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量计划时,首先估算可能会引入的缺陷数,其中估算每个过程阶段所引入的缺陷数的方法有许多种,TSP质量计划使用的是缺陷引入率,然后就是估算排除的缺陷数,这里TSP质量计划使用了阶段收益.一旦团队按阶段估算了引入和排除的缺陷,那么结合项目的规模估算与任务和进度计划,就可以估算出每个阶段将会排除的缺陷密度,然后检查所估算的交付缺陷密度是否满足项目的质量目标,进而通过局部调整以完成质量计划.3.1.2使用过程性能基线和模型指导质量计划制定
在使用缺陷引入率和阶段收益估算缺陷的引入与排除时,传统的做法是“拍脑袋”或者基于业界数据,有经验的组织会基于历史数据,但是实际实施表明:上述情况中绝大多数的估算都是徒劳的.原因如下:一是因为对阶段缺陷引入率和阶段收益的估计值没有准确地反映缺陷引入与排除过程的能力,不应只是单个值,而应该是一个区间,包括均值和上下限,二是因为没有对缺陷引入与排除的过程进行计划,尤其是某些关键度量,例如评审速度、测试覆盖度、人员技能、经验等级、检查单条目数等,从而无法通过缺陷引入与排除的过程控制过程的执行结果(缺陷引入率和阶段收益),使得项目质量目标的实现变得不可预测和控制.
为解决上述问题,这里使用过程性能基线和模型从四个环节提供支持:
(1)建立项目的质量目标,制定交付缺陷密度的计划值.
(2)基于组织的历史数据,建立阶段缺陷引入率和阶段收益的过程性能基线,参照过程性能基线计划阶段缺陷引入率和阶段收益,以“上限,均值,下限”的三元组形式.
(3)基于组织的历史数据,构建缺陷引入过程和缺陷排除过程内部的过程性能模型,建立子过程结果(也即中间目标)与子过程因子(包括可控的和不可控的)之间的关系,以及子过程可控因子的过程性能基线,参考所建立的过程性能基线和模型制定子过程的质量计划.同时在质量预测和控制时,需要对这些子过程进行统计管理.例如设计评审,代码评审,单元测试.
(4)在分别计划好项目的质量目标、缺陷引入和排除过程的中间目标、缺陷引入和排除过程因子之后,使用统计方法(例如蒙特卡洛模拟)对项目质量目标达成情况进行预测[12],通过置信度与置信区间评估目标达成情况的风险,必要时调整计划.
若软件组织处于起步阶段,没有足够的历史数据,质量计划的制定可参考TSP质量准则[13].
3.2质量活动
质量活动作为软件开发过程中的一项必要且非常重要的活动,负责排除开发过程中所引入的缺陷.其作为软件质量管理过程中不可缺少的环节,通常分为两大类:评审和测试.评审不但可以识别存在于可执行系统中的缺陷,而且可用于文档.评审有许多种类型,其中主要的类型有审查、走查和个人评审.审查和走查是同行评审[14].测试则旨在发现尽可能多的缺陷.测试有七种类型,分别是单元测试、集成测试、外部功能测试、回归测试、系统测试、验收测试以及安装测试[15].常用的有单元测试、集成测试以及系统测试等项.
以TSP为例,其任务计划中所涉及的质量活动按执行的先后顺序排列有需求审查、高层测试审查、详细设计评审、详细设计审查、代码评审、编译、代码审查、单元测试、集成测试、系统测试、验收测试.
项目的质量经理根据进度计划,按期组织任务计划中所安排的质量活动,基于既定的质量计划,具体由质量保证人员按计划实施.
3.3质量度量和分析
在质量活动实施的过程中,软件质量保证人员应收集质量度量的实际数据,包括基本度量和派生度量.以软件审查为例,基本度量包括规模、评审准备时间、评审会时间、参与审查人数以及所发现的不同类型的缺陷数,派生度量包括总的审查时间、准备速度、审查速度、总的审查速度、缺陷密度、每小时发现缺陷数、评审准备时间与评审会时间之比、审查有效性.个体软件过程(PersonalSoftwareProcess,PSP)[14]提供了非常有价值的度量和分析.
