что такое глубина тестирования
Тестирование или управление качеством? Часть 2. Типы тестирования
В предыдущей статье «Часть 1. Что такое тестирование?» я поделилась с читателями мыслями о том, в чем заключается суть тестирования. Во второй части моих рассуждений о тестировании и управлении качеством я подробно рассмотрю различные типы тестирования и проанализирую модели, которые помогают разработчикам визуализировать процесс тестирования, чтобы вовлечь в него всех участников команды.
Тестирование — это не только поиск багов. Также оно заключается в поиске различной информации, которая помогает выявить риски. Собранные данные облегчают принятие решений по устранению этих рисков.
Типы тестирования
Существуют разные способы разделения процессов тестирования на категории. Вот один из вариантов:
Постановка вопросов
Тестировщики умеют формулировать правильные вопросы, поскольку они привыкли рассматривать такие сценарии «что, если?», о которых зачастую не задумываются остальные. Умение задавать вопросы — тема обширная и заслуживает отдельного поста. Но самое важное — задав вопрос, внимательно выслушать и понять ответ. Нужно побороть соблазн просто поблагодарить и не тратить время на уточняющие вопросы.
Кроме того, лучше задавать вопросы открытого типа вместо тех, которые требуют ответа «да» или «нет». Например, вместо вопроса «Пользователем системы будет X?» лучше спросить «Кто будет пользователем системы?» — в этом случае мы оставим задел под уточняющие вопросы.
Задание направления разработки
Разработка на основе приемочных испытаний (ATDD) или на основе поведения (BDD) — это две распространенные методологии ведения разработки на основе примеров.
Команда рассматривает какую-то пользовательскую историю (user story) — возможно, обсуждая в формате «трех амиго» на понятных примерах, чтобы донести ее суть до каждого участника дискуссии. Отталкиваясь от этих примеров, они составляют приемочные испытания и проводят дополнительные обсуждения. По мере детализации они продолжают составлять тесты для бизнес-правил в исполняемом формате под API или уровень служб.
Взяв получившиеся тесты, программист может вести разработку на основе тестирования (TDD) — писать модульные тесты, затем сам код и постепенно дорабатывать его, чтобы все тесты завершались успешно. Если организовать работу команды таким образом, тесты на уровне модулей и API будут автоматизироваться в процессе разработки кода, и в нужных местах будут предусмотрены проверки, удостоверяющие, что результаты работы системы соответствуют ожиданиям команды. Тестировщик сможет направлять в нужное русло процесс автоматизации, применяя свои навыки проектирования тестов, помогая создавать оптимальные тесты — не только для благоприятных сценариев, но и для нештатного поведения и других случаев «что, если?».
Углубленное тестирование
Разумеется, нам не обойтись без углубленного тестирования, которое всецело опирается на возможности человеческого интеллекта. Большинство тестировщиков занимаются этим видом тестирования с большим энтузиазмом. Опираясь на свой опыт и критическое мышление, они пытаются найти менее очевидные баги в коде, которые остались незамеченными на предыдущем этапе. Если команда прорабатывала все аспекты тестирования с ранних этапов, обнаружится лишь незначительное число не самых критичных багов.
Но недостаточно просто находить баги и докладывать о них. Следует также разъяснять риски, описывать сценарии тестирования, предлагать потенциальные решения, расспрашивать клиентов об их впечатлениях и на основе этих дискуссий предлагать команде различные пути улучшения.
Проверка
Не буду слишком вдаваться в подробности автоматизации в целом, но скажу пару слов об автоматизации регрессионного тестирования, с помощью которого мы убеждаемся, что сегодня система по-прежнему правильно делает все то, что она делала вчера. Такое тестирование эффективно для валидации любых изменений, поскольку оно проверяет одни и те же аспекты снова и снова абсолютно идентичным образом, с чем не очень хорошо справляются люди.
