Meni

Važne mjerne vrijednosti i mjerenja softverskog testiranja - objašnjeno primjerima i grafikonima

  • Glavni
  • Praćenje Grešaka
  • Važne mjerne vrijednosti i mjerenja softverskog testiranja - objašnjeno primjerima i grafikonima

important software test metrics

Isprobajte Naš Instrument Za Uklanjanje Problema

U softverskim projektima najvažnije je izmjeriti kvalitetu, trošak i učinkovitost projekta i procesa. Bez njihova mjerenja projekt se ne može uspješno dovršiti.

U današnjem članku ćemo naučiti s primjerima i grafikonima - Metrika i mjerenja softverskog ispitivanja i kako ih koristiti u procesu testiranja softvera.

Poznata je izjava: 'Ne možemo kontrolirati stvari koje ne možemo izmjeriti'.

Ovdje kontrola projekata znači, kako voditelj / voditelj projekta može prepoznati odstupanja od plana ispitivanja što prije kako bi reagirao u savršeno vrijeme. Stvaranje testnih mjernih podataka na temelju projektnih potreba vrlo je važno za postizanje kvalitete softvera koji se ispituje.

Metrika i mjerenja softverskog ispitivanja

Mjerenje i mjerenje softverskog ispitivanja

Što ćete naučiti:

Što su metrike testiranja softvera?

Metrika je kvantitativna mjera stupnja u kojem sustav, komponenta ili proces posjeduju zadani atribut.

Mjerni podaci mogu se definirati kao „STANDARDI OD MJERENJE '.

python selenium pronaći element po tekstu

Softverske metrike koriste se za mjerenje kvalitete projekta. Jednostavno, metrika je jedinica koja se koristi za opis atributa. Metrička je skala za mjerenje.

Pretpostavimo da je općenito 'Kilogram' mjerni podatak za mjerenje atributa 'Težina'. Slično tome, u softveru 'Koliko se problema nalazi u tisuću redaka koda?', H također Broj izdanja je jedno mjerenje, a broj linija koda je drugo mjerenje. Metrička vrijednost definirana je iz ta dva mjerenja .

Primjer testnih mjernih podataka:

  • Koliko nedostataka postoji unutar modula?
  • Koliko se test slučajeva izvršava po osobi?
  • Što je pokrivenost testom%?

Što je mjerenje softverskog testa?

Mjerenje je kvantitativna naznaka opsega, količine, dimenzije, kapaciteta ili veličine nekog svojstva proizvoda ili postupka.

Primjer test mjerenja: Ukupan broj nedostataka.

Pogledajte donji dijagram za jasno razumijevanje razlike između mjerenja i mjerenja.

razlika između mjerenja i mjerenja

Zašto testirati metriku?

Stvaranje mjernih podataka softverskog testiranja najvažnija je odgovornost voditelja / menadžera softverskog testiranja.

Test Metrics se koristi za,

  1. Donesite odluku za sljedeću fazu aktivnosti, poput procjene troškova i rasporeda budućih projekata.
  2. Razumjeti vrstu poboljšanja koja su potrebna za uspjeh projekta
  3. Donesite odluku o modificiranju procesa ili tehnologije itd.

Važnost mjernih podataka testiranja softvera:

Kao što je gore objašnjeno, Test Metrics su najvažniji za mjerenje kvalitete softvera.

Sada, kako možemo mjeriti kvalitetu softvera pomoću Metrics ?

Pretpostavimo, ako projekt nema nikakvih mjernih podataka, kako će se onda mjeriti kvaliteta posla koji je obavio testni analitičar?

Na primjer, Test analitičar mora,

  1. Dizajnirajte test slučajeve za 5 zahtjeva
  2. Izvršite osmišljene test slučajeve
  3. Zabilježite nedostatke i morate propasti povezane slučajeve ispitivanja
  4. Nakon što se kvar riješi, moramo ponovno testirati kvar i ponovno izvršiti odgovarajući neuspjeli testni slučaj.

U gornjem scenariju, ako se ne slijede mjerni podaci, tada će posao koji dovrši testni analitičar biti subjektivan, tj Izvještaj o ispitivanju neće imati odgovarajuće informacije da bi znao status svog rada / projekta.

