"Sıfır Kusur" terimi, bir süreçteki hata ve sorunların sayısını azaltmayı ve en aza indirmeyi ve işleri ilk seferde doğru yapmayı amaçlayan bir KG/KK kavramıdır. Ana fikir, hataların oluştuktan sonra düzeltilmesinden ziyade, oluşmasını önlemektir. Bu kavram ilk kez Philip Crosby tarafından 1979 tarihli “Kalite Bedavadır” adlı kitabında ortaya atılmıştır.
Sıfır hatanın ana noktası mükemmelliğe ulaşmak değil, bu standartları tutarlı bir şekilde karşılayacak uygulama mekanizmalarına yönelik bir standart belirlemektir. Sıfır hata, tanımlanmış adımlardan oluşan spesifik bir süreç değil, bir ekip/şirket genelinde benimsenmesi gereken bir zihniyet veya geliştirme/teknoloji kültürüdür. Sürekli iyileştirme süreçlerini, kalite sorunlarının yüksek maliyetini kabul etmeyi ve uygulamalardaki ve geliştirme süreçlerindeki hataları belirleyip düzeltmek için proaktif bir şekilde çalışmayı içerir.
Sıfır hataya ulaşma kavramı, gerçek proje durumlarında gerçeklikten çok bir ideal olmaya devam ediyor. Bunun yerine odak noktası, işletmeyi/kullanıcıları/sistemleri etkileyen kusurları, özellikle de uygulama işlevselliğini bozacak kadar kritik olanları en aza indirmeye doğru kayıyor. Bu yaklaşım, maliyetli hataların azaltılması için projenin başlangıcından itibaren kaliteye öncelik verilmesinin önemini vurgulamaktadır.
Yüksek kalite standartlarına nasıl ulaşılır?
- QA uzmanları tarafından regresyon testi yapın.
Regresyon testi önemli mi?
- Evet.
Yeterli mi?
- Bu iyi bir başlangıç noktasıdır ancak daha yüksek yazılım kalitesi ve daha etkili süreçler için daha fazla şey yapılabilir.
Her yeni derleme/kayıt/hazırlama dağıtımıyla otomatik olarak tetiklenen otomatik testler/komut dosyaları, değişikliklerin/düzeltmelerin test edilmesini ve doğrulanmasını sağlar. Bu tür bir entegrasyon, sürekli iyileştirme ve hızlı sonuçlar içeren bir kültür getirir; ekipler sorunları/hataları SDLC'nin erken safhalarında tespit edip çözebilir. Çevik metodoloji süreçlerini tanıtarak yüksek kaliteli yazılımın daha hızlı sunulmasına yardımcı olur.
Çeşitli/gerçekçi test veri kümelerinin kullanılabilirliğini sağlamak, test kapsamını ve uygulama özelliklerinin doğrulanmasını iyileştirir. Test için veri oluşturma araçlarının (özelleştirilmiş veya kendi kendine yazılmış) veya gizlenmiş ürün (gerçek kullanıcıların) verilerinin kullanılması, etkili test senaryolarının oluşturulmasını iyileştirebilir. Veri maskeleme/karartma kullanımı, test sırasında hassas bilgileri koruyarak veri koruma ve güvenlik politikalarına uygunluğu sağlar.
Regresyon testini keşif testleriyle birleştirmek veya değiştirmek, test kapsamını iyileştirebilir ve olağandışı regresyon kusurlarını ortaya çıkarabilir. QA mühendisleri, regresyon (otomatik testler) testlerinde gözden kaçırılmış olabilecek "gizli" sorunları/hataları bulmak amacıyla uygulamayı keşfetmek için alan bilgilerini ve sezgilerini kullanabilir. Bu çevik birleştirilmiş yaklaşım, ekiplerin standart regresyon testlerinin kolayca gözden kaçırabileceği karmaşık, zor sorunları ve önemli durumları bulmasına yardımcı olur.
Performans ve güvenlik testini işlevsel regresyon testiyle birleştirmek, uygulama performansı ve güvenliğiyle ilgili sorunların gözden kaçırılmaması açısından önemlidir. Bunlar uygulama performansınız ve güvenlik testiniz için standarttır ancak önemli değişiklikler yapıldığında uygulama performansının etkilenebileceği veya sisteminize yeni güvenlik açıklarının girebileceği durumlarda regresyon testi olarak gerçekleştirilir.
