Итак, у всех мнений есть погрешность. Чтобы бороться с этим, мы опрашиваем всех заинтересованных в проекте людей по отдельности и просим оценить риски по описанным выше двум факторам. Их не так легко уговорить на эту работу, но мы, кажется, нашли успешную стратегию. Вместо того чтобы вдаваться в объяснения процесса и упрашивать участников нам помочь, мы просто делаем все сами и показываем им уже готовую тепловую карту. Как только они видят наше мнение, они мгновенно выплескивают свое. Разработчики активно принимают участие, если понимают, что мы используем карту для расстановки приоритетов в тестировании. Так же ведут себя и руководители проектов, и менеджеры по продажам. Все они заинтересованы в его качестве.
Есть в этом подходе определенная сила. Когда мы определяем риски самостоятельно, мы несомненно приходим к варианту, с которым другие участники проекта не будут согласны. Так и есть, подготавливая для них наш вариант анализа рисков, мы даем им почву для споров. В этом идея. Мы не спрашиваем их о каких-то абстрактных понятиях, мы
Когда риски будут согласованы, можно приступать к их последовательному снижению.
Снижение рисков
Редко удается полностью устранить риски. Мы водим машину, хоть это и опасно, но ведь нужно добираться до работы? Вообще возможность несчастного случая не означает, что он обязательно произойдет, да и, скорее всего, ничего страшного не случится. Почему? Потому что своими действиями мы снижаем возможный риск. Например, не садимся за руль в нетрезвом состоянии и не водим в условиях недостаточной видимости. Таким образом мы
В разработке программного продукта самое простое — избегать рискованных областей: чем меньше кода, тем меньше риск. Но кроме использования «топора и секиры», мы можем сделать еще много чего, чтобы снизить риски:
— Мы можем проработать пользовательские истории вокруг наиболее рискованных возможностей, определить самые безопасные пути и показать их разработчикам, чтобы те ввели в приложение больше ограничений.
— Мы можем написать регрессионные тест-кейсы, чтобы убедиться, что мы отловим повторные сбои.
— Мы можем написать и запустить тесты, подтверждающие необходимость добавить механизм восстановления и отката.
— Мы можем добавить средства контроля и сторожевой код для оперативного обнаружения сбоев.
— Мы можем добавить инструменты, которые будут отслеживать изменения в поведении продукта в его разных версиях. Мы получим сигнал, если возникнет регрессионный баг.
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:
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