CN111190817A - 软件缺陷的处理方法及装置 - Google Patents

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CN111190817A CN201911338447.9A CN201911338447A CN111190817A CN 111190817 A CN111190817 A CN 111190817A CN 201911338447 A CN201911338447 A CN 201911338447A CN 111190817 A CN111190817 A CN 111190817A
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Abstract

本发明提供了一种软件缺陷的处理方法及装置,该方法包括:根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;根据所述多个质量度量结果生成多个数据报表;响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。通过本发明,解决了相关技术中的软件测试无法实现针对不同工作人员生成不同的数据报表,且无法直观展现软件缺陷的质量度量等技术问题。

Description

软件缺陷的处理方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机领域,具体而言,涉及一种软件缺陷的处理方法及装置。
背景技术
相关技术中,软件缺陷(Defect),常常又被叫做Bug,所谓软件缺陷,即为计算机软件或程序中存在的某种破坏正常运行能力的问题、错误,或者隐藏的功能缺陷,它是是测试人员工作中重要产出。
缺陷在数据库中包含各种属性,如:缺陷时间(缺陷新建时间、缺陷处理中时间、缺陷部署中时间、缺陷待验证时间、缺陷关闭时间)、缺陷版本(缺陷发现版本,缺陷解决版本)、缺陷类型(功能缺陷、需求缺陷、兼容性缺陷、性能缺陷等等),缺陷人员(缺陷报告人,缺陷处理人,缺陷责任人)、缺陷阶段(冒烟阶段、系统测试阶段、回归测试阶段、UAT测试阶段)等等。测试工作过程中只会对缺陷的个数、类型等做人工统计和分类,对应干系人员(测试人员、开发人员、相关领导及考核人员)无法通过直观报表形式,获取软件过程中质量的说明、对比、分析、考核情况。
针对相关技术中存在的上述问题,目前尚未发现有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种软件缺陷的处理方法及装置,以至少解决相关技术中的软件测试无法实现针对不同工作人员生成不同的数据报表,且无法直观展现软件缺陷的质量度量等技术问题。
根据本发明的一个实施例,提供了一种软件缺陷的处理方法,包括:根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;根据所述多个质量度量结果生成多个数据报表;响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。
可选的,根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果包括:设置所述预设规则;设置所述多个查询条件,其中,所述多个查询条件至少包括:查询部门,查询项目的标识号,缺陷版本,缺陷级别,缺陷时间;基于所述多个查询条件和所述预设规则计算周期内新建的软件缺陷的质量度量。
可选的,设置所述预设规则至少包括以下之一:设置缺陷规避率规则,其中,所述缺陷规避率表示规避开发程序阶段新建软件缺陷的概率;设置缺陷工时比规则,其中,所述缺陷工时比表示单位时间内每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量;设置缺陷修复时效标准规则,其中,所述缺陷修复时效标准表示单个缺陷按时得到修复的时间标准;设置缺陷验证时效标准规则,其中,所述缺陷验证时效标准表示单个软件缺陷按时得到验证的时间标准;设置缺陷时效规则,所述缺陷时效表示按照所述缺陷修复时效标准和所述缺陷验证时效标准处理所述软件缺陷的概率;设置首次修复成功率规则,其中,所述首次修复成功率表示所述软件缺陷首次修复且修复成功的概率。
可选的,设置所述缺陷规避率规则的公式为:P=N/(N+A),其中,P表示缺陷规避率,A表示开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,N表示周期内新建软件缺陷的缺陷总数,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
可选的,设置所述缺陷工时比规则的公式为:K=(M/B)*a*b,其中,K表示缺陷工时比,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,B表示每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的数量,a表示每天的工作时长,b表示每月工作日的天数。
可选的,设置首次修复成功率规则的公式为:G=C/M,其中,G表示首次修复成功率,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,C表示首次修复成功的缺陷数量。
