- คืออะไร เมตริกการทดสอบซอฟต์แวร์?
- การวัดการทดสอบซอฟต์แวร์คืออะไร
- ทำไมต้องทดสอบเมตริก
- วงจรชีวิตของตัวชี้วัด
- ประเภทของตัวชี้วัดการทดสอบด้วยตนเอง
- ตัวอย่างของซอฟต์แวร์เมตริกการทดสอบ
- สรุป
- การอ่านที่แนะนำ
ในโครงการซอฟต์แวร์ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการวัดคุณภาพ ต้นทุน และประสิทธิผลของโครงการและกระบวนการต่างๆ หากไม่มีการวัดค่าเหล่านี้ โครงการจะไม่สามารถดำเนินการให้สำเร็จได้
ในบทความวันนี้ เราจะเรียนรู้ พร้อมตัวอย่างและกราฟ – เมตริกและการวัดผลการทดสอบซอฟต์แวร์ และวิธีใช้สิ่งเหล่านี้ในกระบวนการทดสอบซอฟต์แวร์
มีข้อความที่มีชื่อเสียง: “เราไม่สามารถควบคุมสิ่งที่เราวัดไม่ได้”
ในที่นี้ การควบคุมโครงการหมายถึงวิธีที่ผู้จัดการโครงการ/ลีดสามารถระบุการเบี่ยงเบนจากแผนทดสอบได้เร็วที่สุด เพื่อที่จะตอบสนองใน เวลาที่สมบูรณ์แบบ การสร้างเมตริกการทดสอบตามความต้องการของโครงการมีความสำคัญมากเพื่อให้ได้คุณภาพของซอฟต์แวร์ที่กำลังทดสอบ
คืออะไร เมตริกการทดสอบซอฟต์แวร์?
เมตริกคือการวัดเชิงปริมาณของระดับที่ระบบ ส่วนประกอบของระบบ หรือกระบวนการมีแอตทริบิวต์ที่กำหนด
เมตริกสามารถกำหนดเป็น “มาตรฐาน ของ การวัดผล ”.
เมตริกซอฟต์แวร์ใช้เพื่อวัดคุณภาพของโครงการ . เพียงแค่เมตริกเป็นหน่วยที่ใช้สำหรับอธิบายแอตทริบิวต์ เมตริกคือมาตราส่วนสำหรับการวัด
สมมติว่าโดยทั่วไปแล้ว "กิโลกรัม" เป็นเมตริกสำหรับการวัดแอตทริบิวต์ "น้ำหนัก" ในทำนองเดียวกัน ในซอฟต์แวร์ “จำนวนปัญหาที่พบในรหัสหนึ่งพันบรรทัด?” h ใช่ ไม่ ของปัญหาคือการวัด & amp; จำนวนบรรทัดของรหัสเป็นการวัดอื่น เมตริกถูกกำหนดจากการวัดทั้งสองนี้ .
ทดสอบตัวอย่างเมตริก:
- จำนวนข้อบกพร่องที่มีอยู่ภายใน โมดูลนี้หรือไม่
- มีการดำเนินการกรณีทดสอบกี่กรณีต่อคน
- ความครอบคลุมการทดสอบ % คืออะไร
การวัดการทดสอบซอฟต์แวร์คืออะไร
การวัดเป็น ตัวบ่งชี้เชิงปริมาณของขอบเขต จำนวน ขนาด ความจุ หรือขนาดของคุณลักษณะบางอย่างของผลิตภัณฑ์หรือกระบวนการ
ตัวอย่างการวัดการทดสอบ: จำนวนข้อบกพร่องทั้งหมด
โปรดดูแผนภาพด้านล่างเพื่อความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างการวัด & amp; เมตริก
ทำไมต้องทดสอบเมตริก
การสร้างเมตริกการทดสอบซอฟต์แวร์เป็นความรับผิดชอบที่สำคัญที่สุดของหัวหน้า/ผู้จัดการการทดสอบซอฟต์แวร์
เมตริกการทดสอบใช้เพื่อ
- ตัดสินใจสำหรับขั้นตอนต่อไปของกิจกรรม เช่น ประมาณการค่าใช้จ่าย & กำหนดการของโครงการในอนาคต
- เข้าใจประเภทของการปรับปรุงที่จำเป็นเพื่อให้โครงการประสบความสำเร็จ
- ตัดสินใจเกี่ยวกับกระบวนการหรือเทคโนโลยีที่จะแก้ไข ฯลฯ
ความสำคัญของเมตริกการทดสอบซอฟต์แวร์:
ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น เมตริกการทดสอบมีความสำคัญที่สุดในการวัดคุณภาพของซอฟต์แวร์
ตอนนี้ เราจะวัดได้อย่างไร คุณภาพของซอฟต์แวร์โดยใช้เมตริก ?
