सॉफ्टवेयर परीक्षण मेट्रिक्स: क्या है, प्रकार और उदाहरण

⚡ स्मार्ट सारांश

सॉफ्टवेयर टेस्टिंग मेट्रिक्स, टेस्टिंग प्रक्रिया की प्रगति, गुणवत्ता और उत्पादकता के मात्रात्मक माप हैं। यह गाइड तीन प्रकार के मेट्रिक्स, आधार और परिकलित मेट्रिक्स के बीच अंतर, मेट्रिक्स का जीवनचक्र और एक सूत्र शब्दावली प्रदान करती है जिसे आप सीधे उपयोग कर सकते हैं।

  • 📐 मूल मकसद: मापदंड परीक्षण की गुणवत्ता के बारे में राय को ऐसे आंकड़ों में बदल देते हैं जो निर्णय लेने में सहायक होते हैं।
  • 🧱 तीन प्रकार: प्रक्रिया संबंधी मापदंड जीवनचक्र को बेहतर बनाते हैं, उत्पाद संबंधी मापदंड सॉफ्टवेयर की गुणवत्ता को मापते हैं, और परियोजना संबंधी मापदंड टीम की दक्षता को मापते हैं।
  • 🔢 आधार बनाम परिकलित: आधारभूत मेट्रिक्स विश्लेषक द्वारा एकत्रित की गई कच्ची गणनाएँ होती हैं; परिकलित मेट्रिक्स उनसे प्राप्त प्रतिशत होते हैं।
  • 🔄 जीवनचक्र के चार चरण: विश्लेषण, संचार, मूल्यांकन और रिपोर्टिंग, जिनमें से प्रत्येक के अपने परिभाषित चरण हैं।
  • 🧮 सफल सूत्र: निष्पादित प्रतिशत, निष्पादित परीक्षण मामलों की संख्या को लिखे गए परीक्षण मामलों की संख्या से विभाजित करके, 100 से गुणा करने के बराबर होता है।
  • ⚠️ चयन नियम: किसी भी मापदंड को चुनने से पहले लक्षित दर्शकों और लक्ष्य को परिभाषित करें, अन्यथा आप ऐसा डेटा एकत्र करेंगे जिस पर कोई कार्रवाई नहीं करेगा।

सॉफ्टवेयर परीक्षण मेट्रिक्स

सॉफ्टवेयर टेस्टिंग मेट्रिक्स क्या हैं?

सॉफ्टवेयर परीक्षण मेट्रिक्स सॉफ़्टवेयर परीक्षण प्रक्रिया की प्रगति, गुणवत्ता, उत्पादकता और स्वास्थ्य का अनुमान लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले मात्रात्मक उपाय हैं। सॉफ़्टवेयर परीक्षण मेट्रिक्स का लक्ष्य सॉफ़्टवेयर परीक्षण प्रक्रिया में दक्षता और प्रभावशीलता में सुधार करना और परीक्षण प्रक्रिया के बारे में विश्वसनीय डेटा प्रदान करके आगे की परीक्षण प्रक्रिया के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद करना है।

एक मीट्रिक किसी प्रणाली, घटक या प्रक्रिया में किसी दिए गए गुण की मात्रा को मात्रात्मक रूप से व्यक्त करता है। इसका एक सरल उदाहरण कार की वास्तविक साप्ताहिक ईंधन खपत की तुलना निर्माता द्वारा बताई गई खपत से करना है।

सॉफ्टवेयर परीक्षण में परीक्षण मेट्रिक्स

सॉफ्टवेयर परीक्षण मेट्रिक्स - सॉफ्टवेयर परीक्षण प्रक्रिया की दक्षता और प्रभावशीलता में सुधार करता है।

सॉफ्टवेयर परीक्षण मेट्रिक्स या सॉफ्टवेयर परीक्षण माप किसी प्रक्रिया या उत्पाद की कुछ विशेषताओं की सीमा, क्षमता, आयाम, मात्रा या आकार का मात्रात्मक संकेत है।

सॉफ़्टवेयर परीक्षण माप के लिए उदाहरण: दोषों की कुल संख्या

टेस्ट मेट्रिक्स क्यों महत्वपूर्ण हैं?

