Оставить заявку
12.08.2024

Метрики для оценки эффективности тестирования ПО

Использование метрик — не только способ понять, как проходят тесты, но и возможность найти области для улучшения, оптимизировать ресурсы и повысить удовлетворенность пользователей.

Метрики тестирования — это количество показателей, которые помогают оценить, насколько эффективно и качественно проводится тестирование ПО. Они дают командам важную информацию о процессе, позволяя принимать обоснованные решения на основе реальных данных. Правильно подобранные метрики помогают понять текущее состояние проекта, выявить узкие места и улучшить общую продуктивность.

Существует несколько основных видов, каждая из которых выполняет свою роль в процессе тестирования. Чтобы они работали эффективно, важно правильно выбирать показатели, регулярно их анализировать и использовать информацию для постоянного улучшения тестирования и разработки. В следующих разделах поговорим о каждой категории подробнее и обсудим, как их использование может повысить качество тестирования и конечного продукта.

Метрики выполнения тестов

В тестировании программного обеспечения (ПО) существует множество метрик, которые помогают оценить эффективность процесса и качество программного обеспечения. Вот основные метрики выполнения тестов:

Метрики покрытия требований тестами

Одна из важных метрик покрытия — процент тестового покрытия требований. Этот показатель показывает, какая часть требований к системе была проверена с помощью тестов. Чтобы рассчитать, нужно сопоставить все требования с соответствующими тестами. Формула расчета выглядит так:

тестовое покрытие = (количество требований, проверяемых тест кейсами/общее количество требований) * 100%

Для вычисления этой метрики необходимо установить критерий для определения "требований с тестами". Это может быть, например, наличие хотя бы одного теста или для каждой границы. Данные для расчета берутся из системы управления требованиями, в зависимости от статуса или наличия ссылок на тесты.

Покрытие кода

Процент кода, который охвачен тестами (например, через юнит-тестирование). Включает в себя различные типы покрытия: покрытие строк, ветвей, функций и т.д.

Чтобы рассчитать оценку покрытия кода, необходимо сначала выбрать подходящий инструмент для оценки, ориентируясь на потребности и архитектуру проекта. Затем следует создать инструментальную сборку, на которой будут проведены тесты для анализа покрытия. При этом важно отметить, что оценка покрытия кода доступна как для автоматизированных, так и для ручных тестов.

Визуализация метрики

Метрики производительности в тестировании ПО

Метрики производительности в тестировании программного обеспечения (ПО) помогают оценить, насколько система справляется с нагрузкой, а также выявить узкие места и потенциальные проблемы. Вот несколько ключевых метрик, которые обычно используются в тестировании производительности:

  • Время отклика: время, за которое система отвечает на запрос. Измеряется с момента отправки запроса до получения ответа.
  • Пропускная способность: количество транзакций или процессов, которые система может обработать за единицу времени. Обычно измеряется в запросах в секунду (RPS) или транзакциях в секунду (TPS).

  • Нагрузочная способность: максимальное количество пользователей или транзакций, которое система может успешно обрабатывать без ухудшения производительности.

  • Использование ресурсов:
ЦП: процент использования центрального процессора.
Память: объем используемой оперативной памяти.
Диск: скорость чтения/записи и его загрузка.
Сеть: пропускная способность и задержки в передаче данных.

  • Скорость обработки транзакций: время, необходимое для выполнения транзакции или набора операций.

  • Время ожидания, которое пользователь ждет, прежде чем его запрос будет обработан.

  • Процент или абсолютное количество ошибок, возникающих под нагрузкой, например, тайм-ауты или ошибки сервера.

  • Коэффициент отказов: отношение числа ошибочных запросов к общему числу запросов, что может помочь в оценке надежности системы.

  • Время, в течение которого система недоступна для пользователей.

  • Чувствительность к нагрузке: как меняется производительность системы при увеличении нагрузки (например, количество подключенных пользователей или запросов).

  • Степень масштабируемости: способность системы увеличивать производительность при добавлении ресурсов (например, серверов).

  • Пиковая производительность: величина пропускной способности и время отклика при максимальной нагрузке.

Эти метрики важны для понимания того, как система работает под различными нагрузками, и для обеспечения того, чтобы приложение оставалось отзывчивым и эффективным даже при высоком уровне использования.

