Розробка методу оптимізації витрат на тестування програмного забезпечення в Agile моделі
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.293067Ключові слова:
Agile, SCRUM, життєвий цикл розробки програмного забезпечення, тестування, QA, управління ризикамиАнотація
Об’єктом дослідження є процес тестування та експлуатації програмного забезпечення з мінімізацією витрат. В циклі Software Development Life Cycle в залежності від обраного варіанту гнучкої методології фокусується особлива увага на тестуванні версій програмного забезпечення як в процесі проходження ітерацій, так і в процесі релізу альфа-, бета- та продакшн версій.
В цій роботі вирішується проблема побудови методу оптимізації витрат на тестування програмного забезпечення, який оцінює функцію витрат на тестування та функцію вартості завданих збитків від виникнення помилки.
Використавши метод оптимізації (наприклад, метод спуску першого порядку), з двох функцій витрат на тестування та оцінки завданих збитків в процесі експлуатації можливо розрахувати оптимальну вартість витрат на тестування та експлуатацію програмного продукту.
Отримані результати свідчать, що при правильній оцінці функцій витрат і функцій завданих збитків такі розрахунки дозволяють значно економити кошти та час на виготовлення чергової версії програмного продукту.
Ці результати пояснюються тим, що метод оптимізації функції витрат знаходить точку оптимуму та дозволяє наперед оцінювати бюджет та ризики під час розробки та експлуатації програмного забезпечення.
В роботі наведено декілька прикладів розрахунку та оптимізації витрат на тестування в рамках запропонованої концепції для однієї ітерації в гнучкому циклі розробки програмного забезпечення.
Результати дослідження можуть бути використані на практиці за умови, що функції оцінки витрат на тестування та на компенсацію завданих збитків під час експлуатації програмного забезпечення задані коректно. Досвідчені менеджери та керівники проєктів за певну кількість ітерацій досить точно визначають ці функції, що дає можливість застосувати метод пошуку мінімуму витрат бюджету на тестування та експлуатацію програмного продукту.
Посилання
- Sadiq, Mohd., Khalid Imam Rahmani, Mohd. Wazih Ahmad, Jung, S. (2010). Software risk assessment and evaluation process (SRAEP) using model based approach. 2010 International Conference on Networking and Information Technology. Manilam, 171–177. doi: https://doi.org/10.1109/icnit.2010.5508535
- Mohamud Sharif, A., Basri, S.; Zain, J. M., Wan Mohd, W. M. B., El-Qawasmeh, E. (Eds.) (2011). Software Risk Assessment: A Review on Small and Medium Software Projects. Communications in Computer and Information Science. Berlin, Heidelberg: Springer, 214–224. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-22191-0_19
- McGraw, G. (2004). Risk analysis in software design. Available at: https://www.synopsys.com/blogs/software-security/software-risk-analysis/ Last accessed: 20.10.2023
- Taylor, L., Shepherd, M. (2007). Performing a System Risk Assessment. FISMA Certification and Accreditation Handbook, 275–294. doi: https://doi.org/10.1016/b978-159749116-7/50022-6
- Seniv, M. M., Roik, O. O. (2021). Means of calculating the reliability of software based on models, taking into account imperfect debugging. Scientific Bulletin of UNFU, 31 (6), 87–91. doi: https://doi.org/10.36930/40310613
- Yakovyna, V. S., Fedasiuk, D. V., Seniv, M. M., Nytrebych, O. O. (2015). Modeli, metody ta zasoby analizu nadiinosti prohramnykh system. Lviv: Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 220.
- Software Risk Analysis Tutorial: Comprehensive Guide With Best Practices. Available at: https://www.lambdatest.com/learning-hub/software-risk-analysis Last accessed: 15.10.2023
- NumPy. The fundamental package for scientific computing with Python. Available at: https://numpy.org/ Last accessed: 25.10.2023
- Zhaldak, M. I., Tryus, Yu. V. (2005). Osnovy teorii i metodiv optymizatsii. Cherkasy: Brama-Ukraina, 608.
- Scypy. Fundamental algorithms for scientific computing in Python. Available at: https://scipy.org/ Last accessed: 27.10.2023
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Kostyantyn Kharchenko, Oleksandr Beznosyk, Bogdan Bulakh, Ann Ishchenko, Vadym Yaremenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.