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軟體測試 - 估算技術
軟體測試需要正確的估算和規劃才能有效執行。測試估算描述了識別和評估軟體開發生命週期 (SDLC) 中測試完整軟體所需的工作量、時間和資源的各種技術和程式。
什麼是測試估算?
進行測試估算是為了有效規劃、確定時間表以及為專案分配資源。它主要由管理人員執行。它權衡並估算在特定環境中完成測試所需的預算、資源和時間。它可以預測任何延誤和預算超支。
為什麼要進行測試估算?
進行測試估算的原因如下:
規劃
如果估算正確,可以減少專案中可能的延誤。設定可實現的截止日期,並相應地調整資源。這將導致所有團隊成員之間的有效協作。
資源
如果估算正確,可以有效地分配資源,例如參與測試的人員數量、正確測試工具和環境的識別等。它避免了測試資源短缺或過剩的情況。
預算
如果估算正確,可以正確預測專案的總體預算,其中包括所有基礎設施、工具、資源等的成本。在此基礎上,制定精確的預算並減少不必要的支出。
風險
如果估算正確,可以識別所有可能的專案風險。為潛在的風險區域分配更多資源以減輕風險。
預期
如果正確進行測試估算,可以衡量所有專案利益相關者(即管理人員、客戶等)的期望。
資源最佳化
正確的估算為專案中的有效規劃和資源最佳化提供了空間。它為流程改進、自動化和最佳化提供了範圍,從而使測試過程更有效。
估算什麼?
專案中估算的各種引數如下:
- 估算執行規劃、分析、設計、開發、測試和專案管理活動所需的時間和精力。
- 考慮所有引數後,估算完成專案或專案中特定活動所需的時間。
- 估算所需的人員數量、技能組合、工具和所有其他配置。
- 所有上述專案也有助於估算專案複雜性以及專案中可能出現的所有其他風險和問題。此外,它還預測完成專案文件和測試所需的時間和精力。
不同的測試估算技術
技術 | 目的 |
---|---|
工作分解結構 | 這是將大型任務分解成較小元件的過程。 |
三點軟體估算 | 這是將大型任務分解成較小元件的過程,每個元件的估算都取決於三個引數:最佳情況或樂觀估計 (O)、最可能情況 (M) 和最壞情況或悲觀估計 (W)。 公式: 測試估算 (E) = (O + (4 * M) + W) / 6。 標準差 (SD) = (W - O) / 6 其中,O 用於估算最佳情況。 M 用於估算最可能的情況。 W 用於估算最壞情況。 讓我們以一個專案為例,在這個專案中,測試團隊應該執行 Web 測試、後端測試、API 測試和效能測試。 在最佳情況或樂觀情況下 (O),當專案一切正常時,團隊需要 100 個工時才能完成。 在最可能的情況下 (M),當預計會遇到一些問題時,團隊需要 120 個工時才能完成。 在最壞情況下 (W),當預計會遇到重大問題時,團隊需要 140 個工時才能完成。 因此,平均估算 (E) = (100 + (4*120) + 140)/6 =(100 + 480 + 140) / 6 = 120 工時。 標準差 (SD) =(140 - 100) / 6 = 6.67 工時。 因此,團隊需要 120 +/- 6.67 個工時才能完成測試。 |
德爾菲法 | 這是一個由一群經驗豐富的個人坐在一起並就最可能的結果達成一致意見的過程。 |
功能點分析 | 這是將大型任務分解成較小元件的過程。然後根據大小、預算和時間表對每個元件進行估算。 讓我們以一個被分解成 2 個簡單元件、3 箇中等元件和 1 個複雜元件的單個專案為例。簡單、中等和複雜元件的功能點 (FP) 分別確定為 2、4 和 3。 專案的總功能點 =(2 * 2) + (3 * 4) + (1*3) = 19 |
敏捷估算 | 這是一個使用當前和過去資訊進行預測的過程。同時,將新資料輸入專案以簡化估算過程。 |
百分比分佈 | 這是一個以百分比衡量每個元件的過程。它可以瞭解軟體測試生命週期 (STLC) 各階段所需的工作量。 |
建立測試估算的最佳實踐
建立測試估算的最佳實踐如下:
- 清楚地瞭解需求。
- 透過將大型任務分解成較小元件來簡化測試估算過程。
- 利用過去和歷史資料來估算類似的專案。
- 讓那些擁有足夠的領域知識並過去參與過類似估算的經驗豐富的人參與進來。
- 為該過程利用正確的估算技術。
- 確定專案中可能出現的所有潛在風險和問題。
- 在進行估算時,要包含專案中將需要的所有資源和基礎設施。
- 讓另一位經驗豐富的人員稽核估算結果以獲得反饋。
- 隨著專案進展和更多細節的出現,相應地更新估算值,並說明修改的原因,以便將來參考。
- 專案完成後,比較完成實際測試所需的時間和精力與估算值。這可能有助於對未來的專案進行估算。
結論
本教程對軟體測試估算技術的全面介紹到此結束。我們首先描述了什麼是測試估算、為什麼要進行測試估算、估算什麼、不同的測試估算技術以及建立測試估算的最佳實踐。這使您掌握了軟體測試估算技術的深入知識。明智的做法是繼續練習您所學到的知識,並探索與軟體測試相關的其他知識,以加深您的理解並拓寬您的視野。