Джеймс Уиттакер - Как тестируют в Google

Конкретное решение зависит от особенностей приложения, от ожиданий пользователя в отношении его безопасности и надежности. Как тестировщики, мы, конечно, можем быть вовлечены и в процесс снижения рисков, но мы безусловно вовлечены в процесс их выявления. Мы начинаем с приоритизации возможностей, отмеченных в таблице красным. Мы хотим тестировать в порядке уменьшения рисков. Это важно: если не можешь протестировать все — протестируй сначала самое важное. А самое важное — это то, что больше всего подвержено самым серьезным рискам.

В некоторых проектах именно тестировщиков спрашивают о готовности продукта к выпуску. Хорошему тестировщику достаточно бросить взгляд на тепловую карту, чтобы определить, стоит еще подержать продукт в духовке или пора подавать его на стол. Если речь о запуске экспериментального Google Labs, то наличие красных зон риска не так существенно, если они не относятся к безопасности, конечно. А если это выпуск новой версии Gmail, тогда даже желтые зоны представляют серьезную опасность. Такая простая цветовая градация понятна всем, даже топ-менеджерам.

Опасения по поводу рисков со временем спадают, а большой объем успешно проведенного тестирования — это хороший признак того, что риски на приемлемом уровне. Здесь мы выигрываем от того, что связываем тест-кейсы с отдельными возможностями продукта, а затем и с атрибутами и компонентами в таблице рисков. Для этого дела идеально подходит «ACC-анализ», и вот почему мы создали этот инструмент именно таким.

Тест-план за десять минут по рецепту Джеймса Уиттакера

Любая задача в разработке ПО, которую можно решить за десять минут, считается простой или не заслуживающей внимания. Предположим, что мы верим в это, — тогда что мы можем сказать о планирования тестирования? Конечно же, то, что оно занимает более десяти минут. Когда я работал директором по тестированию в Google, я руководил несколькими командами, которые создавали огромное количество тест-планов. Ответы на вопрос о том, сколько времени займет его составление, могли быть такими: «завтра», «к концу недели» и лишь пару раз — «к концу дня» (если задача озвучивалась рано утром). О’кей, примем к сведению, что составление тест-плана занимает некоторое количество часов, а то и дней.

Стоит ли такая работа усилий — это уже совсем другая история. Я вижу десятки тест-планов, которые пишут мои команды, и каждый раз это мертворожденные документы — они создаются, рецензируются, обновляются один или два раза (если повезет), а потом уверенно откладываются в долгий ящик, как только проект начинает идти не так, как это было предусмотрено. Возникает вопрос: если план не стоит того, чтобы его обновлять, стоило ли его создавать?

Иногда тест-план нежизнеспособен потому, что содержит слишком много или, наоборот, слишком мало подробностей. Или он способствовал началу работы, а вот процессу — уже нет. И снова вопрос знатокам: стоило ли создавать документ с ограниченной или постоянно уменьшающейся ценностью?

Некоторые тест-планы содержат настолько очевидную информацию, что ее и документировать-то не стоило. Мы просто зря тратим время. Давайте посмотрим правде в глаза: у нас проблема с тест-планами.

Чтобы справиться с этим, я придумал для своей команды простое задание: написать тест-план за десять минут. Если уж он и имеет какую-то ценность, то давайте доберемся до нее как можно скорее.

Когда у вас есть всего десять минут для решения задачи, каждая секунда становится значимой. В этом моя основная идея: ограничение во времени заставляет отсекать при планировании всю шелуху и концентрироваться только на важных моментах. Делайте только то, что абсолютно необходимо , оставьте подробности исполнителям тестов. Я хотел покончить с порочной практикой написания нежизнеспособных тест-планов, и это упражнение показалось мне верным.

Однако я ничего этого я не говорил участникам эксперимента. Я просто сказал: «Вот приложение, составьте тест-план не более чем за десять минут». Имейте в виду, что эти люди получали зарплату за то, что они выполняли мои задачи. И все же я предполагал, что они испытывали ко мне определенное уважение, а следовательно, знали, что я не поручу им невыполнимую задачу.

Они могли потратить некоторое время на знакомство с приложением, но, так как речь шла о приложениях, которые они используют каждую неделю (Google Docs, App Engine, Talk Video и т.д.), я дал им совсем немного времени на это.

Во всех случаях команды изобретали методы, схожие с методами ACC-анализа. Они оформляли решения в форме таблиц и списков, не используя большие объемы текста. То есть предложениям — да, абзацам текста — нет. Они не тратили время на форматирование текста, не вдавались в излишние объяснения. У всех тест-планов было одно общее — команды документировали возможности. Они признали, что это было лучшим решением, куда потратить весьма ограниченное время.

О’кей, ни одна команда не завершила тест-план вовремя. Тем не менее они успели за десять минут пройтись по атрибутам и компонентам и начали вычленять возможности исследуемого продукта. К концу дополнительных двадцати минут большинство моих подопытных записали довольно большой набор возможностей, который мог бы служить отличной отправной точкой при создании тест-кейсов и пользовательских историй.

Мне кажется, что эксперимент удался. Я выделил им десять минут, хотя ориентировался на час. В итоге за полчаса было выполнено 80% работы. Разве этого недостаточно? Мы точно знаем, что не будем тестировать все, ну и зачем нам все документировать? Мы отлично знаем, что в ходе тестирования многие вещи (графики, требования, архитектура) будут изменяться. Настаивать на скрупулезной точности планирования, когда завершенность вовсе не требуется, не имеет смысла.

Восемьдесят процентов работы выполнено за тридцать минут или даже меньше. Вот это я называю десятиминутным тест-планом!

Google Test Analytics берет за основу описанные выше критерии оценки рисков («очень редко», «редко», «иногда», «часто»). Мы специально не хотим превращать анализ рисков в сложную задачу, иначе она не будет выполнена. Нас не интересуют точные математические подробности, потому что цифры мало что значат. Достаточно знать, что «А» рискованнее «Б», не обращая внимания на точное значение рисков. Простое знание, какая возможность рискованнее другой, позволит тест-менеджеру более эффективно распределять работу тестировщиков. А такие люди, как Патрик Коупленд, смогут легко решать, сколько тестировщиков нужно назначить в каждую команду разработки. Понимание рисков приносит пользу на уровне всей компании.