百人团队质量内建:从0到1三步走 | IDCF

DevOps

共 2189字,需浏览 5分钟

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2021-09-28 07:42

来源:软件质量报道

本文是根据演讲嘉宾朱媛媛(汽车之家经销商BU质保负责人) 2021年8月21日在 Q&E meetup online 分享整理而成。

团队背景:质量内建三个阶段,从开始尝试到推广到整个技术团队,变成常态化,每个阶段大概都是1年时间。团队规模是150左右,分7、8个业务开发团队,推广过程中在试点团队观察3个月,每个月都会总结复盘,3个月试点结束,然后一个业务组一个业务组的推广。每阶段定好一个建设目标,然后:试点--->效果--->推广--->常态化。


一、困境 



1.1 传统开发模式的困境

这种模式下,测试作为上线前最后一个环节,整个产品的质量都压在测试环节,没有充分的测试时间,通常情况是bug能被测出来就会被提前发现,测不出来就会留到线上,变成线上问题,再靠团队“救火” ,而且这阶段Bug发现成本也很高。这种模式下,测试人员是最痛的角色。 


二、第一步:破局,小步初试



2.1 从测试团队开始推进,搭建质量体系三步

破局三步:

  • 造成问题的原因,抓关键点环节。
  • 共识理念、寻找方法的指导原则,引入必要的外部力量,比如培训,建立测试左移,Google的质量观等思想。
  • 寻找试点团队,把握关键原则,找到最合适的团队,提供必要的保姆式服务。
具体做法:面向交付的开发方式。
2.2 实施过程中的各角色遇到问题与解决方案
1)开发角色
用例执行效果不理想:有些用例不执行或者用例不完全按照测试步骤执行。
解决方案:
  • 整理测试用例覆盖的bug数据,每个迭代关注数据督促开发执行。
  • 将测试用例覆盖出现的bug数作为考核指标引起重视。
在本地或开发环境自测,自己构造数据导致测试结果不一致。
解决方案:
  • 统一到测试环境,开发完成后部署完先自测,完成后在进入测试阶段。
  • 数据保证从业务层面构造,不能通过修改数据库等方式略过业务场景,无法发现问题。
  • 开发对测试数据有疑问的,测试同学帮助构造业务数据,熟悉业务的数据流程。
开发每人负责一个模块,业务边界或流程上的没人负责。
解决方案:
  • 明确组长或某个角色负责有交叉的业务自测验证。
对测试用例的理解与测试同学不一致。
解决方案:
  • 进入测试前,测试与开发沟通测试用例(一对一)+测试用例评审。
2)测试角色
测试用例不能及时提供:刚开始推行,既要写用例,提测后又要验证每条用例,测试时间并没有因为这种模式缩短,反 而更长了,且由于之前迭代的遗留测试任务,总是不能及时交付,加班也很难赶上开发的节奏。
解决方案:
  • 短期改善期是会比之前更忙,是不可避免的,过渡期。
  • 逐步来,提供用例的需求覆盖度,从20%开始,逐步增加到80%。
  • 优化简单的需求开发自测保证,大家共同努力。
  • 跟开发沟通需求和测试点后,先提供能覆盖各种场景的测试点和粗略的预期结果,在开发完成代码时提供全部的测 试用例。
用例场景考虑不全,用例不充分。
解决方案:
  • 测试用例评审。
提供的测试用例,颗粒度问题。
解决方案:
  • 和开发团队约定一个大家都可接受、理解的程度。
3)产品角色
需求不明确,细节没有写清楚,影响测试输出的质量和时间。
解决方案:
  • 测试给出需求规约,由产品针对规约进行细化补充确定需求规范,并按照规范执行。
  • 流程上约定测试同学先过一遍需求文档,符合评审要求才进迭代。
需求文档给出不及时,没时间充分的需求分析以及用例输出。
解决方案:
  • 约定给出时间。
需求插入或变更没有同步到测试,导致测试用例无效、返工。
解决方案:
  • 约定需求变更截止点+要求同步到测试。
2.3 效果
解决的问题:
1)整个团队严重依赖测试,研发提测质量不稳定,越忙Bug越多,提测后的回归时间长。
  • 通过测试用例的输出,提高开发提测质量,开发自测完成功能初验和修复的工作,减少测试同学发 现bug后的回归,缩短交付周期。
2)开发并行提交,测试串行,很多团队抱怨测试资源紧缺,功能测试周期长。
  • 测试环节前置到开发,由测试同学串行测试任务到开发并行执行,缩短交付周期。

三、第二步:巩固,自动化





四、第三步:推动,聚焦价值





五、经验心得




4.1 从最痛的团队、最痛的点开始,先试点,看到效果在推广
  • 不为了工具而工具,不为了自动化而自动化,从实际问题出发解决问题。
  • 容易出效果,建立信心。
4.2 角色间协作流程问题比自动化工具改善效果更大
  • 静态代码扫描等措施并不能直观的减少bug提高开发提测质量,更重要的作用是代码的可维 护性好,不易出问题,形成好的编码习惯。
  • 接口自动化开展到一定程度,也会遇到瓶颈困难,需要变通。
4.3 建立数据度量,用于反馈改进效果
  • 自己和自己比,建立基线,看趋势变好还是变差。
  • 根据不同阶段选择关键度量数据,并不断迭代。
4.4 重复低效的事情,可自动化工具解决,提升效率,解放人力
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