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Alles in einem Leitfaden zur Fehlerdichte - ihre Bedeutung und ihre Berechnung.

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Ein Leitfaden zur Defektdichte:

Testmetriken sind knifflig. Sie sind die einzige Möglichkeit zu messen, aber die Vielfalt ist überwältigend.

Möglicherweise sammeln Sie etwas, das Ihnen nicht die gewünschten Analysen liefert. Der sicherste Weg ist hier, auf dem ausgetretenen Pfad zu gehen.

Fast jedes Team auf der Welt verlässt sich auf die Fehlerdichte, um Fehlertrends zu verstehen.

Der heutige Artikel ist ein umfassender Leitfaden zur Fehlerdichte (DD).

Fehlerdichteanleitung

Listen Sie alle Betriebssysteme auf, mit denen Sie vertraut sind

Was du lernen wirst:

Was ist Defektdichte?

Schauen wir uns an, was Dichte wörtlich bedeutet.

Es ist „der Grad der Kompaktheit eines Stoffes (Quelle: Google)“.

Die Fehlerdichte ist also die Kompaktheit der Fehler in der Anwendung. (Ok, es ist also nur eine verfeinerte Version der Fehlerverteilung.)

Anwendungen sind in Funktionsbereiche oder eher technisch unterteilt BLOCK (Tausend Codezeilen). So, Die durchschnittliche Anzahl von Fehlern in einem Abschnitt oder pro KLOC einer Softwareanwendung ist die Fehlerdichte.

Wie wird die Fehlerdichte berechnet?

Es ist eine einfache Mathematik.

Schritt 1: Sammeln Sie den Rohstoff: Sie benötigen die Gesamt-Nr. von Fehlern (für eine Freigabe / Build / Zyklus).

Schritt 2: Berechnen Sie die durchschnittliche Nr. von Defekten / Funktionsbereich oder KLOC

Fehlerdichteformel mit Berechnungsbeispiel:

Beispiel 1:: Für einen bestimmten Testzyklus gibt es 30 Fehler in 5 Modulen (oder Komponenten). Die Dichte wäre:

Gesamt-Nr. Mängel / Gesamt-Nr. Anzahl der Module = 30/5 = 6. Die DD pro Modul beträgt 6.

Beispiel 2:: Eine andere Perspektive wäre beispielsweise, dass es 15 Fehler für 15KLOC gibt. Es wäre dann:

Gesamt-Nr. Anzahl der Defekte / KLOC = 30/15 = 0,5 = Dichte beträgt 1 Defekt pro 2 KLOC.

Beispiel 2 ist nur für diejenigen Teams gedacht, die das KLOC kennen und eine Messung daran benötigen. Die meisten Teams arbeiten nicht mit einer solchen Statistik. Bei Bedarf können Sie jedoch herausfinden, wie viele KLOC Ihre Anwendung enthält.

Warum ist die Fehlerdichte wichtig?

Jede Metrik, die das Testteam sammelt, vermittelt eine der folgenden Angaben:

  • Fortschritt
  • Produktivität
  • Qualität

Wenn nicht, verschwenden Sie Ihre Zeit.

DD ist der effektivste Weg, um Qualität zu verstehen.

Zum Beispiel:: Eine Anwendung mit DD 5 pro KLOC ist von besserer Qualität als eine andere mit 15 pro KLOC.

Je höher die Fehlerdichte, desto schlechter die Qualität.

Es dient zwei wichtigen Zwecken:

  • Informieren: Information ist Macht, nicht wahr? Wenn Sie die schwächsten Bereiche Ihrer Anwendung kennen, können Sie entscheiden, ob sie für die Verwendung geeignet ist oder nicht.
  • Aufruf zum Handeln: Ein Modul mit höherer DD muss repariert werden. DD hilft, sie zu identifizieren.

Nicht

# 1)Berücksichtigen Sie keine Duplikate / zurückgegebenen Mängel

Eine falsch berechnete Fehlerdichte kann Ihr Team irreführen.

Fügen Sie keine Duplikate / zurückgegebenen Fehler hinzu (kein Fehler, der wie beabsichtigt funktioniert, nicht reproduzierbar usw.) Erhöht die Anzahl der Gesamtzahl. von Mängeln, was bedeutet, dass die DD proportional zunimmt. Infolgedessen deutet Ihre Fehlermetrik auf eine schlechte Qualität hin, was definitiv ein Fehlalarm wäre.

