Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Оценка выполненных тестов (Evaluation of the tests performed)




4.2.1 Метрики покрытия/глубины тестирования (Coverage/thoroughness measures)

Критерии “адекватности” тестирования, в ряде случаев, требуют систематического выполнения тестов для определенных набора элементов программы, задаваемых ее архитектурой или спецификацией. Соответствующие метрики позволяют оценить степень охвата характеристик системы (например, процент различных тестируемых параметров производительности) и глубину их детализации (например, случайное тестирование параметров производительности или с учетом граничных значений и т.п.). Такие метрики помогают прогнозировать вероятностное достижение заданных параметров качества системы.

4.2.2 Введение искусственных дефектов (Fault seeding)

“Своими руками?! Никогда!...” – такова, обычно, первая реакция на идею искусственного внесения дефектов, например, в программный код. На практике, этот подход помогает классифицировать возможные ошибки и следующие за ними сбои, применяя в дальнейшем полученные результаты для моделирования (пусть, часто, и интуитивного) возможных причин реальных сбоев, обнаруженных в процессе тестирования.

Безусловно, данная техника должна использоваться с максимальной осторожностью опытными специалистами, хорошо представляющими общую архитектуру тестируемой программной системы и разбирающимеся во её внутренних связях.

4.2.3 Оценка мутаций (Mutation score)

Получаемое в процессе тестирования мутаций (см. выше 3.4.2) отношение “убитых” к общему числу сгенерированных мутантов помогает измерить эффективность выполняемых тестов. В силу специфики такой техники тестирования, количественные оценки мутаций имеют практическое значение только для определенных типов систем.

4.2.4 Сравнение и относительная эффективность различных техник тестирования (Comparison and relative effectiveness of different techniques)

Различные исследования в области тестирования связаны с попытками сравнения (с точки зрения достигаемого качества продукта) разных подходов к тестированию. Когда мы говорим об “эффективности” тестирования надо чётко договориться, что именно мы подразумеваем под эффективностью, желательно, в количественном выражении. Возможные варианты интерпретации этого понятия – число тестов (данной техники), необходимых для обнаружения первого дефекта; отношение количества всех обнаруженных дефектов к дефектам, найденным с применением заданного подхода и т.п. Только обладая такого рода данными можно говорить о корректности сравнения и оценки эффективности.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-10-22; Просмотров: 603; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.