สมมติว่า หากโครงการไม่มีเมตริกใดๆ คุณภาพของงานที่ทำโดยนักวิเคราะห์ทดสอบจะถูกวัดอย่างไร
ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ทดสอบต้อง
- ออกแบบกรณีทดสอบสำหรับข้อกำหนด 5 ข้อ
- ดำเนินการกรณีทดสอบที่ออกแบบไว้
- บันทึกข้อบกพร่อง & จำเป็นต้องไม่ผ่านกรณีทดสอบที่เกี่ยวข้อง
- หลังจากแก้ไขข้อบกพร่องแล้ว เราจำเป็นต้องทดสอบข้อบกพร่องอีกครั้ง & ดำเนินการกรณีการทดสอบที่ล้มเหลวที่เกี่ยวข้องอีกครั้ง
ในสถานการณ์ข้างต้น หากไม่ปฏิบัติตามเมตริก งานที่เสร็จสมบูรณ์โดยนักวิเคราะห์การทดสอบจะเป็นเรื่องส่วนตัว เช่น รายงานการทดสอบจะไม่มีข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อทราบสถานะของงาน/โครงการของเขา
หาก Metrics มีส่วนร่วมในโครงการ สถานะที่แน่นอนของงานของเขา/เธอพร้อมตัวเลข/ข้อมูลที่เหมาะสมจะได้รับการเผยแพร่
เช่น ในรายงานการทดสอบ เราสามารถเผยแพร่:
- มีกรณีทดสอบกี่แห่งที่ได้รับการออกแบบตามความต้องการ
- มีกี่กรณีทดสอบที่ยังไม่ได้ออกแบบ
- มีกรณีทดสอบกี่กรณีที่ถูกดำเนินการ
- มีกรณีทดสอบกี่แห่งที่ผ่าน/ล้มเหลว/ถูกปิดกั้น
- มีกรณีทดสอบกี่แห่งที่ยังไม่ดำเนินการ
- มีข้อบกพร่องกี่แห่ง มีการระบุ & amp; ข้อบกพร่องเหล่านี้มีความรุนแรงเพียงใด
- มีกรณีทดสอบกี่กรณีที่ล้มเหลวเนื่องจากข้อบกพร่องเฉพาะอย่างใดอย่างหนึ่ง เป็นต้น
ตามความต้องการของโครงการ เราสามารถมีเมตริกมากกว่ารายการที่กล่าวถึงข้างต้น เพื่อทราบสถานะของโครงการโดยละเอียด
ตามเมตริกข้างต้น หัวหน้าทดสอบ/ผู้จัดการจะได้รับความเข้าใจในประเด็นสำคัญที่กล่าวถึงด้านล่าง
- %ge ของงานที่เสร็จสมบูรณ์
- %ge ของงานที่ยังไม่เสร็จ
- เวลาในการทำงานที่เหลือให้เสร็จ
- โครงการจะเป็นไปตามกำหนดเวลาหรือล่าช้า? เป็นต้น
ตามเมตริก หากโครงการไม่เสร็จสมบูรณ์ตามกำหนดเวลา ผู้จัดการจะแจ้งให้ลูกค้าทราบและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ โดยแจ้งเหตุผล ล้าหลังเพื่อหลีกเลี่ยงความประหลาดใจในนาทีสุดท้าย
วงจรชีวิตของตัวชี้วัด
ประเภทของตัวชี้วัดการทดสอบด้วยตนเอง
เมตริกการทดสอบแบ่งออกเป็น 2 ประเภทเป็นหลัก
- เมตริกฐาน
- เมตริกจากการคำนวณ
เมตริกฐาน: ฐาน เมตริกคือเมตริกที่ได้มาจากข้อมูลที่รวบรวมโดยนักวิเคราะห์การทดสอบในระหว่างการพัฒนาและดำเนินการกรณีทดสอบ
ข้อมูลนี้จะถูกติดตามตลอดวงจรการทดสอบ เช่น. รวบรวมข้อมูลอย่าง Total no. ของกรณีทดสอบที่พัฒนาขึ้นสำหรับโครงการ (หรือ) หมายเลข ของกรณีทดสอบจำเป็นต้องดำเนินการ (หรือ) ไม่ ของกรณีทดสอบที่ผ่าน/ล้มเหลว/ถูกบล็อก ฯลฯ
เมตริกจากการคำนวณ: เมตริกจากการคำนวณได้มาจากข้อมูลที่รวบรวมในเมตริกฐาน เมตริกเหล่านี้มักถูกติดตามโดยผู้นำการทดสอบ/ผู้จัดการเพื่อจุดประสงค์ในการรายงานผลการทดสอบ