可选的,设置缺陷时效规则的公式为:H=D/M,其中,H表示缺陷时效,D表示按照所述缺陷验证时效标准或者所述缺陷修复时效标准对所述软件缺陷进行处理的缺陷数量,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
根据本发明的一个实施例,提供了一种软件缺陷的处理装置,包括:采集模块,用于根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;计算模块,用于根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;生成模块,用于根据所述多个质量度量结果生成多个数据报表;输出模块,用于响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。
可选的,所述计算模块包括:第一设置单元,用于设置所述预设规则;第二设置单元,用于设置所述多个查询条件,其中,所述多个查询条件至少包括:查询部门,查询项目的标识号,缺陷版本,缺陷级别,缺陷时间;计算单元,用于基于所述多个查询条件和所述预设规则计算周期内新建的软件缺陷的质量度量。
可选的,第一设置单元至少包括以下之一:第一设置子单元,用于设置缺陷规避率规则,其中,所述缺陷规避率表示规避开发程序阶段新建软件缺陷的概率;第二设置子单元,用于设置缺陷工时比规则,其中,所述缺陷工时比表示单位时间内每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量;第三设置子单元,用于设置缺陷修复时效标准规则,其中,所述缺陷修复时效标准表示单个缺陷按时得到修复的时间标准;设置缺陷验证时效标准规则,其中,所述缺陷验证时效标准表示单个软件缺陷按时得到验证的时间标准;设置缺陷时效规则,所述缺陷时效表示按照所述缺陷修复时效标准和所述缺陷验证时效标准处理所述软件缺陷的概率;第四设置子单元,用于设置首次修复成功率规则,其中,所述首次修复成功率表示所述软件缺陷首次修复且修复成功的概率。
可选的,所述第一设置子单元用于计算:P=N/(N+A),其中,P表示缺陷规避率,A表示开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,N表示周期内新建软件缺陷的缺陷总数,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
可选的,所述第二设置子单元用于计算:K=(M/B)*a*b,其中,K表示缺陷工时比,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,B表示每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的数量,a表示每天的工作时长,b表示每月工作日的天数。
可选的,所述第四设置子单元用于计算:G=C/M,其中,G表示首次修复成功率,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,C表示首次修复成功的缺陷数量。
可选的,所述第三设置子单元用于计算:H=D/M,其中,H表示缺陷时效,D表示按照所述缺陷验证时效标准或者所述缺陷修复时效标准对所述软件缺陷进行处理的缺陷数量,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
根据本发明的又一个实施例,还提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项装置实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例,还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明,根据人员类型输入的不同的查询条件,并基于预设规则计算采集到的缺陷数据,得到软件缺陷的质量度量结果,根据所述质量度量结果生成数据报表,最后输出所述报表,解决了相关技术中的软件测试无法实现针对不同工作人员生成不同的数据报表,且无法直观展现软件缺陷的质量度量等技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是本发明实施例的一种软件缺陷的处理方法应用于计算机终端的硬件结构框图;
图2是根据本发明提供的一种软件缺陷的处理方法的流程图;
图3是根据本发明实施例提供的软件缺陷质量度量模型的查询条件示意图一;
图4是根据本发明实施例提供的软件缺陷质量度量模型的查询条件示意图二;
图5是根据本发明具体实施例提供的一种软件缺陷的质量模型的结构图;
图6是根据本发明一具体实施例提供的缺陷数据处理生成的报表的示例图;
图7是根据本发明实施例的一种软件缺陷的处理装置的结构图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
实施例1