Автоматизация дает нам возможность убедиться в согласованности кода, а также отслеживать и документировать результаты на протяжении всего процесса разработки. Если тесты автоматизированы должны образом, тестировщики могут сосредоточиться на описанных выше типах тестирования, требующих более деятельного участия человека.
Квадранты гибкого тестирования
Давайте посмотрим на схему квадрантов гибкого тестирования, где приведены примеры типов тестов, которые может выполнять команда. Хотя типов здесь указано немало, схема далеко не полная, да и контекст каждой команды по-своему уникален, поэтому я рекомендую рассматривать ее как инструмент, который облегчает выбор подходящих тестов в процессе дискуссии. К вопросу контекста я вернусь в этой статье немного позже.
Слева располагаются тесты ранних этапов, выполняемые до написания кода. Благодаря им вскрываются риски и любые случаи недопонимания, которые являются частой причиной недоработок и ошибок. Если заранее исключить недопонимание, можно избежать серьезных ошибок в коде.
Вот пример из моего личного опыта:
Во время встречи с разработчиком я сказала ему, что все автоматизированные тесты API внесены в систему и готовы к реализации. Он взял их из системы контроля версий, проглядел и сказал, что продукт не сможет пройти ни одного теста. Я посмотрела на него с удивлением, поскольку мы вместе присутствовали на всех встречах и вместе согласовывали метод тестирования. Почему же тесты оказались непригодными? Он ведь даже еще не написал код. Выяснилось, что у нас было разное представление о том, как должна работать функция поиска. Именно после этого случая я стала оперировать более конкретными примерами во время обсуждений. Но я хотела подчеркнуть другое: если бы я не написала эти тесты и мы бы их вместе не изучили, разработчик написал бы код с серьезной ошибкой. А поскольку нам удалось выяснить суть проблемы на раннем этапе, устранить ее было довольно легко. Код еще не был написан, и я помогла предотвратить появление бага.
Вернемся к нашим квадрантам. Справа располагаются тесты, сфокусированные на критике продукта. Сверху справа находятся бизнес-тесты, то есть те, которые понятны представителям бизнеса. Кроме того, бизнес может принимать участие в их проведении — например, в приемочном пользовательском тестировании. Снизу справа приведены тесты, критикующие техническое исполнение продукта. Этот квадрант включает большинство тестов, связанных с атрибутами качества развертывания и эксплуатации. Даже если команда заранее обсудила самые важные моменты с точки зрения клиента и самой команды, в том числе подходы к написанию кода, которые помогут в их реализации, или различные способы повышения безопасности, мой опыт подсказывает, что реальные тесты невозможно провести, не имея на руках готового кода. Такое углубленное тестирование заключается не только в поиске дефектов, но и в анализе тестируемого приложения и предоставлении команде обратной связи.
Тестирование в различном контексте
Подобно тому, как существует множество видов тестирования, есть и множество контекстов тестирования. И один человек попросту не может учесть все комбинации этих двух факторов.
До этого момента я не упоминала гибкую (agile) методологию разработки, DevOps, непрерывное развертывание ПО, каскадную (водопадную) модель и вообще любой другой процесс организации разработки, которому может следовать ваша команда. В каскадных проектах обычно существует команда тестировщиков, между которыми распределяется ответственность за тестирование предоставленного им ПО. Основная часть их тестов сосредоточена на отлове багов.
Последние 20 лет я провела в коллективах, работающих короткими циклами с частой выдачей результатов; компаниях, где тестировщики входили в команды разработки продуктов; командах, которые тесно взаимодействовали с бизнесом. Если кратко, то это agile, DevOps, непрерывное развертывание — для простоты я буду называть все это гибкой разработкой. Даже если в команде есть отдельный тестировщик, он не способен сам полностью оттестировать продукт. Он просто не может обладать всем спектром необходимых навыков. Он может оперировать базовыми методами тестирования и иметь опыт в применении одной или нескольких специфических методологий. Он может пополнять и углублять свои знания в предметной области. Но в зависимости от разрабатываемого продукта ему могут понадобиться другие навыки: например, при работе с хранилищами данных нужно хорошо разбираться в базах данных и целостности информации.