ตัวอย่างของซอฟต์แวร์เมตริกการทดสอบ
มาเป็นตัวอย่างในการคำนวณเมตริกการทดสอบต่างๆ ที่ใช้ในรายงานการทดสอบซอฟต์แวร์:
ด้านล่างคือรูปแบบตารางสำหรับข้อมูลที่ดึงมาจากนักวิเคราะห์การทดสอบที่เกี่ยวข้องกับ การทดสอบ:
คำจำกัดความและสูตรสำหรับการคำนวณเมตริก:
#1) %ge กรณีทดสอบที่ดำเนินการ : เมตริกนี้ใช้เพื่อรับสถานะการดำเนินการของกรณีทดสอบในแง่ของ %ge
%ge กรณีทดสอบที่ดำเนินการ = ( จำนวนกรณีทดสอบที่ดำเนินการ / ผลรวม จำนวนกรณีทดสอบที่เขียน) * 100
ดังนั้น จากข้อมูลข้างต้น
%ge กรณีทดสอบที่ดำเนินการ = (65 / 100) * 100 = 65%
0 #2) %ge กรณีทดสอบไม่ได้ดำเนินการ: เมตริกนี้ใช้เพื่อรับสถานะการดำเนินการที่รอดำเนินการของกรณีทดสอบในรูปของ %ge%ge กรณีทดสอบที่ไม่ได้ดำเนินการ = ( จำนวนกรณีทดสอบที่ไม่ได้ดำเนินการ / จำนวนกรณีการทดสอบทั้งหมดที่เขียน) * 100
ดังนั้น จากข้อมูลข้างต้น
%ge กรณีทดสอบที่ถูกปิดกั้น = (35 / 100) * 100 = 35%
#3) %ge กรณีทดสอบผ่าน : เมตริกนี้ใช้เพื่อรับค่าผ่าน %ge ของกรณีทดสอบที่ดำเนินการ
%ge กรณีทดสอบที่ผ่าน = ( ไม่ใช่ ของกรณีทดสอบที่ผ่าน / จำนวนทั้งหมด ของกรณีทดสอบที่ดำเนินการ) * 100
ดังนั้น จากข้อมูลข้างต้น
%ge กรณีทดสอบที่ผ่าน = (30 / 65) * 100 = 46%
#4) %ge กรณีทดสอบล้มเหลว : ตัวชี้วัดนี้ใช้เพื่อรับ %ge กรณีการทดสอบที่ดำเนินการล้มเหลว
%ge กรณีทดสอบล้มเหลว = ( จำนวนกรณีทดสอบล้มเหลว / จำนวนกรณีทดสอบทั้งหมดที่ดำเนินการ) * 100
ดังนั้น จากข้อมูลข้างต้น
%ge กรณีทดสอบ ผ่าน = (26 / 65) * 100 = 40%
#5) %ge Test case ถูกบล็อก : ตัวชี้วัดนี้ใช้เพื่อรับ %ge ที่ถูกบล็อกของกรณีทดสอบที่ดำเนินการ สามารถส่งรายงานโดยละเอียดได้โดยระบุเหตุผลที่แท้จริงสำหรับการบล็อกกรณีทดสอบ
%ge กรณีทดสอบที่ถูกบล็อก = ( จำนวนกรณีทดสอบที่ถูกบล็อก / จำนวนรวมของกรณีทดสอบที่ดำเนินการ ) * 100
ดังนั้น จากข้อมูลข้างต้น
%ge กรณีทดสอบที่ถูกปิดกั้น = (9 / 65) * 100 = 14%
#6) ความหนาแน่นของข้อบกพร่อง = ไม่ใช่ ของข้อบกพร่องที่ระบุ / ขนาด
( ที่นี่ "ขนาด" ถือเป็นข้อกำหนด ดังนั้นที่นี่ ความหนาแน่นของข้อบกพร่องจะคำนวณเป็นจำนวนของข้อบกพร่องที่ระบุตามข้อกำหนด เช่นเดียวกัน ความหนาแน่นของข้อบกพร่องสามารถคำนวณได้ เป็นจำนวนข้อบกพร่องที่ระบุต่อโค้ด 100 บรรทัด [หรือ] จำนวนข้อบกพร่องที่ระบุต่อโมดูล เป็นต้น )
ดังนั้น จากข้อมูลข้างต้น
ความหนาแน่นของข้อบกพร่อง = (30 / 5) = 6
#7) ประสิทธิภาพการกำจัดข้อบกพร่อง (DRE) = ( จำนวนข้อบกพร่องที่พบระหว่างการทดสอบ QA / (จำนวนข้อบกพร่องที่พบระหว่าง QA การทดสอบ +จำนวนข้อบกพร่องที่พบโดยผู้ใช้ปลายทาง)) * 100