本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、服务器、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机终端上为例,图1是本发明实施例的一种软件缺陷的处理方法应用于计算机终端的硬件结构框图。如图1所示,计算机终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104,可选地,上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解,图1所示的结构仅为示意,其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如,计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序,例如,应用软件的软件程序以及模块,如本发明实施例中的软件缺陷的处理方法对应的计算机程序,处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller,简称为NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输装置106可以为射频(Radio Frequency,简称为RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种软件缺陷的处理方法,图2是根据本发明提供的一种软件缺陷的处理方法的流程图。如图2所示,该流程包括如下步骤:
步骤S202,根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;
本实施例中,缺陷信息至少包括:缺陷时间,缺陷版本,缺陷类型,缺陷人员,缺陷阶段。
步骤S204,根据多个查询条件和预设规则计算缺陷信息,得到软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;
步骤S206,根据多个质量度量结果生成多个数据报表;
可选的,报表的形式可以为图表,表格,折线图,但不限于此。
步骤S208,响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。
通过上述步骤,根据人员类型输入的不同的查询条件,并基于预设规则计算采集到的缺陷数据,得到软件缺陷的质量度量结果,根据质量度量结果生成数据报表,最后输出报表,解决了相关技术中的软件测试无法实现针对不同工作人员生成不同的数据报表,且无法直观展现软件缺陷的质量度量等技术问题。
在一个可选的实施例中,根据多个查询条件和预设规则计算缺陷信息,得到软件缺陷的多个质量度量结果包括:设置预设规则;设置多个查询条件,其中,多个查询条件至少包括:查询部门,查询项目的标识号,缺陷版本,缺陷级别,缺陷时间;基于多个查询条件和预设规则计算周期内新建的软件缺陷的质量度量。
在本实施例中,缺陷信息为软件缺陷的属性数据,至少包括:缺陷时间,缺陷版本,缺陷类型,缺陷人员,缺陷阶段。例如,(1)缺陷时间,比如缺陷新建时间、缺陷处理时间、缺陷部署时间、缺陷待验证时间、缺陷关闭时间等;(2)缺陷版本,比如缺陷发现版本,缺陷解决版本;(3)缺陷类型,比如功能缺陷、需求缺陷、兼容性缺陷、性能缺陷等;(4)缺陷人员,比如缺陷报告人,缺陷处理人,缺陷责任人;(5)缺陷阶段,比如冒烟阶段L1、系统测试阶段L2、回归测试阶段L3、UAT(全称为User Acceptance Test,用户验收测试)测试阶段L4等。
在一个可选的实施例中,在前端设置查询条件,至少包括:查询部门,查询的项目ID,缺陷版本,缺陷严重级别,缺陷时间;可选地,查询条件是可以任意组合的,通过前端查询条件的组合来生成不同场景的数据分析报表,不同场景为规则引擎查询出来的数据的应用场景。例如,图3是根据本发明实施例提供的软件缺陷质量度量模型的查询条件示意图一,以及图4是根据本发明实施例提供的软件缺陷质量度量模型的查询条件示意图二。如图3所示,查询条件包括:查询部门,项目ID,方式,版本,开始时间以及结束日期。如图4所示,查询条件包括:部门,项目ID,开始日期,结束日期。
针对不同的需求(即上述多个查询条件),比如不同的场景,不同需求的人员类型,设置一套预设规则(比如开发时效、测试时效、缺陷工时比、缺陷修复次数、缺陷趋势、缺陷规避率等),对缺陷信息进行计算处理,并进行数据分析。例如,根据缺陷规避率分析得到整体开发过程的质量水平及趋势;根据缺陷工时比分析得到单位时间的开发质量水平;根据缺陷处理时效分析出测试过程中不同时间段的缺陷的开发按时率和缺陷测试按时率等。
可选地,设置预设规则至少包括以下之一:设置缺陷规避率规则,其中,缺陷规避率表示规避开发程序阶段新建软件缺陷的概率;设置缺陷工时比规则,其中,缺陷工时比表示单位时间内每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量;设置缺陷修复时效标准规则,其中,缺陷修复时效标准表示单个缺陷按时得到修复的时间标准;设置缺陷验证时效标准规则,其中,缺陷验证时效标准表示单个软件缺陷按时得到验证的时间标准;设置缺陷时效规则,缺陷时效表示按照缺陷修复时效标准和缺陷验证时效标准处理软件缺陷的概率;设置首次修复成功率规则,其中,首次修复成功率表示软件缺陷首次修复且修复成功的概率。
在一个可选的示例中,设置L1阶段的软件缺陷的修复时间小于0.5天,L2阶段的软件缺陷的修复时间小于1天,L3阶段的软件缺陷的修复时间和L4阶段的软件缺陷的修复时间均小于2天之内得到处理的,算按时修复;否则,算超时处理。可选地,缺陷验证时效标准设置为小于0.5天,算按时验证;否则,算超时验证。
