Уиттакер . - Как тестируют в Google
За первую неделю использования RPF Венси узнал следующее.
— 77% функций веб-магазина можно было тестировать в RPF.
— Генерация регрессионных тест-кейсов в этой, ранней версии RPF шла примерно в восемь раз быстрее, чем в Selenium/WebDriver.
— Сценарии RPF обнаружили шесть функциональных регрессионных багов и много непостоянных багов серверной части.
— Общие подготовительные шаги (например, вход в систему) должны сохраняться в виде модулей для повторного использования (простейшая версия этой функциональности вскоре заработала).
— RPF работает на Chrome OS, где Selenium не может работать в принципе, потому что требует наличия бинарных файлов на стороне клиента. RPF работает, потому что это облачное решение, которое полностью выполняется в браузере и взаимодействует с бэкенд-системой через веб.
— В созданных через BITE описаниях багов есть простая ссылка, которая устанавливает BITE на машине разработчика и воспроизводит запись на его машине. Программировать шаги записи вручную больше не нужно. Это очень удобно.
— Венси высказал пожелание, чтобы технология RPF работала не только для Chrome, ведь люди все-таки использовали разные браузеры для посещения сайтов.
Итак, мы поняли, что вырисовывается кое-что интересное, и продолжили разработку. Правда, тестирование веб-магазина Chrome скоро вернулось на технологию Selenium, потому что оставшиеся 23% функциональности требовали локального кода Java для поддержки отправки файлов и безопасного входа. Оглядываясь назад, мы понимаем, что небольшое улучшение тестируемости на сервере решило бы проблему с AJAX-вызовами на клиенте.
Мы проверили, как RPF ведет себя на популярных сайтах. Вся информация доступна в открытой вики проекта BITE. Сейчас она немного устарела, многое исправлено по сути, но можно сформировать общее представление о том, что не работало. Считайте, что показано качество альфа-версии. Итак, RPF работал для большинства сценариев, но оставались еще серьезные нестандартные случаи.
Джо Аллан Мухарски проделал огромную работу над нашим неуклюжим пользовательским интерфейсом, чтобы превратить его из чисто гиковской вещи для разработчиков в нечто интуитивно понятное. Он попробовал скрывать пользовательский интерфейс до тех пор, пока в нем не возникнет необходимость, и сделать все простым и удобным для поиска. Мы не проводили формальных исследований удобства использования, но мы наблюдали за сообществом тестировщиков, которые использовали эти инструменты почти без инструкций, и внутренними пользователями, которые сообщали о багах Google Maps без особых проблем. В более сложных частях RPF обнаружились неприятные сюрпризы, но базовая функциональность записи и воспроизведения, похоже, для большинства людей оказалась вполне понятной.
Со временем проект RPF вырос из экспериментального проекта команды тестирования в формальную часть всей команды Chrome, где его теперь используют для регрессионного тестирования. Команда работает над тем, чтобы дать возможность тестировщикам, которые не умеют программировать, возможность генерировать регрессионные сценарии с помощью BITE/RPF.
Присоединяйтесь к нашей работе по сопровождению BITE/RPF (http://code.google.com/p/bite-project/). Не забудьте поблагодарить По Ху и Джоэла Хиноски, которые двигают проект вперед.
Google Test Analytics — теперь с открытым кодом
Среда, 10 октября 2011 г., 13:03
http://googletesting.blogspot.com/2011/10/google-test-analytics-now-in-open.html
Джим Рирдон
Тест-план мертв!
Ну, мы на это надеемся. Неделю назад на семинаре STAR West Джеймс Уиттакер выяснил мнение профессиональных тестировщиков о тест-планах. Его первый вопрос был такой: «Кто из присутствующих пишет тест-планы?». Поднялось около 80 рук — подавляющее большинство. «Кто из вас получает от тест-планов практическую пользу или возвращается к ним через неделю?» Руки подняли ровно три человека.
Мы тратим много времени на составление огромных документов, содержащих объемные описания подробностей проекта. Хотя все отлично знают, что скоро эти документы будут заброшены.
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!).
Полнота
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.
Скорость
Методология ACC работает быстро: создание классификации ACC даже в сложных проектах занимало у нас меньше получаса. Это намного быстрее составления тест-планов.
Действенность
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.
Польза
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!
