Все про метрики в тестировании: что выбрать и как не облажаться

Введение

Тестирование — это не только проверка функциональности, но и управление процессом на основе данных. Метрики играют ключевую роль в том, чтобы команда разработки могла объективно оценивать прогресс и качество продукта.

К сожалению, часто команды либо не используют метрики, либо фокусируются на неправильных показателях, что может привести к ложным выводам, а они в свою очередь приводят к неверным решениям и ухудшению процессов в команде.

В этой статье я расскажу, какие метрики существуют, с какими ошибками в их использовании можно столкнуться и какие данные нужно замерять в первую очередь. Статья будет полезна Agile-коучам, Scrum-мастерам, начинающим QA-специалистам и агентам изменений, которые хотят при помощи данных отслеживать качество выпускаемого продукта и научить команду принимать решение на основе данных.

В конце вы найдёте чек-лист с простыми шагами по внедрению метрик в вашу команду и формулы, по которым можно считать метрики.

Что замеряем:

Количество багов, которые были выявлены после выпуска продукта на продакшен.

Как поможет команде:

Анализируя дефекты, найденные на продакшене, команда может улучшить процесс тестирования, добавляя недостающие сценарии и увеличивая внимание к критическим функциональным зонам.
Например, если на продакшене систематически появляются ошибки в определенных модулях, это может стать сигналом для добавления дополнительных автоматизированных тестов именно для этих модулей.

Как облажаться с метрикой:

Игнорировать причины дефектов: Просто подсчитывать количество дефектов, не анализируя их причины. Это приводит к накоплению технического долга, поскольку дефекты устраняются точечно, а системные проблемы остаются.

Фокусироваться только на количестве, а не на критичности: Все баги рассматриваются как равнозначные, хотя мелкие дефекты и критические сбои требуют разного подхода. Это приводит к потере времени и неправильной приоритизации.

Решение:

Для каждого дефекта, обнаруженного на продакшене, выявляйте, почему он не был обнаружен на стадии тестирования. Это может быть отсутствие теста, недостаточное покрытие или ошибка в тестовом сценарии. Документируйте результаты анализа и принимайте меры: доработку тестов, улучшение тестового процесса или иное решение. Разделяйте дефекты по критичности (блокирующие, критические, средние, мелкие) и по областям, где они обнаружены. Фокусируйтесь на устранении причин наиболее критичных дефектов.

Что замеряем:

Метрика, которая измеряет время, затраченное на исправление дефектов или багов, начиная с момента их обнаружения до момента их устранения и развертывания исправления.

Как поможет команде:

Если время исправления дефектов увеличивается, это может сигнализировать о недостатках в коммуникации, планировании задач или распределении ресурсов команды.
Например, если исправление критических дефектов занимает слишком много времени, команде стоит пересмотреть приоритеты и улучшить взаимодействие между разработчиками и тестировщиками.

Как облажаться с метрикой:

Сосредотачиваться только на цифрах: Упускать из виду контекст, в котором исправляются дефекты. Например, если разработчики исправляют дефекты в сложных модулях, это может объективно занимать больше времени.

Не учитывать зависимые процессы: Игнорировать влияние других факторов, таких как задержки на этапе тестирования, ревью или развертывания, что делает метрику неполной и искажает представление о проблеме.

Снижать качество ради скорости: Пытаться уменьшить время исправления, жертвуя качеством исправлений, что может привести к повторным дефектам и увеличению общего времени на решение проблем.

Решение:

Чтобы эффективно работать с этой метрикой, важно учитывать приоритеты дефектов: критические ошибки должны исправляться в первую очередь, тогда как менее значимые баги могут быть отложены. Если время исправления растёт, проведите анализ корневых причин, чтобы выявить слабые места, будь то задержки на этапах тестирования, ревью или развертывания. Вместо того чтобы смотреть только на текущее значение метрики, отслеживайте её динамику — это позволит понять, насколько эффективны предпринимаемые улучшения. Важно помнить, что скорость не должна идти в ущерб качеству. Убедитесь, что исправления проходят тщательное тестирование и не создают новых проблем.

Что замеряем:

Метрика, которая измеряет, как долго баг остается неустраненным с момента его обнаружения. Эта метрика используется для анализа времени, которое дефект проводит в системе, и помогает понять, насколько эффективно команда справляется с устранением дефектов

Как поможет команде:

Эта метрика позволяет команде лучше управлять техническим долгом и своевременно исправлять критические ошибки. Если баги остаются открытыми слишком долго, это может сигнализировать о проблемах с приоритизацией или нехватке ресурсов для их исправления.
Например, если критический баг оставался нерешенным более одного спринта, это может стать сигналом для пересмотра приоритетов и концентрации на его решении.

