- Što je Mjerne vrijednosti testiranja softvera?
- Što je mjerenje testa softvera?
- Zašto testirati metrički podaci?
- Životni ciklus metrike
- Vrste metrike ručnog testiranja
- Primjeri softveraTestiranje metrike
- Zaključak
- Preporučena literatura
U softverskim projektima najvažnije je mjeriti kvalitetu, cijenu i učinkovitost projekta i procesa. Bez njihovog mjerenja, projekt se ne može uspješno dovršiti.
U današnjem članku naučit ćemo uz primjere i grafikone – Metrike i mjerenja testiranja softvera i kako ih koristiti u procesu testiranja softvera.
Postoji poznata izjava: "Ne možemo kontrolirati stvari koje ne možemo mjeriti".
Ovdje kontrola projekata znači kako voditelj/voda projekta može identificirati odstupanja od plana testiranja što prije kako bi reagirao u savršenom vremenu. Generiranje testne metrike na temelju potreba projekta vrlo je važno za postizanje kvalitete softvera koji se testira.
Što je Mjerne vrijednosti testiranja softvera?
Mjerni podatak je kvantitativna mjera stupnja do kojeg sustav, komponenta sustava ili proces posjeduje dani atribut.
Mjerni podaci mogu se definirati kao "STANDARDI OD MJERENJE ”.
Softverske metrike koriste se za mjerenje kvalitete projekta . Jednostavno, metrika je jedinica koja se koristi za opisivanje atributa. Metrika je mjerna ljestvica.
Pretpostavimo, općenito, da je “Kilogram” metrika za mjerenje atributa “Težina”. Slično, u softveru, "Koliko se problema nalazi utisuću redaka koda?”, h evo br. pitanja je jedno mjerenje & Broj redaka koda je druga mjera. Metrika se definira iz ova dva mjerenja .
Primjer metrike testa:
- Koliko nedostataka postoji unutar modul?
- Koliko se testnih slučajeva izvrši po osobi?
- Što je % pokrivenosti testom?
Što je mjerenje testa softvera?
Mjerenje je kvantitativna indikacija opsega, količine, dimenzije, kapaciteta ili veličine nekog atributa proizvoda ili procesa.
Primjer testnog mjerenja: Ukupan broj nedostataka.
Pogledajte donji dijagram za jasno razumijevanje razlike između mjerenja & Mjerni podaci.
Zašto testirati metrički podaci?
Generiranje metrike testiranja softvera najvažnija je odgovornost voditelja/upravitelja testiranja softvera.
Metrike testiranja koriste se za,
- Donesite odluku za sljedeću fazu aktivnosti kao što su procjena troškova & raspored budućih projekata.
- Razumjeti vrstu poboljšanja koja je potrebna za uspjeh projekta
- Donijeti odluku o procesu ili tehnologiji koju treba modificirati itd.
Važnost metrike testiranja softvera:
Kao što je gore objašnjeno, metrika testiranja je najvažnija za mjerenje kvalitete softvera.
Sada, kako možemo mjeriti kvalitetasoftver korištenjem metrike ?
Pretpostavimo, ako projekt nema nikakve metrike, kako će se onda mjeriti kvaliteta posla koji obavlja testni analitičar?
Na primjer, Testni analitičar mora,
- Dizajnirati testne slučajeve za 5 zahtjeva
- Izvršiti dizajnirane testne slučajeve
- Zabilježiti nedostatke & moraju pasti povezani testni slučajevi
- Nakon što je kvar riješen, trebamo ponovno testirati kvar & ponovno izvršite odgovarajući neuspjeli testni slučaj.
U gornjem scenariju, ako se metrika ne slijedi, tada će rad koji je obavio analitičar testa biti subjektivan, tj. Izvješće o testiranju neće sadržavati odgovarajuće informacije znati status njegovog rada/projekta.
Ako su metrike uključene u projekt, tada se može objaviti točan status njegovog/njezinog rada s odgovarajućim brojevima/podacima.
tj. u Izvješću o testiranju možemo objaviti:
- Koliko je testnih slučajeva dizajnirano po zahtjevu?
- Koliko testnih slučajeva tek treba dizajnirati?
- Koliko je testnih slučajeva izvršeno?
- Koliko je testnih slučajeva prošlo/palo/blokirano?
