质量保证（QA）是软件开发生命周期中一个重要过程，意在满足所有需求，并提高客户体验。QA通过提升效率，降低缺陷来帮助提高质量，降低成本。如同软件产品和服务趋向于复杂，也需要更多综合性的测试来寻找缺陷并进行必要的修复后才能进行对外发布。QA过程中需要制定计划并且监控才能获得成功。最有效的方法是使用经过深思熟虑后产生的指标。
在描述相关流程的重要信息中， 指标是非常重要的数字。它可以展示出有关流程是如何运行的，并基于一个基准，给出改进的建议。它可以驱动战略和方向，为项目团队或者执行决策提供可衡量的数据和趋势。指标可以确保项目顺利交付，也可以把控风险并给出改进的建议。这保证了客户对高质量产品的满意度。指标对资源和预算提供了参考。
我有两个十分推荐的软件模型：敏捷模型和瀑布模型。基于模型，指标可能略有不同。我在这里分享我对于敏捷模型的看法。这也可能因为QA团队的需要产生差别。每一个团队都是不同的并且他们有着自己做事的方法。数值是一个指标，与角色无关。它侧重于趋势而不是绝对值。QA团队使用指标来实行自己的发布计划。核心敏捷指标不应用于比较不同的团队或者表现不佳的团队或者他们的成员。QA负责人通常会在每次冲刺的时候在QA面板中跟踪这些指标：
- 功能/任务/子任务
- 创建的BUG/是否验证
- 自动化进度/缺陷修复
- 生产前和生产后部署/任务验证
确认描述->任务->子任务以及缺陷之间的关系非常重要。创建和验证缺陷将为你提供测试用例和验收对功能的覆盖程度的趋势。QA 团队在部署前和部署后进行验证是非常琐碎的，因此很容易确定新功能更改了什么以及它可能产生多少回归。
另一件重要的方面是进度图，它是剩余工作和时间的表示。在冲刺的任何时候，人们都可以了解特定版本的进情况。人们可以通过研究已提交和已完成的任务来制定冲刺计划的效率。它将描绘团队完成的冲刺中，已完成需求的百分比。团队执行速度由给定冲刺中完成的工作的故事点定义。
QA不拥有或创造质量，它确保质量。QA 持续监控，发现边缘情况，以识别不符合要求或未能满足最终用户期望的内容。质量是每个人的责任，从需求收集到开发，再到最终产品。QA工程师确保满足期望。
以下是一些重要的 QA 流程指标，可确保验收标准并满足客户期望：
- 测试覆盖率 – 测试用例
自动化测试用例数
- 自动化测试用例与总自动化候选测试用例的百分比
- 自动化发现的缺陷
- Bug/问题指标 – MTTR（平均修复时间）
- 性能指标 – API/UI 性能
测试覆盖率是任何一个QA团队最重要的指标。基本上，它可以展现出每个项目都符合功能验收标准。每个团员成员都应该知道不同用例的分类标准。在每一次构建中，不是所以用例都需要执行的。测试用例的分类（黄金用例、冒烟用例、回归用例 等）极为重要，这样团队才能知道哪些是可以在每次构建中运行的黄金用例。新功能中的测试用例不应该放在回归测试中。并非所有的测试用例都需要做自动化，识别哪些用例可以做自动化测试非常重要。QA团队不应该在低产出比的测试用例上执行自动化测试，手动运行这些可能会更有效。自动化中发现的缺陷也是个不错的指标，这表示着QA团队在自动化测试中找到了正确的用例，并做了不错的工作。管理客户/内部发现的缺陷MTTR（平均解决时间）也是一个验证团队根据预期工作确定缺陷优先级的指标。另一个非常重要的指标是性能指标，可以了解团队在API/UI上的大规模表现趋势。
我们需要对缺陷跟踪进行分类，以便QA可以区分功能/特定错误和回归缺陷。回归缺陷也可以通过自动化和手工执行来覆盖测试。缺陷发现的环境也很重要。测试目标是在部署环境或者预发布环境中发现缺陷，而不是在现场或者生产环境中发现缺陷。部署环境中有测试数据，所以有时候不太容易在部署环境中大规模发现问题。预发布环境或者poc环境中，涵盖测试方案非常有用。销售工程师和实际用户也会在产品中持续发现缺陷。在这种情况下，QA团队应该保证根本原因分析已经完成，并且把这些加入到新的测试用例中去。每个人都可以从遗漏的测试用例或现场发现的极端用例中学习。
指标可以帮助QA团队确保顺利执行，我们不应该通过这些指标来衡量团队成员的绩效。两个不同的QA团队可能有着不同的指标。所以他们不应该被比较。这些指标的目的是改进QA流程并降低缺陷风险，最终确保卓越的客户满意度。
