Добрый день!
Бизнес любит измерять, менеджмент любит прозрачность, а сотрудники не любят всю эту бумажную работу, в особенности если от них хотят неизвестно что… Процессы автоматизации тестирования не исключение. Я приведу 5 рисков, которые чаще всего встречаются, которые стреляют, которые нельзя недооценивать, которые могут привести к провалу всего тестирования и проектов в целом. Также я приведу примеры метрик, добросовестное использование которых поможет успокоиться вам, вашему начальству, бизнесу.
Помимо этих рисков существуют глобальные: неверный выбор стратегии тестирования, отсутствие ООП в создании фрэймворка и тестов… Но они, в отличие от первых, приводят лишь к увеличению стоимости тестирования, а не к провалу тестирования как такового, как процесса, как идеологии, как инструмента обеспечения качества продукта, а в конечном счёте лояльности клиентов, которые приносят вам доходы. Если вы, как специалист, можете объяснить это руководству, добиться от разработчиков уважения (его надо заслужить :) ), убедить всех в правильности выбранных подходов и стратегий, вы на верном пути.
Риски:
1. Если будем организовывать автоматизацию тестирования там, где она не нужна, мы выкинем кучу денег
Это первый и главный риск любого процесса. Руководители, особенно в странах постсоветского пространства, редко отличаются гибкостью. Если в голове есть представление, что автоматизация тестирования есть благо, то его будут пихать всюду где нужно и не нужно. Совсем забывается, что реальный возврат инвестиций в автоматизации тестирования возникает в лучшем случае со второго релиза. Нужно научиться объяснять бизнесу, что не всякая автоматизация даст качественное покрытие и что это будут просто выброшенные мотивация, время и деньги.
2. Если мы напишем десятки тысяч тестов, которые буду гоняться на CI в облаках, то мы обманем себя в вопросах качества
Это чаще всего встречающийся анти-паттерн. На нём остановлюсь подробнее — об остальных паттернах и анти-паттернах можно почитать здесь — синяя секция будет наиболее интересна всем, кто пишут unit-тесты. Это давно сформулированные анти-паттерны, которые уже можно отнести к аксиомам.
Без шуток — если мы допускаем тяжеловесные тесты, тесты-лжецы и так далее, мы обрекаем себя на провал проекта. Не раз, принимая участие в аудировании процессов тестирования в различных компаниях, я сталкивался с этим явлением, отговаривал автоматизаторов и руководство от написания тестов ради тестов. Некоторые слушали — и выгребали много всего плохого до внедрений, некоторые не слушали — 3 проекта рухнули в один день, хотя тестов зелёных было порядка 8000 тысяч на каждый.
CI в облаках — да, люблю эту тему. Зачем гонять функциональные тесты на сервере непрерывной интеграции, если тесты все гоняются 10 минут? Зачем CI, если релизы выкатываются раз в месяц, а не раз в день?.. Как и любой специалист в автоматизации тестирования, я овладел навыками создания скриптов для запуска всего этого чуда на TeamCity, но факт в том, что ни разу, в какой бы команде я ни работал, не приходилось использовать CI иначе как для сборки и прогона unit-тестов. Все функциональные тесты должны гоняться до коммита, а не после него. Я в этом убеждён… При таком подходе есть проблемы при кросскомандной работе. Но и они решаемы грамотной организацией процесса.
3. Если мы будем использовать изолированные входные данные для тестов, то пропустим Critical баги в production
В предыдущей моей статье предлагали разделить unit-тесты и функциональные авто-тесты. Я бы всё-таки старался этого не делать, и считаю, что в большинстве случаев данные не должны быть изолированными. Если мы можем внести случайность во входное поведение для теста, её обязательно надо включить. Пользователи (взывающие стороны методов, если речь идёт о unit-тестировании) всегда в среднем производят действие с данными в определённом диапазоне. Можно сделать провайдера входных данных, который опирался бы на это распределение и приблизить тем самым всё к реальности.
