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软件质量评级体系的构思

软件质量评级体系的构思

作者: 我是石巍 | 来源:发表于2020-04-04 23:05 被阅读0次

背景

目前业界并没有通用的、可参考性的软件质量评判标准,经常有客户期望我们能提供评判标准,但是实际上我们自己也没有一套可复制的标准。

以缺陷或者用例的数量、代码行数、甚至各种比率,仅仅起到数据展示,想要整合之后出具质量报告,其实是需要大量的管理经验才能够总结的。

这就造成了市场上虽然有很多管理工具,但很多团队或者企业仍然无法总结软件质量。

以下是期望通过一种标准化的综合性评级系统,解决市场上缺乏质量管理总结经验的问题。

评级体系的设想

  • 利用现有的业界通用软件质量指标,设计评级系统「评级类似于SonarQube
  • 把从业经验转换为可量化、可对比的推荐评级
  • 最终聚合所有指标评级,按照权重综合评级如: S、A、B、C、D
  • 以此作为软件质量的评判标准

目前业界通用指标

由于单纯数量并没有可比性和传承性,因此以下指标均采用比率的方式:

指标 计算方法
缺陷密度 bugs ÷ code lines * 1000
回归缺陷率 regression bugs ÷ total bugs * 100%
二次缺陷率 reopen bugs ÷ total bugs * 100%
缺陷探测率 qa found bugs ÷ ( qa found bugs + customer found bugs ) * 100%
缺陷修复率 fixed bugs ÷ total bugs * 100%
缺陷验证率 verified bugs ÷ fixed bugs * 100%
测试执行率 executed cases ÷ total cases * 100%
测试通过率 pass cases ÷ executed cases * 100%

度量维度

根据个人近10年从业经验来看,这些指标的推荐总结维度如下:

  • 产品/项目维度
    • 不同版本(Sprint/迭代)间的比较,以观察产品不同版本的品质反馈
  • Sprint/迭代维度
    • 周期内除了以上各种指标外,还可以增加速率指标,以观察是否存在项目管理上的风险
    • 不同新功能之间的比较,以识别出品质风险较大的功能模块
    • 不同缺陷类别之间的比较,以识别出本轮迭代的风险来源
    • 不同轮次/RC(RC=Release Candidate)之间的比较,以观察其趋势是否符合周期内的研发工作

评级体系的指标制定

指标计算表

评级体系的落地

要想落地这么一套体系,需要完成以下工作:

  • 数据采集
  • 指标计算
  • 评级汇总

篇幅有限,文中一定还有不严谨之处,待日后不断完善。

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