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欠陥密度に関するオールインワンガイド–その重要性とその計算方法。

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問題を排除するために楽器を試してください

欠陥密度のガイド：

テストメトリクス トリッキーです。それらは測定する唯一の方法ですが、その多様性は圧倒的です。

必要な分析が得られないものを収集している可能性があります。ここで最も安全な方法は、人里離れた道を歩くことです。

世界のほぼすべてのチームは、欠陥の傾向を理解するために欠陥密度に依存しています。

今日の記事は、欠陥密度（DD）に関するオールインワンガイドです。

欠陥密度ガイド

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学習内容：

欠陥密度とは何ですか？

密度が文字通り何を意味するかを見てみましょう。

それは「物質のコンパクトさの程度（出典：グーグル）」です。

したがって、欠陥密度は、アプリケーションの欠陥のコンパクトさです。 （わかりました。これは、欠陥分布の改良版にすぎません。）

アプリケーションは、機能領域またはより技術的に分割されています ブロック （数千行のコード）。したがって、 ソフトウェアアプリケーションのセクションまたはKLOCごとの欠陥の平均数はバグ密度です。

バグ密度はどのように計算されますか？

簡単な計算です。

ステップ1： 原材料を集める：あなたは合計数が必要になるでしょう。欠陥の数（リリース/ビルド/サイクルの場合）。

ステップ2： 平均数を計算します。欠陥/機能領域またはKLOCの

計算例を含む欠陥密度式：

例1： 特定のテストサイクルでは、5つのモジュール（またはコンポーネント）に30の欠陥があります。密度は次のようになります。

総数欠陥数/総数モジュールの数= 30/5 = 6。モジュールあたりのDDは6です。

例2： 別の見方をすると、たとえば、15KLOCには30個の欠陥があります。その場合、次のようになります。

総数欠陥数/ KLOC = 30/15 = 0.5 =密度は2KLOCごとに1欠陥です。

例2は、KLOCを認識していて、それに対する測定が必要なチームのみを対象としています。ほとんどのチームは、そのような統計を使用していません。ただし、必要に応じて、アプリケーションのKLOCの数を確認できます。

バグ密度が重要なのはなぜですか？

テストチームが収集するすべてのメトリックは、次のいずれかを伝えます。

  • 進捗
  • 生産性
  • 品質

そうでなければ、あなたはあなたの時間を無駄にしています。

DDは品質を理解するための最も効果的な方法です。

例えば： KLOCあたりDD5のアプリケーションは、KLOCあたり15の別のアプリケーションよりも品質が高くなります。

バグ密度が高いほど、品質は低下します。

これは2つの重要な目的を果たします。

  • 通知： 情報は力ですよね？アプリケーションの最も弱い領域を知ることは、それが「使用に適している」かどうかを判断するのに役立ちます。
  • アクションの呼び出し： DDが高いモジュールは修正が必要です。 DDはそれらを識別するのに役立ちます。

してはいけない

＃1）重複/返品された欠陥を考慮しないでください

欠陥密度の計算が不正確だと、チームを誤解させる可能性があります。

重複/返品された欠陥を含めないでください（バグではなく、意図したとおりに機能し、 再現性がありません 、など）総数の数を増やします。欠陥の数、つまりDDは比例して増加します。その結果、欠陥メトリックは品質の低下を示唆し、これは間違いなく誤警報になります。

＃二）ある日のデータに基づいてこれを行わないでください

この架空の状況を見てみましょう。

LO1

1日目はDDが高くなります。これにより、チームはすぐにパニックモードになる可能性があります。

そう、 より良い原材料が得られるまで待ちます。つまり、数日分のデータです。

また、DDを計算するときは、累積的な欠陥数が必要です。

上記の表では、2日目以降のDDは、これまでのところ欠陥の数を考慮していません。その日のデータだけを調べます。

「2日目からの欠陥密度は減少・増加しており、トレンドはない」という印象を与えてくれます。また、前日に報告された欠陥について何もしなかった場合、欠陥密度をどのように減らすことができますか？そうですね。考えてみてください。

これを行うためのより良い方法は次のとおりです。

LO2

もう一度、 これを毎日行う場合は、累積欠陥数を考慮に入れてください。

バリエーション

チームが必要とする改良のレベルに応じて、この欠陥メトリックを微調整できます。

総数KLOCまたはモジュールごとの高/重大な欠陥の数

  • モジュールごとに問題を返す場合にもこれを行うことができます。ここでは、ビルド/リリース間で再発し続ける問題の数のみを収集します

バグ密度のどの値でソフトウェアが受け入れられなくなるのですか？

欠陥密度業界標準：

これは、業界、アプリケーション、チームごとに異なります。製造には特定のしきい値があり、ITではまったく異なります。

DDは額面どおり、品質が低くなっています。しかし、製品が使用に適しているかどうかを決定するのは、個々の欠陥の深刻さです。

高DDは、欠陥をより深く掘り下げ、その結果を分析するための指標です。

欠陥密度をゼロにしたくない人はいますか？したがって、特定の基準はありませんが、この値は低いほど良いです。

最終的な考え：

  • 予測カウントではありません。 DDの値は、製品の将来の品質を期待するのに役立ちません。それは良くも悪くもあります。履歴データは将来の予測には役立ちません。
  • 重要なテスト段階/サイクル（UATなど）では、DDは時間に基づいて計算されます。例えば：DD /最初の1時間、1日あたりのDDなど。
  • 複数のリリース/サイクルの欠陥統計を照合する場合、欠陥密度はサイクルごとまたはリリースごとになります。
  • 表形式データの単純なグラフィック表現は、次のようになります。

DD3

欠陥密度グラフ

結論として

欠陥密度は重要な品質指標です。この欠陥指標を収集して提示することは間違いありません。そのうえ？計算が最も簡単なものの1つです。

この記事が、より深い洞察を得るために欠陥密度の使用を開始するのに十分な露出を与えてくれることを願っています。

著者 ：STHチームメンバーのSwatiがこの詳細なチュートリアルを作成しました。

チームの欠陥密度を計算していますか？はいの場合、サイクルごと、モジュールごと、またはKLOCごとに実行しますか？そうでない場合、品質を理解するのに役立つ他の指標は何ですか？以下のコメントや質問を共有してください。

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