在本实施例中,设置缺陷规避率规则的公式为:P=N/(N+A),其中,P表示缺陷规避率,A表示开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,N表示周期内新建软件缺陷的缺陷总数,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
可选的,缺陷规避率是指生产程序问题在测试阶段的规避概率,反映整体开发过程质量水平及趋势。缺陷规避率=缺陷总数/(缺陷总数+生产程序问题数),缺陷总数(即上述N)统计周期内新建的缺陷数,包含所有级别(L1-L4),同时去除开发阶段缺陷。
可选的,对于生产程序问题数的获取是根据生产问题数统计口径;其中,统计口径至少包括以下之一:JIRA(即Gojira,一个缺陷跟踪管理系统)中上报类型为:APP(全称为Application,应用程序)生产事件上报;状态为:已完成,已关闭,更新日期为当月的;解决结果:完成,已解决;分类为:大类是程序缺陷的,小类排除关联系统问题;去除已知测试问题。
在本实施例中,设置缺陷工时比规则的公式为:K=(M/B)*a*b,其中,K表示缺陷工时比,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建缺陷的缺陷数量,B表示每个开发人员在开发程序阶段新建的软件缺陷的数量,a表示每天的工作时长,b表示每月工作日的天数。
可选的,缺陷工时比是指单位开发工时(每人月)投入产生的缺陷,反映单位时间开发质量水平。缺陷工时比=(缺陷总数/开发工时数)*8*21,统计周期内缺陷责任人为开发的已关闭缺陷数,包含所有级别(L1-L4),同时去除开发阶段缺陷,仅计算有缺陷或者有工时的项目。其中,数字8表示每天8个工时,21表示每月21个工作日。
可选的,设置首次修复成功率规则的公式为:G=C/M,其中,G表示首次修复成功率,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,C表示首次修复成功的缺陷数量。在本实施例中,首次修复成功率是统计周期内已关闭缺陷数,包含所有级别(L1-L4),同时去除开发阶段缺陷。
可选的,设置缺陷时效规则的公式为:H=D/M,其中,H表示缺陷时效,D表示按照缺陷验证时效标准或者缺陷修复时效标准对软件缺陷进行处理的缺陷数量,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
在本实施例中,缺陷处理包括开发修复阶段和测试验证阶段。缺陷处理时效=按时缺陷个数/总缺陷数,统计周期内已关闭缺陷数,包含所有级别(L1-L4),同时去除开发阶段缺陷,用于反映缺陷的处理效率。
下面结合一具体实施例对本发明提出的方案做进一步的说明:
在本实施例中,如图5所示,图5是根据本发明具体实施例提供的一种软件缺陷的质量模型的结构图。通过从源系统(比如JIRA、QC(全称为Quality Control,质量控制)、Bugzilla(一个开源的缺陷跟踪系统(Bug-Tracking System))、禅道(ZenTao,是一款开源项目管理软件)等,以及其他自研发系统)中获取软件测试过程中的多个缺陷数据,以及缺陷数据的属性数据,将缺陷的属性数据(即源数据)存放在中间数据表中,使得在后续根据预设规则处理属性数据时从中间表中调用属性数据即可,从而实现保证软件缺陷的源数据和计算规则(即上述预设规则)统一。
其中,缺陷数据为统计所有阶段的缺陷数据,根据各报表的需求不同,统计不同阶段的数据,比如开发阶段、测试阶段,回归测试阶段,UAT测试阶段等。
在接收到查询条件中的不同人员类型的查询请求后,根据缺陷报表规则引擎(即上述预设规则)处理缺陷属性数据(即上述缺陷信息)的缺陷质量度量分析结果,将质量度量分析结果按照报表形式生成数据报表;从而响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表,从而实现根据不同干系人员的需求生产不同的数据报表。
在一个可选的示例中,
(1)针对公司高层领导,可获取总体项目的数据有:
缺陷规避率,缺陷工时比,缺陷处理时效,缺陷修复次数。
(2)针对公司开发人员,可获取部分或者单个项目的数据有:
缺陷规避率,开发工时比,开发处理时效,缺陷修复次数,缺陷趋势(反映各阶段整体开发过程质量水平),缺陷责任人(反映各阶段单个开发人员开发质量水平),缺陷模块(反映系统各模块开发过程质量水平)。
(3)针对公司测试人员,可获取部分或者单个项目的数据有:
缺陷规避率,测试工时比(指单位测试工时(每人月)投入产生的缺陷,反映单位时间测试质量水平),测试处理时效,缺陷趋势,缺陷报告人(反映各阶段单个测试人员测试质量水平),缺陷分类(反映各阶段测试人员测试质量水平)。
(4)针对公司质量管理度量人员,可获取部分或者单个项目的数据有:
缺陷规避率,开发工时比,测试工时比,开发处理时效,缺陷修复次数,缺陷报告人,缺陷责任人。
根据上述实施例,是针对不同的需求可做定制的化的规则,针对不同的场景,不同需求的人群,达到直观结果展示的效果。
通过每日定时任务来触发计算规则(即上述预设规则),计算处理从中间表中调用的缺陷数据,得到度量分析结果,比如缺陷的趋势统计,汇总的就是查询阶段按天、按周、按月的缺陷趋势。
最后,输出的质量度量分析结果以报表形式展示。图6是根据本发明一具体实施例提供的缺陷数据处理生成的报表的示例图,如图6所示,按照查询条件是经办研发部等查询条件进行查询的,以及根据查询条件显示的反映软件缺陷的质量水平趋势。
