Uma métrica que sempre tenho dificuldade de aferir é o retorno sobre o investimento no aumento da quantidade de testes do sistema.

Quando falo em testes aqui eu falo no conjunto de todos os tipos de testes, como: unitários, aceitação, integração, carga e demais necessários. A cobertura de testes é um investimento para redução de bugs na fórmula de ROI. Bugs são como “Back Order” na indústria e comércio, além de lucro perdido pela não-venda da mercadoria, ainda fragiliza a marca.

Um ponto crucial: EU ACREDITO EM COBERTURA DE 100%, mas não existe cobertura de 100%, então como podemos conviver com esse paradoxo?

Cobertura de 100% é uma meta ambiciosa de um mundo feliz onde não nos preocupamos com custos e escassez, ou seja, uma utopia. Utopia na vida real não é vendável, precisamos [mesmo a contragosto] medir os dados reais e encontrarmos um padrão aceitável.

Sabemos por consequência que testes aumentam a qualidade do software, eu não tenho tanto problema quanto antes em vender testes de software, mesmo a empresa que não tem testes automáticos, sabem da importância de se testar o software [mesmo que manual].

Meu problema atual é como conseguir vender o aumento da cobertura, mas antes disso eu mesmo preciso entender até quanto testar é suficiente para se pagar.

Power Law

Conversando dia desses na Fortes com o Clavius Tales sobre o seu post de mesmo preocupação, ele me explicava porque encontrou uma função logarítmica e eu tive o mesmo sentimento em dois pontos: que o aumento de testes por mais insignificativo que seja já provoca uma redução drástica de bugs e que ao passar do tempo você tem a impressão de que os testes já não trazem mais retorno, como vocês podem ver no grafico abaixo. Vou chamar esse ponto de “Ponto de Acomodação”.

Fonte da imagem: Blog do Clavius Tales.

Comentei com o Tales que concordo que a função seja mesmo logarítmica, mas que tenho a impressão que a curva é um pouco mais acentuada e o “Ponto de Acomodação Ideal” que deveria ser o “Ponto G” no mundo real é algo entre ele e o “Ponto B” e que devemos ir mais além. No gráfico do Tales ele mostra dois pontos de acomodação, o real no Ponto B [que é um engano e as empresas devem buscar sair dessa área] e o “ideal” no ponto G, aqui tratado.

Então temos dois fatores novos, a curva mais acentuada e o ponto de acomodação, que é o ponto onde as pessoas sentem que não adianta mais testar porque o inicio de testes já reduzem significativamente o número de bugs. Esse ponto de acomodação pode ser explicado por Pareto que é algo que funciona aproximado em quase tudo na vida, dizendo que 20% de alguma coisa geralmente representa 80% do todo.

Tenho ainda um terceiro sentimento provocado pela minha experiẽncia com testes, quanto mais testes nós fazemos, mais cedo detectamos bugs e sempre há pelo menos uma inconsistência que não tinhamos “pensado” antes. Pode até ser que seja finito a quantidade de testes necessários no sistema, mas esse número é muito grande e nunca consegui alcançar na prática, sempre há bugs.

Considerando esses fatores somados, podemos usar os cálculos do Power Law ou cauda longa para melhorarmos o gráfico original do Tales de forma mais aproximado da redução de bugs com o aumento constante de testes no sistema.

Fonte da imagem: Wikipedia

Considero que a meta de cobertura de 100%, mesmo sendo irreal, é algo a ser buscado sempre, forçando o time a se policiar e aumentar o número de testes constantemente mesmo após a acentuada queda de bugs [que chamei de “Ponto de Acomodação”] e que 100% de cobertura não quer dizer livre de bugs porque a cauda sempre vai ser um número aproximado mas nunca toca o zero na prática. Esse caso se aproxima da regra de 98%.

Considero também que dependendo da necessidade de software em produção um número aceitável de bugs a partir do “Ponto de Acomodação” não trás tanto retorno de investimento a curto prazo.

Vou começar a coletar informações de dois projetos atuais para verificar se a tendência desse gráfico satisfaz a realidade. Por enquanto preciso de mais informações para chegar a conclusões melhores.

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