O que é densidade de defeito?
Densidade de defeitos é o número de defeitos confirmados no software / módulo durante um período específico de operação ou desenvolvimento dividido pelo tamanho do software / módulo. Permite decidir se um software está pronto para ser lançado.
A densidade de defeitos é contada por mil linhas de código, também conhecido como KLOC.
Como calcular a densidade de defeito
Uma fórmula para medir a densidade do defeito:
Densidade de defeitos = contagem de defeitos / tamanho da liberação
O tamanho do lançamento pode ser medido em termos de uma linha de código (LoC).
Exemplo de densidade de defeito
Suponha que você tenha 3 módulos integrados em seu produto de software. Cada módulo tem o seguinte número de bugs descobertos-
- Módulo 1 = 10 bugs
- Módulo 2 = 20 bugs
- Módulo 3 = 10 bugs
Total de bugs = 10 + 20 + 10 = 40
A linha total de código para cada módulo é
- Módulo 1 = 1000 LOC
- Módulo 2 = 1500 LOC
- Módulo 3 = 500 LOC
Linha total de código = 1000 + 1500 + 500 = 3000
A densidade de defeito é calculada como:
Densidade de defeito = 40/3000 = 0,013333 defeitos / loc = 13,333 defeitos / Kloc
Um padrão para densidade de defeito
No entanto, não há um padrão fixo para densidade de bug, os estudos sugerem que um defeito por mil linhas de código é geralmente considerado um sinal de boa qualidade do projeto.
Fatores que afetam as métricas de densidade de defeito
- Complexidade do código
- O tipo de defeitos considerados para o cálculo
- Duração de tempo que é considerada para cálculo de densidade de defeito
- Habilidades de desenvolvedor ou testador
Vantagens da densidade do defeito
- Ajuda a medir a eficácia do teste
- Ajuda a diferenciar defeitos em componentes / módulos de software
- É útil para identificar as áreas de correção ou melhoria
- É útil para apontar componentes de alto risco
- Ajuda a identificar as necessidades de treinamento para vários recursos
- Pode ser útil para estimar o teste e retrabalho devido a bugs
- Ele pode estimar os defeitos restantes no software
- Antes do lançamento, podemos determinar se nosso teste é suficiente
- Podemos garantir um banco de dados com densidade de defeito padrão