基于Gompertz增长模型的BUG预测

基于Gompertz增长模型的BUG预测

背景

基本介绍:
http://www.51testing.com/html/36/489136-831363.html
https://testerhome.com/topics/10381
http://www.doc88.com/p-2445313427576.html

我们在日常的软件测试过程中会发现，在测试的初始阶段，测试人员对测试环境不很熟悉，因此日均发现的软件缺陷数比较少，发现软件缺陷数的增长较为缓慢；随着测试人员逐渐进入状态并熟练掌握测试环境后，日均发现软件缺陷数增多，发现软件缺陷数的增长速度迅速加快；但随着测试的进行，软件缺陷的隐藏加深，测试难度加大，需要执行较多的测试用例才能发现一个缺陷，尽管缺陷数还在增加，但增长速度会减缓，同时软件中隐藏的缺陷是有限的，因而限制了发现缺陷数的无限增长。这种发现软件缺陷的变化趋势及增长速度是一种典型的‘S’曲线，满足Gompertz增长模型的应用条件。模型表达式为：

Y=a*b^(cT)

其中Y表示随时间T发现的软件缺陷总数，a是当T→∞时的可能发现的软件缺陷总数，即软件中所含的缺陷总数。a*b是当T→0时发现的软件缺陷数，c表示发现缺陷的增长速度。我们需要依据现有测试过程中发现的软件缺陷数量来估算出三个参数a，b，c的值，从而得到拟合曲线函数.

实际使用

1. 统计项目每天的累积BUG数,获得若干递增的数据
2. 根据数据获得拟合曲线,计算出a,b,c的值,其中a为可能的软件缺陷总数
3. 根据a,b,c的值,计算时间T,其中可按95%的a或者90%的a来计算需要发现95%/90%的bug所需要的时间
4. T-已花费的时间=为了达到质量所仍需的天数

原型代码如下(python)

# coding: UTF-8
import math
import numpy as  np
from scipy.optimize  import leastsq
 
 
###采样点
#project 1
yi=np.array([2,4,4,6,12,15,21,27,39,45,50,54])
 
#project 2
yi=np.array([6,11,15,20,25,31,33,41,42,44,49,52,53])
ti=np.array(xrange(1,yi.size+1))
 
total=yi[-1]
 
def func(p,t):
    a,b,c=p
    return a*b**(c**t)
 
def error(p,t,y,s):
    print s
    return func(p,t)-y
 
def extra(thread,a,b,c,total,day):
    expect=a*thread/100
    T=(math.log(math.log(expect/a)/math.log(b)))/math.log(c)
    if T>day:
        return T-day
    else:
        return 0
 
#初始值
 
p0=[1500,0.078,0.874]
 
s="Test the number of iteration"
para=leastsq(error,p0,args=(ti,yi,s))
a,b,c=para[0]
print 'a=',a,'b=',b,'c=',c
 
print '预期bug总数:',a
print '已发现bug总数:' ,total
print '已发现bug占比:',total/a
 
day=yi.size
print '已花费天数:' ,day
T=extra(95,a,b,c,total,day)
print '为达到发现95的bug还需要%d天'%T
T=extra(90,a,b,c,total,day)
print '为达到发现90的bug还需要%d天'%T
 
 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(ti,yi,color='red',label='Sample Point',linewidth=3)
t=np.linspace(0,yi.size*2,1000)
y=a*b**(c**t)
plt.plot(t,y,color='orange',label='fitting Point',linewidth=2)
plt.legend()
plt.show()

意义

• 评估当前项目测试的程度
• 评估可能线上问题的数目
• 评估达到发布质量所额外需要的工时

不足

• 这个方法使用前提是产品的整个测试活动中测试能力保持相对稳定，比如分轮次提测或者测试人力投入时间不均匀,数值可能误差较大
• 对测试过程中发现的缺陷只做数量上的处理，不做等级上的划分

未来可以考虑优化这个预测模型或者采用更好的模型去判断测试退出时间点以及预测漏侧数量