Невозможно найти такого универсального тестировщика, который будет все уметь, поэтому ответственность за организацию тестирования ложится на всю команду. И вся команда отвечает за качество.
Итоги
Основная задача тестирования — выявление рисков и их устранение, притом в самой разной форме, будь то правильная постановка вопросов на ранних этапах прототипирования, формирование тестов до написания кода для направления разработки в нужное русло, исследование продукта на предмет неизвестных и неучтенных факторов либо анализ результатов тестирования в поисках тенденций, которые могут быть полезны для улучшения продукта или процесса. Все эти мероприятия вносят свой вклад в повышение качества продукта, но задачи тестировщика этим не ограничиваются.
Тестировщикам приходится выступать в роли наставников, налаживать связи, убеждать, мыслить нестандартно, относиться ко всему критически, предлагать способы устранения багов и последствий инцидентов, генерировать идеи для новых продуктов, которые решают более глобальные проблемы в программных и других продуктах, узнавать у клиентов и пользователей их впечатления и извлекать из собранной информации идеи для разработки и тестирования, управлять различными средами тестирования, участвовать в управлении релизными версиями и так далее. Список можно продолжать бесконечно, но все эти задачи сами по себе не решают проблему качества.
О ней и других важных аспектах мы поговорим в следующей статье.
В преддверии старта курса QA Lead приглашаем всех желающих на бесплатный двухдневный интенсив в рамках которого изучим теоретические основы методов тестирования требований. Рассмотрим использование User Story и критериев приемки для тестирования бизнес-требований. Изучим Example Mapping как способ протестировать технические требования. А также попрактикуемся в построении Example Mapping.
Какие тесты вам нужны? Часть 2. Матрица видов тестирования
Аннотация
В первой части серии статей я рассуждала о том, от чего зависит выбор тестов. Имея в голове понимание того, что вы хотите добиться тестированием, можно делать следующий шаг — выбирать тесты. Для этого надо понимать, какие тесты бывают вообще.
Почти все статьи, посвященные видам тестирования, имеют группировку тестов по каким-нибудь категориям. Только это деление не везде совпадает. Вчитываясь в такие статьи, нередко обнаруживаешь расхождение терминологии у разных авторов.
Я ставлю перед собой цель разложить по полочкам, визуализировать многообразие тестов, чтобы помочь тем, кто выбирает, какие тесты им нужны, и тем, кто изучает само тестирование.
Я не берусь давать четкие определения видам тестирования в этой статье. Об интерпретации терминов, используемых для названия видов, речь пойдет в третьей части. Связано это разделение с объемом информации.
Классификация видов тестирования
Принадлежность к одной категории не исключает принадлежность к другой.
Вид теста — это характеристика, которой может обладать как отдельный тестовый сценарий, так и целая коллекция тестов.
Смотрите какой милый майнд мап с видами вина:
Казалось бы, он полностью охватывает все виды вин. А теперь посмотрите на него еще раз и перечислите вина по странам производства, как они расставлены в супермаркете или в меню ресторана. Не получается? А как же тогда выбирать? Эта карта не подходит для выбора по производителям. Если присмотреться внимательнее — там есть приписка «по стилю и вкусу».
Вот так же и с видами тестов.
Ограничиваясь 1 критерием группировки, мы упускаем из виду все разнообразие тестов.
А критерий группировки может является ключевым критерием выбора.
Карта видов тестирования
Мне нравится подход, что использовался в статье про тестирование ПО на Википедии, поскольку рассмотрено большое множество разрезов.
Я взяла этот список за основу и дополнила информацией, почерпнутой из других источников и личного опыта и составила майнд мап (карту знаний). Мне эта карта бывает полезна в процессе планирования тестов — я проверяю, не забыла ли я чего. Делюсь схемкой с вами:
Названия тестов приведены на английском, чтобы избежать неточности перевода.