Например, недавно столкнулся с «фичей», которая ярким образом проявлялась у нас. Система ложилась на колени, если в ответ на запрос об оплате от банка приходил номер карточки длиной больше 16 знаков. Да, конечно, это нереально в нашем мире 16тизначных карточек, но, простите, а когда станет реально… когда клиентам банков перевыпустят карточки, и они начнут постепенно уходить из постоянных клиентов сервиса к конкурентам, а бизнес будет терять деньги, не понимая даже, что не так.
Rem: для Java любителей, — понятно, что используя reflection, можно написать инициализатор любого объекта любого класса, так как в конечном счёте это всего лишь дерево примитивов. Мало кто знает, но уже давно всё реализовано в чудесной библиотеке podam. Вот пример использования:
PodamFactory factory = new PodamFactoryImpl(); // Использует дефолтную стратегию генерации случайных данных
MyClass myPojo = factory.manufacturePojo(MyClass.class);
Также можно аннотациями задавать диапазоны значений и создавать собственные стратегии генерации. В общем — всё, что душе угодно. Намного удобней, чем вызывать setter-ы по всему дереву и, используя, Random и RandomUtils заполнять объект данными. Использование Podam либы вместе с Mockito даёт поразительные результаты с точки зрения лаконичности инициализации возвращаемых заглушкой объектов.
4. Если неверно выбрать инструмент для тестирования, можно попасть в зависимость от технологий и специалистов
Есть любители из пушки стрелять по воробьям. Выбирать технологии, которые не просто изучить, а найти специалиста, могущего поддерживать это всё добро практически нереально. Если ваши специалисты по тестированию начинают использовать фрэймворки, тулзы, скриптовые тестилки, непонятные кликеры, облачные сервисы… если они ещё добавляют к этому, что эти технологии платные и их обязательно надо приобрести… задайтесь вопросом, а не получится ли так, что вы насвегда начнёте зависеть от этого всего добра, от этих специалистов? Сможете ли вы найти на рынке людей, которые смогут продолжить эту идеологию, сколько будет стоить обучение и т.д.
5. Если разработчики не понимают, зачем нужна автоматизации тестирования, не сотрудничают в этих вопросах и воспринимают всё, как обязаловку, то автоматизация тестирования будет неэффективна
При аудите я всегда начинаю с беседы с разработчиками. Оказывается, что 3 из 5 разработчиков абсолютно уверены, что эти вот тестировщики (тут уж неважно мануальные или автоматизаторы) просто проедают зарплату. На вопрос «почему вы так считаете?», ответы всегда разные, но суть одна — «нам это не нужно, потому что мы итак прекрасны». Один разработчик из 5, считает, что автоматизация тестирования нужна, что он уже сто раз ставил эти вопросы в компании, но не находил поддержки у коллег. Ещё 1 всех давно уже послал и сам пишет тесты, потому что считает это необходимым, навязывать никому ничего не хочет. Так он обеспечивает качество своей работы. В такой обстановке нужно начинать с переделывания отношения у самоуверенных разработчиков к тестированию. Иначе можно даже не пробовать ставить процессы автоматизации тестирования, потому что тесты гоняться не будут, а даже если и будут, то на результаты никто не будет обращать внимания.
Метрики
Любая метрика в автоматизации тестирования должна удовлетворять критериям:
- объективность
- измеримость
- должна иметь смысл
- основана на данных, которые легко доступны
- может помочь найти направления для совершенствования автоматизации тестирования
- должна быть простой
Понеслась. Умножение на 100% буду опускать — не злитесь.
1. Процент автоматизируемых тестов.
Да… Увы, не всё нужно автоматизировать и не всё возможно автоматизировать. Если у вас есть список тестов, которые хотелось бы автоматизировать, то было бы логично измерить
PA(%) = количество тестов, которые могут быть автоматизированы / количество всего тестов.
2. Процент продвижения автоматизации
AP(%) = количество автоматизированных тестов / количество тестов, которые могут быть автоматизированы.
