隨著軟件工程的規(guī)模逐步擴大、復雜程度逐漸提升，以及敏捷開發(fā)對效率和協(xié)作有了更高的要求，項目干系人如何及時全面發(fā)現(xiàn)軟件開發(fā)過程中的問題，又如何快速高效地處理和反饋呢？

這些疑問對項目管理人員、質量人員以及開發(fā)、測試人員都帶來了更大的挑戰(zhàn)。基于此，對于一款看板工具而言，能否從更加全面的維度對軟件質量進行實時客觀衡量和趨勢分析，并給出相關干系人明確的質量評級、清晰的問題指示和相應的建議方案，將使得管理和決策形成正反饋的閉環(huán)、達到流程持續(xù)優(yōu)化的落地。

質量如何把控？

—工欲善其事，必先利其器

Squore是高效的看板管理工具，更是軟件分析平臺，能夠支持眾多第三方工具數(shù)據(jù)的導入并依據(jù)自身高效的數(shù)據(jù)挖掘能力對數(shù)據(jù)進行分類匯總，形成看板視圖。Squore依托其強大的KPI評析引擎，將導入的各類數(shù)據(jù)（如源代碼、需求、票據(jù)、動態(tài)測試覆蓋率信息、靜態(tài)代碼掃描結果等）從克隆代碼、代碼復雜程度、標準合規(guī)性、代碼覆蓋率、問題密度、測試效率等多個維度中選取關聯(lián)項進行衡量，最終確定當前軟件工程的質量評級（見圖2），從而使項目團隊可以時刻掌握軟件質量狀態(tài)。

Squore關鍵績效指標（KPI）

—海納百川，有容乃大

1. 可自定義的測試策略

測試策略旨在幫助開發(fā)團隊提高其軟件項目的可靠性信心。Squore充分考慮到隨著代碼的體量和復雜度的增長，執(zhí)行詳盡的測試活動越來越困難。使用測試策略（見圖3），可以降低代碼的被測范圍，并結合項目實際需求定義代碼覆蓋率期望。例如，通過圈復雜度 （VG）、嵌套級別 （LEVL）、非循環(huán)路徑數(shù) （NPAT）、詞匯頻率 （VOCF）、代碼穩(wěn)定性指數(shù)（SI）的閾值來確定被測函數(shù)，低于閾值的函數(shù)會被排除監(jiān)測范圍并且不影響KPI評級；通過自定義測試策略，可以使項目團隊關注重點功能函數(shù)。

2. 技術債務評估

技術負債（Technical debt）于1992年由沃德·坎寧安首次提出，是指因為加速當前軟件開發(fā)效率而忽視可維護性等質量特性，從而造成未來的額外開發(fā)負擔。Squore依據(jù)ISO質量模型從可維護性、可靠性、效率、可測試性、易變性對軟件進行度量并依據(jù)內置算法，對項目中發(fā)現(xiàn)的所有違約的修復成本以時間單位（人日）進行評估（見圖4），同時依據(jù)迭代版本形成趨勢分析圖。項目干系人可通過技術債務的發(fā)展趨勢進行指導干預，避免未來代碼復用時出現(xiàn)高額的重構成本。

3. 代碼規(guī)則合規(guī)性評估

規(guī)則合規(guī)性，表明項目開發(fā)團隊遵循編碼指南的程度。用戶可以選用第三方靜態(tài)代碼分析工具（如德國的Axivion，或美國的QAC等），將測試結果導入Squore進行統(tǒng)計和報告。Squore考慮用戶實際需求，為用戶提供“放寬功能”：在Findings列表（見圖5），選擇相關違規(guī)具體問題進行備注說明、放寬該違規(guī)行為，同時該放寬條目將不再影響規(guī)則合規(guī)性KPI。

4. 代碼復雜度評估

復雜度評估，旨在根據(jù)代碼復雜性指標評估項目的風險。Squore依托HIS指標中如下標準（見圖6），進行函數(shù)的復雜度判定。如果這些指標中至少有一半不符合預期閾值，則類或函數(shù)將被Squore判定是復雜的；同時，Squore也為用戶開放HIS指標的閾值配置接口，便于用戶根據(jù)項目實際情況進行復雜度判讀。

在項目層面，Squore通過熱點圖的方式來區(qū)分函數(shù)的復雜程度便于用戶的高效識別（見圖7）。自上而下貫穿軟件項目管理至函數(shù)代碼實現(xiàn)層面，Squore提供該函數(shù)復雜程度的檢測蛛網(wǎng)圖以及函數(shù)控制流圖，便于發(fā)現(xiàn)關鍵復雜點。

結合ISO 25010質量分解圖，Squore還可以提高項目團隊對自下而上、從單個函數(shù)至整體工程項目質量的把握程度（見圖8）。

5. 覆蓋率評估

覆蓋率評估可以有效監(jiān)督當前代碼的覆蓋測試情況。用戶可以通過導入動態(tài)代碼測試工具如VectorCAST覆蓋率測試結果獲得覆蓋率統(tǒng)計視圖（見圖9），而Squore則會依據(jù)覆蓋率完成的百分比來進行該項KPI評級。Squore可以給出項目層級的覆蓋率統(tǒng)計結果，綠色為實現(xiàn)預期值的有效覆蓋測試的函數(shù)占比，紅色為覆蓋率還未達到預期值的函數(shù)占比，灰色意味著該函數(shù)尚未開啟任何類型的覆蓋率測試。與此同時，Squore在函數(shù)層面根據(jù)具體覆蓋率類型展示覆蓋率測試情況，可有助于用戶快速發(fā)現(xiàn)不足方面采取相應措施。ISO 26262對不同安全等級提出了不同類型覆蓋率的測試要求，因此Squore也提供用戶配置接口，可以自定義選擇覆蓋類型（如Statement、Branch或MCDC覆蓋）并設置期望值。

6. 克隆代碼評估

該指標旨在關注應該返工的代碼，主要涉及架構設計和實現(xiàn)，其計算指標突出顯示重復塊和類似算法。

Squore的克隆代碼評估匯總了有關文本復制和算法克隆的信息（基于控制流分析）， 會區(qū)分克隆是來自程序代碼組件內部還是外部（類似于其他組件）。內部克隆會關注組件本身是否設計良好，外部克隆關注組件之間的相似冗余性。

7. 函數(shù)違規(guī)密度評估

違規(guī)密度旨在突出代碼中最違反規(guī)則的函數(shù)，密度由Squore內置嚴重性加權算法處理檢測到的違規(guī)問題而獲得。通過該指標可以優(yōu)先發(fā)現(xiàn)具有關鍵問題的函數(shù)，或者有很多次要/主要問題的函數(shù)；而對于這些問題函數(shù)，項目團隊應該重點關注，進行及時補救以提高代碼質量。

Squore基于函數(shù)技術債務和它們的違規(guī)密度（按嚴重程度加權的問題密度）通過圖形化的視圖，突出顯示所有函數(shù)的分布（見圖11）。頂部區(qū)域的模塊具有更高的技術債務，這意味著它們更難以維護；更大的模塊意味著函數(shù)具有較多的問題，同時問題的嚴重程度通過顏色進行區(qū)分，氣泡顏色的深淺顯示組件內部問題的嚴重程度。

總 結

本文對Squore進行質量管理的部分關鍵績效指標（KPI引擎）進行了介紹。如前文所述，Squore不僅可以通過強大的API接口與數(shù)據(jù)挖掘能力實現(xiàn)與眾多主流測試、項目管理和需求工具的無縫銜接，呈現(xiàn)多樣且直觀的視圖看板和報告，更能依托自帶的KPI評析引擎對軟件項目實現(xiàn)多維度的全面質量評估，確保軟件在開發(fā)過程中能夠滿足相關質量標準和行業(yè)規(guī)范，實現(xiàn)產(chǎn)品最終的成功交付。

原文標題：基于KPI評析引擎的Squore軟件質量管理

文章出處：【微信公眾號：Vector維克多】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
責任編輯:pj