Джеймс Уиттакер - Как тестируют в Google
3. Проанализируйте баги, обнаруженные у каждой пары атрибут/компонент высокого риска, и убедитесь в том, что соответствующие регрессионные тесты написаны для каждого из них. Баги имеют свойство возвращаться при изменении кода.
4. Будьте внимательнее к областям высокого риска — поинтересуйтесь механизмами восстановления и отката. Учтите возможное негативное влияние на пользователя, когда он столкнется с наихудшим сценарием. Обсудите такие ситуации с другими инженерами, проверьте реалистичность этих сценариев. К тестировщику, который часто кричит: «Волк!», вскоре перестанут прислушиваться. Громкие предупреждения о вероятных опасностях допустимы только в отношении сценариев с высоким риском, которые к тому же признаны реалистичными и уже были покрыты тестами.
5. Вовлекайте в работу как можно больше людей, заинтересованных в успешности проекта. Внутренних пользователей следует тормошить на тему обратной связи, иначе они будут просто использовать систему, игнорируя те или иные ошибки. Просите их проводить конкретные эксперименты, задавайте им вопросы типа «А как это работает на вашей машине?» или «Как бы вы использовали такую фичу?». Сотрудники Google много участвуют в тестировании, и их нужно активно направлять именно тестировать, а не просто пользоваться продуктами.
6. Если ни один из механизмов не работает, а подверженный риску компонент так и недотестирован, да еще и постоянно падает, постарайтесь добиться удаления элемента. Поздравляем! Вам выпал шанс объяснить руководству концепцию анализа рисков и подчеркнуть важность тестировщиков на проекте.
Пользовательские сценарии
Джейсон Арбон
Пользовательские истории описывают реальные или смоделированные способы, которыми пользователи используют приложение. Они описывают, чего хотят пользователи, смотрят на продукт их глазами, не учитывая архитектуру приложения и детали реализации.
Истории могут быть связаны с возможностями, но лишь поверхностно, поскольку все-таки подчинены действиям пользователя. Пользователю что-то нужно, а история описывает, как он использует приложение, чтобы это получить. Истории намеренно описаны в общем виде, без конкретных шагов, без жестко заданных входных данных. Только то, что будет делать пользователь, и как это воспроизвести во время тестирования приложения.
Создавая пользовательскую историю, мы смотрим на продукт только через пользовательский интерфейс, мы не включаем в описание технические подробности. Тогда тестировщик будет каждый раз проходить этот путь по-разному, как и разные пользователи по-разному решают одну и ту же задачу в нашем приложении — вот в чем главная идея!
Главное в пользовательских историях — ценность продукта для пользователя. Это не тест-кейсы с их определенными вводными данными и ожидаемыми результатами. Хорошая практика — создавать отдельные учетные записи. Мы в Google часто создаем помногу тестовых учетных записей для пользователей, описанных в историях. Старые аккаунты могут быть полезны по-другому: при тестировании Google Documents мы выявили самые интересные баги как раз для старых учетных записей — при загрузке в новой версии документов, созданных в предыдущих версиях.
Мы стараемся, чтобы тестировщики, исполняя такие сценарии, менялись. Чем больше разных способов прохождения — тем лучше.
Мы не будем слишком придираться к возможностям с низкими рисками. Мы можем решить, что писать тест-кейсы для этих областей — слишком затратное занятие. Вместо этого мы можем ограничиться исследовательским тестированием или оставить на откуп краудсорс-тестированию. Чтобы управлять работой тестировщиков из внешнего сообщества, мы часто пользуемся концепцией туров — это высокоуровневые инструкции для исследовательского тестирования.[38] Проще говоря, такой подход дает вашему запросу нужную конкретику. Например, попросив сообщество: «Проведите FedEx-тур для такого-то набора возможностей», — мы получим намного лучший результат, чем просто отдав приложение и понадеявшись на лучшее. Мы сразу определяем фичи, которые нужно протестировать, и даем инструкции, как это делать.
Краудсорсинг
Джеймс Уиттакер
Краудсорсинг— это новое явление в тестировании. Если тестировщиков не хватает, а их ресурсы ограничены, то краудсорс-тестирование спешит на помощь! Пользователей с разными наборами устройств и программных конфигураций намного больше, чем тестировщиков. О таком количестве тестовых окружений нам остается только мечтать. Наверняка ведь найдутся желающие помочь нам?