Как облажаться с метрикой:

Считать метрику неважной для некритичных багов: Команда может решить, что долговечность багов важна только для критических дефектов, игнорируя накопление некритичных багов. В результате, со временем множество мелких нерешенных проблем превращаются в технический долг, который сложно устранить.

Устранять баги по принципу «чем старше, тем важнее»: Если команда начинает исправлять баги только на основе возраста, а не их влияния на систему, это приводит к тому, что важные и новые дефекты могут оставаться нерешенными.

Не учитывать изменившийся контекст: Баги, обнаруженные давно, могут потерять актуальность из-за изменений в продукте или требованиях. Однако если команда механически исправляет все старые баги, это может обернуться тратой времени на устранение дефектов, которые больше не имеют значения.

Игнорировать метрику в сложных системах: В системах с зависимостями между командами или модулями долговечность багов может зависеть от внешних факторов. В попытке решить проблему только в рамках своей команды, без учёта внешних зависимостей, команда рискует упустить системные причины и не добиться долгосрочного улучшения.

Решение:

Команда должна рассматривать метрику в контексте текущих процессов и продукта. Регулярно проводите ревизию старых багов, чтобы определить, какие из них всё ещё актуальны, а какие больше не требуют исправления. Работайте над выявлением кластеров дефектов: если в одном модуле наблюдается большое количество старых багов, это сигнал к его рефакторингу или изменению процесса тестирования внутри модуля. Для сложных систем с зависимостями между командами разработайте прозрачные процессы управления дефектами. Например, используйте приоритетные каналы коммуникации для ускорения работы над багами, которые требуют согласования между несколькими командами.

Что замеряем:

Метрика, которая измеряет, насколько эффективно тест-кейсы выявляют дефекты в тестируемом продукте. Она используется для оценки качества и результативности набора тест-кейсов.

Как помогает команде:

Метрика эффективности тест-кейсов позволяет понять, какие тесты действительно полезны для обнаружения дефектов. Это может привести к сокращению ненужных тестов и повышению фокуса на тестах, которые реально помогают находить ошибки.
Например, если 80% тестов не находят багов, это сигнал к пересмотру стратегии тестирования.

Как облажаться с метрикой:

Оценивать только успешность тестов, не учитывая критичность выявленных багов: Команда может фокусироваться на количестве дефектов, найденных тестами, а не на их важности. Тесты, находящие критические баги, должны цениться выше, чем тесты, выявляющие малозначительные дефекты.

Решение:

Используйте метрику для анализа не только текущих тестов, но и общей стратегии тестирования.
Например, если критические ошибки остаются незамеченными — это сигнал к усилению тестов для таких зон.

Внедрите практику регулярного пересмотра тест-кейсов и связки метрики с общим качеством продукта.

Оценивайте не только процент «эффективных» тестов, но и критичность выявленных дефектов. Например, тест, обнаруживающий критические баги, имеет больший вес для бизнеса, чем тест, находящий мелкие ошибки.

Наконец, делайте выводы на основе динамики. Если показатель тестовой эффективности растёт — это сигнал о том, что стратегия тестирования становится более точной и ценностной.

Что замеряем:

Метрика, которая измеряет, сколько времени требуется для выполнения набора тестов (автоматизированных или ручных) в процессе тестирования.

Как поможет команде:

Метрика времени выполнения тестов позволяет выявить узкие места в тестировании и принять меры для оптимизации. Например, команда может распределить тесты по нескольким потокам или пересмотреть набор регрессионных тестов, чтобы сократить общее время цикла и ускорить релиз.

Как облажаться с метрикой:

Команды могут ориентироваться на метрику времени выполнения тестов, стремясь минимизировать её любой ценой, например, сокращая количество тестов. Сокращение тестов или упрощение проверки может оставить важные ошибки незамеченными, что приведёт к проблемам на продакшене. Не стоит стремиться к минимальному времени тестирования за счет качества. Ускорение не должно быть приоритетом над точностью и полнотой проверки.

Решение:

Разгруппировка тестов по приоритету или использование параллельного запуска тестов поможет ускорить процессы без риска упустить критические ошибки. Оптимизируй тесты, чтобы они выполнялись быстрее, не жертвуя качеством. Например, если тесты занимают несколько часов, стоит пересмотреть их структуру, чтобы параллелизировать выполнение или заменить медленные тесты более быстрыми аналогами.

