曖昧な品質目標を、観測可能な応答と測定規則を持つシナリオに変換します。「ポータルは高速でなければならない」だけでは、設計を選んだり、リリースが要件を満たすか判断したりできません。
シナリオを構造化する
刺激の発生源、刺激、対象システム、稼働条件、期待する応答、応答の測定基準を特定します。これらによって前提を明示し、異なるチームが同じ主張をテストできるようにします。
具体例
返品ポータルを例に、事業責任者と次のシナリオに合意します。
曖昧な品質目標を、観測可能な応答と測定規則を持つシナリオに変換します。「ポータルは高速でなければならない」だけでは、設計を選んだり、リリースが要件を満たすか判断したりできません。
刺激の発生源、刺激、対象システム、稼働条件、期待する応答、応答の測定基準を特定します。これらによって前提を明示し、異なるチームが同じ主張をテストできるようにします。
返品ポータルを例に、事業責任者と次のシナリオに合意します。
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寄付するこれらの数値は目標の例であり、業界標準の既定値ではありません。高速な拒否によってレイテンシの結果が良好に見えないよう、失敗は別途報告します。受領確認と倉庫での処理完了も異なるため、後者には独自の業務時間基準が必要です。
設計としては、リクエストを耐久的に受け付け、倉庫処理を非同期に行う方法が考えられます。現実的なネットワーク条件も含め、その経路をそのままテストします。依存先が利用できない場合と復旧については別のシナリオを書きます。正常時の負荷テストは、どちらも証明しません。
平均レイテンシは遅い応答を受ける利用者を隠します。データセットが未定義だと結果を再現しにくくなります。「常時利用可能」では障害の境界も測定期間も分かりません。良い面接回答では、何を、どこから、どの条件で測定し、その目標で十分だと誰が合意するかを定義します。
参考：SEI：品質属性要件の指定。