Термин «Ноль дефектов» — это концепция обеспечения/контроля качества, цель которой — уменьшить и свести к минимуму количество ошибок и проблем в процессе, а также сделать все правильно с первого раза. Основная идея заключается в том, чтобы предотвратить возникновение ошибок, а не исправлять их после того, как они произошли. Эта концепция была впервые представлена Филипом Кросби в его книге «Качество бесплатно» в 1979 году.
Основная идея нулевых дефектов заключается не в достижении совершенства, а в установлении стандартов внедрения механизмов, обеспечивающих последовательное соответствие этим стандартам. «Ноль дефектов» — это не конкретный процесс с определенными шагами, а образ мышления или культура разработки/технологий, которые должны быть приняты во всей команде/компании. Это включает в себя процессы постоянного улучшения, признание высокой стоимости проблем с качеством и активную работу по выявлению и исправлению ошибок в приложениях и процессах разработки.
В реальных проектах концепция достижения нулевых дефектов остается скорее идеалом, чем реальностью. Вместо этого акцент смещается на минимизацию дефектов, которые влияют на бизнес/пользователей/системы, особенно тех, которые достаточно критичны, чтобы нарушить функциональность приложения. Такой подход подчеркивает важность определения приоритета качества с самого начала проекта, чтобы избежать дорогостоящих ошибок в дальнейшем.
Как достичь высоких стандартов качества?
- Проведение регрессионного тестирования специалистами по обеспечению качества.
Важно ли регрессионное тестирование?
- Да.
Это достаточно?
- Это хорошая отправная точка, но можно сделать еще больше для повышения качества программного обеспечения и повышения эффективности процессов.
Автотесты/скрипты, запускаемые автоматически при каждой новой сборке/фиксации/промежуточном развертывании, гарантируют, что изменения/исправления тестируются и проверяются. Такая интеграция создает культуру постоянного совершенствования и быстрых результатов — команды могут обнаруживать и устранять проблемы/ошибки на ранних стадиях SDLC. Это помогает быстрее поставлять высококачественное программное обеспечение, внедряя гибкие методологии.
Обеспечение доступности разнообразных/реалистичных наборов тестовых данных улучшает охват тестированием и проверку функций приложения. Использование инструментов генерации данных (настраиваемых или написанных самостоятельно) или запутанных производственных данных (реальных пользователей) для тестирования может улучшить создание эффективных сценариев тестирования. Использование маскировки/запутывания данных защищает конфиденциальную информацию во время тестирования, обеспечивая соответствие политикам защиты данных и безопасности.
Сочетание или замена регрессионного тестирования исследовательским тестированием может улучшить тестовое покрытие и выявить необычные регрессионные дефекты. Инженеры по обеспечению качества могут использовать свои знания предметной области и интуицию для изучения приложения и поиска «скрытых» проблем/ошибок, которые могли быть упущены при регрессионных (автотестах) тестах. Этот гибкий комбинированный подход помогает командам находить сложные и сложные проблемы и крайние случаи, которые стандартные регрессионные тесты могут легко пропустить.
Сочетание тестирования производительности и безопасности с функциональным регрессионным тестированием важно для того, чтобы не пропустить проблемы с производительностью и безопасностью приложений. Это стандартные тесты производительности и безопасности вашего приложения, но они выполняются как регрессионный тест в случае, если внесены существенные изменения и может повлиять на производительность приложения или в вашей системе могут появиться новые уязвимости.
Использование кроссбраузерного (кроссплатформенного/устройствного) тестирования позволяет инженерам по обеспечению качества проверять функциональность и макет приложения в разных браузерах, версиях, ОС, устройствах (аппаратных средствах) и разрешениях экрана. Важно понимать разумный объем и выполнять только необходимые тесты, поскольку этот тип тестирования может занять много времени, но он может быть быстрее, если использовать такие платформы, как BrowserStack или вашу собственную ферму устройств + автоматизацию. Однако это требует больше ресурсов, чем, например, регрессия API или функциональное регрессионное тестирование, поэтому будьте осторожны и оптимизируйте объем в соответствии с внесенными изменениями и доказанными рисками.
Выявляйте потенциальные риски регрессии и планируйте действия по регрессионному тестированию на более ранних этапах реализации функций/изменений кода. Такое раннее участие позволило наладить сотрудничество между командами разработчиков и контроля качества, сведя к минимуму доработку, исправление ошибок, количество итераций тестирования, дополнительное регрессионное тестирование и ускорив вывод продукта на рынок.
Есть ли что-то еще, что может быть полезно?
- Конечно! Всегда есть что-то еще или новое, что вы можете использовать для улучшения своего подхода и качества продукта, даже если вы используете лучшие практики. Любые подходы нуждались в адаптации и настройке под ваш конкретный проект, команду и ситуацию.
Это из области распределенных систем; оно включает в себя намеренное введение контролируемого хаоса в систему для выявления слабых мест и сбоев. Традиционно его используют для тестирования устойчивости, но хаос-инжиниринг можно адаптировать и для регрессионного тестирования.
При регрессионном тестировании хаос-инжиниринг подвергает программное обеспечение непредсказуемым и различным условиям/наборам данных, как и в среде разработки. Намеренно нарушая или изменяя некоторые компоненты, такие как сетевые подключения, зависимости или инфраструктуру, тестировщики/разработчики могут увидеть, как приложение реагирует на неожиданные входные данные.
Интеграция Chaos Engineering в процессы регрессионного тестирования дает дополнительные способы выявления и исправления потенциальных рисков/ошибок регрессии до того, как они повлияют на конечных пользователей или процесс тестирования на более поздних этапах.
Мутационное тестирование — это метод, при котором в исходный код вносятся небольшие изменения для имитации потенциальных ошибок. Оценивая, насколько хорошо контрольные списки/тестовые примеры обнаруживают эти изменения/ошибки, инженеры по обеспечению качества могут оценить эффективность своих регрессионных тестов. Этот подход предоставляет информацию об эффективности набора тестов и показывает случаи/области, где необходимы дополнительные изменения.
Инструменты, использующие алгоритмы машинного обучения для выявления основных причин дефектов регрессии, могут быть весьма полезны для стратегии регрессионного тестирования. Анализируя изменения кода, результаты тестирования и системные журналы, эти инструменты могут указать источник регрессий. Такой подход ускоряет предотвращение и устранение ошибок, а также сокращает время, затрачиваемое на расследование, повышая общую производительность и время выхода на рынок. Инструменты/алгоритмы на основе искусственного интеллекта также могут анализировать изменения кода и результаты тестов (статистику), чтобы определить наиболее подходящие тесты для выполнения.
Всегда помните, что вам необходимо понимать риски и знать свою статистику относительно ошибок регрессии. В продуктовой команде, сотрудничая между всеми членами команды (разработчиками, специалистами по контролю качества, руководителями проектов, PdM/PO/FO, DevOps и т. д.), вы можете эффективно оценить потенциальные риски и сузить области регресса до минимума. Также важно принять некоторый уровень риска ради более быстрой доставки (ошибки регрессии в редко используемых или некритических функциях могут быть приемлемы и исправлены позже).
Избегайте чрезмерного тестирования только ради «идеального качества» или концепции «Нулевых дефектов».