Эта метрика очень полезна при рассмотрении во времени процесса автоматизации. Если с каждым новым спринтом этот процент падает, стоит задумать о том, почему такое происходит — пересмотреть взгляды, архитектуру, добавить при необходимости людей в команду и т.д. Конечно, стремимся тут к 100%
3. Продвижение тестирования
TP = количество написанных тестов / промежуток во времени
Полезная метрика, как для определения изменения производительности, так и для оценок сроков покрытия плана. Если производительность колеблется в диапазоне — это нормально. Если она вдруг резко падает или резко взлетает, стоит задаться вопросами. В первом случае — возможно у специалиста упала мотивация или происходят систематические ошибки с оценкой сложности работ. Во втором — возможно, создаётся видимость работы в результате сильного дробления проверок, что тоже не есть хорошо.
4. Процент покрытия
TC(%)= количество написанных тестов / количество требований
Мутная, но полезная метрика, когда речь идёт об оценке глубины покрытия. Лучше даже, наверное, брать обратную пропорцию в качестве процента… Если грамотно её использовать, например, фича-тесты в Agile, то можно не только прикинуть сколько будет тестов через несколько месяцев, но и понять, что пришло время оптимизировать что-то, чтобы сократить время прогона этих самых тестов.
5. Плотность дефектов
TC(%)= количество открытых дефектов / общий размер продукта
Крайне важная метрика, которой пренебрегают ввиду отсутствия разумной возможности оценить, что такое размер продукта. Есть классическое представление о том, что в среднем на 3 строчки кода приходится по одному дефекту. По мне так это бред, а если это так, то, простите, тестирование уже не поможет :) В общем, для Scrum процесса можно в качестве этого самого размера продукта просуммировать story points, — если найденных дефектов мало, нормируйте формулу. В любом случае, это очень полезная метрика как внутри команды, так и снаружи, — особенно когда продукт готовится к выходу в свет. Вообще agile автоматизация тестирования — это отдельная песня. Желающие могут почитать про неё здесь
6. Эффективность устранения дефектов
DRE(%)= дефекты, найденные во время тестирования / (дефекты, найденные во время тестирования + дефекты, найденные пользователями в production)
Крайне важная метрика, без которой никуда. Если по результатам прогона автотестов мы имеем, допустим, 15 дефектов, исправляем их, а после выкатывания на пользователей мы замечаем ещё 15 новых и коварных, то печаль — значит не следили за метриками выше… Получив этот процент, надо как можно скорее поднять его в 100%. Так что эту метрику нужно рассматривать во времени после деплоймента. Тесты на вновь возникшие дефекты должны быть написаны немедленно и должны падать, а не проходить :)
Заключение:
Старайтесь придумывать метрики не для руководителей, а для себя. Старайтесь уметь объяснять не только себе, но и другим, как происходит улучшение процессов автоматизации. Показывайте, что дают те или иные технологии, по сравнению с другими, формулируя это в цифрах, понятных тем, кто ничего не смыслит в автоматизации тестирования.
6 февраля 2013 года я опубликовал статью в Journal of Mathematical Sciences (New York), 2013, 188:6, 758–760. Abstract и начало можно посмотреть здесь.
О чём там подробно рассказывать не буду, но как следствие одной из теорем, приведу пример, который так часто проявляется в провальных проектах — если каждый новый максимум количества открытых дефектов при условии, что прошлый максимум количества открытых дефектов = x, достигает значения порядка x^2, то проект оказывается в условиях равномерного распределения количества дефектов. То есть, увидев такую тенденцию, будьте готовы к тому, что перестанет работать весь функционал — причём очень быстро. Эта закономерность подтверждалась много раз на практике, да и не только с максимумами дефектов…
Скажу честно, я знаю компании, у которых, чем хуже качество, тем лучше, потому что они живут договорами на тех-поддержку и гребут большие деньги на том, что у заказчика нет никаких других альтернатив. Таким компаниям не нужна автоматизация тестирования, не нужны метрики и не нужно качество. Эта статья обращена ко всем другим компаниям, которые в конкурентной борьбе пытаются заслужить право на лояльность и деньги пользователей.
Автор: FranciscoSuarez
