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いおりあみおか
4 years ago
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1 開発生産性品質向上セミナー Agitar Software technical session 安竹由起夫 Agitar Software, Senior Solution Consultant 1 わかっているが計測できなければ管理できない管理できなければ改善できない 2 1

Quality Level Agreement 品質メトリクスをコーディング開始時から利用し製造工程の管理を強化する例 : ホワイトボックス C2 レベルカバレッジ :80% 以上 QLA ブラックボックステスト密度クラスにつき :100% メソッドにつき:100% メソッドの終了状態につき :60% コードの構造メソッドの複雑度 < 32 (

2 Quality Level Agreement 品質メトリクスをコーディング開始時から利用し製造工程の管理を強化する例 : ホワイトボックス C2 レベルカバレッジ :80% 以上 QLA ブラックボックステスト密度クラスにつき :100% メソッドにつき:100% メソッドの終了状態につき :60% コードの構造メソッドの複雑度 < 32 ( 正常系では10 以下 ) 3 ソリューションとしての開発者テスト単体テストユニットテストまたはプログラマーテストとも呼ばれる各単体コードは単体テストを伴い正しい挙動が評価される単体テストは開発者によるコーディングとともに作成される各単体テストは矛盾なく自己評価され実行と評価は自動で行うことができる単体テストは頻繁に継続的に実行される 4 2

3 よりよいアプローチとは? バグを見つけ出す品質を作りこむ vs. 典型的なソフトウェア開発 QA チームが品質の責任をとるテストは製造後評価されていないコンポーネントを使用リリース後に問題を FIX 成熟した世界規模の製造プロセスすべての利害関係者が品質に責任をもつテストは頻繁に早期から行う評価されたコンポーネントを使用問題があれば製造ラインを止める 5 なぜ実現が難しいのか? サクセスストーリは存在するが単体テストが一般的に実施されていない理由単体テストのみを局所的に見ると投資効果などの利点が見つかりにくいいきあたりばったりの試みと限定された成功テストコードの維持アップデートに手がまわらないマネージメントの支援が欠如かつ / または製造チームの支援が欠如 6 3

4 いくつかの経験則失敗に学ぶ手順を確立しそれに従う単体テスト可能な単体テストの実施を考慮した設計早期テストおよび頻繁なテストの実施 Extreme Feedback を使う! リファクタリングリファクタリングリファクタリングチーム全体の努力が必要可能な部分は自動化する 7 失敗に学ぶ目標が高すぎる管理者リーダは開発者をコーチングしていく必要がある達成が見込まれる目標をまず設定するそして達成後に新しい目標を設定する ( マイルストーンをおく ) 例 : プロジェクトのメソッド終了状態における初期目標テスト密度 : 初期 40% - 達成後 60% 8 4

5 失敗に学ぶ統合テストと単体テストを混同しない単体テストはコーディング時に行われる最初の一歩単体テストでは自分のコードの堅牢性によりフォーカス統合テストおよび他のQA 作業は必要単体テストの実施はその他のすべてのテストを加速化する 9 Extreme Feedback を使うバグを認識したらできるかぎり早くバグフィックスを行うすぐにできない場合はいつフィックスするかプランする視覚的にチーム全体として認識できるようにする例 :Lava Lumps ( 次スライド ) Dashboard Report ( 後述 ) テストコードは使用しないと腐って死んでいくことを認識するユニットテストコードは製造工程後も使用できなければ価値がない Good tests fail: Imperfect tests, run frequently, are much better than perfect tests that are never written at all. (Martin Fowler) 10 5

6 Lava Lamps 11 Agitar 社内での feedback の実際 Dashboard project 単体テスト込みのビルドタスク 5316 単体テスト項目 x 1241 ビルド = 約 6.6 万回 (126 classes, 5052 lines) Agitator project 単体テスト込みのビルドタスク単体テスト項目 x 5407 ビルド = 約 176 万回 (1886 classes, lines) 単体テストは頻繁に実施しなければ意味がない両タスクとも Cruise Control と Agitator を併用 12 6

単体レベル品質に関する明確なメトリクスコードレベルのリスク分析目標値とトレンドチャートによる明確な進捗管理 Developers Developers Team Leaders Managers 13 開発者の作業を改善

7 可能な部分は自動化する Agitator および Management Dashboard コード品質の管理パワフルなレグレッションテスト開発状況の共有 Agitator 対話型単体テストツールユニークな静的動的データ解析と不変条件の抽出簡潔なテストケース設定詳細なカバレッジデータコーディング規約の施行 QA Teams テスト成果物およびテスト結果 Build Teams Dashboard メトリクス収集進捗管理単体レベル品質に関する明確なメトリクスコードレベルのリスク分析目標値とトレンドチャートによる明確な進捗管理 Developers Developers Team Leaders Managers 13 開発者の作業を改善コーディング高い品質を保持したコード修正バグの早期フィックス変更既存コードの容易な変更 Goal: 確実に動作するコードを作る典型的な開発 Agitator を使用した開発 40% 20% 40% コーディング単体テスト再作業 30% 10% 60% 14 7

