测试用例的优先排序经常被用作 管理软件回归测试 .回归测试的目的是确保新的更改或错误修正没有破坏应用程序中现有的功能。由于时间和资源的限制,许多质量保证测试团队发现自己无法执行所有可能的测试。为什么?很大程度上是因为回归测试套件根据应用程序的复杂性和发布的特性数量成指数增长。这就像站在山的底部冻住了一样,看着雪球向你倾斜时的大小和速度。

　　测试用例优先排序是一种管理回归测试的方法。这个想法是将对软件质量构成最大风险的测试分组到测试套件中,并使用它们进行回归。在仍然覆盖应用程序中的高风险区域的同时,TP替换了测试所有可能测试的需求。在不影响应用程序质量的情况下,使用TP可以提高软件测试效率。

　　本指南描述了数据驱动分析如何改进贸易协定实践,以提高应用程序质量和质量保证测试效率。

　　一、“数据驱动”是什么意思?

　　数据驱动的贸易协定意味着利用测试数据和度量来建立测试优先级规则。取而代之的是分析和使用真实数据,而不是依赖于质量保证测试人员的经验、开发人员的输入或非基于数据的测试案例优先排序决策。

　　使用数据驱动分析来确定测试用例优先级的好处在于它的精确度。所使用的数据是来自先前应用程序测试结果、缺陷历史和代码复杂度分析的数据。分析真实数据可以提高回归测试管理的准确性.

　　二、为什么测试用例优先级在测试中很重要?

　　“用例测试”中的罗斯•科拉德指出: 顶部 10% to 15% 在测试案例中,发现75%到90%的显著缺陷。 ”

　　测试用例的优先排序将有助于确保这些最大的10%到15%的测试用例被识别出来。TP提高了回归测试的准确性和及时性。现代软件开发团队在平衡应用程序的质量和交付速度的过程中不断地挣扎。两者都对企业至关重要。应用程序质量确保客户使用该应用程序并向他人推荐。而交付速度有助于企业在快速变化的商业市场中保持竞争力。

　　TCP还允许质量保证测试团队在不影响质量的情况下有效地管理不断增长的回归测试套件。此外,在测试执行时间短或测试资源有限的情况下,TP提供有效的测试覆盖。因此,利用数据驱动分析建立优先级测试用例套件的力量。

　　五氯苯酚通过以下方式改进测试:

　　1、减少要执行的测试用例的数量。

　　2、基于数据驱动分析构建优先级测试用例套件,保持了针对应用程序风险较高领域的测试覆盖。

　　3、帮助保持开发释放的时间和高质量。

　　4、在开发周期的早期早期执行测试,并经常改进对错误的识别。

　　5、提供有效的基于风险的优先排序测试案例执行。

　　6、通过分析应用程序的数据,使基于历史的优先排序非常精确。

　　基于风险的优先排序 通过数据驱动分析确定代码的哪些区域最有可能造成缺陷。被认为高风险的测试案例被列为更高的优先事项,并在回归测试中执行。

　　基于历史的优先排序是用于回归测试的次级方法。对于基于历史的优先排序,分析了缺陷的历史和故障检测率。故障率较高的测试案例优先级较高,并在回归测试中执行。风险和基于历史的优先排序都是确定风险的类似手段。选择一个选项提供了质量保证测试团队的手段,以准确地执行TP。

　　三、分析如何在有效的测试用例优先排序中发挥作用?

　　数据驱动分析在短期或快速回归测试实践的质量方面发挥着关键作用。通过使用真实的应用程序和团队数据,质量保证测试团队利用基于数据或事实的测试优先级的价值。

　　构成数据驱动的贸易协定分析的指标包括:整个应用程序的缺陷检测率、每个要求或用户说明的缺陷数量、回归测试执行长度或时间历史

　　记住,用于收集度量和分析的数据的质量是至关重要的。使用测试指标组合,以提高数据的准确性.分析度量可以帮助测试团队专注于问题领域的测试,并提高测试的执行速度。根据分析结果调整您的回归测试套件。不要停留在这里,考虑使用广泛的测试分析,以提高准确性和分析质量。

　　四、确定测试用例优先级的关键分析是什么?

　　… 关键分析学 确定测试用例优先次序的关键包括:

　　1、预测分析: 这些分析利用现有数据预测潜在问题。通常在人工智能(AI)和机器学习(ML)工具中发现,它们有助于识别失败的模式。

　　2、每个应用功能的缺陷密度: 这个度量包括关于在每个应用功能或功能领域中发现的缺陷的数值数据。它提供了对应用程序不同方面的可靠性的见解。

　　3、每个客户工作流程的缺陷密度: 本分析度量侧重于完整的端到端客户工作流程中发现的缺陷数量。这对于了解软件如何为用户服务至关重要。

　　4、更改频率: 更改频率数据涉及代码中的更改速率和相关测试用例。频繁的代码更改通常需要调整测试的优先级。

　　5、测试片状指数: 使用这个索引跟踪不一致通过和失败的不稳定测试。它有助于识别那些由于行为不一致而需要注意的测试。

　　6、故障历史资料: 利用失败测试案例的历史数据,FDH能够组织从最高到最低的失败率测试案例。ML还可以利用FDH来自动重新优先排序测试的每一个回归运行。这确保测试适应不断变化的软件条件,并继续侧重于最关键的领域。

　　用于tp的密钥分析取决于应用成熟度和跟踪缺陷数据的数量。对于不保留缺陷数据或记录测试执行结果的开发团队,这两个分析的数据驱动分析是不可能的。在每个冲刺或开发周期使用其他数据或使用缺陷数据。

　　各组织可以根据其业务调整使用的关键分析。许多敏捷团队不跟踪数据历史,这可能会使数据驱动分析对tml具有挑战性。然而,要有创意,并使用团队来帮助确定什么数据可以用于tpp评价。

　　同时,回顾您的开发和测试团队工具。许多测试管理和开发人员工具都包括内置的分析,可以有效地利用这些分析来实现贸易协定。

　　五、你的测试团队是否希望提高测试的有效性?

　　使用数据驱动的贸易协定分析和测试指标提高了测试优先排序的准确性。从实际的应用程序和开发团队数据中创建的TPp提高了TP的准确性,不受偏见或习惯的影响。在当今的现代软件测试团队中,测试执行速度必须与应用程序质量保持平衡。

　　如果您的测试团队持续缺乏回归测试的执行时间,或者目前甚至没有进行回归测试,那么考虑使用可用的测试指标和分析。利用分析有助于测试团队减少回归测试套件的规模,并根据风险和缺陷的发生情况保持测试的优先次序。

　　从分析开始,选择一个或两个指标或测试分析。看看它如何帮助您的测试效率和有效性。如果可能的话,扩展到使用额外的测试指标,并在它有用的地方利用AI和ML的力量。使用分析来缩短测试执行时间,同时也使它更加有效和集中。保持速度和质量的平衡,以取得最佳的业务成果.

　　无论您的测试优先级战略如何,为了提高准确性,在真实的用户环境中验证您的测试是至关重要的。利用 真正的设备云 比如说,通过访问超过3000个真实的浏览器设备组合,扩展您的测试覆盖范围。

　　这种方法加速和加强软件测试,确保更快和更精确的评估。利用 最清晰的智能测试分析和可观测性 确定关键测试,缩小回归测试套件的规模,提高测试优先排序的准确性。

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