Ako je Metrics uključen u projekt, tada se može objaviti točan status njegovog / njezinog rada s odgovarajućim brojevima / podacima.

tj. u Izvješću o ispitivanju možemo objaviti:

  1. Koliko je test slučajeva dizajnirano po zahtjevu?
  2. Koliko testnih slučajeva tek treba izraditi?
  3. Koliko se test slučajeva izvršava?
  4. Koliko je test slučajeva prošlo / neuspjelo / blokirano?
  5. Koliko testnih slučajeva još nije izvršeno?
  6. Koliko se nedostataka utvrdi i koja je ozbiljnost tih nedostataka?
  7. Koliko testnih slučajeva nije uspjelo zbog jednog određenog nedostatka? itd.

Na temelju potreba projekta možemo imati više mjernih podataka od gore spomenutog popisa, kako bismo detaljno znali status projekta.

Na temelju gornjih mjernih podataka, voditelj testa / voditelj dobit će razumijevanje dolje spomenutih ključnih točaka.

  • % ge obavljenog posla
  • % ge posla koji treba završiti
  • Vrijeme je za završetak preostalog posla
  • Ide li projekt prema rasporedu ili kasni? itd.

Na temelju mjernih podataka, ako projekt neće završiti prema rasporedu, upravitelj će alarmirati klijenta i ostale dionike navodeći razloge zaostajanja kako bi se izbjegla iznenađenja u zadnji trenutak.

Metrics Životni ciklus

Metrics Životni ciklus

Vrste metrika ručnog ispitivanja

Mjerne vrijednosti testiranja uglavnom su podijeljene u 2 kategorije.

  1. Osnovne metrike
  2. Izračunate metrike

Osnovni mjerni podaci: Osnovne metrike su metrike koje su izvedene iz podataka prikupljenih od strane analitičara testa tijekom izrade i izvršenja test slučaja.

Ovi će se podaci pratiti tijekom životnog ciklusa testa. Tj. prikupljanje podataka poput Ukupno br. test slučajeva razvijenih za projekt (ili) br. test slučajeva treba izvršiti (ili) br. testnih slučajeva položenih / neuspjelih / blokiranih itd.

Izračunate metrike: Izračunate metrike izvedene su iz podataka prikupljenih u osnovnoj metrici. Te mjerne podatke općenito prati voditelj testa / upravitelj u svrhu izvještavanja o ispitivanju.

Primjeri mjernih podataka testiranja softvera

Uzmimo primjer za izračunavanje različitih mjernih podataka testa koji se koriste u izvještajima o testiranju softvera:

Ispod je format tablice za podatke preuzete od Test Analystica koji je stvarno uključen u testiranje:

Primjer mjernih podataka testiranja softvera

Definicije i formule za izračunavanje mjernih podataka:

# 1)% ge Test slučajevi izvršeni : Ova se metrika koristi za dobivanje statusa izvršenja test slučajeva u smislu% ge.

Izvršeno% ge test slučajeva = ( Broj izvršenih testnih slučajeva / Ukupno br. napisanih testnih slučajeva) * 100.

Dakle, iz gornjih podataka,
% ge Izvršeni testni slučajevi = (65/100) * 100 = 65%

# 2)% ge Test slučajevi nisu izvršeni : Ovaj se mjerni podatak koristi za dobivanje statusa izvršenja testnih slučajeva na čekanju u smislu% ge.

% ge Test slučajevi nisu izvršeni = ( Broj testnih slučajeva koji nisu izvršeni / Ukupno br. napisanih testnih slučajeva) * 100.

Dakle, iz gornjih podataka,
% ge Test slučajeva blokirano = (35/100) * 100 = 35%

Grafikon testnih mjernih podataka 1

Grafikon testnih mjernih podataka 2

# 3)% ge Test slučajevi položeni : Ova se metrika koristi za dobivanje prolaznosti% ge izvršenih testnih slučajeva.

% ge Test položeni slučajevi = ( Broj položenih testnih slučajeva / Ukupno br. izvršenih testnih slučajeva) * 100.

Dakle, iz gornjih podataka,
% ge Test položeni slučajevi = (30/65) * 100 = 46%

# 4)% ge Test slučajevi nisu uspjeli : Ova se metrika koristi za dobivanje neuspjeha% ge izvršenih testnih slučajeva.

% ge Test slučajevi nisu uspjeli = ( Broj neuspjelih testnih slučajeva / Ukupno br. izvršenih testnih slučajeva) * 100.

Dakle, iz gornjih podataka,
% ge Položeni slučajevi = (26/65) * 100 = 40%

# 5)% ge Test slučajevi blokirani : Ova se metrika koristi za dobivanje blokiranih% ge izvršenih testnih slučajeva. Detaljno izvješće može se dostaviti navodeći stvarni razlog blokiranja test slučajeva.

% ge Test slučajevi blokirani = ( Broj blokiranih test slučajeva / Ukupno br. izvršenih testnih slučajeva) * 100.