通过上述具体实施例,对于采集到的软件缺陷数据,通过设置计算规则以及查询条件处理缺陷数据的属性数据,得到软件缺陷的度量分析结果,且生成相应的数据报表,以便不同的干系人员查看软件缺陷的质量度量结果。解决了相关技术中人工统计和分类缺陷的个数、类型等缺陷,且无法实现针对不同干系人员生成不同的报表,直观展现软件缺陷的质量度量等技术问题,从而实现了针对不同人群和场景,产生了如下有益效果:
1、提供默认场景,根据查询条件直观展示报表结果,并给出对比趋势分析;
2、可提供直观拖拉拽的方式,组合报表查询条件,一键获取结果;
3、保证源数据和计算规则统一,避免不同人群统计出的结果不一致,减少沟通成本和信任感。
实施例2
在本实施例中还提供了一种软件缺陷的处理装置,该装置用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的,术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7是根据本发明实施例的一种软件缺陷的处理装置的结构图,如图7,该装置包括:采集模块702,用于根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;计算模块704,连接至上述采集模块702,用于根据多个查询条件和预设规则计算缺陷信息,得到软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;生成模块706,连接至上述计算模块704,用于根据多个质量度量结果生成多个数据报表;输出模块708,连接至上述生成模块706,用于响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。
可选的,计算模块704包括:第一设置单元,用于设置预设规则;第二设置单元,用于设置多个查询条件,其中,多个查询条件至少包括:查询部门,查询项目的标识号,缺陷版本,缺陷级别,缺陷时间;计算单元,用于基于多个查询条件和预设规则计算周期内新建的软件缺陷的质量度量。
可选的,第一设置单元至少包括以下之一:第一设置子单元,用于设置缺陷规避率规则,其中,缺陷规避率表示规避开发程序阶段新建软件缺陷的概率;第二设置子单元,用于设置缺陷工时比规则,其中,缺陷工时比表示单位时间内每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量;第三设置子单元,用于设置缺陷修复时效标准规则,其中,缺陷修复时效标准表示单个缺陷按时得到修复的时间标准;设置缺陷验证时效标准规则,其中,缺陷验证时效标准表示单个软件缺陷按时得到验证的时间标准;设置缺陷时效规则,缺陷时效表示按照缺陷修复时效标准和缺陷验证时效标准处理软件缺陷的概率;第四设置子单元,用于设置首次修复成功率规则,其中,首次修复成功率表示软件缺陷首次修复且修复成功的概率。
可选的,第一设置子单元用于计算:P=N/(N+A),其中,P表示缺陷规避率,A表示开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,N表示周期内新建缺陷的缺陷总数,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
可选的,第二设置子单元用于计算:K=(M/B)*a*b,其中,K表示缺陷工时比,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,B表示每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的数量,a表示每天的工作时长,b表示每月工作日的天数。
可选的,第四设置子单元用于计算:G=C/M,其中,G表示首次修复成功率,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,C表示首次修复成功的缺陷数量。
可选的,第三设置子单元用于计算:H=D/M,其中,H表示缺陷时效,D表示按照缺陷验证时效标准或者缺陷修复时效标准对软件缺陷进行处理的缺陷数量,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
需要说明的是,上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的,对于后者,可以通过以下方式实现,但不限于此:上述模块均位于同一处理器中;或者,上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
实施例3
本发明的实施例还提供了一种存储介质,该存储介质中存储有计算机程序,其中,该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;
S2,根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;
S3,根据所述多个质量度量结果生成多个数据报表;
S4,响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以包括但不限于:U盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,该存储器中存储有计算机程序,该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备,其中,该传输设备和上述处理器连接,该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地,在本实施例中,上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤:
