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9-thoughtworks-全生命周期的质量度量-于晓南.pdf

上传人: li 编号:29824 2021-02-07 52页 17.01MB

1、MTSC2020中国互联网测试开发大会深圳站TESTING SUMMITCONFERENCE CHINA 20202020.11.20-21一中国深圳宝立方国际酒店主办方:TesterHeme#page#中国互联网测试开发大会。深圳站MTSC全生命周期的质量度量ThoughtWorks于晓南主办方:TesterHame#page#日程8 Why为什么度量?9 Wheno How何时度量?o Case Study如何度量质量?,度量案例#page#度量现状Thc#page#场景1没有度量随机“我们公司的软件测试活动比较随机,测试产出无效的缺陷也没有统一管理起来。主观“那如何来度量软件质量呢?不可

2、量化“凭主观印象拍脑袋吧.近期线上问题少,就不可复用觉得质量好。之前刚上线一个大版本,线上问没有参考价值题多,就觉得质量差一点。#page#场景2有度量,但无效缺陷数量“我们每个季度都会评选质量之星,提Bug最多的度量无效测试有奖励哟”引起冲突“那我们是用缺陷数来度量软件质量的吗?效果制造分裂咋样?*不利于质量内建“基本上是用Bug数来度量。效果不好说,开发和不利于持续分析测试经常为一个问题是不是Bug吵的不可开交。#page#场景3有效度量,但无积极影响缺陷分析有效度量“我们每个选代都会进行全面的缺陷分析,可以有效度量交付的质量。可复用然后呢?“分析之后呢,有哪些后续活动?没有影响团队“给全

3、员发一个缺陷分析报告,别的没了。没有改进质量#page#场景4有效积极度量,一量到底缺陷分析有效度量“我们每个选代都会做缺陷分析,报告透明可视化,根据分析要点制定改进项并跟进。可复用有积极影响“目前的缺陷分析持续了一段时间,该改进的都改的差不多了,再分析也分析不出更多的内容,度量陷入瓶颈感觉陷入了瓶颈,后面也不知道该怎么做了。,怎么调整?#page#总结有效度量度量现状没有度量D积极影响有度量,但无效3有效度量,但无积极影响有效积极度量,但一量到底S适时调整#page#度量方式Thc#page#何为度量?归于数字度量是指对于一个物体或是事件的某个性质给予一个数字,使其可以和其有比较他物体或是事

4、件的相同性质比较一组观察数值度量可以是对一物理量(如长度、尺寸或容量等)的估计或测定,也可以抽象特质是其他较抽象的特质。一维基百科#page#定性分析定量分析归类度量方式根因分析缺陷分析用户访谈测试覆盖率内部反馈构建效率研发效能成熟度评估ghtwarks2020ConCRac3#page#定性分析定量分析归类度量方式,不量化,要指标,需量化只定性复杂影响数值和频率价值判断变化超势htwarks2020Co#page#总结有效度量度量方式定性分析:意义和影响3积极影响定量分析:数量、频率和超势0不同阶段采取不同方式或组合适时调整#page#全生命周期的有效度量Thc#page#一个选代的生命周期

5、需州实现测试运维上线缺陷数量构建效率需求有效单元测试缺陷逃逸率需求变更缺陷超势系统稳定性#page#OPENSMaHS项目案例社区团购!社区团购APP演进全面进入O验证假设:发文成团,PDF优惠券00-1阶段:团购信息发布,提交订购意向C完整功能上线:商家团购发布,下订单,物流。增强和维护#page#跨越多个选代的生命周期0-7阶段送代阶段变更阶段维护阶段定性分析定量+定性尽量全经济优先#page#跨选代度量:可视化仪表盘定性分析定量分析内部反馈用户访谈根因分析缺陷分析成熟度评估测试覆盖率构建效率研发效能lteration0大量功能反馈Iteration 1新人涌入lteration2Iter

6、ation 3团队拆分lteration4前端重构团队拆分磨合lteration5lteration 6lteration7Iteration 8lteration9lteration 10#page#“软件质量的有效度量,需要在确定度量目标后,选择合适的度量方式和度量指标,持续的度量和反馈,并适时调整度量策略。做到软件全生命周期的有效度量,才能真正为软件研发过程降本增效,事半功倍。”lConfidaroherks2020Cc#page#度量分析Thc#page#一个选代的生命周期需州实现测试运维上线缺陷数量构建效率需求有效单元测试缺陷逃逸率需求变更缺陷超势系统稳定性#page#案例需求原因要

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本文主要探讨了软件全生命周期的质量度量的重要性、方法及其在敏捷开发中的实践。文章指出,度量应关注质量、价值、约束和成本等多方面,并引用了NPS、PV、UV等常见度量指标。度量方法包括定性和定量分析,其中定量分析涉及多个维度,如个人、团队、代码仓库等。文章还强调了度量过程中的反馈和调整,以及度量在提高软件质量和研发效率中的作用。关键数据包括各团队研发状态的对比(Team 1: 21%,Team 2: 48%,Team 3: 19%),以及度量对研发过程规范和质量信心提升的影响。
"如何度量软件全生命周期的质量?" "敏捷团队需要度量些什么?" 有效还是无效?"
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