需求覆盖率的局限性和不完善性 从更广泛的意义上来说， 是一个系统的、动态的过程，涉及评估软件应用程序以 ，确保其满足指定的要求并按预期工作。 软件测试 检测和修复潜在的缺陷 测试覆盖率是软件测试中测试计划的一个重要方面，在确保被测软件的全面验证方面发挥着至关重要的作用。 确保测试过程是全面的，涵盖软件的所有关键方面。它有助于识别测试中的差距，并确保不同的功能、特性和用户流程。 测试覆盖率 在这种情况下，需求覆盖率是软件测试中的一个关键指标，它衡量与指定软件需求有关的测试过程的彻底性。 它围绕创建和执行测试用例的理念，以确保书面规范中概述的每个单独需求都经过彻底测试。 测试未覆盖或测试不充分的软件区域被称为 。这些差距意味着潜在的盲点，软件的行为可能尚未得到充分验证，从而为未检测到的缺陷或功能问题留下了空间。 覆盖差距 识别覆盖范围差距对于缓解风险至关重要，因为它突出了潜在的不确定性领域，并帮助测试团队 优先考虑他们的工作。 当需求被误解、规范定义不明确或含糊不清以及软件中的更改没有适当地纳入测试策略时，通常会出现覆盖差距。  然而，由于需求中现实世界用户行为和偏好的代表性不足，经常会出现覆盖差距。对于产品所有者和业务分析师来说，预测并全面考虑书面需求中的所有用户交互和行为是一项具有挑战性的任务。 监控生产和测试环境以扩大覆盖范围 为了增加测试覆盖率并使测试与实际使用情况保持一致，测试团队可以 跟踪、用户分析、日志和遥测，旨在弥合指定需求与现实世界中实际用户行为之间的差距。 分析生产和测试环境 这种类型的分析有助于识别使用模式、常见用户旅程和经常访问的功能，有效地解决潜在不完整、定义不明确或模糊的需求所留下的空白。 确保 涉及建立收集和分析生产和测试环境中的数据输出的机制。这意味着部署工具和流程来主动观察、测量和分析用户在与实时应用程序交互时的行为或测试在测试运行期间如何与应用程序交互。 持续观察 您需要使用原始的非结构化数据并对其进行彻底分析。目标是对数据进行切片和切块，以深入了解用户如何与您的应用程序互动，例如，通过寻找使用模式、找出最常用的功能以及发现重要领域的趋势。 缺乏测试团队的工具 在市场上，Google Analytics、Amplitude、SmartLook、Datadog 等工具可帮助收集和分析来自任何环境的使用遥测数据。然而，一个关键的挑战是这些工具并不是为有效满足测试团队的特定需求而定制的，限制了他们获取最大价值的能力。 这些工具主要是为不同的目的而设计的，例如产品和营销分析、可观察性、APM（应用程序性能管理）和数字体验监控，通常缺乏统一和整体的解决方案。 因此，测试团队面临着巨大的挑战，需要进行容易出错且耗时的分析，以从这些不同的数据源中提取含义。 重力来拯救 是一个统一平台，旨在帮助测试团队 见解。它将关键数据和见解整合到一个解决方案中，以便于访问和分析。 Gravity 监控和利用 来自 生产和测试环境的 其主要功能是利用 从跟踪、用户分析、日志和遥测中识别使用模式、经常访问的功能和关键用户旅程，目的是生成具有质量分析的仪表板，以帮助团队扩大测试覆盖范围。  机器学习机制 Gravity 监控生产和测试环境的能力使其能够进行 。 全面的测试差距分析 通过将实时生产中真实用户交互所采取的路径与测试环境中执行的测试进行比较，Gravity 生成见解，使测试团队能够 ， 发现覆盖范围中的差距 识别过度测试或测试不足的功能，并识别冗余测试在不太关键的领域做出努力。 这使得 实现，将测试覆盖范围集中在直接影响最终用户体验的高影响力领域。通过将假设与使用情况洞察联系起来，Gravity 有助于优化相关覆盖范围的测试计划。 数据驱动的 测试用例优先级得以 如果您想了解有关 Gravity 的更多信息，可以在此处预订演示：  。 预订演示 结论 了解用户行为不仅可以通过关注真实的用户体验来提高测试覆盖率，而且还可以作为解决不良需求限制的有力解毒剂。 它确保测试工作不局限于记录的需求的严格界限，而是扩展到用户交互的动态和不断变化的环境，从而有助于制定更全面的测试策略。 这种有针对性的方法确保 ，从而优化资源分配并降低风险。 测试工作集中在与用户最相关和最有影响力的软件方面 作者：克里斯蒂亚诺·卡埃塔诺 增长主管 Smartesting  ：软件测试权威，在该领域拥有二十年的专业知识。巴西人在过去六年中以伦敦为家。我是 Zephyr Scale 的创始人，Zephyr Scale 是 Atlassian 生态系统中领先的测试管理应用程序，我对此深感自豪。 Cristiano Caetano 在过去的十年中，我在指导测试公司构建创新测试工具并将其推向市场方面发挥了关键作用。 目前，我担任 Smartesting 的增长主管，这是一家致力于开发人工智能驱动的测试工具的测试公司。

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通过生产和测试环境中的主动监控来缩小测试覆盖率差距

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