一种面向缺陷度量的软件质量控制方法技术

本发明专利技术属于软件质量控制技术领域，公开了一种面向缺陷度量的软件质量控制方法

【技术实现步骤摘要】
一种面向缺陷度量的软件质量控制方法


[0001]本专利技术属于软件质量控制
，具体涉及一种面向缺陷度量的软件质量控制方法
。

技术介绍

[0002]软件业作为实现国民经济和社会信息化的先导产业而占据了重要位置
。
在软件组织中，质量
、
进度和成本是软件项目关注的三大要素，而软件质量要求的高低，既会影响到成本，又会影响到进度，在三大要素中往往是位于第一位的
。
[0003]软件缺陷，即计算机系统或者程序中存在的任何一种破坏正常运行能力的问题
、
错误，或者隐藏的功能缺陷
、
瑕疵
。
软件缺陷管理是软件质量保证的重要组成部分，因此，在软件开发过程中关注软件缺陷度量是必要的
。
[0004]目前，国内外已有大量专业的软件缺陷管理工具，其中较为著名的有：
Rational Clear Quest、Silk Central Issue Manger、Track Record
等，它们提供的功能各有侧重点，且都能够高效
、
方便地进行软件缺陷记录和跟踪，其通用功能有：缺陷信息记录
、
缺陷流程控制
、
缺陷状态修改
、
缺陷信息统计
、
缺陷信息查询
、
缺陷信息输出等
。
但是，现有的软件缺陷管理工具是以缺陷状态为驱动力展开工作的，其普遍的管理模式依然是：找出缺陷
、
修改缺陷
、
进行回归测试这种面向流程处理的传统模式
。
由于此种缺陷管理模式属于被动的模式，只是在软件中出现缺陷的时候采取被动的措施对其进行管理和处理，而且一般只是将发现的缺陷加以修改，没有办法将这些信息应用于以后的项目开发，提高团队的开发水平，也没有很好地将缺陷分析信息应用于软件过程中，以提高软件的质量，减少软件开发的工作量，同时，缺陷管理和软件过程之间存在一定的脱节，没有很好地将缺陷管理信息应用于软件过程
。
[0005]专利文献
CN106776316A
公开了一种电力信息软件缺陷预防方法，该方法将电力信息软件生命周期中各个阶段的度量信息及开发过程的度量信息输入
AODE
预测模型，计算各阶段的缺陷密度；然后查找电力信息软件缺陷知识库，获取各个阶段缺陷引入原因及对应的预防措施；最后针对性地进行缺陷预防，降低缺陷密度
。
该专利提供的电力信息软件缺陷预防方法能为电力信息系统建设开展缺陷预防提供方法和技术基础，能在电力信息系统建设早期防止缺陷的引入，降低缺陷引入率，减少“缺陷引入
‑
测试
‑
修改”的反复性劳动，并且可以有效增加缺陷预防的针对性，节省信息系统项目开发费用，降低软件系统的失效风险整体提升电力信息软件整体建设质量
。
但是，该专利的软件缺陷预防方法仅采用缺陷密度这一个指标进行各个阶段的软件缺陷度量和预防控制，度量指标过于单一，无法对软件开发生命周期的各个阶段进行全面
、
准确地缺陷度量，进而无法提供更有效的软件缺陷防控措施，无法更有效地保障软件质量，软件缺陷管理的质量和效率均有待进一步提高
。