DRE ใช้เพื่อระบุประสิทธิภาพการทดสอบของระบบ
สมมติว่า ระหว่างการพัฒนา & การทดสอบ QA เราได้ระบุข้อบกพร่อง 100 รายการ
หลังจากการทดสอบ QA ในช่วงอัลฟ่า & การทดสอบเบต้าผู้ใช้ปลายทาง / ลูกค้าระบุข้อบกพร่อง 40 รายการ ซึ่งสามารถระบุได้ในระหว่างขั้นตอนการทดสอบ QA
ตอนนี้ DRE จะคำนวณเป็น
DRE = [100 / (100 + 40)] * 100 = [100/140] * 100 = 71%
#8) Defect Leakage : Defect Leakage คือตัวชี้วัดที่ใช้ในการระบุประสิทธิภาพของการทดสอบ QA กล่าวคือ จำนวนข้อบกพร่องที่พลาด/ลื่นไหลในระหว่างการทดสอบ QA
Defect Leakage = ( จำนวนข้อบกพร่องที่พบใน UAT / จำนวนข้อบกพร่องที่พบในการทดสอบ QA) * 100
สมมติว่า ระหว่างการพัฒนา & การทดสอบ QA เราได้ระบุข้อบกพร่อง 100 รายการ
หลังจากการทดสอบ QA ในช่วงอัลฟ่า & การทดสอบเบต้า ผู้ใช้ปลายทาง / ลูกค้าระบุข้อบกพร่อง 40 รายการ ซึ่งสามารถระบุได้ในระหว่างขั้นตอนการทดสอบ QA
การรั่วไหลของข้อบกพร่อง = (40/100) * 100 = 40%
#9) ข้อบกพร่องตามลำดับความสำคัญ : ตัวชี้วัดนี้ใช้เพื่อระบุหมายเลข ของข้อบกพร่องที่ระบุตามความรุนแรง / ลำดับความสำคัญของข้อบกพร่องซึ่งใช้ในการตัดสินคุณภาพของซอฟต์แวร์
%ge ข้อบกพร่องร้ายแรง = จำนวนข้อบกพร่องร้ายแรงที่ระบุ / จำนวนทั้งหมด ของข้อบกพร่องที่ระบุ * 100
จากข้อมูลที่มีอยู่ในตารางด้านบน
%ge ข้อบกพร่องร้ายแรง = 6/ 30 * 100 = 20%
%ge ข้อบกพร่องสูง = จำนวนข้อบกพร่องสูงที่ระบุ / จำนวนทั้งหมด ของข้อบกพร่องที่ระบุ * 100
จากข้อมูลที่มีอยู่ในตารางด้านบน
%ge ข้อบกพร่องสูง = 10/ 30 * 100 = 33.33%
%ge ข้อบกพร่องปานกลาง = เลขที่ของการระบุข้อบกพร่องปานกลาง / จำนวนทั้งหมด ของข้อบกพร่องที่ระบุ * 100
จากข้อมูลที่มีอยู่ในตารางด้านบน
%ge ข้อบกพร่องปานกลาง = 6/ 30 * 100 = 20%
%ge ข้อบกพร่องต่ำ = จำนวนข้อบกพร่องต่ำที่ระบุ / จำนวนทั้งหมด ของข้อบกพร่องที่ระบุ * 100
จากข้อมูลที่มีอยู่ในตารางด้านบน
%ge ข้อบกพร่องต่ำ = 8/ 30 * 100 = 27%
0สรุป
เมตริกที่ระบุในบทความนี้ใช้เป็นหลักในการสร้างรายงานสถานะรายวัน/รายสัปดาห์ด้วยข้อมูลที่ถูกต้องในระหว่างขั้นตอนการพัฒนา/ดำเนินการกรณีทดสอบ & สิ่งนี้ยังมีประโยชน์สำหรับการติดตามสถานะโครงการ & คุณภาพของซอฟต์แวร์
เกี่ยวกับผู้เขียน : นี่คือโพสต์ของแขกรับเชิญโดย Anuradha K. เธอมีประสบการณ์ในการทดสอบซอฟต์แวร์มากกว่า 7 ปี และปัจจุบันทำงานเป็นที่ปรึกษาให้กับ บรรษัทข้ามชาติ เธอยังมีความรู้เป็นอย่างดีเกี่ยวกับการทดสอบระบบอัตโนมัติบนมือถือ
คุณใช้เมตริกการทดสอบใดในโครงการของคุณ ตามปกติ โปรดแจ้งให้เราทราบความคิดเห็น/ข้อสงสัยของคุณในความคิดเห็นด้านล่าง