Цветокоды
Про желтые блоки в карте знаний
упустив какой-то вид, вы теряете кучу ценных проверок, а, значит, и дефекты.
Виды тестов, которые перечислены в узле «Сценарии» — это на самом деле названия методик подготовки сценариев. Соблюдение этих методик дает на выходе конкретные тесты. Поэтому, на мой взгляд, уместно приводить их как виды тестов.
Упомянутые методики принято считать видами тестов Черного ящика. Почему эти тесты на моей схеме не относятся к Black Box? Потому что даже тестируя спецификацию надо думать о том, что будет, если ввести значение больше допустимого, и как должна система реагировать на ошибки вообще. Об этом надо думать и при написании unit-тестов, которые к Black Box никак не относятся.
Про зелёные блоки в карте знаний
На самом деле эти названия — это виды требований. Тесты, покрывающие конкретный вид требования, логично называть тестами этого требования. Большинство названий тестов, помещенных в голубые блоки — тоже вылезло из названий требований. Например, «приложение должно быть отказоустойчивым» порождает тесты отказоустойчивости.
Зеленые блоки отличаются от голубых тем, что редко вообще упоминаются в русскоязычных обзорах видов тестирования. Однако если вы, к примеру, поищите словосочетание «suitability testing» вы найдете много полезного.
Как пользоваться картой
Мой майнд мап видов тестирования, по сути, является графом, конкретно — деревом. Моё любимое приложение XMind позволяет очень просто поменять структуру карты знаний на дерево и другие представления. Но в тексте много букв, поэтому дерево становится широким и не удобным для восприятия.
У этого дерева есть 10 больших веток — первый уровень графа — это критерии классификации. Очевидно, что они не являются сами по себе видами тестов.
Я надеюсь, что вам известно, чем отличается поиск в ширину от поиска в глубину. По моему глубокому убеждению ошибки в понимании и выборе тестов происходят из-за стремления найти удовлетворительно решение по-быстрее, что подталкивает на поиск в глубину. 2-уровневые (заголовок — перечень) списки видов тестирования этому весьма способствуют.
Искать надо в ширину. Потому что на каждой ветке приведенного графа есть тесты, которые вам нужны. Тоже следует делать при попытке охарактеризовать уже имеющиеся тестовые наборы. Один и тот же тест будет иметь несколько разных характеристик.
Спойлер: когда вы изучите все виды тестов, то обнаружите, что в каждой категории есть нужные вам виды тестов
Критерии классификации
Приступим, пробежимся в ширину по верхнему уровню дерева.
1. Вид требований
Все тесты зависят от того, что требуется от разрабатываемого ПО.
Если нам есть что разрабатывать, значит есть что тестировать. Наличие формально описанных требований — вещь очень важная, но не является обязательной. Не важно, есть ли у вас бумажка, называемая «ТЗ»/«SRS» или нет — требования, на основе которых вы проводите проверку, всегда есть.
Мы можем уточнить, конечно, какие именно нужны операции или понять и сделать согласно своему видению, но так или иначе минимальные требование у нас уже есть.
Можно считать, что требований нет, если разработчики не поняли, что от них ждут, и не смогли приступить к работе. Я знаю хороших разработчиков, которые не приступают к разработке, пока не получат ответ на вопрос: «а для чего этот софт должен делать то-то и то-то? Какая конечная цель использования?»
Если же разработчики работают — значит требования есть, другим вопросом остается точность их понимания.
Например, «задача сделайте калькулятор, у которого будут кнопочки, и который будет выполнять все математические операции» содержит в себе кучу требований сама по себе.
Разберите имеющееся у вас представление о том, что ожидается от разрабатываемого ПО, по видам требований, которые вы видите в моем майнд мапе. Если вы стремитесь к полноценному тестовому покрытию, то
Вам нужны все виды тестов из первой группы
Если вам нужны только «минимально необходимые», а не «необходимые и достаточные» — используйте функциональные suitability и accuracy тесты.
