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衡量软件产品质量的 14 个指标

发表于:2022-08-02 作者:云昭 来源:51cto

作者 | Heli Patel

编译 | Ethan

策划 | 云昭

任何软件的开发都是一个繁琐而漫长的过程,在发布和使用之前都要经过一系列的质量和性能测试。随着技术世界的发展,用户对处理应用程序的期望也在不断变化,在大规模部署应用程序之前测试应用程序的性能至关重要。

选择合适的指标衡量软件性能

衡量软件产品的性能对于成功开发软件非常重要。检查软件是否可以执行分配的任务,并帮助其不断改进是必不可少的。衡量性能使开发团队能够识别问题并通过采取快速行动帮助他们尽早解决问题。

性能测试需要发现有待改进的领域。它需要开发团队衡量完成任务所需的时间。这将为客户提供更准确的项目计划。

选择合适的指标来衡量软件产品十分必要:

  • 在测试方面,指标是执行的基准。
  • 指标在部署后跟踪软件产品的性能方面发挥着关键作用。
  • 指标是QA 测试人员确定已部署软件产品中的问题和错误的关键方面。此外,它还可以帮助测试人员找到合适的解决方案来快速解决问题。
  • 用于跟踪软件产品性能的指标允许开发人员比较结果并确定代码更改造成的影响。

软件开发团队实施的性能测试常用的度量包括敏捷性能度量、生产分析、基本代码度量、安全度量等

 

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软件产品性能关键指标

几个应用程序性能指标可帮助软件开发团队衡量性能。跟踪软件产品性能的关键指标包括:

1. 响应时间

它是性能的基本度量,包括从请求进入服务器到从服务器接收到最后一个字节所经过的时间。此响应时间指标以千字节每秒为单位。

2. 请求率

请求率指标被称为客户端发送的应用程序被注册为 HTTP 请求并发送到服务器。服务器软件然后处理请求,生成响应,并响应客户端。一致请求的总数记录为每秒请求数 (RPS)。请求可以以任何数据格式记录,如 HTML 页面、Javascript 库、多媒体文件、XML 文档等。

3. 用户交易

软件界面记录用户操作的顺序。将实际事务时间与预期时间进行比较有助于得出系统在通过负载测试时的成功程度。

4. 每单位时间的虚拟用户数

如果软件产品满足定义的要求,该指标有助于检查软件产品的性能。该指标使 QA 团队能够估计不同负载条件下的平均负载和软件行为。

5. 错误率

该指标计算一段时间内无效答案与有效答案的比率。这些结果以百分比表示。当软件负载超过其容量时会发生错误。跟踪错误的不同方式包括 HTTP 错误百分比、记录的异常、抛出的异常等。

6. 等待时间

等待时间也称为潜在时间,它是从请求发送到服务器的那一刻到接收到第一个字节所经过的时间。这些指标以 KB/s为单位。该指标与响应时间不同,因为包含的时间范围不同。

7. 平均加载时间

这是传递请求所用的时间段。这是用于根据其操作评估软件质量的主要参数之一。据观察,如果网页加载时间超过3s,则用户倾向于放弃该页面。因此,QA 团队的任务是测量平均加载时间。团队需要建议以较慢的速度优化页面加载的区域。

8. 峰值响应时间

该指标类似于平均加载时间。该指标包括应用程序完成请求所花费的最长时间。如果该参数高于平均加载时间,则表明软件中至少存在一个问题组件,需要注意。

9. 并发用户

该指标也称为负载大小,因为它有助于显示任何给定时间点的活跃用户数量。该指标广泛用于研究多个虚拟用户下的软件行为。它类似于每秒请求数,但不同之处在于它不会生成任何一致的请求。在思考时间的概念中,所有请求不会同时发送到服务器,而是按顺序发送到服务器,每个请求之间会有短暂的停顿。

10. 通过或失败的交易

这是最简单的指标之一,用于表示通过或失败的测试与执行的测试总数相比的百分比。该指标类似于最终用户的加载时间和关键指标。

11. 吞吐量

该指标定义了测试期间使用的带宽。该指标表示在给定时间内流经任何特定网络的最大数据量。该指标以 KB/s为单位,取决于并发用户的数量。

12. CPU利用率

好吧,名称本身就可以告诉您这些指标的全部故事以及如何处理它们。该指标用于计算 CPU(中央处理单元)用于处理最终用户提出的任何请求的时间。

13. 内存利用率

它是测试团队用来检查软件产品性能的具体指标之一。该指标定义了 QA 团队用于测试的任何给定设备上的物理内存在处理任何请求时使用了多少资源。

14. 用户会话总数

该指标提供任何特定时间的强度。这可以通过每周的会话数来衡量。或每月,这取决于产品所有者选择的时间范围。总用户会话数据包括查看的页面数和传输的字节数等详细信息。

总结    

当与团队的经验知识相结合时,上述这些指标可作为强大的分析工具。这些实践使团队能够灵活地专注于产品的主要目标和目的,同时实现它。衡量软件的性能可以让软件开发团队改进他们的软件(产品),并在竞争中保持领先。

原文链接:https://dzone.com/articles/14-product-success-metrics-to-measure-software-dev