Tarayıcılar arası (platformlar/cihazlar arası) testin kullanılması, QA mühendislerinin farklı tarayıcılar, sürümler, işletim sistemi, cihazlar (donanım) ve ekran çözünürlükleri genelinde uygulama işlevselliğini ve düzenini doğrulamasına olanak tanır. Makul kapsamı anlamak ve yalnızca gerekli testleri gerçekleştirmek önemlidir çünkü bu tür testler zaman alıcı olabilir, ancak TarayıcıStack gibi platformları veya kendi cihaz grubunuz + otomasyonu kullanarak daha hızlı olabilir. Ancak, örneğin API regresyonundan veya fonksiyonel regresyon testinden daha fazla kaynak gerektirir; bu nedenle dikkatli olun ve kapsamı yapılan değişikliklere ve kanıtlanmış risklere göre optimize edin.
Potansiyel regresyon risklerini belirleyin ve özellik uygulamalarının/kod değişikliklerinin ilk aşamalarında regresyon testi faaliyetlerini planlayın. Bu erken katılım, geliştirme ve QA ekipleri arasındaki işbirliğini ayarlayarak yeniden çalışmayı, hata düzeltmeyi, test tekrarlarının sayısını, ek regresyon testlerini en aza indirdi ve pazara çıkış süresini hızlandırdı.
Yararlı olabilecek başka bir şey var mı?
- Elbette! En iyi uygulamaları kullansanız bile yaklaşımınızı ve ürün kalitenizi geliştirmek için her zaman kullanabileceğiniz başka veya yeni bir şey vardır. Özel projeniz, ekibiniz ve durumunuz için uyarlama ve ayarlama gerektiren her türlü yaklaşım.
Dağıtılmış sistemler alanındandır; zayıflıkları ve başarısızlıkları ortaya çıkarmak için sisteme kasıtlı olarak kontrollü kaos sokmayı içerir. Geleneksel olarak dayanıklılık testi için kullanılır, ancak kaos mühendisliği regresyon testi için uyarlanabilir.
Regresyon testinde kaos mühendisliği, yazılımı prod env'lere benzer şekilde öngörülemeyen ve farklı koşullara/veri kümelerine tabi tutar. Test uzmanları/geliştiriciler, ağ bağlantıları, bağımlılıklar veya altyapı gibi bazı bileşenleri kasıtlı olarak kesintiye uğratarak/değiştirerek uygulamanın beklenmedik girişlere nasıl yanıt verdiğini görebilir.
Kaos Mühendisliğini regresyon testi süreçlerine entegre etmek, potansiyel regresyon risklerini/hatalarını son kullanıcıları veya sonraki aşamalardaki test sürecini etkilemeden önce tespit etmek ve düzeltmek için ek yollar sağlar.
Mutasyon testi, potansiyel hataları simüle etmek için kaynak kodunda küçük değişikliklerin yapıldığı bir tekniktir. QA mühendisleri, kontrol listelerinin/test senaryolarının bu değişiklikleri/hataları ne kadar iyi tespit ettiğini değerlendirerek regresyon testlerinin etkinliğini değerlendirebilirler. Bu yaklaşım, test paketinin etkinliği hakkında bilgi sağlar ve ek değişikliklerin gerekli olduğu durumları/alanları gösterir.
Regresyon kusurlarının altında yatan nedenleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan araçlar, regresyon testi stratejisi için oldukça yararlı olabilir. Bu araçlar, kod değişikliklerini, test sonuçlarını ve sistem günlüklerini analiz ederek regresyonların kaynağını önerebilir. Bu yaklaşım, hataların önlenmesini ve çözülmesini hızlandırır ve araştırma için harcanan süreyi azaltarak genel üretkenliği ve pazara sunma süresini artırır. Yapay zeka tabanlı araçlar/algoritmalar, yürütmeye en uygun testleri belirlemek için kod değişikliklerini ve test sonuçlarını (istatistikler) de analiz edebilir.
Riskleri anlamanız ve regresyon hatalarıyla ilgili istatistiklerinizi bilmeniz gerektiğini her zaman unutmayın. Bir ürün ekibinde, tüm ekip üyeleriyle (geliştiriciler, QA'lar, PM'ler, PdM/PO/FO, DevOps vb.) işbirliği yaparak potansiyel riskleri etkili bir şekilde değerlendirebilir ve gerileme alanlarını minimuma indirebilirsiniz. Daha hızlı nakliye adına bir miktar riskin kabul edilmesi de önemlidir (nadiren kullanılan veya kritik olmayan özelliklerdeki regresyon hataları kabul edilebilir ve daha sonra düzeltilebilir).
Sadece “ideal kalite” veya Sıfır Kusur konsepti adına fazla test yapmaktan kaçının.