Подробно о функциональных тестах речь пойдет в третьей части.
На этом шаге многие останавливаются. «Нам нужны функциональные тесты«. Но надо идти дальше.
2. Объект тестирования
Самый плодородный подход к классификации тестов — это категоризация по объектам тестирования. Велико разнообразие технологий, интерфейсов, архитектур, функциональных предназначений и характеристик системы. Все требует своего подхода к тестированию. Отличаются методы и инструменты.
Приложу эту группу отдельно: 
Справа я написала три группировки, они условны, поэтому не являются родительскими узлами. Потому что эти требования могут быть и функциональными, и не функциональными, в зависимости от того, что разрабатываем. В общем случае инфраструктурные мы будем проводить до и для передачи в production. А эксплуатационные мы будем проводить на prod-like среде, когда уже будет определено, на каком железе будет жить наша система.
Например, в рамках тестирования функции передачи сообщения о транзакции от банкомата к банку-эмитенту, мы проверим шифрование пин-кода.
Очень важно понимать, что
виды тестов по объектам тестирования — это не виды функциональных тестов
Как и тесты производительности, отказоустойчивости и т.п. — не всегда виды NFR.
Пример 1. Есть не функциональное требование «при сбое компонента его функции должны выполняться другим, параллельным компонентом». Соответственно, покрываться требование будет не функциональными тестами — стресс тестами, тестами надежности и стабильности.
Пример 2. Рассмотрим случай, когда отказоустойчивость является функциональным требованием. Например, разрабатывается и тестируется отказоустойчивый кластер, а не система, в которой он используется. Целью разработки является создание продукта, который будет обеспечивать отказоустойчивость. В этом случае мы имеем дело с функциональными тестами отказоустойчивости.
Пример 3. Разработка приложения Jmeter. Это — популярный инструмент для проведения нагрузочного тестирования. Его функционалом является нагрузочное тестирование. Это — случай, когда субъект тестирования стал объектом тестирования. Рекурсивненько, да? Тесты нагрузочного тестирования JMeter являются функциональными.
Еще возможные примеры: разработка криптомодуля (функциональные тесты ИБ), разработка интерфейса взаимодействия между системами (функциональные интеграционные тесты), разработка веб-интерфейса фронт-офиса как тонкого клиента при соблюдении разделения бизнес логики от представления данных (функциональные UI-тесты). И так далее.
Вот из-за таких случаев не уместно разделять функциональные тесты по видам функционала (только по видам требований). И не уместно относить сами функциональные тесты к объектам при категоризации «по объекту тестирования».
3. Знание системы
В зависимости от знания системы тесты бывают тестами черного, серого и белого ящика. Эти термины идут из Теории Управления, и я надеюсь, что они вам знакомы в более широком смысле, чем как виды тестов.
Рассматривать как монохромный ящик можно как всю систему целиком, так и ее отдельную часть.
Наиболее распространенным подходом к тестированию является проведение функциональных suitability тестов черного ящика. Еще их заодно называют acceptance тестами, но до приёмочных тестов мы еще не дошли, подождите. Именно на такое тестирование натаскивают большинство начинающих тестировщиков.
Распространено заблуждение, что проведение таких тестов необходимо и достаточно, а если не приводит к повышению качества продукта — то тестировщики плохо поработали.
Весь мой цикл статей по выбору тестов нацелен на то, чтобы избавить читателей от этого заблуждения.
Подробно о влиянии знания системы на проведение тестирования я напишу отдельно.
4. Степень автоматизации
Про автоматизацию пишут везде и много. Я сама очень люблю эту тему.
Что мне не нравится, так это то, что автоматизацию чаще всего рассматривают в таком контексте: «вот у нас накопились регрессионные функциональные тесты, прогонять их некому, надо как-то чтобы оно само». Поэтому многие посмотрят на эту ветку дерева и скажут «ну, это потом».