Что замеряем:

Покрытие кода тестами показывает, какой процент кода был проверен с помощью автоматизированных тестов. Она измеряет, насколько хорошо тесты охватывают код, и помогает выявить участки кода, которые остаются не тестируемыми.

Как поможет команде:

Эффективное использование метрики покрытия позволяет выявить области кода, которые требуют дополнительного тестирования, чтобы уменьшить риски ошибок в этих областях.
Например, если обнаружено, что лишь 60% кода покрыто тестами, команда может сосредоточиться на написании тестов для критически важных, но не покрытых частей системы.

Как использовать метрику во вред:

Многие команды делают основной упор на процент покрытия кода тестами, полагая, что чем больше строк кода покрыто тестами, тем выше качество продукта. Это приводит к ложному ощущению безопасности, ведь высокое покрытие кода не всегда означает качественное тестирование, так как процент покрытия не учитывает качество самих тестов. Могут быть поверхностные тесты, проверяющие только очевидные сценарии, тогда как критические и граничные случаи остаются незамеченными.

Решение:

Метрику покрытия кода можно использовать как индикатор, но она должна идти в связке с анализом критически важных частей системы. Также стоит уделить внимание другим метрикам, таким как покрытие функциональных сценариев тест-кейсами и доля найденных багов на 100 тестов, чтобы понять, насколько эффективно в действительности работают тесты.

Что замеряем:

Метрика, которая измеряет долю успешно выполненных тестов из общего числа тестов за определенный период. Она используется для оценки текущего состояния качества продукта и уровня стабильности системы.

Как поможет команде:

Высокий процент успешных тестов свидетельствует о том, что продукт стабилен и готов к выпуску. Если процент успешных тестов резко падает, команда может быстро реагировать на проблемы, оценивая, где произошел сбой, устраняя его до выпуска на продакшен.

Как облажаться с метрикой:

Сосредоточиться только на проценте успешных тестов: Команда может пытаться искусственно повышать Pass Rate, игнорируя дефекты или отключая нестабильные тесты, вместо того чтобы решать реальные проблемы. Это приводит к мнимому чувству стабильности, хотя продукт может оставаться нестабильным.

Не учитывать качество тестов: Высокий Pass Rate не всегда означает высокое качество тестирования. Если тесты не покрывают критические сценарии или написаны поверхностно, метрика теряет ценность и не отражает реальное состояние системы.

Решение:

Не только фиксируйте значение Pass Rate, но и анализируйте причины провалов тестов. Если процент успешных тестов низкий, начните с классификации ошибок: определите, связаны ли они с дефектами кода, проблемами инфраструктуры, нестабильными тестами или неверными ожиданиями от самих тестов.

Кроме того, обратите внимание на покрытие тестами: высокий Pass Rate ценен только тогда, когда тесты действительно проверяют ключевые сценарии и критические зоны продукта. Если есть нестабильные тесты, выявите их и либо исправьте, либо временно изолируйте, чтобы они не влияли на общую статистику. Важно запланировать время на анализ тестов, выявление причин их нестабильности и последующее исправление, чтобы вернуть их в тестовый набор.

Заключение

Метрики тестирования — это не просто числа, а мощный инструмент, который помогает командам управлять качеством продукта, анализировать процессы и принимать обоснованные решения. Правильный выбор и использование метрик дают возможность не только фиксировать текущие проблемы, но и активно работать над их устранением, улучшая качество разработки на каждом этапе. Метрики, такие как дефекты, найденные на продакшене, скорость исправления багов, долговечность багов или эффективность тест-кейсов, позволяют команде глубже понимать происходящее и видеть реальные результаты своих действий.

Однако важно помнить, что метрики эффективны только в контексте грамотного анализа. Например, высокий процент покрытия кода тестами сам по себе не гарантирует качества, а минимизация времени выполнения тестов не должна идти в ущерб их полноте. Командам следует избегать ловушек, связанных с однобокой интерпретацией данных, и сосредотачиваться на выявлении корневых причин проблем, а не только на их следствиях.

Помните, что метрики — это инструмент для всей команды, а не средство контроля. Используя их разумно и открыто, вы не только повысите качество продукта, но и создадите культуру постоянного улучшения. Ведь только тогда данные станут основой для взвешенных решений и устойчивого роста команды и продукта.

Узнайте больше о том, как интегрировать тестирование в Agile-процессы и улучшать качество продукта с помощью современных практик на тренинге Agile Testing. Присоединяйтесь к следующей группе и помогите своей команде стать действительно продуктивной. А по ссылке ниже вы найдете полезный чек-лист с рекомендациями по внедрению метрик в команде — это отличный помощник на старте работы!