Представим, что есть группа опытных пользователей, которые разбираются в тестировании и согласились нам помочь за разумную плату. Все, что им нужно, — это доступ к среде, где они могут работать с приложением, и отлаженный механизм предоставления обратной связи и баг-репортов. Для таких проектов, как наш опенсорсный Chromium, тестирование при помощи большой группы людей подходит идеально. Однако для проектов, открытых только внутри компании, это более проблематично. Нужно отбирать тестировщиков, пользующихся особым доверием.
Еще одна ключевая ценность краудсорсинга (кроме множества конфигураций) — это более широкий взгляд на приложение. Вместо того чтобы один тестировщик имитировал действия тысячи пользователей, у нас есть тысяча пользователей, работающих как тестировщики. Есть ли лучший способ найти сценарии, приводящие приложение к сбою, чем сразу выдать эти сценарии пользователям и получить обратную связь? Разнообразие и масштаб — вот в чем ценность краудсорсинга.
Людей, желающих протестировать программный продукт, в избытке, и доступны они круглосуточно. Допустим, дано: топ-1000 сайтов, задача: протестировать их в последней версии Chrome, тогда решение: 1 тестировщик = 1000 итераций или 20 тестировщиков = 50 итераций. Математика на стороне краудсорсинга.
Главный недостаток тестирования сообществом в том, что им нужно время, чтобы разобраться с приложением и понять, с какой стороны лучше подойти к тестированию. Большая часть этого времени теряется впустую из-за количества людей, но мы придумали, как с этим справляться. Для Chrome, например, мы написали туры, и внешние тестировщики следовали им при исследовательском тестировании и при выполнении пользовательских сценариев (примеры есть в приложении Б «Туры тестов для Chrome»). Туры сразу направляли тестировщиков к нужным частям приложения и давали необходимые инструкции. Фокус в том, чтобы сделать разные наборы туров и распределить их между участниками. Так мы избежали варианта «принеси то, не знаю что» и получили именно то, о чем просили.
Краудсорс-тестирование — это следующий этап развития стандартных каналов Google: канареечного канала, канала разработки, тестового канала и канала внутреннего продукта. Это наш способ привлечения ранних пользователей и людей, которым просто нравится искать баги и сообщать о них. Мы уже попробовали набирать тестировщиков внутри компании среди наших коллег, которые любят работать со свежим продуктом, подключать к командам людей из компаний поставщиков, пользоваться услугами коммерческих компаний краудсорсинга (например, uTest). Мы даже запустили программу поощрения лучших искателей багов.[39]
Итак, сила ACC-анализа в том, что мы получаем список возможностей продукта, который можно упорядочить по риску и закрепить за разными исполнителями. Тестировщики, работающие над одним проектом, могут получить разные наборы возможностей для проверки. Внутренние пользователи, «двадцатипроцентные» участники, тестировщики-подрядчики, тестировщики из сообщества, разработчики, разработчики в тестировании — все получат свои списки возможностей, и, к радости тестировщика, важные области будут покрыты с меньшим перекрытием, чем если бы мы просто раздали приложение для тестирования всем желающим.
Работа тестировщика, в отличие от работы разработчика в тестировании, с выпуском продукта не заканчивается.
Пишем тест-кейсы
Тестировщики в Google создают очень много тест-кейсов, которые определяют входные данные (от общих условий до конкретных значений) для тестирования приложения. Тест-кейсы могут строиться и на основе пользовательских историй, и прямым преобразованием возможностей продукта: работа с ними не зависит от их происхождения. В отличие от кода и автоматизации, которые управляются общей инфраструктурой, тест-кейсы до сих пор пишутся локально каждой командой. Недавно появился инструмент, который изменит ситуацию.
Чаще всего тест-кейсы хранились в электронных таблицах и документах. Команды, работающие по быстрым методологиям с короткими циклами выпуска, не очень заботятся о сохранении тест-кейсов. Как только выходит новая фича, скрипты начинают падать, и тесты приходится переписывать заново. Поэтому документа, который можно использовать, а потом с чистым сердцем удалить, — вполне достаточно. Формат такого документа не подойдет для конкретных тест-кейсов с действиями, но сгодится для описания контекста тестовой сессии. Такие тесты обычно менее регламентированы и, по сути, просто указывают, какие фичи нужно исследовать.