"हम जिस चीज को माप नहीं सकते, उसे सुधार भी नहीं सकते।" परीक्षण प्रक्रिया को मापने योग्य बनाने के लिए ही परीक्षण मापदंड मौजूद हैं।

  • अगले चरण की गतिविधियों का निर्धारण करें।
  • गुणवत्ता के बारे में किसी दावे या भविष्यवाणी के लिए सबूत प्रदान करें
  • यह पहचानें कि किस प्रकार के सुधार की आवश्यकता है
  • प्रक्रिया या प्रौद्योगिकी में परिवर्तन को उचित ठहराएं

इसके बारे में अधिक पढ़ें टेस्ट मेट्रिक्स का महत्व

टेस्ट मेट्रिक्स के प्रकार

टेस्ट मेट्रिक्स के प्रकार

  • प्रक्रिया मेट्रिक्स: इसका उपयोग SDLC की प्रक्रिया दक्षता में सुधार करने के लिए किया जा सकता है (सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफ साइकिल)
  • उत्पाद मेट्रिक्स: यह सॉफ्टवेयर उत्पाद की गुणवत्ता से संबंधित है
  • परियोजना मेट्रिक्स: इसका उपयोग किसी परियोजना टीम या किसी भी परियोजना की दक्षता को मापने के लिए किया जा सकता है। परीक्षण उपकरण टीम के सदस्यों द्वारा उपयोग किया जा रहा है

कई सारे मापदंड इकट्ठा करने से ज्यादा महत्वपूर्ण सही मापदंड चुनना है। मापदंड तय करने से पहले निम्नलिखित बातों पर विचार करें:

  • मीट्रिक तैयारी के लिए लक्षित दर्शकों को तय करें
  • मीट्रिक्स के लिए लक्ष्य निर्धारित करें
  • परियोजना की आवश्यकताओं के आधार पर सभी प्रासंगिक मीट्रिक्स प्रस्तुत करें
  • प्रत्येक मीट्रिक की लागत और लाभ का आकलन करें, और परियोजना जीवनचक्र के उस चरण का पता लगाएं जिसमें यह सबसे अधिक मूल्य प्रदान करता है।

मैनुअल टेस्ट मेट्रिक्स

In सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, मैनुअल टेस्ट मेट्रिक्स को दो वर्गों में वर्गीकृत किया गया है

  • आधार मेट्रिक्स
  • परिकलित मेट्रिक्स

मैनुअल टेस्ट मेट्रिक्स

बेस मेट्रिक्स परीक्षण विश्लेषक द्वारा परीक्षण मामले के विकास और निष्पादन के दौरान एकत्र किया गया कच्चा डेटा है (निष्पादित परीक्षण मामलों की संख्या, परीक्षण मामलों की संख्या)। जबकि गणना की गई मीट्रिक्स बेस मीट्रिक्स में एकत्रित डेटा से प्राप्त की जाती हैं। गणना की गई मीट्रिक्स का आमतौर पर परीक्षण प्रबंधक द्वारा परीक्षण रिपोर्टिंग उद्देश्य के लिए पालन किया जाता है (% पूर्ण, % परीक्षण कवरेज).

परियोजना या व्यावसायिक मॉडल के आधार पर, आमतौर पर सबसे महत्वपूर्ण मापदंड निम्नलिखित होते हैं:

  • परीक्षण मामले निष्पादन उत्पादकता मीट्रिक्स
  • टेस्ट केस तैयारी उत्पादकता मीट्रिक्स
  • दोष मीट्रिक्स
  • प्राथमिकता के अनुसार दोष
  • गंभीरता के अनुसार दोष
  • दोष फिसलन अनुपात

मैनुअल बनाम ऑटोमेशन टेस्ट मेट्रिक्स

ऊपर वर्णित मेट्रिक्स मैन्युअल रूप से निष्पादित परीक्षण सूट को ध्यान में रखते हैं। स्वचालित परीक्षण सूट का मापन अलग तरीके से किया जाता है, क्योंकि निष्पादन में लगने वाला प्रयास अब बाधा नहीं है।

