Was ist Fehlerdichte? Formel zur Berechnung mit Beispiel

Was ist Fehlerdichte?

Die Fehlerdichte ist die Anzahl der in der Software/im Modul bestätigten Fehler während eines bestimmten Zeit der Betrieb bzw Entwicklung geteilt durch die Größe der Software/des Moduls. Dadurch kann man entscheiden, ob eine Software zur Veröffentlichung bereit ist.

Die Fehlerdichte wird pro tausend Codezeilen gezählt, auch bekannt als KLOC.

So berechnen Sie die Fehlerdichte

Eine Formel zur Messung der Fehlerdichte:

Defect Density = Defect count/size of the release

Die Größe der Veröffentlichung kann anhand einer Codezeile (LoC) gemessen werden.

Beispiel für die Fehlerdichte

Angenommen, Sie haben 3 Module in Ihr Softwareprodukt integriert. In jedem Modul wurde die folgende Anzahl an Fehlern entdeckt:

• Modul 1 = 10 Fehler
• Modul 2 = 20 Fehler
• Modul 3 = 10 Fehler

Gesamtfehler = 10+20+10 =40

Die gesamte Codezeile für jedes Modul beträgt

• Modul 1 = 1000 LOC
• Modul 2 = 1500 LOC
• Modul 3 = 500 LOC

Gesamte Codezeile = 1000+1500+500 = 3000

Die Fehlerdichte wird wie folgt berechnet:

Defect Density = 40/3000 = 0.013333 defects/loc = 13.333 defects/Kloc

Ein Standard für die Fehlerdichte

Es gibt jedoch keinen festen Standard für die Fehlerdichte. Studien deuten darauf hin, dass ein Fehler pro tausend Codezeilen allgemein als Zeichen für eine gute Projektqualität gilt.

Faktoren, die sich auf die Fehlerdichtemetriken auswirken

• Code-Komplexität
• Die Art der bei der Berechnung berücksichtigten Mängel
• Zeitdauer, die für die Berechnung der Fehlerdichte berücksichtigt wird
• Entwickler- oder Testerkenntnisse

Vorteile der Defektdichte

• Es hilft, die Testeffektivität zu messen
• Es hilft, Fehler in Komponenten/Softwaremodulen zu unterscheiden
• Es ist hilfreich, die Bereiche zu identifizieren, in denen Korrekturen oder Verbesserungen erforderlich sind
• Es ist nützlich, um auf Komponenten mit hohem Risiko hinzuweisen
• Es hilft bei der Ermittlung des Schulungsbedarfs für verschiedene Ressourcen
• Dies kann bei der Abschätzung des Test- und Nacharbeitsaufwands aufgrund von Fehlern hilfreich sein
• Es kann den Rest abschätzen Defekte in der Software
• Vor der Veröffentlichung können wir feststellen, ob unsere Tests ausreichend sind
• Wir können eine Datenbank mit einer Standardfehlerdichte sicherstellen