从BUG统计到SLA指标：软件质量评估的全面演进，如何提升产品质量？

软件质量并非单纯的 BUG 数量统计了，它与企业在激烈市场竞争中能否存活直接相关，从前期开发到后期运维去看，质量评估标准已然产生了根本性的变化。

质量衡量的早期局限

于软件开发起始阶段，团队常常借由统计代码里的缺陷数量去判定质量，此方法施行简便，能够迅速找出程序中的差错，像测试人员每日记载所发现的程序崩溃次数以及功能异常状况 。

缺陷统计没办法体现软件于真实环境里究竟是怎样的表现，一个不存在明显错误的系统，有可能响应迟缓，或者界面设计让人感到困惑，用户更为在意的是实际使用的感受，可不只是专注于技术性上的正确没错。

代码质量度量的兴起

项目规模逐渐得以扩大，在此情形之下，开发者着手运用静态分析工具去检查代码结构。这些工具的作用颇为显著，能够识别出重复代码，还能识别出复杂函数以及潜在的安全漏洞。2010年以后了，SonarQube等平台被广泛地加以采用。

代码质量评判助力团队确立了编码准则，借助监测圈复杂度及代码重复比率，开发者能够适时重新构建有问题的代码，而这于源头处削减了后期维护层面的难度以及成本 。

性能测试的重要性

现代的软件系统，是一定要经受住高并发访问的这般考验的。性能测试呢，是去模拟大量用户同时使用系统的那种场景，进而测量响应时间以及资源消耗。电商网站在开展促销活动之前，都是会进行压力测试的。

对于系统稳定性而言，真实的性能数据相较于缺陷统计更具预示作用，2018年，某知名电商由于未充分开展性能测试，在促销活动期间系统发生崩溃，直接造成的损失超过千万元 。

用户反馈的收集分析

把用户反馈直接收集起来，这已然成为质量评估里相当重要的一个环节。借助应用商店评分，还有用户调查，以及客服渠道这些方式，团队能够知晓真实的使用体验情况。有一款社交App，它经过对用户投诉展开分析，结果发现图片加载速度乃是主要的痛点所在。

经系统化处理的用户反馈分析，能够找出测试环境难以重现的问题，诸多交互设计缺陷，以及业务流程问题，仅能借由实际使用方可显现出来。

SLA指标的全面性

服务级别协议将明确的质量标准定义了出来，质量标准含有就像是系统可用性呀、响应时间呀、数据准确性等等之类的具体指标情形，可以说通常状况之下云计算服务商是会承诺超过99.9%的可用性的模样 。

技术质量借助SLA指标被 turned 转换成具有业务措辞言语，金融范畴范围之内的交易系统对数据错误率有着低于0.001%的要求，质量因这些具细指标而变得能够被测量、能够被管理 。

质量标准的实施策略

针对业务需求以及技术能力，施行全方位综合考量，以此来制定质量标准。对于初创公司而言，或许会将更多的关注焦点投向于重点核心功能在运行过程中的稳定性状况。然而针对成熟企业呢，却需要精心构建起一套完备无缺的质量指标体系。

团队应当定时进行评审以及调整质量标准，凭借着业务之发展还有技术之进步，持续去优化监控指标，对质量要求与开发成本之间的关系予以平衡。

于您所带领的团队之内，究竟是以怎么样的方式去权衡那 BUG 修复以及性能优化这些方面的资源投入情况的呢？欢迎于评论区域之中分享相关经验哟，要是觉得这篇文章具备一定帮助作用的话，请给予点赞予以支持呀！