मापदंड मैनुअल टेस्टिंग मेट्रिक्स स्वचालन परीक्षण मेट्रिक्स
प्राथमिक ध्यान प्रयास और क्रियान्वयन की प्रगति कवरेज, स्थिरता और रन टाइम
विशिष्ट माप प्रति दिन निष्पादित परीक्षण मामले स्वचालन कवरेज प्रतिशत
गुणवत्ता संकेत प्रति परीक्षण घंटे में पाए गए दोष अस्थिर परीक्षणों की दर, अस्थिर परीक्षणों का हिस्सा
लागत माप परीक्षक घंटे प्रति रिलीज़ स्क्रिप्ट रखरखाव के घंटे
गति माप चक्र की अवधि (दिनों में) सूट निष्पादन समय (मिनटों में)
Automation Coverage = (Test cases automated / Total test cases) x 100

Flaky Test Rate = (Tests with inconsistent results / Total automated tests) x 100

अस्थिर परीक्षण दर पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है। एक बार जब यह लगभग 5 प्रतिशत से अधिक हो जाती है, तो टीमें लाल बिल्ड को अनदेखा करना शुरू कर देती हैं, और उस बिंदु पर सूट जानकारी प्रदान करना बंद कर देता है, चाहे उसका कवरेज कितना भी उच्च क्यों न हो।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में टेस्ट मेट्रिक्स जीवन चक्र

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में टेस्ट मेट्रिक्स जीवन चक्र

मेट्रिक्स जीवन चक्र के विभिन्न चरण प्रत्येक चरण के दौरान कदम
विश्लेषण
  1. मेट्रिक्स की पहचान
  2. पहचाने गए QA मेट्रिक्स को परिभाषित करें
संवाद
  1. हितधारक और परीक्षण टीम को मीट्रिक की आवश्यकता समझाएँ
  2. परीक्षण टीम को समझाएं कि मीट्रिक की गणना करने के लिए कौन-कौन से डेटा बिंदुओं को कैप्चर करना आवश्यक है।
मूल्यांकन
  1. डेटा कैप्चर करें और सत्यापित करें
  2. प्राप्त डेटा का उपयोग करके मीट्रिक मान की गणना करना
रिपोर्ट
  1. रिपोर्ट को प्रभावी निष्कर्ष के साथ विकसित करें
  2. रिपोर्ट को हितधारक और संबंधित प्रतिनिधि को वितरित करें
  3. हितधारकों से फीडबैक लें

टेस्ट मेट्रिक की गणना कैसे करें

एसआर# मेट्रिक्स का परीक्षण करने के चरण उदाहरण
1 कुंजी पहचानें सॉफ्टवेयर परिक्षण मापी जाने वाली प्रक्रियाएं परीक्षण की प्रगति tracराजा प्रक्रिया
2 इस चरण में, परीक्षक मेट्रिक्स को परिभाषित करने के लिए डेटा को आधार रेखा के रूप में उपयोग करता है प्रतिदिन निष्पादित किए जाने वाले परीक्षण मामलों की संख्या
3 अनुसरण की जाने वाली जानकारी का निर्धारण, आवृत्ति tracराजा और जिम्मेदार व्यक्ति प्रतिदिन वास्तविक परीक्षण निष्पादन को दिन के अंत में परीक्षण प्रबंधक द्वारा कैप्चर किया जाएगा
4 परिभाषित मेट्रिक्स की प्रभावी गणना, प्रबंधन और व्याख्या प्रतिदिन निष्पादित वास्तविक परीक्षण मामले
5 परिभाषित मेट्रिक्स की व्याख्या के आधार पर सुधार के क्षेत्रों की पहचान करें If परीक्षण का मामला यदि निष्पादन निर्धारित लक्ष्य से कम है, तो कारण की जांच करें और सुधारात्मक उपाय प्रस्तावित करें।

टेस्ट मेट्रिक गणना का उदाहरण

उदाहरण के तौर पर, निष्पादित परीक्षण मामलों के प्रतिशत को लें। निष्पादन स्थिति को प्रतिशत के रूप में व्यक्त करने के लिए निम्न सूत्र का प्रयोग करें:

Percentage test cases executed= (No of test cases executed/ Total no of test cases written) X 100

यदि 250 टेस्ट केस लिखे गए थे और 175 निष्पादित किए गए हैं, तो परिणाम (175 / 250) x 100 = 70 प्रतिशत.