8 QA チームに与えるメリット System Testing GUI Testing Functional Testing 開発者テスト Stress Testing Scenario Testing 開発者テストは QA チームにより良いコードを提供 QA チームは本来のシステムテストに集中 QA チームの工数を削減しリリースサイクルを早める 15 Agitator 16 8

9 Agitator 分析サマライズコードバグフィックス観測結果がバグを表現していた場合ソフトウェアアジテーション開発者レビューオブザベーション : コードの挙動を観測し提示テスト ( アサーション ) 生成観測結果が仕様どおりの場合観測結果をクリックし仕様確認完了コードが意図したとおりに動作するかを評価不変条件を観測と評価 ( テストファーストに基づく指定も可能 ) 高いカバレッジを実現するテストデータ生成機能アプリケーションサーバデータベースへの配置なしにテスト可能 17 ドメインエキスパートによる Agitator の拡張テストデータの生成強化挙動観測の強化 Agitar は標準のフレームワークを既にサポート : General Java Unit Testing J2EE, Struts, Log4J, Hibernate Spring 顧客ベンダー固有のフレームワーク対応も可能 Code Rules Enforcement J2EE Expert Struts Expert Hibernate Expert Domain Experts Intelligence Customer Framework Customer Experts Framework Customer Experts 10art-ni Framework NINJA-VA Experts Expert Core Agitator Intelligence 18 9

10 Agitar Management Dashboard テストされていないコードはどれか? 僕のテストは十分か? アウトソースの開発チームに明確な作業目標を与えられているか? どのようなバグが発生しているか? 最も重要なコードが確実にテストされているか? 19 Dashboard 継続した品質データの提供 20 10

Dashboard QA チームによる検収を支援 21 継続的な統合と継続的なアジテーション Store 24x7 コード & テスト構成管理システムステータス Dashboard E-Mail 変更の迅速な通知

11 Dashboard QA チームによる検収を支援 21 継続的な統合と継続的なアジテーション Store 24x7 コード & テスト構成管理システムステータス Dashboard 変更の迅速な通知開発生産性を向上する実証済みのプラクティス高いテスト密度変更による影響範囲の迅速な特定分単位でのフィードバック ( 日週月では遅すぎる ) Agitator 自身は 30,000 以上のアサーションを持つビルドプロセス 22 11

12 導入ステップ 23 SI 社様導入結果新規 Web アプリケーション (Java) 開発期間 :10 ヶ月 ( コーディング 1.5 ヶ月 ) 規模 :95PM( コーディング 23PM ( オフショア 6 名 )) ツール研修 Agitator: 開発者全員 (1.5 日 ) Dashboard: リーダのみ (0.5 日 ) 結果コーディング時の混入バグ : 昨年開発平均に比べ9% 削減さらに削減するにはテストケース自体の品質を向上していく必要がある正常系におけるブラックボックステスト実施率 :28%->100% へ以前の実施率 (28%) でかかっていた工数を導入後の実施率 (100%) 換算すると約 80% の作業を削減できたことになる検収作業 : 同等の規模で平均 20 人日であったものを2 日日で実現 (Dashboardの進捗管理早期のリスク管理による) 24 12

13 単体テスト範囲の策定 Java プログラムプログラムの静的チェック Agitator- によるコードルールチェック目視によるコードレビューロジックの確認動的チェック Agitator シナリオベース ( 必要に応じて JUnit コードを用いる ) SQL 目視および SQL 実行による構文確認 (Agitator による ) 設定ファイル類目視による記述内容確認画面系 ( 基本は統合後 ) 目視とログ確認システムレベルテスト 25 単体テスト実施体制開発者担当の各クラスをコーディングし単体テストの実施および構成管理環境への登録を行う関連するガイドライン単体テスト実施ガイドコーディング規約管理者日時で出力されるDashBoardレポートを参照し進捗を管理関連するガイドライン単体テスト進捗確認ガイドツール担当 ( 共有可能な設定を行う ) ( アーキテクトまたはアーキテクトのサポートが必要) プロジェクトのアーキテクチャに従い共通データの抽出ツールの共通設定レポート出力設定を事前に行う 26 13

14 開発者ワークフロー 27 管理者ワークフロー 28 14

環境設定ワークフロー 29 その他の情報 http://www.agitar.com

15 環境設定ワークフロー 29 その他の情報サポートフォーラムなど Open Quality Initiative ( メトリクスの開示 ) その他お問い合わせ info-japan@agitar.com 30 15

16 Thank you 31 16

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Microsoft PowerPoint - セッション2_安竹さん.ppt 開発生産性品質向上セミナー Agitar Software technical session 2006-3-1 安竹由起夫 Agitar Software, Senior Solution Consultant yukio@agitar.com 1 わかっているが計測できなければ管理できない管理できなければ改善できない 2 Quality Level Agreement 品質メトリクスをコーディング開始時から利用し