Уиттакер . - Как тестируют в Google

Полнота

Методология ACC создает матрицу, полностью описывающую ваш проект. С ее помощью в нескольких внутренних проектах Google нашли области покрытия, упущенные в ходе обычного планирования тестирования.

Скорость

Методология ACC работает быстро: создание классификации ACC даже в сложных проектах занимало у нас меньше получаса. Это намного быстрее составления тест-планов.

Действенность

В процессе анализа ACC вы связываете риски с возможностями вашего приложения. По этим значениям строится «тепловая карта» проекта, на которой видны области наибольшего риска, то есть места, которым следует уделить особое внимание при тестировании.

Польза

Мы создали несколько экспериментальных фич, которые воплощают в жизнь тест-план ACC, показывая данные, по которым можно количественно оценить риск в проекте (баги, тестовое покрытие).

Сегодня я с радостью объявляю, что мы открываем исходный код Test Analytics ( http://code.google.com/p/test-analytics / ) — инструмент, созданный в Google для упрощения ACC-анализа.

Test Analytics состоит из двух основных частей: первая часть — это пошаговый инструмент для создания матрицы ACC (рис. В.5). Он работает быстрее и проще электронных таблиц, которые мы использовали до этого (убедитесь, взглянув на рис. В.6). Наш инструмент визуализирует матрицу и риски, связанные с возможностями ACC, чем тоже не могли похвастаться обычные электронные таблицы (рис. В.7).

Рис. В.5. Определение атрибутов проекта в Test Analytics

Рис. В.6. Отображение возможностей проекта в Test Analytics

Рис. В.7. Отображение рисков в матрице атрибутов и компонентов в Test Analytics

Вторая часть Test Analytics превращает ACC-таблицу в живую, автоматически обновляемую матрицу рисков. Для этого Test Analytics импортирует из вашего проекта данные о качестве: баги, тест-кейсы, результаты тестов и изменения в коде. С этими данными риски становятся визуально понятными, основанными на количественных значениях, а не на догадках. Если некоторый компонент или возможность вашего проекта содержат многочисленные изменения в коде или открытые баги, то и риск в этой части выше. Проведенные тесты могут снизить риски. Если выполнить тесты и импортировать их результаты, показатели рисков в этой области снижаются по ходу тестирования.

Эта часть все еще остается экспериментальной. Мы пробуем разные способы вычисления риска по полученным результатам (см. рис. В.8). Тем не менее мы решили выпустить этот инструмент как можно раньше, чтобы узнать у сообщества, насколько хорошо наше решение подходит для команд тестировщиков. Мы хотим постоянно улучшать инструмент и делать его более полезным. Например, мы хотим импортировать больше информации о качестве: показатели сложности кода, результаты статического анализа кода, покрытие, обратная связь от внешних пользователей — это лишь часть идей, которые можно было бы включить в тест-план.

Рис. В.8. Test Analytics, привязанный к данным багов и тестовых примеров

Вы можете поэкспериментировать с живой версией продукта ( http://goo.gl/Cv2QB ), посмотреть код ( http://code.google.com/p/test-analytics / ) вместе с документацией ( http://code.google.com/p/test-analytics/wiki/AccExplained ), и, конечно, мы будем рады вашим отзывам.

Для обсуждения продукта создана команда Google Group ( http://groups.google.com/group/test-analytics-discuss ), в которой мы активно отвечаем на вопросы и обмениваемся впечатлениями по поводу использования Test Analytics.

Тест-план мертв, да здравствует тест-план!