Ce este densitatea defectelor? Formula de calculat cu Exemplu

Cuprins:

Anonim

Ce este densitatea defectelor?

Densitatea defectului este numărul de defecte confirmate în software / modul în timpul unei perioade specifice de funcționare sau dezvoltare împărțit la dimensiunea software-ului / modulului. Permite să se decidă dacă un software este gata de lansare.

Densitatea defectelor este numărată la o mie de linii de cod cunoscute și sub numele de KLOC.

Cum se calculează densitatea defectelor

O formulă pentru a măsura densitatea defectului:

Densitatea defectului = Numărul de defecte / dimensiunea versiunii

Dimensiunea eliberării poate fi măsurată în termeni de linie de cod (LoC).

Exemplu de densitate a defectului

Să presupunem că aveți 3 module integrate în produsul software. Fiecare modul are următorul număr de erori descoperite-

  • Modulul 1 = 10 erori
  • Modulul 2 = 20 de erori
  • Modulul 3 = 10 erori

Total erori = 10 + 20 + 10 = 40

Linia totală de cod pentru fiecare modul este

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

Linia totală de cod = 1000 + 1500 + 500 = 3000

Densitatea defectului se calculează astfel:

Densitate defect = 40/3000 = 0,013333 defecte / loc = 13,333 defecte / Kloc

Un standard pentru densitatea defectelor

Cu toate acestea, nu există un standard fix pentru densitatea erorilor, studiile sugerează că un Defect la o mie de linii de cod este considerat, în general, ca un semn de bună calitate a proiectului.

Factori care afectează valorile densității defectelor

  • Complexitatea codului
  • Tipul defectelor luate în considerare pentru calcul
  • Durata de timp considerată pentru calcularea densității defectelor
  • Competențe de dezvoltator sau tester

Avantajele densității defectelor

  • Ajută la măsurarea eficacității testării
  • Ajută la diferențierea defectelor componentelor / modulelor software
  • Este util în identificarea zonelor de corectare sau îmbunătățire
  • Este util în indicarea componentelor cu risc ridicat
  • Ajută la identificarea nevoilor de formare la diverse resurse
  • Poate fi util în estimarea testării și a relucrării din cauza erorilor
  • Poate estima defectele rămase în software
  • Înainte de lansare, putem stabili dacă testarea noastră este suficientă
  • Putem asigura o bază de date cu o densitate standard de defecte