Dakle, iz gornjih podataka,
% ge Test slučajevi blokirani = (9/65) * 100 = 14%

Grafikon testnih mjernih podataka 3

Grafikon testnih mjernih podataka 4

# 6) Gustoća nedostataka= Broj utvrđenih nedostataka / veličina

( Ovdje se „veličina“ smatra uvjetom. Stoga se ovdje gustoća nedostataka izračunava kao broj utvrđenih nedostataka prema zahtjevu. Slično tome, gustoća nedostataka može se izračunati kao broj identificiranih nedostataka na 100 linija koda (ILI) Broj utvrđenih nedostataka po modulu itd. )

Dakle, iz gornjih podataka,
Gustoća nedostatka = (30/5) = 6

# 7) Učinkovitost uklanjanja nedostataka (DRE)= ( Broj otkrivenih nedostataka tijekom ispitivanja kvalitete / (Broj oštećenja pronađenih tijekom ispitivanja osiguranja kvalitete + broj oštećenja koje je pronašao krajnji korisnik)) * 100

DRE se koristi za utvrđivanje učinkovitosti ispitivanja sustava.
Pretpostavimo da smo tijekom testiranja razvoja i osiguranja kvalitete utvrdili 100 nedostataka.
Nakon QA testiranja, tijekom Alpha & Beta testiranja, krajnji korisnik / klijent identificirao je 40 nedostataka, koji su mogli biti utvrđeni tijekom faze QA testiranja.

Sada će se DRE izračunati kao,
DRE = (100 / (100 + 40)) * 100 = (100/140) * 100 = 71%

# 8) Propuštanje nedostataka: Propuštanje kvarova je metrika koja se koristi za identifikaciju učinkovitost ispitivanja kvalitete tj. koliko je nedostataka propušteno / proklizalo tijekom QA testiranja.

Propuštanje nedostataka = ( Broj otkrivenih nedostataka u UAT / Broj otkrivenih nedostataka u ispitivanju kvalitete.) * 100

Pretpostavimo da smo tijekom testiranja razvoja i osiguranja kvalitete utvrdili 100 nedostataka.
Nakon QA testiranja, tijekom Alpha & Beta testiranja, krajnji korisnik / klijent identificirao je 40 nedostataka, koji su mogli biti utvrđeni tijekom faze QA testiranja.

Propuštanje nedostataka = (40/100) * 100 = 40%

# 9) Defekti prema prioritetu : Ova se metrika koristi za identifikaciju br. utvrđenih nedostataka na temelju ozbiljnosti / prioriteta kvara koji se koristi za odlučivanje o kvaliteti softvera.

% ge kritičnih nedostataka = broj utvrđenih kritičnih nedostataka / ukupan br. utvrđenih nedostataka * 100
Iz podataka dostupnih u gornjoj tablici,
% ge kritičnih nedostataka = 6/30 * 100 = 20%

% ge visokih nedostataka = broj utvrđenih visokih nedostataka / ukupan br. utvrđenih nedostataka * 100
Iz podataka dostupnih u gornjoj tablici,
% ge Veliki nedostaci = 10/30 * 100 = 33,33%

% ge Srednji nedostaci = Broj utvrđenih srednjih nedostataka / Ukupno br. utvrđenih nedostataka * 100
Iz podataka dostupnih u gornjoj tablici,
% ge Srednji nedostaci = 6/30 * 100 = 20%

% ge Niski nedostaci = Broj utvrđenih niskih nedostataka / Ukupan br. utvrđenih nedostataka * 100
Iz podataka dostupnih u gornjoj tablici,
% ge Niski nedostaci = 8/30 * 100 = 27%

Grafikon testnih mjernih podataka 5

Preporučena literatura=> Kako napisati učinkovito sažeto izvješće o ispitivanju

world of warcraft besplatni privatni poslužitelj

Zaključak

Mjerni podaci navedeni u ovom članku uglavnom se koriste za generiranje Dnevno / tjedno izvješće o statusu s točnim podacima tijekom faze razvoja / izvršavanja testnog slučaja, a to je također korisno za praćenje statusa projekta i kvalitete softvera.

O autoru : Ovo je gost Anuradhe K. Ima 7 i više godina iskustva u testiranju softvera i trenutno radi kao savjetnica za MNC. Također dobro poznaje testiranje automatizacije na mobilnim uređajima.

Koje još testne metrike koristite u svom projektu? Kao i obično, javite nam svoje misli / upite u komentarima u nastavku.

Preporučena literatura

^