S1,根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;
S2,根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;
S3,根据所述多个质量度量结果生成多个数据报表;
S4,响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。
可选地,本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例,本实施例在此不再赘述。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种软件缺陷的处理方法,其特征在于,包括:
根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;
根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;
根据所述多个质量度量结果生成多个数据报表;
响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果包括:
设置所述预设规则;
设置所述多个查询条件,其中,所述多个查询条件至少包括:查询部门,查询项目的标识号,缺陷版本,缺陷级别,缺陷时间;
基于所述多个查询条件和所述预设规则计算周期内新建的软件缺陷的质量度量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,设置所述预设规则至少包括以下之一:
设置缺陷规避率规则,其中,所述缺陷规避率表示规避开发程序阶段新建软件缺陷的概率;
设置缺陷工时比规则,其中,所述缺陷工时比表示单位时间内每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量;
设置缺陷修复时效标准规则,其中,所述缺陷修复时效标准表示单个缺陷按时得到修复的时间标准;设置缺陷验证时效标准规则,其中,所述缺陷验证时效标准表示单个软件缺陷按时得到验证的时间标准;设置缺陷时效规则,所述缺陷时效表示按照所述缺陷修复时效标准和所述缺陷验证时效标准处理所述软件缺陷的概率;
设置首次修复成功率规则,其中,所述首次修复成功率表示所述软件缺陷首次修复且修复成功的概率。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,设置所述缺陷规避率规则的公式为:
P=N/(N+A),
其中,P表示缺陷规避率,A表示开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,N表示周期内新建软件缺陷的缺陷总数,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,设置所述缺陷工时比规则的公式为:
K=(M/B)*a*b,
其中,K表示缺陷工时比,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,B表示每个开发人员在开发程序阶段新建软件缺陷的数量,a表示每天的工作时长,b表示每月工作日的天数。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,设置首次修复成功率规则的公式为:
G=C/M,
其中,G表示首次修复成功率,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量,C表示首次修复成功的缺陷数量。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,设置缺陷时效规则的公式为:
H=D/M,
其中,H表示缺陷时效,D表示按照所述缺陷验证时效标准或者所述缺陷修复时效标准对所述软件缺陷进行处理的缺陷数量,M表示周期内为开发已关闭的缺陷数量,且去除开发程序阶段新建软件缺陷的缺陷数量。
8.一种软件缺陷的处理装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于根据软件测试的测试结果采集软件缺陷的缺陷信息;
计算模块,用于根据多个查询条件和预设规则计算所述缺陷信息,得到所述软件缺陷的多个质量度量结果,其中,每个查询条件对应一个人员类型;
生成模块,用于根据所述多个质量度量结果生成多个数据报表;
输出模块,用于响应携带人员类型标识的查询请求,输出对应的数据报表。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112363911A (zh) * 2020-09-29 2021-02-12 武汉虹旭信息技术有限责任公司 软件测试缺陷分析方法及装置
CN113138876A (zh) * 2021-05-24 2021-07-20 中国银行股份有限公司 软件产品的缺陷影响范围确定方法及装置