यही पैटर्न अन्य सभी निष्पादन मापदंडों पर भी लागू होता है: निष्पादित न किए गए, उत्तीर्ण हुए, असफल हुए और अवरुद्ध परीक्षण मामले। प्रत्येक का अर्थ है एक ही हर के ऊपर अलग-अलग अंश।

सबसे महत्वपूर्ण परीक्षण मेट्रिक्स Track

इस ट्यूटोरियल के अंत में दी गई शब्दावली में आम उपयोग में आने वाले सभी सूत्र सूचीबद्ध हैं। व्यवहार में, रिपोर्टिंग पैक में शायद ही कभी आठ से अधिक सूत्रों की आवश्यकता होती है। ये वे सूत्र हैं जो लगातार निर्णय लेने में सहायक होते हैं।

मैट्रिक यह किसका उत्तर देता है कड़ी निगाह रखो
टेस्ट केस निष्पादन प्रतिशत हम निर्धारित दौड़ में कितनी दूर तक पहुँच चुके हैं? यह गुणवत्ता के बारे में कुछ नहीं कहता, केवल प्रगति के बारे में बताता है।
दोष घनत्व प्रति आकार इकाई दोषों की संख्या के आधार पर, कौन सा मॉड्यूल सबसे कमजोर है? यह एक समान आकार माप पर निर्भर करता है
दोष हटाने की दक्षता हमने रिलीज से पहले कितनी कमियों का पता लगाया? उत्पादन डेटा प्राप्त होने के बाद ही इसे अंतिम रूप दिया जा सकता है।
दोष रिसाव ग्राहक तक कितने दोषपूर्ण उत्पाद पहुंचे? सबसे महत्वपूर्ण गुणवत्ता संकेत
टेस्ट कवरेज निर्धारित आवश्यकताओं में से कितनी आवश्यकताओं का पालन किया जाता है? कमज़ोर दावों के साथ उच्च कवरेज कुछ भी साबित नहीं करता।
दोष गंभीरता सूचकांक क्या खुले घाव गंभीर हैं या केवल दिखावटी हैं? भार दिए बिना दोषों की गिनती करना भ्रामक होता है।
सुधार के लिए इसी बीच टीम समस्या का समाधान कितनी जल्दी कर पाती है? कुछ लंबे समय से चली आ रही खामियों के कारण विकृत
परीक्षण निष्पादन उत्पादकता एक परीक्षक प्रतिदिन कितने मामलों को पूरा करता है? यदि इसे लक्ष्य के रूप में उपयोग किया जाता है तो यह सतही परीक्षणों को प्रोत्साहित करता है।

दो सूत्र ऐसे हैं जिन्हें शब्दावली में शामिल करना उचित होगा क्योंकि प्रबंधन अक्सर इन्हीं सूत्रों की मांग करता है:

Defect Removal Efficiency = (Defects found before release / Total defects found) x 100

Defect Leakage = (Defects found in production / Defects found before release) x 100

माप का जाल। किसी भी मीट्रिक को लक्ष्य के रूप में उपयोग करने से वह अच्छा मापक नहीं रह जाता। प्रतिदिन 30 टेस्ट केस का उत्पादकता लक्ष्य निर्धारित करें और परीक्षक 30 मामूली टेस्ट केस ही लिखेंगे। मीट्रिक को अलग-अलग नहीं, बल्कि एक समूह के रूप में रिपोर्ट करें और प्रत्येक उत्पादकता आंकड़े को गुणवत्ता आंकड़े के साथ जोड़ें।

