软件工程中的软件质量
Thomas Hamilton 在软件工程中，软件质量是决定软件产品成功与否的重要方面。软件质量涵盖了各种属性和实践，以确保软件产品满足其预期的要求和用户期望。
它不仅关乎功能，还涵盖了广泛的属性，这些属性共同构成了软件产品的整体卓越性。
本文旨在解释软件工程背景下的软件质量。它强调了其重要性、各种属性以及质量管理在软件开发生命周期中的作用。
软件质量属性
理解各种软件质量属性对于全面掌握什么是高质量软件至关重要。
- 可移植性：指软件从一个环境转移到另一个环境的便捷程度。它包括在不同系统环境中的适应性和灵活性。
- 可用性：指软件的用户友好程度。高可用性意味着软件易于学习、使用高效且交互愉快。
- 可重用性：指软件在不同组件或系统中以最小改动即可使用的能力。
- 正确性：指软件执行其预期功能的准确性和正确性。
- 可维护性：指软件易于修改以纠正故障、提高性能或适应变化环境的程度。
- 可靠性：指软件系统在规定条件下、规定时间内执行其所需功能的程度。
- 效率：指软件在不浪费资源（包括时间和存储）的情况下执行其功能的能力。
- 可测试性：指软件可以轻松进行测试以确保其功能正确并满足要求的程度。
这些属性共同构成了产品的整体质量，使其成为软件质量控制中的关键考虑因素。
软件质量属性的重要性
软件质量属性在软件工程中的重要性不容小觑。它们对于确保产品满足用户期望并在实际场景中可靠运行至关重要。
这些属性显著影响可用性、可维护性和整体用户满意度。开发团队通过关注这些质量，可以创建功能强大、高效、适应性强且用户友好的软件。这最终有助于提高客户满意度和软件的使用寿命。
ISO/IEC 25010:2011 软件质量模型
ISO/IEC 25010:2011 是一个软件质量标准，它定义了一个质量模型。该模型是一个将软件质量分为各种特性和子特性的框架。
它建立在质量概念之上，并改进了早期的 ISO/IEC 9126 标准。该模型包含了功能性、可靠性、有用性、效率、可维护性和可移植性。这些特性又被细分为子特性，为评估和提高软件质量提供了一个全面的框架。
软件质量管理体系
软件质量管理体系（SQMS）是软件工程的重要组成部分，它确保产品满足或超越客户期望。以下是软件质量管理体系的组成部分。
- 管理结构：指软件从一个环境转移到另一个环境的便捷程度。它包括在不同系统环境中的适应性和灵活性。
- 个人职责：从开发人员到测试人员，每个团队成员都有与质量保证相关的具体职责。明确定义这些角色对于有效的质量管理至关重要。
- 质量体系活动：这些活动包括质量规划、控制、保证和改进。它们旨在在软件开发生命周期的整个过程中监控和提高软件质量。
质量管理体系的演变
软件工程中质量管理体系（QMS）的进步，以显著的转变和适应为标志。它们这样做是为了跟上不断变化的技术和开发方法。
以下图表描述了质量体系的演变以及质量范式的相应转变。
早期质量管理
在软件开发的早期，质量管理是初步的。它主要侧重于缺陷的检测和清除，通常在软件已经部署之后。
软件质量工程师的主要目标是确保产品功能正常，并在出现关键问题时解决。这种被动方法导致开发周期漫长和部署后需要大量的维护。
面向过程方法的出现
随着软件系统复杂性的增加，很明显需要一种更系统的方法来有效地管理质量。
引入诸如 ISO/IEC 15504 (SPICE) 等软件工程标准以及诸如 能力成熟度模型 (CMM) 等面向过程的方法，旨在规范流程和实践，以提高软件开发生命周期的质量。
敏捷和 DevOps 转型
敏捷和 DevOps 方法论的出现带来了质量管理的范式转变。这些方法强调协作、快速迭代以及持续集成和交付。
质量成为每个人的责任，而不再局限于单独的测试阶段。自动化测试、持续监控和即时反馈循环成为确保高质量软件不可或缺的一部分。
现代时代：人工智能和自动化
在现代时代，人工智能 (AI) 和自动化技术的集成正在彻底改变质量管理。AI 驱动的测试、代码分析和预测性分析被用于在问题出现之前识别潜在问题。这种主动方法降低了开发成本，加快了上市时间，并提高了软件可靠性。
软件工程师如何获得软件质量？
实现软件质量是软件工程师和开发团队的首要任务。它涉及一种整体方法，结合了技术专长（如对代码质量的理解）、有效的管理和对持续改进的承诺。以下是获取软件质量的关键策略
强大的管理计划
它包括评估战略团队的技能、明确的角色和职责。这还包括确保高效协调的沟通渠道。
提前发现问题
您必须使用代码审查和自动化测试等技术来提前发现问题并及时解决。
持续学习和适应
软件工程师必须具备成长型思维，始终寻求学习和适应。这就是为什么随时了解行业趋势和新兴技术至关重要。
自动化测试的集成
将自动化测试集成到开发过程中可以减少人为错误。它还加速了测试周期，并确保了软件应用程序的一致质量。
全方位检查点
在整个开发过程中实施全方位检查点，以验证每个组件在集成前都符合质量标准。
添加客户反馈
客户反馈对于提高软件质量至关重要。因此，定期收集反馈并将其用于完善产品。
关注并改进性能
实时监控软件性能允许主动调整。您应该优化代码、数据库和基础设施，以确保最佳性能。
卓越文档
全面的文档确保开发人员、测试人员和利益相关者理解软件的功能和要求。
安全实践
将安全实践集成到开发过程中，以防止漏洞和数据泄露，最终提高软件质量。
关注最终用户体验
最终，最终用户体验是软件质量最关键的方面。通过进行可用性测试和收集用户反馈来关注最终用户体验，以真正了解其质量因素。
人工智能在软件质量保证中的作用
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已经改变了软件质量保证。AI 驱动的技术自动化测试过程、预测缺陷并提高软件质量。
- 自动化测试：AI 驱动的测试自动化工具比手动测试更高效、更全面地执行测试。
- 预测性分析：AI 可以预测潜在的缺陷和问题，使团队能够在它们变得关键之前解决它们。
- 持续监控：人工智能监控软件性能并识别异常。通过自动化测试和监控，可以实现实时调整。
- 自然语言处理 (NLP)：NLP 技术分析用户反馈和情绪，有助于产品改进。
- 性能优化：AI 算法可以优化代码和资源分配，以获得更好的软件性能。
- 缺陷检测：AI 驱动的系统可以识别和分类缺陷，从而减少调试所需的时间和精力。
在软件质量保证中集成 AI 可以加速测试、提高准确性，并增强软件应用程序的整体质量。它使软件工程师能够在更短的时间内交付更高质量的解决方案，最终使开发人员和最终用户受益。