- Koliko testnih slučajeva još nije izvršeno?
- Koliko je nedostataka su identificirani & koja je ozbiljnost tih nedostataka?
- Koliko testnih slučajeva nije uspjelo zbog jednog određenog nedostatka? itd.
Na temelju potreba projekta možemo imati više metrika od gore navedenog popisa, kako bismo znalidetaljno o statusu projekta.
Na temelju gore navedenih metrika, voditelj testiranja/upravitelj će steći razumijevanje dolje navedenih ključnih točaka.
- %ge dovršenog posla
- %ge posla koji tek treba biti dovršen
- Vrijeme za dovršetak preostalog posla
- Ide li projekt prema rasporedu ili kasni? itd.
Na temelju metrike, ako se projekt neće završiti prema rasporedu, upravitelj će podići uzbunu kod klijenta i drugih dionika navodeći razloge za zaostajanje kako bi se izbjegla iznenađenja u zadnjem trenutku.
Životni ciklus metrike
Vrste metrike ručnog testiranja
Mjerne vrijednosti testiranja uglavnom su podijeljene u 2 kategorije.
- Osnovne mjerne vrijednosti
- Izračunate mjerne vrijednosti
Osnovne mjerne vrijednosti: Osnovne Metrike su metrike koje su izvedene iz podataka koje je prikupio analitičar testa tijekom razvoja i izvođenja testnog slučaja.
Ovi će se podaci pratiti tijekom životnog ciklusa testa. tj. prikupljanje podataka poput Ukupno br. testnih slučajeva razvijenih za projekt (ili) br. testnih slučajeva treba izvršiti (ili) br. prošlih/neuspjelih/blokiranih testnih slučajeva itd.
Izračunate metrike: Izračunate metrike izvedene su iz podataka prikupljenih u Osnovnoj metrici. Ove metrike općenito prati voditelj/menadžer ispitivanja u svrhu izvješćivanja o testiranju.
Primjeri softveraTestiranje metrike
Uzmimo primjer za izračun različitih testnih metrika koje se koriste u izvješćima o testiranju softvera:
Ispod je format tablice za podatke dohvaćene od test analitičara koji je zapravo uključen u testiranje:
Definicije i formule za izračun metrike:
#1) %ge izvršenih testnih slučajeva : Ova se metrika koristi za dobivanje statusa izvršenja testnih slučajeva u smislu %ge.
%ge Izvršenih testnih slučajeva = ( Br. izvršenih testnih slučajeva / Ukupno broj napisanih testnih slučajeva) * 100.
Dakle, iz gornjih podataka,
%ge izvršenih testnih slučajeva = (65 / 100) * 100 = 65%
#2) %ge testni slučajevi nisu izvršeni : Ova metrika se koristi za dobivanje statusa izvršenja na čekanju testnih slučajeva u smislu %ge.
%ge testni slučajevi nisu izvršeni = ( Broj testnih slučajeva koji nisu izvršeni / Ukupan broj napisanih testnih slučajeva) * 100.
Dakle, iz gornjih podataka,
%ge Blokiranih testnih slučajeva = (35 / 100) * 100 = 35%
#3) %ge prošlih testnih slučajeva : Ova metrika se koristi za dobivanje Pass %ge izvršenih testnih slučajeva.
%ge testnih slučajeva Passed = ( Br. Položenih testnih slučajeva / Ukupan br. Izvršenih testnih slučajeva) * 100.
Dakle, iz gornjih podataka,
%ge prošlih testnih slučajeva = (30 / 65) * 100 = 46%
#4) %ge testnih slučajeva neuspjelih : Ova metrika se koristi za dobivanje Fail %ge izvršenih testnih slučajeva.
%ge testnih slučajevaNeuspjelo = ( Broj neuspjelih testnih slučajeva / Ukupan broj izvršenih testnih slučajeva) * 100.
Dakle, iz gornjih podataka,
%ge testnih slučajeva Prošlo = (26 / 65) * 100 = 40%
#5) %ge Blokirani testni slučajevi : Ova se metrika koristi za dobivanje blokiranog %ge izvršenih testnih slučajeva. Detaljno izvješće može se podnijeti navođenjem stvarnog razloga za blokiranje testnih slučajeva.
