Мы в Google решили создать методологию на замену тест-планам. Она должна быть полной, быстрой, действенной и приносить постоянную пользу проекту. Не так давно Джеймс уже писал в нашем блоге об этой методологии, которую мы назвали ACC. У нас получился инструмент, который разбивает продукт на составные части, и метод, который помогает составлять «10-минутные тест-планы» (вообще-то это занимает около 30 минут!).
Методология ACC создает матрицу, полностью описывающую ваш проект. С ее помощью в нескольких внутренних проектах Google нашли области покрытия, упущенные в ходе обычного планирования тестирования.
Методология ACC работает быстро: создание классификации ACC даже в сложных проектах занимало у нас меньше получаса. Это намного быстрее составления тест-планов.
В процессе анализа ACC вы связываете риски с возможностями вашего приложения. По этим значениям строится «тепловая карта» проекта, на которой видны области наибольшего риска, то есть места, которым следует уделить особое внимание при тестировании.
Мы создали несколько экспериментальных фич, которые воплощают в жизнь тест-план ACC, показывая данные, по которым можно количественно оценить риск в проекте (баги, тестовое покрытие).
Сегодня я с радостью объявляю, что мы открываем исходный код Test Analytics (http://code.google.com/p/test-analytics/) — инструмент, созданный в Google для упрощения ACC-анализа.
Test Analytics состоит из двух основных частей: первая часть — это пошаговый инструмент для создания матрицы ACC (рис. В.5). Он работает быстрее и проще электронных таблиц, которые мы использовали до этого (убедитесь, взглянув на рис. В.6). Наш инструмент визуализирует матрицу и риски, связанные с возможностями ACC, чем тоже не могли похвастаться обычные электронные таблицы (рис. В.7).
Рис. В.5. Определение атрибутов проекта в Test Analytics
Рис. В.6. Отображение возможностей проекта в Test Analytics
Рис. В.7. Отображение рисков в матрице атрибутов и компонентов в Test Analytics
Вторая часть Test Analytics превращает ACC-таблицу в живую, автоматически обновляемую матрицу рисков. Для этого Test Analytics импортирует из вашего проекта данные о качестве: баги, тест-кейсы, результаты тестов и изменения в коде. С этими данными риски становятся визуально понятными, основанными на количественных значениях, а не на догадках. Если некоторый компонент или возможность вашего проекта содержат многочисленные изменения в коде или открытые баги, то и риск в этой части выше. Проведенные тесты могут снизить риски. Если выполнить тесты и импортировать их результаты, показатели рисков в этой области снижаются по ходу тестирования.
Эта часть все еще остается экспериментальной. Мы пробуем разные способы вычисления риска по полученным результатам (см. рис. В.8). Тем не менее мы решили выпустить этот инструмент как можно раньше, чтобы узнать у сообщества, насколько хорошо наше решение подходит для команд тестировщиков. Мы хотим постоянно улучшать инструмент и делать его более полезным. Например, мы хотим импортировать больше информации о качестве: показатели сложности кода, результаты статического анализа кода, покрытие, обратная связь от внешних пользователей — это лишь часть идей, которые можно было бы включить в тест-план.
Рис. В.8. Test Analytics, привязанный к данным багов и тестовых примеров
Вы можете поэкспериментировать с живой версией продукта (http://goo.gl/Cv2QB), посмотреть код (http://code.google.com/p/test-analytics/) вместе с документацией (http://code.google.com/p/test-analytics/wiki/AccExplained), и, конечно, мы будем рады вашим отзывам.
Для обсуждения продукта создана команда Google Group (http://groups.google.com/group/test-analytics-discuss), в которой мы активно отвечаем на вопросы и обмениваемся впечатлениями по поводу использования Test Analytics.
Тест-план мертв, да здравствует тест-план!
Не поняли, о чем речь? Погуглите!
Разработка через тестирование — процесс разработки программного обеспечения, который основан на том, что тесты пишутся до того, как будет написан код. Таким образом, функциональные обязанности кода определяются заранее. — Примеч. перев.
Предыдущие книги Джеймса Уиттакера по тестированию «How to Break Software: A Practical Guide to Testing» («Как сломать программу: практическое пособие по тестированию») и «Exploratory Software Testing: Tips, Tricks, Tours, and Techniques to Guide Test Design» («Исследовательское тестирование: советы, хитрости, туры и техники тест-дизайна») на русский язык не переводились. — Примеч. перев.
В начале 2012 года Джеймс Уиттакер перешел из Google в Microsoft. — Примеч. перев.
http://googletesting.blogspot.com/2011/01/how-google-tests-software.html
GTAC — Конференция Google по автоматизации тестирования (Google Test Automation Conference, www.GTAc.biz).
http://googletesting.blogspot.com/2007/01/introducing-testing-on-toilet.html
Код-ревью (или рецензирование кода) — систематическая проверка исходного кода с целью обнаружения и исправления ошибок, допущенные при его написании. Эта практика позволяет находить ошибки раньше и способствует улучшению общего качества кода. — Примеч. перев.
Везде, где мы дальше пишем «тестировщики», мы имеем в виду именно роль инженера по тестированию. — Примеч. перев.
Классификация на малые, средние и большие тесты была выбрана для стандартизации. Многие тестировщики пришли к нам из разных компаний, в которых понятия «смоук-тестирования», BVT (Build Verification Test), интеграционных тестов и т.д. имели разные, часто противоположные значения. Старые термины приносили с собой столько хаоса, что я решил ввести новую терминологию.
Кстати, концепция громадных тестов формализована, и инфраструктура автоматизации Google использует понятия малых, средних тестов (и далее по списку) для определения последовательности автоматизированного выполнения. Эта тема более подробно рассматривается в главе, посвященной разработчикам в тестировании.
Технологии записи Google и ручное тестирование со вспомогательной автоматизацией подробно описаны в главах, посвященных роли инженеров по тестированию.
Заметим, что даже для клиентских продуктов Google старается делать частые и надежные обновления с помощью автообновления, встроенного во все клиентские приложения.
Речь идет о Ларри Пейдже и Сергее Брине — основателях Google.
О том, как появилась роль разработчика в тестировании, Патрик Коупленд рассказывает в предисловии.
В Google есть официальная система распределения графика, благодаря которой любой сотрудник может тратить 20% своего рабочего времени на любой другой проект Google. Иными словами, четыре дня в неделю вы занимаетесь своей основной работой, а один день экспериментируете и изобретаете. Необязательно именно так распределять свое время, многие бывшие сотрудники Google вообще считали такой рабочий график мифическим. Однако каждый из авторов этой книги участвовал в «двадцатипроцентных проектах», значит, они — реальность. Более того, многие инструменты, описанные в книге, — результат «двадцатипроцентной» работы, которая со временем воплотилась в полноценные финансируемые проекты. Правда, многие сотрудники Google в свое «двадцатипроцентное время» просто работают с другими проектами, а не занимаются экспериментами, поэтому от такой концепции рабочего времени выигрывают многие. (К моменту издания книги на русском языке Google официально отменил эту систему. — Примеч. перев.)
Самым распространенным механизмом такого поощрения в Google является премия «от коллег». Любой инженер, которому помогла работа другого инженера, может назначить ему премию в благодарность. У руководителей тоже есть свои способы поощрения сотрудника. Смысл в том, что работу на благо сообщества нужно подпитывать! Конечно, не стоит забывать, что есть и неформальный способ поблагодарить коллегу — «услуга за услугу».
Это правило в Google нарушено только в лабораториях локального тестирования Android и Chrome OS, где для проверки новых сборок нужно иметь широкий спектр оборудования.
