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Guía todo en uno sobre la densidad de defectos: su importancia y cómo calcularla.

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Una guía para la densidad de defectos:

Métricas de prueba son complicados. Son la única forma de medir, pero la variedad es abrumadora.

Podría estar recopilando algo que no le brinda los análisis que desea. La forma más segura aquí es caminar por el camino bien transitado.

Casi todos los equipos del mundo se basan en la densidad de defectos para comprender las tendencias de los defectos.

El artículo de hoy es una guía todo en uno sobre la densidad de defectos (DD).

Guía de densidad de defectos

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Lo que vas a aprender:

¿Qué es la densidad de defectos?

Veamos qué significa literalmente densidad.

Es “el grado de compacidad de una sustancia (Fuente: Google)”.

Por lo tanto, la densidad de defectos es la compacidad de los defectos en la aplicación. (Bien, es solo una versión refinada de la distribución de defectos).

Las aplicaciones se dividen en áreas funcionales o más técnicamente CUADRA (Mil líneas de código). Por lo tanto, el número medio de defectos en una sección o por KLOC de una aplicación de software es la densidad de errores.

¿Cómo se calcula la densidad de insectos?

Es una simple matemática.

Paso 1: Recolecta la materia prima: Vas a necesitar el no total. de defectos (para una versión / construcción / ciclo).

Paso 2: Calcule el no promedio. de defectos / Área funcional o KLOC

Fórmula de densidad de defectos con ejemplo de cálculo:

Ejemplo 1: Para un ciclo de prueba en particular, hay 30 defectos en 5 módulos (o componentes). La densidad sería:

No total de defectos / No total de módulos = 30/5 = 6. DD por módulo es 6.

Ejemplo # 2: Una perspectiva diferente sería, digamos, hay 30 defectos para 15KLOC. Entonces sería:

No total de defectos / KLOC = 30/15 = 0.5 = La densidad es 1 defecto por cada 2 KLOC.

El ejemplo 2 es solo para aquellos equipos que conocen el KLOC y que necesitan una medición contra él. La mayoría de los equipos no trabajan con ese tipo de estadística. Pero si lo necesita, puede averiguar cuántos KLOC tiene su aplicación.

¿Por qué es importante la densidad de insectos?

Cada métrica que recopila el equipo de prueba transmite uno de los siguientes:

  • Progreso
  • Productividad
  • Calidad

Si no es así, estás perdiendo el tiempo.

DD es la forma más eficaz de comprender la calidad.

Por ejemplo: Una aplicación con DD 5 por KLOC es de mejor calidad que otra con 15 por KLOC.

Cuanto mayor sea la densidad de errores, peor será la calidad.

Tiene dos propósitos importantes:

  • Informar: La información es poder, ¿no es así? Conocer las áreas más débiles de su aplicación ayuda a decidir si es 'apta para su uso' o no.
  • Llamada a la acción: Un módulo con mayor DD necesita reparaciones. DD ayuda a identificarlos.

No

#1)No tenga en cuenta los duplicados / defectos devueltos

La densidad de defectos calculada incorrectamente puede confundir a su equipo.

No incluya duplicados / defectos devueltos (no es un error, funciona según lo previsto, no reproducible , etc.) Aumenta la cuenta del no total. de defectos, lo que significa que la DD aumentará proporcionalmente. Como resultado, su métrica de defectos sugerirá una mala calidad, lo que definitivamente sería una falsa alarma.

#2)No haga esto basándose en los datos de un día

Veamos esta situación hipotética:

LO1

El día 1, la DD es mayor. Esto podría enviar a su equipo a un modo de pánico de inmediato.

Asi que, espere hasta tener mejor materia prima. En otras palabras, datos de unos pocos días.

Además, al calcular DD, desea un recuento acumulativo de defectos.

En la tabla anterior, su DD desde el día 2 en adelante no tiene en cuenta el número de defectos hasta ahora. Solo analiza los datos de ese día.

Me da la impresión de que: 'La densidad de defectos desde el día 2 se reduce y aumenta y no hay tendencia'. Además, ¿cómo se puede reducir la densidad de defectos cuando no se hace nada con respecto a los defectos informados el día anterior? ¿No es así? Piénsalo.

Una mejor forma de hacer esto es:

LO2

Una vez más, si hace esto a diario, tenga en cuenta un recuento acumulativo de defectos.

Variaciones

Dependiendo del nivel de refinamiento que necesite su equipo, puede modificar esta métrica de defectos.

No total de defectos altos / críticos por KLOC o módulos

  • También puede hacer esto para devolver problemas por módulos. Aquí solo recopilará el recuento de problemas que siguen apareciendo en las versiones / versiones

¿A qué valores de Densidad de errores el software se vuelve inaceptable?

Estándar industrial de densidad de defectos:

Bueno, esto varía para cada industria, aplicación y equipo. La fabricación tendría un umbral específico y sería completamente diferente para TI.

DD en su valor nominal muestra mala calidad. Pero es, a su vez, la gravedad de los defectos individuales lo que decide si el producto es apto para su uso o no.

El DD alto es su indicador para profundizar y analizar sus defectos en busca de sus consecuencias.

¿A quién no le gustaría una densidad de defectos cero, verdad? Por lo tanto, aunque no existe un estándar específico, cuanto menor sea este valor, mejor.

Pensamientos finales:

  • No es un recuento predictivo. Un valor de DD no ayuda a esperar la calidad futura del producto. Puede ser mejor o peor. Los datos históricos no ayudarán con las predicciones futuras.
  • Durante las etapas / ciclos de prueba críticos (como UAT), la DD se calcula en función del tiempo.Por ejemplo: DD / Primera hora, DD por día, etc.
  • Cuando se recopilan estadísticas de defectos de múltiples lanzamientos / ciclos, la densidad de defectos puede ser por ciclo o por lanzamiento.
  • Una representación gráfica simple de los datos tabulares puede ser la siguiente:

DD3

Gráfico de densidad de defectos

En conclusión

La densidad de defectos es un indicador de calidad clave. No puede equivocarse al recopilar y presentar esta métrica de defectos. ¿Y lo que es más? Es uno de los más fáciles de calcular.

Espero que este artículo le haya dado suficiente exposición para comenzar a usar Defect Density para obtener información más profunda.

Autor : Swati, miembro del equipo de STH, ha escrito este tutorial detallado.

¿Calcula la densidad de defectos en sus equipos? En caso afirmativo, ¿lo hace por ciclo, por módulo o por KLOC? Si no es así, ¿qué otras métricas le ayudan a comprender la calidad? Comparta sus comentarios y preguntas a continuación.

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