编译整理｜TesterHome社区
作者｜Robert Fey
以下为作者观点：
可追溯性的复杂性和低效率是一个巨大的挑战。
在现代软件开发中，从需求到测试用例及其结果的可追溯性是质量保证的重要组成部分。但是，手动将测试用例链接到需求是一项耗时且容易出错的任务。开发人员和测试人员面临几个挑战：
1.动态需求变化：需求在开发周期中经常发生变化，需要不断更新和重新链接测试用例。
2.缺乏一致性：手动链接通常不一致且不完整，导致可追溯性方面的差距。
3.繁琐的审查：需求或测试用例的每次变化都需要进行广泛的审查，以确保可追溯性保持准确。
4.复杂故障分析：当测试用例失败时，很难确定受影响的具体需求，尤其是当测试用例涵盖多个需求时。
这些挑战导致测试流程效率低下，并增加了关键要求未得到充分测试的风险。
动态可追溯性方法的结果
动态可追溯性方法通过实现测试用例和需求的动态和自动链接，彻底改变了测试过程。以下是该方法的主要成果：
1.自动更新：需求或测试用例的变更会自动反映在可追溯性中。这意味着，无论何时发生变更，都可以立即清楚哪些需求受到影响以及哪些测试用例需要调整。
2.实时相关性检查：所有测试均会首先执行。随后，只有真正涵盖需求的测试用例才会自动链接到这些需求。
3.精准故障分析：测试失败时，准确识别受影响的具体需求。如果测试用例涵盖多个需求，并且某个条件失败，则仅将相关需求标记为失败，而其他需求则视为通过。
4.减少审核工作量：自动一致性检查消除了大量人工审核的需要。这节省了时间并降低了人为错误的可能性。
5.持续可追溯性：该方法确保可追溯性持续自动更新，从而始终保持最新和准确可追溯性。
使用该方法的必要条件
为了成功实施动态可追溯性方法，需要满足某些条件：
1.自动化测试环境：需要一个支持自动测试执行和评估的高级测试环境。该环境应能够动态生成和管理测试用例。
2.高效的需求管理工具：需要一个强大的需求管理系统，能够轻松与测试环境集成和同步。这可确保将需求及其变更无缝集成到测试过程中。
3.数据一致性：测试和需求数据必须一致且结构良好。明确定义的数据结构有利于自动链接和跟踪。
4.高级评估功能：测试环境应提供高级评估功能，以有效评估复杂的条件和期望。这可以通过 Python 等脚本语言实现。
5.员工培训：测试人员和开发人员需要接受自动化工具和方法的培训，以充分利用动态可追溯性的潜力。
结论
动态可追溯性方法为软件开发中的可追溯性挑战提供了革命性的解决方案。通过自动动态地链接需求和测试用例，测试过程变得更加高效和精确。该方法减少了人工工作量，改进了故障分析，并确保了持续的可追溯性，最终提高了软件的质量和可靠性。实施动态可追溯性方法可以优化您的测试流程并成功应对现代软件开发的挑战。（原文链接：https://www.synopsys.com/blogs/chip-design/dynamic-traceability-method-revolutionizing-software-testing.html）
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