#zwei)Tun Sie dies nicht basierend auf den Daten eines Tages

Schauen wir uns diese hypothetische Situation an:

LO1

Am Tag 1 ist die DD höher. Dies könnte Ihr Team sofort in einen Panikmodus versetzen.

So, Warten Sie, bis Sie einen besseren Rohstoff haben. Mit anderen Worten, Daten im Wert von einigen Tagen.

Wenn Sie DD berechnen, möchten Sie auch eine kumulative Fehleranzahl.

In der obigen Tabelle berücksichtigt Ihre DD ab Tag 2 nicht die Anzahl der bisherigen Fehler. Es werden nur die Daten dieses Tages betrachtet.

Ich habe den Eindruck: „Die Defektdichte ab Tag 2 nimmt ab und zu, und es gibt keinen Trend.“ Wie kann sich die Fehlerdichte verringern, wenn nichts gegen die am Vortag gemeldeten Fehler unternommen wird? Nicht wahr? Denk darüber nach.

Ein besserer Weg, dies zu tun, ist:

LO2

Noch einmal, Wenn Sie dies täglich tun, berücksichtigen Sie eine kumulative Fehleranzahl.

Variationen

Abhängig vom Grad der Verfeinerung, den Ihr Team benötigt, können Sie diese Fehlermetrik anpassen.

Gesamt-Nr. von hohen / kritischen Fehlern pro KLOC oder Modulen

  • Sie können dies auch tun, um Probleme pro Modul zurückzugeben. Hier sammeln Sie nur die Anzahl der Probleme, die bei Builds / Releases immer wieder auftreten

Bei welchen Werten der Fehlerdichte wird die Software nicht mehr akzeptabel?

Industriestandard für Fehlerdichte:

Nun, das ist für jede Branche, Anwendung und jedes Team unterschiedlich. Die Fertigung hätte einen bestimmten Schwellenwert und wäre für die IT völlig anders.

DD zeigt zum Nennwert eine schlechte Qualität. Es ist jedoch wiederum die Schwere der einzelnen Mängel, die darüber entscheidet, ob das Produkt gebrauchsfähig ist oder nicht.

Hohe DD ist Ihr Indikator, um tiefer zu gehen und Ihre Fehler auf ihre Folgen zu analysieren.

Wer möchte nicht die Fehlerdichte Null, oder? Obwohl es keinen spezifischen Standard gibt, ist es daher umso besser, je niedriger dieser Wert ist.

Abschließende Gedanken:

  • Es ist keine prädiktive Zählung. Ein Wert von DD trägt nicht dazu bei, die zukünftige Qualität des Produkts zu erwarten. Es kann besser oder schlechter sein. Historische Daten helfen nicht bei zukünftigen Vorhersagen.
  • Während kritischer Testphasen / -zyklen (wie UAT) wird DD basierend auf der Zeit berechnet.Zum Beispiel: DD / Erste Stunde, DD pro Tag usw.
  • Bei der Erfassung mehrerer Fehlerstatistiken für Freigabe / Zyklus kann die Fehlerdichte pro Zyklus oder pro Freigabe erfolgen.
  • Eine einfache grafische Darstellung der Tabellendaten kann wie folgt aussehen:

DD3

Defektdichtediagramm

Abschließend

Die Fehlerdichte ist ein wichtiger Qualitätsindikator. Sie können nichts falsch machen, wenn Sie diese Fehlermetrik erfassen und präsentieren. Was ist mehr? Es ist eines der am einfachsten zu berechnenden.

Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen genügend Aufmerksamkeit geschenkt, um Defektdichte für tiefere Einblicke zu verwenden.

Autor : STH-Teammitglied Swati hat dieses detaillierte Tutorial geschrieben.

Berechnen Sie die Fehlerdichte in Ihren Teams? Wenn ja, machen Sie das pro Zyklus, pro Modul oder pro KLOC? Wenn nicht, welche anderen Metriken helfen Ihnen, die Qualität zu verstehen? Bitte teilen Sie Ihre Kommentare und Fragen unten.

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