有厂商公认的难通过的测试。
YunOS的MTBF测试是由YunOS系统测试团队执行的，同时制定了更为严格的通过标准。
MTBF测试与系统可靠性
可以看出，MTBF测试标准的定义与上文介绍的System Availability的概念不是一致，因为移动终端毕竟与服务端从架构，实现方法，到用户群体都不尽相同;严格来讲MTBF测试是终端可靠性测试其中的稳定性测试部分。然而有不少地方是两者是相通和可以借鉴的。比如：
? MTBF中的故障数可以近似理解为Outage，系统重启属于Total Outage, 模块Crash属于Partial Outage
? 提升可靠性都是需要降低故障数减小downtime
? 在系统和应用设计中都需考虑如何减少错误，或者出现错误如何恢复。
? 终端上的一些后台服务可以近似理解为服务端应用，虽然不能照搬上文中提到容灾和恢复的场景，但是可以借鉴其中的一些思路。
? 终端上可以通过参考DPM的概念增加数据衡量指标，但可能不需要也不现实每个场景都执行100万次操作，可以依据实际情况调整标准要求
? 可以参考Failover策略中错误探测，隔离，恢复的操作在出现错误时及时发现，快速恢复重新启动来减少对用户造成的负面影响，恢复时间即Failover Recovery Time就成了一个关键指标
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