Με τη συλλογή και ανάλυση σχετικών μετρικών, οι ομάδες μπορούν να προσδιορίσουν τα ζητήματα πιο αποτελεσματικά και να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις για την ενίσχυση των διαδικασιών τους.

Κατανόηση των δοκιμών μετρικών-απορρίψεων

Η προσέγγιση αυτή βασίζεται στη συλλογή ποσοτικών δεδομένων που σχετίζονται με διάφορες πτυχές των δοκιμών λογισμικού. Μετρικοί όπως η πυκνότητα ελαττωμάτων, η κάλυψη δοκιμών και ο χρόνος εκτέλεσης δοκιμών παρέχουν πληροφορίες για την ποιότητα και τη σταθερότητα του λογισμικού.

Μετρική για την παρακολούθηση κλειδιών

  • Πυκνότητα βλάβης: Αριθμός ελαττωμάτων ανά μέγεθος της ενότητας λογισμικού.
  • Κάλυψη δοκιμών: Ποσοστό δοκιμασμένου κωδικού ή χαρακτηριστικών.
  • Χρόνος εκτέλεσης δοκιμής: Διάρκεια που λαμβάνεται για την εκτέλεση των περιπτώσεων δοκιμής.
  • Ποσοστό επιβατών/επιβράβευσης: Λόγος επιτυχημένων έναντι αποτυχημένων δοκιμών.
  • Ποσοστό αυτόματων δοκιμών: Αναλογία δοκιμών που εκτελούνται αυτόματα.

Δοκιμή εφαρμογής δεδομένων-Driven

Για την αποτελεσματική εφαρμογή των δοκιμών με βάση τις μετρήσεις, οι ομάδες θα πρέπει να καθορίζουν σαφείς στόχους για κάθε μέτρηση. \" τακτική συλλογή δεδομένων και η αναθεώρηση των τάσεων βοηθά στον εντοπισμό περιοχών που χρειάζονται βελτίωση.

Οφέλη από τη χρήση δεδομένων στις δοκιμές

Η χρήση δεδομένων επιτρέπει στις ομάδες να δίνουν προτεραιότητα στις προσπάθειες δοκιμών, να μειώνουν τη χειρωνακτική εργασία και να αυξάνουν την ακρίβεια των δοκιμών.