როგორ ხდება დავალებების სირთულის შეფასება ტესტირების და ავტომატიზაციის პროცესში?

Тестավորման և ավտոմատացման գործընթացում առաջադրանքների բարդության գնահատումը հաճախ հիմնված է հետևյալ գործոնների վրա:

• Ֆունկցիոնալ ոլորտ: Ինչքան բարդ է թեստավորվող գործառույթը, արդյոք այն ընդգրկում է համակարգի կարևոր մասերը, կա արդյոք կախվածություն այլ մոդուլներից:
• Թեստավորման ծավալը: Քանի՞ թեստային դեպք է անհրաժեշտ մշակել և իրականացնել, ինչքան տվյալների ծավալ է անհրաժեշտ թեստային միջավայրի համար:
• Տեխնիկական հմտություններ: Պահանջվո՞ւմ են հատուկ գիտելիքներ որոշ տեխնոլոգիայում, գործիքի, ծրագրավորման լեզվում ավտոմատացման համար կամ հատուկ տեսակի թեստավորման (օրինակ, կատարողականության):
• Փաստաթղթավորման առկայություն: Ինչքան լրիվ և արդիական է գործառույթի, պահանջների, ճարտարապետության փաստաթղթերը:
• Միջավայրի կայունությունը: Ինչքան կայուն է թեստային միջավայրը, անհրաժեշտ են լրացուցիչ կարգավորումներ կամ ջանքեր դրա պահպանման համար:
• Ռիսկերը: Ինչպիսի՞ն են ռիսկերը կապված թեստավորման կամ ավտոմատացման հետ:
• Հարցազրույց: Պահանջվո՞ւմ է ակտիվ փոխգործակցություն այլ թիմերի հետ կամ շահագրգիռ կողմերի:
• Նմանատիպ խնդիրների փորձ: Կա՞ նախորդ փորձ նման խնդիրների իրականացման մեջ:

Տարբեր տեխնիկաներ են օգտագործվում գնահատման համար, օրինակ՝

• Պլանավորում պոկեր: Թիմը միասին քննարկում է խնդիրն ու գնահատում նրա բարդությունը:
• T-Shirt Sizing: Բարդության գնահատում T-Shirt չափերով (S, M, L, XL):
• Մասնագետի կարծիք: Փորձառու անդամը տալիս է մասնագիտական գնահատում:
• Նմանություն: Բարդության գնահատում՝ համեմատելով նախկինում կատարված նման խնդիրների հետ:

Ավтоматացման ժամանակ ավելացվում են հատուկ գործոններ:

• Լոկատորների բարդությունը: Ինչքան հեշտ է գտնել և կայունացնել էջի տարրերի լոկատորները:
• UI կայունությունը: Ինչքան հաճախ է փոխվում օգտագործողի ինտերֆեյսը:
• Ֆրեյմվորկի հետ ինտեգրացիա: Ինչքան հեշտ է ինտեգրել ավտոմատացված սցենարները առկա թեստային ֆրեյմվորկին:
• Տվյալների պատրաստում: Ինչքան բարդ է պատրաստել թեստային տվյալներ ավտոմատացված թեստերի համար:
• Թեստերի հուսալիությունը: Ինչքան հավանական է, որ հայտնվեն "флакинг" թեստեր:

Բարդության գնահատումը օգնում է պլանավորել ռեսուրսները, որոշել առաջնահերթությունները, կանխատեսել կատարման ժամանակը և կառավարել ռիսկերը:

Այն չի հանդիսանում ճշգրիտ գիտական մեթոդ, այլ ավելի շատ գործիք՝ աշխատանքի ծավալը լավ հասկանալու համար։