Метрики удовлетворенности пользователей

Метрики удовлетворенности пользователей в тестировании программного обеспечения (ПО) помогают оценить, насколько продукт соответствует ожиданиям конечных пользователей. Вот основные метрики этой категории:

  • Индекс удовлетворенности клиентов (CSAT)
Показывает уровень удовлетворенности пользователей после взаимодействия с продуктом. Обычно измеряется по шкале от 1 до 5 или от 1 до 10.
Предположим, в результате проведённого опроса CSAT вы собрали 150 ответов. Из них 60 человек оценили свою удовлетворенность на уровне 4 баллов, а 50 участников указали максимальную оценку (5). Чтобы вычислить показатель CSAT, следует сложить общее количество позитивных оценок (110) и разделить на 150: (110/150) x 100 = 73,33 %.

  • Индекс потребительской лояльности (NPS)
Оценивает вероятность того, что пользователь порекомендует продукт другим. Измеряется по шкале от 0 до 10.

NPS = % сторонников — % критиков.

  • Индекс вовлеченности пользователей (UIE)
Отражает уровень вовлеченности и активности пользователей. Может включать метрики вроде частоты использования, времени сессии и количества возвратов.

  • Количество жалоб и отзывов
Отслеживает число жалоб, отзывов и предложений, полученных от пользователей. Помогает выявить проблемные области и точки роста.

  • Показатель отказов
Измеряет долю пользователей, которые прекратили использование продукта после первого взаимодействия. Высокий показатель может указывать на проблемы с юзабилити или функциональностью.

  • Среднее время решения проблем
Отражает скорость реакции команды на запросы и жалобы пользователей. Важно для поддержания высокого уровня удовлетворенности.

Регулярный мониторинг и анализ метрик

Регулярный мониторинг и анализ метрик позволяют командам отслеживать эффективность тестирования в реальном времени. Это включает в себя:
Сбор данных:
Использование инструментов для автоматического сбора и хранения метрик, чтобы минимизировать ручной труд и ошибки.
Анализ данных:
Регулярный анализ собранных данных для выявления трендов, аномалий и областей, требующих внимания. Это может включать в себя сравнение текущих значений с целевыми показателями.

Отчеты:
Подготовка отчетов о состоянии метрик для команды и заинтересованных сторон. Это помогает всем участникам процесса быть в курсе текущего состояния тестирования.

Регулярный мониторинг позволяет командам быстро реагировать на изменения и адаптировать свои стратегии тестирования.

Принятие корректирующих действий на основе метрик

На основе анализа метрик команды должны принимать корректирующие действия для улучшения процессов тестирования. Это может включать:
Оптимизацию тестовых процессов:
Если метрики показывают, что время выполнения тестов слишком велико, команда может рассмотреть возможность параллелизации тестов или улучшения их качества.

Улучшение качества тестов:
Если процент успешных тестов низок, это может указывать на необходимость пересмотра тест-кейсов или улучшения тестовой документации.

Обучение и развитие команды:
Если метрики показывают, что команда испытывает трудности с определенными аспектами тестирования, можно организовать тренинги или семинары для повышения квалификации.

Принятие действий на основе метрик помогает командам не только решать текущие проблемы, но и предотвращать их в будущем.

Заключение

В этой статье мы обсудили важные метрики для оценки эффективности тестирования программного обеспечения. Они дают ценную информацию о качестве продукта и результатах тестирования. Показатели помогают командам находить слабые места, оптимизировать процессы и делать обоснованные решения на основе реальных данных.
Хочется подчеркнуть, что использование разных метрик в комплексе – это ключ к успешному управлению качеством. Каждая метрика уникальна, а их комбинация позволяет лучше понять, что происходит с проектом. Регулярный мониторинг и анализ метрик помогают командам адаптироваться к изменениям и улучшать качество тестирования.
Перспективы развития метрик в тестировании выглядят многообещающе. С учетом роста автоматизации и внедрения искусственного интеллекта, можно ожидать появления новых, более точных и адаптивных метрик. Это позволит командам тестировщиков не только увеличить качество программного обеспечения, но и повысить удовлетворенность пользователей, что, в свою очередь, приведет к успешным проектам и конкурентным преимуществам на рынке.

Нужно качественное тестирование ПО, но нет времени и ресурсов на поиск подходящих специалистов? Не переживайте! Мы предлагаем вам идеальное решение — аутстаффинг.

С нашей помощью вы получите доступ к высококвалифицированным специалистам, которые готовы взять на себя все заботы по тестированию вашего продукта.

Свяжитесь с нами любым удобным способом.

Оставьте заявку