技术实现思路

[0006]本专利技术旨在解决至少一种
技术介绍
中存在的技术问题，提供一种面向缺陷度量的
软件质量控制方法，先按照缺陷类型及严重程度进行缺陷数据的收集，然后进行缺陷统计与分析及缺陷度量指标计算工作，最后参考统计分析及度量指标计算结果，制定缺陷预防与控制措施，对软件生命周期各阶段项进行缺陷控制，能有效提高缺陷管理效率和软件质量
。
[0007]为实现以上技术目的，本专利技术采用以下技术方案：一种面向缺陷度量的软件质量控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤
S1
：确定缺陷度量标准，所述缺陷度量标准包括缺陷类型和缺陷严重等级；步骤
S2
：根据缺陷类型和缺陷严重等级，收集缺陷数据；步骤
S3
：根据缺陷度量标准，对收集的缺陷数据进行缺陷统计与分析，包括下述统计与分析内容中的一种或多种组合：缺陷定量分析
、
缺陷汇总统计
、
缺陷定性分析
、
软件发布前后的缺陷分析
、
软件缺陷漏测分析
、
缺陷信息规范记录和缺陷变更的收集与处理；步骤
S4
：计算缺陷度量指标，所述缺陷度量指标包括缺陷密度
、
缺陷移除率
、
阶段性缺陷抑止率
、
全面测试效率和全面审查效率；步骤
S5
：缺陷预防与控制，根据缺陷统计与分析
、
缺陷度量指标的计算结果，对发现缺陷或预测可能发生缺陷的阶段或过程进行重点监控，并按照不同的缺陷类型和严重等级，采取不同的预防和控制措施
。
[0008]进一步地，步骤
S1
中，所述缺陷类型包括系统缺陷
、
数据缺陷
、
数据库缺陷
、
接口缺陷
、
功能缺陷和界面缺陷
。
[0009]进一步地，步骤
S2
中，所述缺陷数据来源包括评审数据
、
测试数据和用户反馈数据
。
[0010]进一步地，步骤
S3
中，所述缺陷定量分析包括下述指标中的一种或多种：反映产品质量的指标
、
反映产品可靠性的指标
、
反映缺陷发现及修复效率的指标和反映缺陷修复成本的指标；其中，反映产品质量的指标包括：缺陷密度
=
缺陷数量
/
软件规模；潜在缺陷概数
=(100%
ꢀ‑
发布前缺陷移除率
)
缺陷密度；
[0011]反映产品可靠性的指标包括：平均失效时间
=
软件持续运行时间
/
缺陷数量；反映缺陷发现及修复效率的指标包括：缺陷检出率
=
某阶段当时发现的缺陷
/
属于该阶段的全部缺陷
100%
；
[0012]发布前缺陷移除率
=
发布前发现的缺陷
/(
发布前发现的缺陷
+
软件运行的前3个月发现的缺陷
)100%
；
[0013]缺陷修正率
=
修复过程中未引发其他问题的缺陷数
/
被修复缺陷的总数
100%
；
[0014]反映缺陷修复成本的指标包括：平均修复时间
=
缺陷修复时间
/
缺陷数量；
[0015]平均修复成本
=
开发人员的平均人力成本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向缺陷度量的软件质量控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤
S1
：确定缺陷度量标准，所述缺陷度量标准包括缺陷类型和缺陷严重等级；步骤
S2
：根据缺陷类型和缺陷严重等级，收集缺陷数据；步骤
S3
：根据缺陷度量标准，对收集的缺陷数据进行缺陷统计与分析，包括下述统计与分析内容中的一种或多种组合：缺陷定量分析
、
缺陷汇总统计
、
缺陷定性分析
、
软件发布前后的缺陷分析
、
软件缺陷漏测分析
、
缺陷信息规范记录和缺陷变更的收集与处理；步骤
S4
：计算缺陷度量指标，所述缺陷度量指标包括缺陷密度
、
缺陷移除率
、
阶段性缺陷抑止率
、
全面测试效率和全面审查效率；步骤
S5
：缺陷预防与控制，根据缺陷统计与分析
、
缺陷度量指标的计算结果，对发现缺陷或预测可能发生缺陷的阶段或过程进行重点监控，并按照不同的缺陷类型和严重等级，采取不同的预防和控制措施
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤
S1
中，所述缺陷类型包括系统缺陷
、
数据缺陷
、
数据库缺陷
、
接口缺陷
、
功能缺陷和界面缺陷
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤
S2
中，所述缺陷数据来源包括评审数据
、
测试数据和用户反馈数据
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤
S3
中，所述缺陷定量分析包括下述指标中的一种或多种：反映产品质量的指标
、
反映产品可靠性的指标
、
反映缺陷发现及修复效率的指标和反映缺陷修复成本的指标；其中，反映产品质量的指标包括：缺陷密度
=
缺陷数量
/
软件规模；潜在缺陷概数
=(100%
ꢀ‑
发布前缺陷移除率
)
缺陷密度；反映产品可靠性的指标包括：平均失效时间
=
软件持续运行时间
/
缺陷数量；反映缺陷发现及修复效率的指标包括：缺陷检出率
=
某阶段当时发现的缺陷
/
属于该阶段的全部缺陷
100%
；发布前缺陷移除率
=
发布前发现的缺陷
/(
发布前发现的缺陷
+
软件运行的前3个月发现的缺陷
)100%
；缺陷修正率
=
修复过程中未引发其他问题的缺陷数
/
被修复缺陷的总数
100%
；反映缺陷修复成本的指标包括：平均修复时间
=
缺陷修复时间
/
缺陷数量；平均修复成本
=
开发人员的平均人力成本平均修复时间；相对返工成本
=
返工的工作量
/
项目总工作量
100% 。5.
根据权利要求4所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晖，吴校军，张庆晖，阮浩德，黄欣，呼书杰，孙恩泽，田甜，何佳泽，王燕燕，
申请(专利权)人：广东省城乡规划设计研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：