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缺陷漏测分析:测试过程改进(三)

2016-01-17 22:47 光荣之路

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图 -3

  图-3演示的是“测试分析”标签项。在这里可以分析用户报告的缺陷是否真的是漏测,换句话说,确定测试过程中是否真的存在漏洞或者该缺陷是否真的值得解决。这是非常重要的。有一些用户发现问题的环境是非常特殊的或生僻的,还有些缺陷解决起来代价很大,并且很难被发现,漏测分析组需要确定是否有必要针对该漏测缺陷进行测试过程改进。如果发现问题的用户是非常重要的客户,并且该用户会经常使用该环境,那么即使发现问题的环境非常特殊,也需要改进测试环境,来尽量符合用户的使用环境。在上面的例子中,缺陷被归类到“未执行的测试类型”,该测试类型发生了漏测。在对数百个漏测缺陷进行统计分析后,如果发现“未执行的测试类型”比例很高,那么可能需要在整个开发过程中增加该类测试类型。这里“捕获概率”项和上面小节描述的含义一样。

  ◆ 测量

  本节将给出关于测量的一些建议。首先,对于需要改进点,将给出能指导漏测分析组制订合适的改进计划的测量点;接下来,将给出一些评价漏测分析过程效果的方法。您可以采用其中部分或全部建议来建立自己的测量体系。

  1、测量驱动改进

  将前面各分类数据和总数比较,得到各分类的比例。下面是一些例子:

  图-4显示的是各代码模块(模块A-Z)漏测数占总的漏测数的比例。从该饼图上可以清楚地看出超过50%的漏测来自于B、C、D、E四个模块,这个测量结果可以帮助漏测分析组决定是否对这四个模块的开发过程实施改进。

图 -4

图 -5

  图-5分析了漏测缺陷对用户造成的不同影响,如业务中断、系统崩溃、或设备相关问题等。例如,如果“影响1”是设备相关问题,那么被测软件所在的硬件平台可能需要进行改进;同样,如果蓝色部分是高严重等级的影响类型,那么可以看出漏测是高严重等级影响类型的具体比例是多少。

  通过前面示例的数据库工具,还可以输出大量其他图表,上面所举的两个例子只是最常用的两种分析图。

  2、评价漏测分析效果

  评价改进的效果需要有精确的数据和一致的分析报告,以下几个数据会被用到:

  TFVUD 是用户发现缺陷数(Total Field Valid Unique Defects),即由用户发现的经过了确认的、非重复的、非用户错误操作的、非建议类型的所有缺陷;

  PDD 是测试发现缺陷数(Post Development Defects),即在开发完成后的测试周期中发现的缺陷数,但它不包括那些向用户发布后发现的缺陷;

  KLOC 表示千行代码。

  利用上面数据可以得到以下分析数据:

  ● TFVUD

  -------------------

  千行变更代码 & 新代码

  应当在产品全生命周期中测量上面的值,用作一个版本和另一个版本在相同时间检查点上进行比较的评价指标。例如,一个季度中,2.0版本的该测量值应该比1.0版本低。进行该项测量的目的是减少单位代码规模中用户发现的的有效问题数。

  ● PDD

  -------------------

  PDD+TFVUD

  在产品全生命周期中同样应当测量上面的值,作为一个版本和另一个版本在相同时间检查点上进行比较的评价指标。例如,一个季度中,2.0版本的该测量值应该比1.0版本高。进行该项测量的目的是推动尽早地在开发过程中发现缺陷,从而降低缺陷的修复成本。

<未完待续>

相关阅读:

缺陷漏测分析:测试过程改进(一)

缺陷漏测分析:测试过程改进(二)

(来源:http://www.51testing.com/html/10/n-232910.html)

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