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与此同时,质量人员可对收集的质量度量数据进行一些初步的探索性分析,为进一步的质量预测和控制打下基础.数据分析的切入点可以为缺陷的引入、排除以及泄漏,与评审有关的准备速度、评审速度、缺陷密度、审查有效性等,以及与测试有关的测试用例密度、测试覆盖度、测试用例有效性等.数据分析的方法包括如下:
(1)推测,支持工具有Pareto图、运行图、直方图、箱线图、多变异图等,
(2)提出原因的假设,支持工具有因果图和关系图等,
(3)证实或排除原因,这主要是由能提供假设检验、方差分析和多元分析等方法的高级分析工具所支持.
3.4质量预测和控制
为了有效地跟踪并控制质量活动的实施,实现质量计划中对各质量活动所设定的预期目标,进而确保项目质量目标的达成,基于过程性能模型的软件质量管理过程模型所包含的另一个核心环节就是质量预测和控制,主要涉及到统计管理子过程性能和预测项目质量目标达成两方面.具体而言就是使用过程性能基线和模型对质量计划中标注的关键子过程实施统计管理,在每一个子过程结束时使用过程性能模型预测项目质量目标达成的置信度,必要时对质量计划进行调整.
3.4.1统计管理子过程性能
统计管理的过程[9](StatisticallyManagedProcess)即使用基于统计的方法进行管理的过程,其中,对该过程进行了分析,过程偏差的特殊原因得以识别,过程性能也被控制在已定义的范围内.对子过程实施统计管理,可以使子过程的性能得到很好的控制,从而确保实现子过程的预期质量目标.适于统计管理的度量必须是可控的,对子过程来说是关键的,可以为人员属性、环境因子、技术因子、工具或硬件条件、过程因子、客户以及供应商等利益相关者,例如人员经验等级、人员可用性、同行评审相关度量、测试覆盖度、编程语言等[16].
根据对相关材料的研究,本文归纳并提炼出了一个统计管理子过程性能的流程,大体将统计管理子过程划分为过程稳定性评估和过程能力评估两部分,如图2所示.
图2统计管理子过程性能
(1)过程稳定性评估
过程稳定性评估[17]需要用到统计过程控制方法(StatisticalProcessControl,SPC).SPC主要用来测量一个过程的稳定性并识别过程的各个执行情况是否超出所预期的变化范围和控制界限.控制图是实现统计过程控制强有力的工具,常用的为XmR图和U图.通常情况下,适于统计管理的度量其取值都是服从正态分布的,对于不服从正态分布的情况,可以使用箱线图.
对于不稳定的过程(子过程中出现了性能偏差),需要识别偏差的特殊原因,集中分析并采取矫正措施排除特殊原因.检测不稳定性除了WesternElectric提出的4种有效测试[17]外,还可参考Minitab等统计软件中提供的其他测试规则.必要时可采用分组的方法.
(2)过程能力评估
在子过程执行即将结束时,需要分析子过程的能力,进行过程能力评估.过程能力[17]评估的前提是过程是稳定的或统计受控的.有能力的过程首先是稳定的,且其能力的上下限必须在规格界限之内.过程能力可以通过过程能力指数Cp和Cpk来衡量,使用控制图或直方图进行图形化展示.
本文为全文原貌未安装PDF浏览器用户请先下载安装原版全文过程能力指数Cp是我们描述过程能力的最重要指标,但由于Cp的计算与过程输出的均值µ,无关,它是假定过程输出的均值与规格中值M重合时的过程能力.因此,Cp指数只是反映了过程的潜在能力.为此引入了过程能力指数Cpk,其被称为实际过程能力指数[18].
合理考虑Cp和Cpk两个指数,对整个过程的状况就有了较为全面的了解.不应单独使用这两个之中的一个.
当Cp和Cpk都较小且二者差别不大时,说明过程的主要问题是σ太大,改进过程应首先着眼于
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