測試人員在每次版本迭代中,會對項目的總體質量有一個把控:前端
對於項目常見的問題,開發常常犯的錯誤都會有所瞭解。後端
爲了不或者減小這樣的錯誤或不規範的事情在發生,測試人員能夠對缺陷進行分析總結,安全
提出有針對性的預防意見及規避措施,以提升產品的質量。運維
那麼,能夠從那幾個方面進行缺陷分析呢?函數
致命的錯誤,形成系統崩潰、死機,或形成數據丟失、主要功能徹底喪失等。微服務
嚴重錯誤,指功能模塊或特性沒有實現,主要功能部分喪失,次要功能所有喪失,或致命的錯誤聲明。性能
不太嚴重的錯誤,如次要功能模塊喪失、提示信息不夠準確、用戶界面差和操做時間長等。測試
一些小問題若有個別錯別字、文字排版不整齊等,對功能幾乎沒有影響,軟件產品仍可以使用。網站
記錄對應模塊,所產生的缺陷,不一樣的項目<模塊>的顆粒度不同,可視狀況選擇。編碼
顆粒度較細,適用於小型項目,20個模塊左右的適用此維度。
顆粒度適中,適用於中型項目,一個組件下面有多個模塊,組件個數5+以上。
顆粒度較大,適合微服務類型項目,但不建議超過20+以上的分類。
顆粒度太大,不建議使用,問題主要分爲爲前端、後端、對外接口。
模糊不清的需求、說不明白的PRD、分析不到位等
設計缺失、功能遺漏、場景未考慮、容錯性不高等
純屬開發我的技能不嫺熟、編碼質量不高、方法函數應用補數量、調試腳本未清除等。
配置方案不完整、集成出錯、配置缺失遺漏、受其它外在資源的影響等。
對應不一樣嚴重程度問題的解決效率與週期。
根據大型網站的可用性指標0,999-0.999999,對於致命性問題的修復時間限定在5分鐘到500分鐘之間不等。
不過平常生產過程當中,沒有這麼高的要求,但高效率的團隊儘可能要作到:致命性問題當天內要獲得解決;嚴重問題兩天內獲得解決;
整個項目階段所產生的缺陷的修復狀況統計,可對比歷史項目或版本的數據。
可統計維度:對應模塊問題的修復率、對應缺陷等級問題的修復率、對應責任人產生缺陷的修復率等等。
對應缺陷的責任人:多是產品、開發、項目、測試、運維或客戶自身。
各職能人員在缺陷上的投入,包含產品、研發、測試、運維等。
上述缺陷因子中,單一因子的分析,這裏就很少介紹,使用中直接使用餅圖分析便可。
重點從多因子組合的狀況有哪些維度能夠分析統計。
根毫不同缺陷等級進行預設分數,結合缺陷責任人產生缺陷的數量進行分數評估。
對項目組各成員對產品質量的「貢獻」,有數據上的評判--可參考。
根毫不同缺陷等級進行預設分數,結合對用模塊產生缺陷的數量進行分數評估。
對項目各功能模塊質量有一個量化的認識,便於針對性的開展質量改進與分析總結。
各模塊缺陷等級分佈
分析模塊缺陷數量以及對應什麼問題類型較多,便於後續版本或項目有意識規避相似問題,引發相關人員的重視。
分析各階段不一樣等級缺陷分佈狀況。
在缺陷產生階段及缺陷等級的基礎上延伸,能夠統計各階段在缺陷上的消耗。
上述的因子還能夠擴充,缺陷的應用分析也還有不少維度,不侷限與上述列到的內容。
缺陷分析與度量工做是一個須要積累的過程,最終的目的仍是經過不一樣維度不一樣圖表的分析,更多量化的來評判軟件的質量。
從而幫助項目成員認識到問題,並在後續版本迭代或新項目中有序規避。