Поговорим о скорости сходимости дефектов
Поговорим о скорости сходимости дефектов

Одноклассник, который долгое время следил за моим официальным аккаунтом, оставил сообщение в фоновом режиме и задал мне несколько вопросов об измерении качества. В ходе общения с ним мы обменялись некоторыми мнениями, что также дало мне новое понимание измерения качества. В этой статье рассказывается о нескольких интересных показателях и распространенных заблуждениях в измерении качества.

Что такое скорость сходимости дефектов

Говоря о скорости сходимости дефектов, мы должны сначала поговорить о скорости ухода дефектов.

В своей предыдущей статье «Поговорим о коэффициенте устранения дефектов» я описал коэффициент устранения дефектов следующим образом: Коэффициент устранения дефектов относится к количеству дефектов, возникающих в онлайн-среде после того, как программный продукт выпущен в сеть, и общему количеству дефектов. в жизненном цикле итерации версии Отношение количества дефектов к скорости устранения дефектов также называется скоростью выхода из ошибок онлайн или «побегом из теста».

Что касается коэффициента исключения онлайн-дефектов, существует такая формула расчета: Коэффициент исключения онлайн-дефектов = количество онлайн-дефектов/общее количество дефектов в цикле версий × 100%. Помимо измерения качества онлайн-доставки продукта, этот показатель также можно использовать для оценки уровня контроля качества команды тестирования.

Поскольку это контроль качества, он соответствует контролю количества онлайн-дефектов или минимизации влияния онлайн-дефектов на бизнес и стабильность системы. В этом контексте существует такой показатель качества, как скорость сходимости дефектов.

Роль скорости сходимости дефектов

так называемыйСкорость сходимости дефектов отражает тенденцию изменения дефектов в процессе разработки программного продукта и своевременность их исправления.。Вообще говоря,Программная система будет находиться на ранней и средней стадиях тестирования.(Модульное тестирование&Интеграционное тестирование)Выявили много недостатков,к этапам системного тестирования и регрессионного тестирования,Будет очевидна тенденция к снижению и конвергенции количества дефектов.

Почему появляется такой индикатор? Обычно ошибки, обнаруженные в каждом раунде тестирования, должны быть исправлены в максимально возможной степени до следующего раунда тестирования, а количество повторно открытых ошибок должно быть значительно уменьшено. С определенной точки зрения это может доказать эффективность действий по тестированию.

Простое измерение качества программных продуктов по количеству ошибок недостаточно полно, но количество ошибок в значительной степени отражает функциональную корректность продукта. Если после нескольких раундов тестирования и исправления ошибок все еще остается много ошибок, можно только сказать, что результатом контроля качества является провал. Соответственно, будь то тестирование, спецификация R&D или качество кодирования, риски определенно большие.

и Роль скорости сходимости дефектов,Он используется для измерения результатов работы этого процесса.,Соответствует ли оно ожиданиям. В то же время этот индикатор может также напоминать студентам, занимающимся исследованиями, разработками и тестированием.,Избегайте передачи потенциального риска вниз по течению, увеличивая масштаб воздействия и затраты на ремонт.。Сделаем еще один шаг вперед,Через показатель скорости сходимости дефектов,Контролировать и снижать риски приемки продукта и его выпуска в Интернете.

Как измерить скорость сходимости дефектов

Поскольку скорость ухода дефектов можно измерить, можно также измерить скорость сходимости дефектов. На следующем рисунке представлена ​​линейная диаграмма сходимости дефектов:

(Изображения из Интернета удалены и предназначены только для справки)

Вообще говоря,От тестирования до онлайн-релиза, а затем до онлайн-релиза следующей версии, этот этап можно рассматривать как полный интервал статистических измерений дефектов.。Если это просто простая статистика,Тогда вам останется только посчитать три показателя, представленные на рисунке выше.

Этот полный интервал статистических измерений можно разделить, если требуются более подробные показатели. Например: этап модульного тестирования, этап интеграционного тестирования, этап тестирования системы, этап приемки в оттенках серого, этап онлайн-операции.

Чистая статистика и показатели на самом деле относительно просты.,Вообще говоря, если на определенном статистическом этапе кривые совокупного количества обнаруженных дефектов и совокупного устраненного дефекта близки к одному и тому же, это означает, что данные о скорости сходимости дефектов относительно хорошие.。Напротив,Это означает, что на этом этапе существует определенный риск по качеству.

Теоретически кривые обнаруженных кумулятивных дефектов и устраненных кумулятивных дефектов должны практически совпадать в конце полного статистического интервала. Но в реальных сценариях работы такая ситуация встречается редко. Ведь факторов, влияющих на качество, слишком много, и всегда есть неконтролируемые факторы или факторы «черного лебедя».

Как оценить качество на основе метрики скорости сходимости дефектов? Моя идея состоит в том, чтобы выбрать определенную версию в качестве базовой для сравнения, а затем посчитать данные последующих версий на разных этапах и статистических интервалах для сравнения год-год и месяц-месяц.

Конечно, все меры по измерению и улучшению качества должны быть «измерены в пределах наших возможностей» в реальной практике применения, поскольку само качество имеет свою цену. Качество следует улучшать при ограниченных ресурсах, что также является целью, которую должны преследовать обеспечение и улучшение качества.

Раньше я читал несколько статей по анализу и примеры практики измерения качества некоторых команд тестирования.,Для обеспечения онлайн-качества и стабильности системы они,Метрики были разработаны специально для онлайн-среды.,Типичный пример:Уровень удержания вопросов в Интернете(Как долго сохраняются дефекты, обнаруженные в Интернете,Используется для оценки своевременности ремонта и акцента на онлайн-качество).

Мне остаётся только вздыхать по этому поводу, показатели и данные действительно разыгрываются.

Наконец, давайте поговорим о взаимосвязи между ускользанием дефектов и конвергенцией дефектов.

Коэффициент устранения дефектов — это поэтапный результат качества. Конвергенция дефектов — это цель контроля и улучшения качества. Коэффициент сходимости дефектов — это показатель для оценки результатов контроля качества и улучшения.。Звучит громко,Проще говоря, это потому, что есть выход.,Поэтому нам нужно сойтись,и оценить результаты сходимости.

На самом деле, будь то измерение качества или что-то еще, это всего лишь средства и инструменты для решения проблем и достижения целей. Существуют индикаторы измерения. Начните с результатов измерений, чтобы проанализировать, как улучшить, а затем продолжайте измерять и анализировать процесс и результаты улучшения, повторяя цикл, как матрешку.

Метричными показателями действительно нужно играть, а показателей можно установить множество, но самое главное — объединить болевые точки команды, по-настоящему оптимизировать и улучшить, а также постоянно улучшать качество доставки продукта. В противном случае измерение качества станет лишь инструментом для KPI и управления сверху.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose