17 ноября 2025 г.
Чтобы оставаться конкурентоспособным, любому бизнесу необходимо следить за качеством своих услуг и продуктов. Обеспечить нужное качество в сфере ИТ возможно, в том числе с помощью системы метрик тестирования ПО и последующего анализа результатов. Этот инструмент играет важную роль в разработке ПО, гарантируя прозрачность и управляемость процессов и помогая контролировать выполнение задач.
Метрики в тестировании — это количественные показатели, которые измеряют различные аспекты качества ПО и эффективности процесса тестирования. Основное назначение метрик — предоставить объективные данные для оценки состояния продукта и принятия решений.
Как правило, в процессе разработки ПО метрики снимают и анализируют тестировщики. Эти показатели служат источником данных для отслеживания прогресса команды по срокам проекта, дедлайнам и другим временным отрезкам. Метрики помогают оценить текущее состояние системы, контролировать качество самого процесса тестирования. Также они могут использоваться как контрольные показатели для целеполагания на проектах, что не только дает лидерам команд инструмент отслеживания прогресса, но и мотивирует исполнителей — через прозрачность результатов и четкое понимание требований.
Метрики затрагивают многие направления: и аналитику, и архитектуру, и разработку, и даже управление проектом. Разработчики и тестировщики зачастую глубоко погружены в задачи и могут потерять видение общей картины. Метрики и графики позволяют им понимать, как их работа влияет на проект и насколько их вклад соответствует дорожной карте.
Таким образом, метрики выступают своего рода «мостом» между классическим waterfall-подходом, современными гибкими методологиями и четким, структурированным выполнением ИТ-проектов. Они помогают интегрировать инновационные подходы с традиционными методами управления.
Виды метрик
В практике обеспечения качества ПО метрики занимают центральное место, поскольку именно они позволяют перевести субъективные впечатления от тестирования в измеряемые показатели. Базовые метрики формируются в процессе написания и выполнения тест-кейсов: аналитики фиксируют общее количество подготовленных сценариев и сопоставляют его с числом реально выполненных.
Это дает первичное представление о прогрессе и масштабе работы. На основе таких данных вычисляются расчетные метрики — более сложные показатели, которые позволяют оценить движение проекта на разных уровнях: от отдельных функций приложения до вклада конкретного тестировщика.
Ограничиваться только этими двумя уровнями измерений нельзя. Современная практика тестирования выделяет несколько категорий метрик, каждая из которых формирует свою перспективу оценки.
Например, метрики качества продукта фиксируют технические характеристики, такие как надежность, производительность и устойчивость системы. Они напрямую отражают пользовательский опыт: показатель количества дефектов на строку кода или среднее время отклика системы становится индикатором зрелости решения.
Другую группу составляют метрики производительности команды. Здесь в фокусе — эффективность самих QA-специалистов: как быстро они выполняют тесты, какой объем задач закрывают за единицу времени, насколько активно применяют автоматизацию. Эти данные помогают руководителям оценить распределение ресурсов и выявить зоны для оптимизации.
Не менее важны процессные метрики, которые показывают, насколько эффективно выстроено само тестирование как бизнес-процесс. Время, затраченное на выполнение тестов, степень выполнения тест-плана или полнота и качество тестовой документации позволяют судить о зрелости процесса.
И наконец, особое место занимают метрики затрат. Они переводят качество в язык финансов и дают возможность рассчитать экономическую эффективность тестирования. Например, стоимость устранения дефекта на ранней стадии разработки обычно значительно ниже, чем исправление ошибки в уже выпущенном продукте.
Конкретный набор показателей подбирается под специфику проекта и задачи команды: где-то критичны затраты, где-то — скорость релиза, а где-то — стабильность и безотказность системы.
ИИ и метрики
Сегодня ИИ активно используется для написания кода, его анализа, а также для автоматизации рутинных этапов тестирования. Модели способны генерировать отдельные модули программ, предлагать исправления, создавать тестовые сценарии и запускать их, что значительно сокращает время цикла разработки.
Затронем лишь некоторые из наиболее распространенных способов применения ИИ в инженерной практике. Потенциал его использования гораздо шире, но в данном контексте остановимся на ключевых примерах, связанных с тестированием.
Так, ИИ-модели способны обнаруживать закономерности, которые трудно увидеть вручную. Например, при анализе дефектов, попавших в продуктивный контур, ИИ способен выявить скрытые причины их появления. При оценке эффективности тест-кейсов он может проанализировать, какой процент дефектов был найден автоматизированными тестами и определить те из них, которые фактически бесполезны — всегда проходят успешно и не ловят баги — а затем предложить недостающие сценарии.
Также ИИ помогает понять реальное положение дел при оптимизации покрытия и приоритезации тестирования: случается, что покрытие есть, но все равно наблюдаются баги. Это сигнал о формальности тестов и необходимости их пересмотра. Кроме того, ИИ способен подсказать, какие тесты запускать в первую очередь — это особенно важно при ограниченном времени в CI/CD-процессах.
Ещё одна распространенная область применения — выявление нестабильных тестов. ИИ анализирует историю падений, выделяет нестабильные проверки, предлагает исключать их из финальных отчетов и помогает находить первопричины сбоев — например, нестабильные тестовые данные или ошибки в логике приложения.
Наконец, ИИ способен на основе исторических метрик — сложности кода, активности коммитов, уровня покрытия и результатов тестов — прогнозировать вероятность появления дефектов в определенных модулях, позволяя команде переходить от реактивной модели устранения багов к проактивному управлению качеством.
В совокупности традиционные метрики и возможности искусственного интеллекта формируют новый стандарт управления качеством ПО — более точный, динамичный и ориентированный на будущее.
Почему не надо ничего усложнять?
Любой старший разработчик должен уметь отслеживать и анализировать как базовые, так и расчетные метрики.
Базовые метрики будут приблизительно одинаковыми для большинства проектов. Расчетные, скорее всего, будут уникальными — поскольку зависят от специфики задачи, состава и профиля команды. Нужно определить те метрики, которые полезно применять именно для текущего проекта. Необходимо учитывать потребности клиента, объемы работ, процессы и инструменты, которые используются командой, критерии готовности и приемки, договорные особенности и многое другое.
Работа с метриками — постоянный процесс. Необходимо создать таблицу тех метрик, которые устоялись на проекте, и регулярно анализировать их в зависимости от динамики, этапов разработки, изменения ролей участников, требований и запросов руководства.
Важно помнить, что очень сложные метрики часто неэффективны. Принцип KIS (Keep It Simple) остается актуальным: достаточно самых простых формул.
Цель любой метрики — отслеживать эффективность работы, корректировать и направлять усилия сотрудников в нужное русло. Не стоит создавать лишние сложности, например придумывать «большие данные» на ровном месте. Лучше научиться эффективно работать с большим количеством простых метрик, чем пытаться внедрить одну сложную систему.
***
А есть ли метрики для метрик? Да, есть, и здесь все достаточно просто — это сроки, стоимость и качество. В теории можно взять два долгосрочных похожих проекта и один вести с метриками (разумеется, эффективными), другой — без. А на выходе посчитать затраты, оценить качество и сроки. Сравнить обратную связь как внутри (от команды исполнителя), так и снаружи (от команды заказчика). Результат будет очевиден.
Источник: Владимир Селянкин, руководитель практики Quality Assurance, компания Axenix