CN116993286A (zh) * 2023-07-24 2023-11-03 北京泰策科技有限公司 基于测试进度反推项目进度的测试管理系统及方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5454582A (en) * 1977-10-11 1979-04-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Defect evaulating method of semiconductor substrates
US20020120824A1 (en) * 2000-12-20 2002-08-29 Hooper William G. Method and system for data block sparing in a solid-state storage device
US20080137500A1 (en) * 2006-12-07 2008-06-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and apparatus for controlling the movement of a head in a disk drive
CN202639411U (zh) * 2012-06-11 2013-01-02 浙江盛豪铸造有限公司 一种钻孔平台
CN107783890A (zh) * 2016-12-28 2018-03-09 平安科技(深圳)有限公司 软件缺陷数据处理方法和装置
CN107908550A (zh) * 2017-10-27 2018-04-13 链家网(北京)科技有限公司 一种软件缺陷统计处理方法及装置
CN109408380A (zh) * 2018-09-30 2019-03-01 北京金山安全软件有限公司 一种游戏系统缺陷管理方法、装置及电子设备
CN110727567A (zh) * 2019-09-09 2020-01-24 平安证券股份有限公司 软件质量检测的方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112363911A (zh) * 2020-09-29 2021-02-12 武汉虹旭信息技术有限责任公司 软件测试缺陷分析方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5454582A (en) * 1977-10-11 1979-04-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Defect evaulating method of semiconductor substrates
US20020120824A1 (en) * 2000-12-20 2002-08-29 Hooper William G. Method and system for data block sparing in a solid-state storage device
US20080137500A1 (en) * 2006-12-07 2008-06-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and apparatus for controlling the movement of a head in a disk drive
CN202639411U (zh) * 2012-06-11 2013-01-02 浙江盛豪铸造有限公司 一种钻孔平台
CN107783890A (zh) * 2016-12-28 2018-03-09 平安科技(深圳)有限公司 软件缺陷数据处理方法和装置
CN107908550A (zh) * 2017-10-27 2018-04-13 链家网(北京)科技有限公司 一种软件缺陷统计处理方法及装置
CN109408380A (zh) * 2018-09-30 2019-03-01 北京金山安全软件有限公司 一种游戏系统缺陷管理方法、装置及电子设备
CN110727567A (zh) * 2019-09-09 2020-01-24 平安证券股份有限公司 软件质量检测的方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112363911A (zh) * 2020-09-29 2021-02-12 武汉虹旭信息技术有限责任公司 软件测试缺陷分析方法及装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112363911A (zh) * 2020-09-29 2021-02-12 武汉虹旭信息技术有限责任公司 软件测试缺陷分析方法及装置
CN113138876A (zh) * 2021-05-24 2021-07-20 中国银行股份有限公司 软件产品的缺陷影响范围确定方法及装置
CN116993286A (zh) * 2023-07-24 2023-11-03 北京泰策科技有限公司 基于测试进度反推项目进度的测试管理系统及方法
CN116993286B (zh) * 2023-07-24 2024-04-12 北京泰策科技有限公司 基于测试进度反推项目进度的测试管理系统及方法

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