代码变更影响分析
通过“代码变更影响分析”,可以确定源代码所做的修改对测试量产生的影响。这有助于开发人员在对代码进行修改时,做出更好的决策。比如:开发人员可能会想将一个函数替换成另一个较低阶的常用函数。但是如果经过“代码变更影响分析”发现,该修改将至少增加3天的测试时间,那就可能会将该修改工作推迟到进度压力比较小的时候再进行。
测试用例的维护
测试用例和应用程序中的源代码一样,都是由开发人员编写的,每次添加了新功能之后,都会生成新的测试用例,所以随着时间的推移,就会产生很多难以理解的测试用例。如果测试过程中所用的测试用例不充分,就很难保证软件质量。但是,通常研发小组都没有很好地记录保存以前所用的测试用例,而且也没有随着应用程序的不断成熟,对这些测试用例进行改进。如果不了解被测试的内容或者什么需要被测试,那么现有的测试用例很可能就是浪费时间,并不能有效提高应用程序的质量。利用VectorCAST/QA可以看到每个测试用例调用的是应用程序的哪个部分,因而能够很好地评估每个测试用例的作用,并发现一些冗余的测试。
持续测试
虽然现在很多软件研发小组都利用类似于CMake的工具以及Jenkins这样的构建服务器解决了分布式和增量构建的问题,但是还是有很多研发小组需要进行持续和增量测试。VectorCAST/QA有内置的用户自定义界面来连接到持续集成服务器,可以在多个虚拟或物理测试硬件上执行测试。将持续测试和“基于变更的测试”结合起来,能够大大缩短新bug的反馈时间,可由几天缩短到几分钟。
质量分析的关键切入点
新一代企业获得成功多倚赖实时、准确的数据,并且能够将这些数据转化成可有效运用的情报。利用VectorCAST/QA,开发人员和质量检测工程师能够通过单一界面控制所有的测试活动并获取有意义的数据,这些数据对于制定决策来提高软件质量非常有帮助。使用VectorCAST/QA的目的在于可以轻松回答以下问题:
- 已经做了多少测试?
- 还要做哪些测试?
- 新版本可以发布了吗?