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📜  估计技术-测试点分析

📅  最后修改于: 2021-08-29 02:40:54             🧑  作者: Mango

估算是一项管理活动，通常是规划的前身。估算可为测试执行或自动化创建之类的任务创建近似成本和计划目标。如此处所述，有多种因素会影响测试估算。在测试估算中，我们需要在整个生命周期中将已知的估算最佳实践应用于测试工作。下面列出了测试项目期间发生的主要活动–

  1. 规划
  2. 控制
  3. 分析
  4. 设计
  5. 执行
  6. 执行
  7. 正在汇报

在上述测试中，执行是引起管理最高关注的一项。就整体项目管理而言，测试执行也是一条关键路径。但是，众所周知，测试执行估计很麻烦，因为它取决于各种动态因素，例如环境可用性，集成问题，数据可用性，缺陷修复率等。因此，测试执行的决定因素不仅是花费多长时间一次运行每个测试用例，还需要查找，修复和重新测试已修复的关键错误所需的时间。
请注意，估计期间总会有一系列假设。作为领导者，您必须确保在测试控制期间记录并监视所有假设。

有多种用于测试评估的技术可以大致分为两类：

  1. 基于指标的技术
  2. 基于经验的技术。

基于度量的估计技术：
顾名思义，它涉及根据以前或类似项目的指标或典型值来估算测试工作量。
此广泛类别下的各种技术包括：

  1. 工作分解结构
  2. 测试点分析。
  3. 占项目总工作量的百分比
  4. 团队估算–示例三点估算或Delphic甲骨文

基于专家的方法：
它涉及根据任务所有者或系统或技能专家的估计来估计任务。

测试点分析(TPA)：
测试点分析是一种用于估计黑盒测试的技术。它对应于用于白盒测试估计的函数点分析。它利用3个实体来进行估计，即–

  1. 尺寸 –
    这是根据针对复杂性，界面和均匀性调整的功能点确定的。
  2. 战略 –
    特别是要测试哪些质量属性或风险以及在多大程度上进行测试。
  3. 生产力–
    这为我们提供了参与者的生产率水平，这取决于测试团队的技能，并受所采用的组织，技术所遵循的过程的影响。

如何计算测试点：
1。 首先，我们为系统的每个功能区域计算一个值，该值给出动态质量特征的工作量权重，即将通过动态测试进行测试的质量特征。 (实际代码在动态测试中执行)

  • 考虑了四个特征– 功能，可用性，安全性和效率。
  • 权重是使用数字0,3，4中给出，这取决于对于每个质量特性动态测试的重要性5,6。
  • 较小的数字表示重要性较低，较大的数字表示重要性较高。
  • 重量的默认值为4，以粗体显示。

动态质量特征

Qd = (.75 Qf+0.05Qp+0.1 Qu +0.1 Qe)/4
Qf= Functionality Factor
Qp- Security Factor
Qu= Usability Factor
Qe= Efficiency Factor

2.其次，我们针对系统的每个功能区域，根据各种属性来计算与功能相关的加权因子，这将使测试变得更容易或更难。

  • 考虑的五个因素是–使用重要性，使用强度，接口，复杂性和均匀性。
  • 如图所示，为每个因子给出了一个权重数。
  • 每个属性的默认值均以粗体突出显示。
  • 较低的数字表示测试容易或不太重要。
  • 对于均匀性，较小的数字表示较难测试。

函数相关因素

Df = ((Ue+Uy+I+C))20)*U
Ue= Usage Importance. 3,6 or 12
Uy= Usage Intensity, 2,4,or 12
I= Interfacing; 2,4, or 6
C= Complexity 3,6, or 12
Uniformity 0.6 or 1

3.第三个计算是针对系统给定功能区域的动态测试点计算。如果系统很复杂，这可能是一个漫长的过程。

  • 将动态质量加权因子与给定功能区域的函数相关加权因子和函数点计数相乘。
  • 重复此过程以计算整个系统所有功能区域的动态测试点数。

动态测试点

TPf= Qd*Df*FPf
Pf= Function point count for function under consideration

4.第四个计算是静态测试点，即我们打算通过系统的静态测试(不执行代码)覆盖的点。

  • 对于6个ISO 9126质量特性的每一个给出了16点，静态分析将解决这些特性。 Ex-Code的可维护性等
  • 静态测试点的范围是0-96 
Qs= SumQi
Qi= 16 per statically tested quality characteristics

5.最后，我们计算总测试点。

  • 汇总所有功能区域中的所有动态测试点
  • 将整个系统的函数点数乘以静态测试点
  • 将乘积除以500。 
TP= Sum(TPf)+(FP*Qs)/500

如何使用测试点计算测试时间：
1.生产率因子–

  • 范围从0.7到2.0
  • 较小的数字表示较高的生产率，较大的数字表示较低的生产率
  • 这通常是根据历史数据计算得出的，即您将需要计算测试点并将其与两个或三个先前项目的测试时间进行比较，以校准生产率系数的值。

2.环境权重因子–

  • 使用测试工具，开发测试，测试基础测试环境，开发环境和测试软件作为基础属性对情况进行评分
  • 数量越少，测试环境越好；数量越多，环境越差，这可能会导致测试效率低下
  • 默认值以粗体显示。 
E= Tt+Dt+Tb+De+Te+Tw
Tt= Test Tools 1,2 or 4 
Dt= Development Testing 2, 4 or 8
Tb=  Test Basis, 3 ,6 or 12 
De= Development environment 3,4, or 8 
Te= Test Environment 1,2 or 4
Tw= Testware 1,2 or 4

3.主要考试时间–

  • 多个测试点按生产率因素按环境因素
PT = P*E*TP
TP= Test points from previous steps.

4.管理费用–

  • 一种。考虑团队规模和管理工具。
  • b。显然，更大的数字意味着更多的开销，因此会有更多的总小时数。
  • C。因子的默认值以粗体显示。 
MO= 1+(Ts+Mt)/100
Ts= team Size
Mt= management Tools

5.总时数–

  • 总小时数是通过将主要测试小时数乘以管理费用而得出的
  • 然后，按照以下所示的百分比在测试过程中分配测试时间，这些时间在开始时进行了说明。 
TH= PT*MO

测试时间明细：

  1. 10％准备(计划，设计)
  2. 40％规格(测试开发)
  3. 执行45％(运行，报告)
  4. 完成5％(最终报告)

结束语：
显然，这是一个复杂的估计模型。在此不考虑一些实际和重要的因素，例如外包。但是，此模型对如何建立估算给出了一个很好的想法。可以针对组织或项目进行定制。鉴于我们拥有良好的历史数据，可以从此模型中得出非常准确的估计。