%ge Blokiranih testnih slučajeva = ( Broj blokiranih testnih slučajeva / Ukupan broj izvršenih testnih slučajeva ) * 100.
Dakle, iz gornjih podataka,
%ge Blokiranih testnih slučajeva = (9 / 65) * 100 = 14%
#6) Gustoća defekta = Br. identificiranih nedostataka / veličina
( Ovdje se “veličina” smatra zahtjevom. Stoga se ovdje gustoća nedostataka izračunava kao broj identificiranih nedostataka po zahtjevu. Slično se može izračunati gustoća nedostataka kao broj nedostataka identificiranih po 100 redaka koda [ILI] broj nedostataka identificiranih po modulu, itd. )
Dakle, iz gornjih podataka,
Gustoća nedostataka = (30 / 5) = 6
#7) Učinkovitost uklanjanja nedostataka (DRE) = ( Broj nedostataka pronađenih tijekom QA testiranja / (Broj nedostataka pronađenih tijekom QA-a testiranje +Broj nedostataka koje je pronašao krajnji korisnik)) * 100
DRE se koristi za identifikaciju učinkovitosti testiranja sustava.
Pretpostavimo da tijekom razvoja & QA testiranjem, identificirali smo 100 nedostataka.
Nakon QA testiranja, tijekom Alpha & Beta testiranje,krajnji korisnik/klijent identificirao je 40 nedostataka, koji su se mogli identificirati tijekom faze testiranja kvalitete.
Sada, DRE će se izračunati kao,
DRE = [100 / (100 + 40)] * 100 = [100 /140] * 100 = 71%
#8) Propuštanje kvara: Propuštanje kvara je metrika koja se koristi za identifikaciju učinkovitosti QA testiranja tj. koliko je nedostataka propušteno/iskliznulo tijekom QA testiranja.
Propuštanje nedostataka = ( Broj nedostataka pronađenih u UAT / Broj nedostataka pronađenih u QA testiranju.) * 100
Pretpostavimo, tijekom razvoja & QA testiranjem, identificirali smo 100 nedostataka.
Nakon QA testiranja, tijekom Alpha & Beta testiranje, krajnji korisnik/klijent identificirao je 40 nedostataka, koji su se mogli identificirati tijekom faze QA testiranja.
Propuštanje nedostataka = (40 /100) * 100 = 40%
#9) Nedostaci po prioritetu : Ova metrika se koristi za identifikaciju br. nedostataka identificiranih na temelju ozbiljnosti / prioriteta kvara koji se koristi za odlučivanje o kvaliteti softvera.
%ge kritičnih nedostataka = broj identificiranih kritičnih nedostataka / ukupan br. identificiranih nedostataka * 100
Iz podataka dostupnih u gornjoj tablici,
%ge kritičnih nedostataka = 6/ 30 * 100 = 20%
%ge visokih nedostataka = Br. utvrđenih visokih nedostataka / Ukupan br. utvrđenih nedostataka * 100
Iz podataka dostupnih u gornjoj tablici,
%ge visokih nedostataka = 10/ 30 * 100 = 33,33%
%ge srednjih nedostataka = Ne.srednjih utvrđenih nedostataka / Ukupan br. utvrđenih nedostataka * 100
Iz podataka dostupnih u gornjoj tablici,
%ge srednjih nedostataka = 6/ 30 * 100 = 20%
%ge niskih nedostataka = Br. Nisko utvrđenih nedostataka / Ukupan br. utvrđenih nedostataka * 100
Iz podataka dostupnih u gornjoj tablici,
%ge niskih nedostataka = 8/ 30 * 100 = 27%
Zaključak
Mjerni podaci navedeni u ovom članku uglavnom se koriste za generiranje izvješća o dnevnom/tjednom statusu s točnim podacima tijekom faze razvoja/izvršenja testnog slučaja & ovo je također korisno za praćenje statusa projekta & Kvaliteta softvera.
O autoru : Ovo je gostujuća objava Anuradhe K. Ona ima više od 7 godina iskustva u testiranju softvera i trenutno radi kao konzultant za MNC. Ona također ima dobro znanje o testiranju mobilne automatizacije.
Koje druge testne metrike koristite u svom projektu? Kao i obično, recite nam svoje mišljenje/upite u komentarima ispod.