सॉफ्टवेयर परीक्षण मेट्रिक्स फॉर्मूला शब्दावली

  • पुनः कार्य प्रयास अनुपात = (उस चरण में किए गए वास्तविक पुनर्कार्य प्रयास/उस चरण में किए गए कुल वास्तविक प्रयास) x 100
  • आवश्यकता वृद्धि = (जोड़ी गई आवश्यकताओं की कुल संख्या/प्रारंभिक आवश्यकताओं की संख्या)X100
  • अनुसूची विचरण = (डिलीवरी की वास्तविक तिथि – डिलीवरी की नियोजित तिथि)
  • परीक्षण में दोष ढूंढने की लागत = (परीक्षण पर व्यय किया गया कुल प्रयास/परीक्षण में पाए गए दोष)
  • अनुसूची फिसलन = (वास्तविक समाप्ति तिथि – अनुमानित समाप्ति तिथि) / (नियोजित समाप्ति तिथि – नियोजित आरंभ तिथि) x 100
  • उत्तीर्ण परीक्षण मामलों का प्रतिशत = (पास हुए परीक्षणों की संख्या/निष्पादित परीक्षणों की कुल संख्या) x 100
  • असफल परीक्षण मामलों का प्रतिशत = (असफल परीक्षणों की संख्या/निष्पादित परीक्षणों की कुल संख्या) x 100
  • अवरुद्ध परीक्षण मामलों का प्रतिशत = (अवरुद्ध परीक्षणों की संख्या/निष्पादित परीक्षणों की कुल संख्या) x 100
  • सुधारे गए दोषों का प्रतिशत = (दोष ठीक किए गए/दोष रिपोर्ट किए गए) x 100
  • स्वीकृत दोष प्रतिशत = (डेवलपमेंट टीम द्वारा मान्य माने गए दोष / रिपोर्ट किए गए कुल दोष) x 100
  • दोष स्थगित प्रतिशत = (भविष्य के रिलीज के लिए स्थगित दोष / रिपोर्ट किए गए कुल दोष) x 100
  • गंभीर दोष प्रतिशत = (गंभीर दोष / रिपोर्ट किए गए कुल दोष) x 100
  • विकास टीम को दोषों को ठीक करने में लगने वाला औसत समय = (बगफिक्स में लगा कुल समय/बग की संख्या)
  • प्रति समयावधि में चलाए गए परीक्षणों की संख्या = चलाए गए परीक्षणों की संख्या/कुल समय
  • परीक्षण डिजाइन दक्षता = डिज़ाइन किए गए परीक्षणों की संख्या / कुल समय
  • परीक्षण समीक्षा दक्षता = समीक्षा किये गये परीक्षणों की संख्या / कुल समय
  • बग खोजने की दरया प्रति परीक्षण घंटे दोषों की संख्या = दोषों की कुल संख्या / परीक्षण घंटों की कुल संख्या

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

बुनियादी मेट्रिक्स निष्पादन के दौरान एकत्रित की गई कच्ची संख्याएँ होती हैं, जैसे कि लिखे या चलाए गए टेस्ट केसों की संख्या। परिकलित मेट्रिक्स इनसे प्राप्त किए जाते हैं, आमतौर पर प्रतिशत के रूप में, और यही प्रबंधन रिपोर्टों में दिखाई देते हैं।

नियमित रिपोर्टिंग के लिए पाँच से आठ के बीच का समय रखें। इससे अधिक होने पर, प्रयास कार्रवाई के बजाय डेटा संग्रह पर केंद्रित हो जाता है। रिपोर्ट में शामिल प्रत्येक मीट्रिक किसी ऐसे निर्णय से जुड़ा होना चाहिए जो वास्तव में कोई व्यक्ति लेता हो।

क्योंकि व्यवहार माप के अनुसार बदलता है। प्रतिदिन निष्पादित किए जाने वाले परीक्षण मामलों का लक्ष्य सतही परीक्षण मामलों को जन्म देता है। उत्पादकता माप को हमेशा गुणवत्ता माप, जैसे कि दोष रिसाव, के साथ जोड़कर देखें।

एआई-आधारित उपकरण स्वचालित रूप से कवरेज और जोखिम स्कोर उत्पन्न करते हैं, और ऐतिहासिक डेटा से यह अनुमान लगाते हैं कि कौन से मॉड्यूल सबसे अधिक दोष-प्रवण हैं। इससे रिपोर्टिंग का तरीका अतीत की गतिविधियों को गिनने से हटकर यह पूर्वानुमान लगाने की ओर जाता है कि दोष कहाँ दिखाई देंगे।

जी हां। एआई सहायक कच्चे परीक्षण डेटा से मेट्रिक्स की गणना कर सकते हैं, विभिन्न रिलीज़ में रुझानों का पता लगा सकते हैं और रिपोर्ट के लिए विवरण तैयार कर सकते हैं। किसी भी आंकड़े को प्रसारित करने से पहले मूल डेटा से उसकी पुष्टि कर लें।

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