Автоматизация — это не только эволюционное развитие тестов. Некоторые необходимые виды тестов просто не могут быть ручными.
Об автоматизации надо задуматься, отвечая на вопрос:
думайте об автоматизации заранее.
5. Степень изолированности компонентов
Протестировать систему «от-и-до» можно на безопасность, можно на соответствие стандартам, можно на удобство эксплуатации. Речь идет о масштабе — когда вы берёте все целиком.
Можно проверять отдельные части, на разном уровне агрегации. Можно проверять не сами компоненты, а то, как они взаимодействуют — теряются ли, искажаются ли данные.
Выбор масштаба, на котором будет проводиться тот или иной тест, зависит от цели — какие ошибки вы ищете, какие требования хотите проверить. И еще от знания и доступности системы.
End-To-End тестирование может быть black box, например, на приёмочных испытаниях при первичной сдаче в эксплуатацию. А до передачи — grey box, когда тестировщики знают, как устроена система и где у нее узкие места. Заливают данные на самый передний вход и ждут течь из всех щелей и ожидаемый результат из самого заднего выхода. От знания системы зависит подготовка тестовых данных. Зная, где может прорвать, можно подсунуть то, что в нужную щель пролезет. При этом может быть так, что потенциально дефектный компонент не доступен сам по себе — поэтому речь не идет о тестировании компонента. Заводится вся машина, и дефекты могут быть обнаружены не только там, где ожидаются.
Если компонент изолировать и подавать данные на вход только в него и проверять результат только на его выходе — это будет тестирование компонента.
В зависимости от того, на сколько мелко крошить систему возникают расхождения в терминологии относительно видов тестирования. Об этом будет речь в другой части.
6. Время проведения тестирования
«Тестируйте от критичного дефекта и до релиза».
Я считаю, что такой подход приводит к тому, что достигнуть эффективного тестового покрытия невозможно.
Вопрос о времени проведения того или иного тестирования во многом зависит от методологии ведения проекта. По SCRUM вы будете брать только те тесты, которые можете успеть за итерацию. У вас будет зафиксирована дата релиза, и вы сможете предположить, когда уже пора сделать смоук, когда имеет смысл начать регресс, а все остальное время будете разгребать баг-фикс и проводить полноценные тесты новых фич. Билд может собираться каждый день, а на нем можно гонять смоук и/или регрессионные тесты. Кто-то собирает билд только перед релизом и сидит ночами, чтобы допроверить или перепроверить все, что можно успеть.
В моем понимании, черта, которая разделяет тесты по времени — это релиз. Часть тестов делается до релиза, внутри команды — это альфа тесты, часть — после передачи в эксплуатацию — это бэта, гамма, дельта… омега тесты.
Всем известен закон зависимости стоимости дефекта от времени его обнаружения. Поэтому максимум тестов должно выполняться на альфа стадии.
Под бэта тестами обычно понимают «пререлиз». Когда продукт вроде как готов, и его уже используют, но он все еще не является законченным. Практика полноценного бэта тестирования распространена в gamedev-индустрии и в open source-проектах.
7. Степень подготовленности тестов
Как бы то ни было, даже если по началу по всем пунктам вы ответили «нет», это не значит, что на вашем проекте будет проводиться только исследовательское тестирование. Можно взять ТЗ и проверить, выполнено ли то, что в нем написано — это будет вполне подготовленное тестирование. Когда ты знаешь, что искать.
Отсутствие оформления тестов не означает их неподготовленность.
Подробнее — в другой части.
8. Глубина тестирования
There are two fundamental approaches to testing software: test-to-pass and test-to-fail. When you test-to-pass, you really assure only that the software minimally works. You don’t push its capabilities. You don’t see what you can do to break it. You treat it with kid gloves, applying the simplest and most straightforward test cases.
