軟件缺陷定量管理新方法

1、軟件缺陷定量管理新方法黃錫滋 陳光宇一、 背景軟件開發(fā)質(zhì)量與開發(fā)人員的水平和經(jīng)驗密切相關(guān)，由于軟件內(nèi)在的復(fù)雜性，即使對于富有經(jīng)驗的開發(fā)人員，同樣無法避免在開發(fā)過程中，在不經(jīng)意之間注入各種形式的缺陷。據(jù)美國軟件工程研究所（SEI）Watts Humphrey 的研究，有經(jīng)驗的軟件開發(fā)工程師設(shè)計的軟件，每千行源代碼（KSOL），通常會出現(xiàn)100個或更多的缺陷。Watts Humphrey 的研究同時指出，對于軟件中的缺陷，最佳的處理辦法是及時發(fā)現(xiàn)及時改正。發(fā)現(xiàn)時間越晚，改正的難度和代價越高。表1是軟件缺陷在開發(fā)期不同階段發(fā)現(xiàn)和改正所需的工時的數(shù)據(jù)表1 軟件開發(fā)各個階段發(fā)現(xiàn)和改正缺陷所需工時數(shù)據(jù)為了

2、及時發(fā)現(xiàn)和改正缺陷，避免缺陷流入后繼階段，最好的辦法是在注入階段盡量將缺陷徹底清除，許多美國公司將這種理念稱之為“缺陷圍堵戰(zhàn)略”（defect containment Strategy）。但是實現(xiàn)這個目標(biāo)，仍然缺乏有效的方法，具有很大難度。美國的軟件開發(fā)機構(gòu)，現(xiàn)在通行的做法是由開發(fā)團隊定期的（通常是每月）編制缺陷檢測報告，提交給管理高層，使他們了解項目進展和項目開發(fā)質(zhì)量現(xiàn)狀。表2是某項目編制的軟件缺陷圍堵數(shù)據(jù)矩陣。表2 軟件缺陷圍堵數(shù)據(jù)矩陣表2矩陣中處于對角線方格的數(shù)據(jù)，就是發(fā)生在本階段，而且已經(jīng)得到改正的缺陷數(shù)。其比例的高低，是圍堵戰(zhàn)略是否成功的標(biāo)志。在本例中，這個比例達(dá)到49% ，屬于比較

3、成功的范疇。 (1515+1555+2421+37+1+10+0)/11292=0.49軟件缺陷圍堵數(shù)據(jù)矩陣的另一種形式是用百分比表示，表3是百分比缺陷圍堵數(shù)據(jù)矩陣表。表3 百分比缺陷圍堵數(shù)據(jù)矩陣表二、 軟件定量缺陷管理（Quantitative Defect Management）方法軟件缺陷數(shù)據(jù)矩陣可以使開發(fā)團隊和管理高層，了解項目開發(fā)的質(zhì)量水平。然而缺點也是非常明顯。數(shù)據(jù)矩陣只能被動的反映軟件開發(fā)和排錯的進展，不能主動的提供必要的警示。此外完整的數(shù)據(jù)，只有在項目壽命周期結(jié)束后才能得出。美國Raytheon公司的 Alison A. Frost and Michael J. Campo 在

4、Florac, William A.等人工作基礎(chǔ)上，將質(zhì)量管理中的控制圖技術(shù)用來監(jiān)控項目排錯的進展，使開發(fā)團隊能夠主動的監(jiān)控項目開發(fā)中的質(zhì)量變化過程，方法簡便易行，是一項頗具創(chuàng)意的實踐成果1. QDM 的度量QDM 監(jiān)控三個度量：（1） 設(shè)計階段產(chǎn)生的、在本階段和后繼階段檢測到的累積缺陷數(shù)。（2）編碼和單元測試階段產(chǎn)生的、在本階段和后繼階段檢測到的累積缺陷數(shù)。（3） 按開發(fā)階段的累積缺陷分布。2. 建立質(zhì)量控制圖基準(zhǔn)（1）將軟件開發(fā)過程區(qū)分為需求，設(shè)計，編碼和單元測試，軟件綜合測試，軟件質(zhì)量測試，系統(tǒng)綜合和測試，軟件維護等順序連接的過程（2）以本企業(yè)過去實施的項目缺陷數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按每千行源代碼

5、為基準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)加以變換，得到每千行源代碼（KSOLC）的缺陷數(shù)據(jù)。（3）采用質(zhì)量控制圖U圖（單位缺陷數(shù)控制圖），計算控制圖中心線CL，控制圖上限UCL，控制圖下限LCL。其中： （2.1）中心控制線 （2.2）控制圖上限 （2.3）控制圖下限 （2.4）3. 繪制控制圖Raytheon公司按歷史數(shù)據(jù)得到的控制圖上下限的數(shù)據(jù)見表4。表4 Raytheon公司設(shè)計控制圖上下限的數(shù)據(jù)三、 控制圖的應(yīng)用控制圖制成后，在軟件項目開發(fā)過程中收集到的缺陷數(shù)據(jù)，就可如通常的質(zhì)量管理圖的應(yīng)用方法一樣，及時地在控制圖上標(biāo)注數(shù)據(jù)點，觀察數(shù)據(jù)點所處位置，判斷軟件排錯過程是否處于正常狀態(tài)，決定是否需要采取補救措施，從而

6、實現(xiàn)對開發(fā)過程的質(zhì)量被動的觀察到主動監(jiān)控的轉(zhuǎn)變。圖1是按表1的項目數(shù)據(jù)繪制的設(shè)計累積缺陷控制圖。圖1 設(shè)計累積缺陷控制圖圖2是按表1的項目數(shù)據(jù)繪制的編碼和綜合測試?yán)鄯e缺陷數(shù)控制圖。圖2 編碼和綜合測試?yán)鄯e缺陷數(shù)控制圖上面的兩個圖形顯示，該項目的開發(fā)過程正常，項目的質(zhì)量完全處于可控狀態(tài)。四、累積缺陷分布。Alison A. Frost and Michael J. Campo從大量積累的開發(fā)階段缺陷數(shù)分析中，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)近似服從瑞利分布。圖3是按表1數(shù)據(jù)繪制的開發(fā)階段累積缺陷分布圖。圖3開發(fā)階段累積缺陷分布圖圖4是典型的瑞利分布曲線，瑞利分布就是參數(shù)為2的威布爾分布。圖4 典型的瑞利分布曲線按照項目

7、的實際數(shù)據(jù)，繪制分布曲線，如果與瑞利分布曲線存在明顯差別，應(yīng)該進行分析，查明原因。參考文獻1 Humphrey W., “A Personal Commitment to Software Quality”, Pittsburgh, PA: The Software Engineering Institute (SEI) ,2 Alison A. Frost,“ Advancing Defect Containment to Quantitative Defect Management ”<>3 Florac, William A.,