Es factible la pista o de la medida de la causa de fallos o se trata simplemente de pedir consecuencias no deseadas?

Question

Hay un método para el seguimiento o medición de la causa de los errores que no van a resultar en consecuencias no deseadas de integrantes del equipo de desarrollo?Recientemente, hemos añadido la capacidad para asignar la causa de un error en nuestro sistema de seguimiento.Ejemplos de causas incluyen:el código de malo, perdidas de código, incompleta requisitos, requisitos que falten, incompleta, pruebas, etc.Yo no era partidario de esto como yo podía ver que conducen a comportamientos no deseados desde el equipo de desarrollo.Hasta la fecha, este campo ha sido ocultado a los miembros del equipo y no se está utilizando activamente.

Ahora estamos en el medio de un proyecto donde tenemos un mayor de lo normal de los errores y este tipo de información sería bueno tener en orden para entender mejor de dónde le salió mal y las mejoras que podemos hacer en el futuro (o los ajustes de ahora).Con el fin de obtener buenos datos sobre la causa de los errores que sería necesario para abrir este campo para la entrada de dev y control de calidad de los miembros del equipo y estoy preocupado de que va a conducir a malas conductas.Por ejemplo, las personas pueden no querer corregir un defecto que no cree porque ellas sienten que refleja mal desempeño en su trabajo, o se puede perder el tiempo discutiendo sobre la clasificación de un defecto por razones similares.

Alguien ha encontrado un mecanismo para hacer este tipo de seguimiento de conducción sin malos comportamientos?Es posible esperar que los datos útiles de los miembros del equipo si se lo explicamos en el equipo el razonamiento detrás de los datos (no a la unidad individual de las métricas de rendimiento, pero el proyecto métricas de éxito)?Hay otra, la mejor manera de hacer este tipo de cosas (más ad-hoc post mortem o abrir un debate sobre las cuestiones tal vez)?

Answer 1

Una gran cantidad de control de versiones de los paquetes cosas como svn blame.Esto no es una métrica directa para el seguimiento de un error, pero se puede decir que se comprueban en los cambios a una versión que tiene un error importante en ella.

También hay programas como http://www.bugzilla.org/ que ayuden a localizar cosas a lo largo del tiempo.

Pero lo que realmente cavar en por qué los errores existen, sí, es definitivamente vale la pena considerar, aunque no puedo dar una métrica estándar para la recolección de la información.Hay un número de razones por las que un sistema puede ser muy buggy:

• Mal escrito especificaciones
• Apurado los plazos
• Baja habilidad de programación
• El mal moral
• La falta de beta o de pruebas de control de calidad
• La falta de preparación de software, por lo que es factible incluso en versión beta o de prueba QA
• Baja la proporción de tiempo dedicado a la limpieza de bugs vs conseguir nuevas funcionalidades
• Baja la proporción de tiempo dedicado a la fabricación libre de errores mejoras vs llegar funcionalidad
• Un enorme complejo sistema que es fácil de romper
• Un entorno cambiante que está fuera de la base de código, tales como la máquina de la administración
• La culpa de los errores que afectan a programador de compensación o de promoción de la

Eso es sólo para nombrar unos pocos...Si demasiados bugs es un gran problema, a continuación, de gestión y de los programadores y cualquier otras partes interesadas en todo el proceso necesario para sentarse y discutir el tema.

Answer 2

Las tasas de insectos altas pueden ser un síntoma de un horario que es demasiado apresurado o inflexible.Cambiar a un enfoque de defecto cero puede ayudar.Fije todos los errores antes de trabajar en un nuevo código.

Asignación de razones es una buena técnica para ver si tiene un área problemática.Las métricas típicas que he visto y encontré son una división incluso entre:

• Errores de especificación (falta, incorpore, etc.)
• errores de aplicación (código inccorrect, código faltante, datos incorrectos, etc.)
• Pruebas incorrectas / sin errores (las expectativas generalmente incorrectas, o las especificaciones aún no se implementan)

Reveiwing y verificando las causas de defectos pueden ser útiles.