Паттон пишет, что тесты, которые должны пройти успешно (Test-to-pass), должны проверяться в первую очередь. Если они не прошли, то остальные можно не проверять.
Меня не удивляет то, что это разбиение тестов почти нигде больше не упоминается. Причина — эта характеристика почти эквивалента разделению тестовых сценариев на позитивные и негативные. По сути, так оно и есть, кроме одного момента:
Позитивные и негативные бывают тест кейсы. Метками «test-to-pass» и «test-to-fail» можно сгруппировать тестовые наборы для smoke, acceptance и regression тестов, которые могут содержать в себе как негативные, так и позитивные сценарии.
Tets-to-pass — это тесты в нормальном, наиболее часто используемом режим эксплуатации.
Test-to-fail — это тесты на неизведанной территории, которая может оказаться минными полем. Эти тесты вы не будете проводить после каждой сборки. Они нужны только для поиска особых состояний системы, в которых возможно возникновение ранее не обнаруженного дефекта или вообще сбой всей системы. Такие тесты могут быть ad hock, а негативные тесты — это могут быть случаи, которые проверяются при принятии баг фикса, и они должны пройти успешно.
Цель негативного теста — убедиться, что система правильно реагирует на неправильное действие. Цель test-to-fail наверняка сломать систему.
Помним, что чем раньше обнаружатся дефекты — тем лучше. И что к концу итерации система должна быть максимально проверена, а базовые сценарии должны наверняка проходить успешно. Таким образом, мы получаем чередование тестов по глубине.
Первая порция тестов должна позволить обнаружить некоторое количество show-stopper дефектов. Когда первая порция Test-To-Pass пройдет успешно, переходим ко второй — Test-To-Fail, которая должна выявить как можно большее количество дефектов всех степеней критичности. А после проведения последней порции тестов дефекты не должны возникнуть вообще — они должны быть снова Test-To-Pass.
9. Сценарии
Иначе вы упустите дефекты.
10. Динамичность
Если при тестировании происходят манипуляции с приложением — оно динамическое. Если состояние системы не меняется — это статическое тестирование.
Статические тестирование часто упускается. Как можно тестировать, ничего не меняя?
Ответ — на схеме. Code review и тестирование документации помогают выявить солидную долю ошибок, не тратя время на приведение системы в движение.
На этом просмотр в ширину закончен. Просмотр в глубину оставим на следующий раз.
Составление матрицы тестов
Говоря о конкретном проекте, можно будет разбить все объекты тестирования на функциональные и не функциональные группы, то есть по виду требований. — 1 измерение.
Браться за тот или иной набор тестов вы будете в зависимости от этапа разработки, поэтому тесты можно сгруппировать по времени проведения. Их можно пометить как тесты, которые должны пройти успешно, и как тесты, с помощью которых должны быть обнаружены дефекты. — 2 измерения
Проведения статических тестов можно заложить как стандартную практику на организационном уровне. Code review проводить после каждого commit с закрытием тикета, а тестировать спецификацию при получении новых требований или на стадии тест дизайна. — 1 измерение.
Ad hock / исследовательское тестирование проводить во время простоев в работе или в первые дни жизни проекта/нового функционала. Все остальные тесты считать подготовленными.
Теперь по ним можно составить матрицу возможных сочетаний видов тестирования.
Я тут посчитала, что даже по 4 характеристикам видов тестов получается так много, что нет смысла их генерировать.
Матрица, матрица… я считаю матрицей тестов этот самый майнд мап с видами тестов. Глядя на него просто надо держать в голове факт, что каждый отдельно взятый тест одновременно является разновидностью тестов всех перечисленных категорий верхнего уровня.
Заключение
Итак, множество тестов — огромно. Имея понимание цели проведения тестирования и систематизированное представление о видах тестов уже вполне можно ответить на вопрос — какие виды тестов вам нужны.
Надеюсь, я не запутала читателей еще сильнее, и вам моя матрица пригодится.