5.1 एस्केप्ड दोष दर और गुणवत्ता एस्केप

अवलोकन और प्रेरणा

एस्केप्ड दोष दर उन दोषों को मापती है जो उत्पादन तक पहुँचते हैं और वास्तविक उपयोगकर्ताओं को प्रभावित करते हैं, इस पुस्तक के भाग 4 में कवर किए गए परीक्षण, कोड समीक्षा, या स्थैतिक विश्लेषण के माध्यम से पहले पकड़े गए दोषों से अलग। यह भेद बहुत मायने रखता है: कोड समीक्षा में पकड़ा गया एक दोष ठीक करने में मिनट लेता है और कोई उपयोगकर्ता इसे कभी नहीं देखता; वही दोष, यदि यह उत्पादन में एस्केप हो जाता है, घंटों के घटना प्रतिक्रिया, वास्तविक ग्राहक नुक़सान, और विश्वास में एक मापने योग्य क्षति की क़ीमत ले सकता है। यह मेट्रिक, एक वास्तविक अर्थ में, भाग 4 द्वारा कवर की गई हर चीज़ के लिए अंतिम स्कोरकार्ड है, क्योंकि मज़बूत आंतरिक गुणवत्ता मेट्रिक्स (जटिलता, कवरेज, स्थैतिक विश्लेषण) के बावजूद एक बढ़ती एस्केप्ड दोष दर का आमतौर पर अर्थ है कि वे आंतरिक संकेत वास्तव में उन विफलता मोडों को नहीं पकड़ रहे जो वास्तविक उपयोगकर्ताओं के लिए मायने रखते हैं।

यह विषय एस्केप्ड दोषों को उनकी क़ीमत के हक़दार गंभीरता के साथ मानता है जबकि कच्ची गिनती को एक साधारण स्कोरबोर्ड मानने के प्रलोभन का विरोध करता है। सभी दोष समान नहीं हैं: शायद ही कभी देखे गए सहायता पाठ में एक टाइपो और एक वित्तीय लेन-देन प्रणाली में एक डेटा-भ्रष्टाचार बग दोनों, तकनीकी रूप से, एस्केप्ड दोष हैं, और उन्हें समान रूप से मानना एक ऐसा मेट्रिक उत्पन्न करता है जो या तो कार्रवाई करने के लिए बहुत शोर भरा है या, बदतर, इस बारे में सक्रिय रूप से गुमराह करने वाला है कि वास्तविक जोखिम कहाँ रहता है। इस विषय की मूल सिफ़ारिश, यह ध्यान से जाँचना कि दोषों को कैसे वर्गीकृत किया जाता है, गंभीरता-भारित ट्रैकिंग, सीधे उस समस्या को लक्षित करती है।

बड़ी टीमों के लिए, एस्केप्ड दोष दर इस पुस्तक के आंतरिक इंजीनियरिंग मेट्रिक्स और ग्राहक-सामना करने वाली दुनिया के बीच सबसे स्पष्ट पुलों में से एक है जिससे समग्र रूप से भाग 5 चिंतित है। एंटरप्राइज़ संगठन भाग 4 की परीक्षण और समीक्षा प्रथाओं में निवेश को न्यायोचित ठहराने के लिए इसका उपयोग करते हैं; सरकारी संगठन, जहाँ एक एस्केप्ड दोष का अर्थ एक ग़लत लाभ गणना या एक विफल सार्वजनिक सेवा बातचीत हो सकता है, इसे सार्वजनिक विश्वास और क़ानूनी जोखिम के एक प्रत्यक्ष माप के रूप में मानते हैं, केवल एक आंतरिक इंजीनियरिंग आँकड़ा नहीं।

प्रमुख सिद्धांत

एस्केप्ड दोष दर आंतरिक गुणवत्ता प्रथा के लिए अंतिम स्कोरकार्ड है। मज़बूत भाग 4 मेट्रिक्स के बावजूद एक बढ़ती दर का अर्थ है कि वे मेट्रिक्स वह नहीं पकड़ रहे जो मायने रखता है।
गंभीरता कच्ची गिनती से अधिक मायने रखती है। हर एस्केप को समान रूप से मानने की बजाय वास्तविक ग्राहक या व्यावसायिक प्रभाव द्वारा दोषों को भारित करें।
वर्गीकरण सुसंगति आवश्यक है। दो टीमें गंभीरता को अलग-अलग तरीक़ों से वर्गीकृत करती हैं वे ऐसी संख्याएँ उत्पन्न करती हैं जिनकी निष्पक्ष रूप से तुलना नहीं की जा सकती।
यह मेट्रिक परिभाषा चालाकी के प्रति उजागर है, ठीक चेंज फ़ेल्योर रेट (विषय 2.10) की तरह: “दोष” के रूप में क्या गिना जाता है इसे संकुचित करना वास्तविक ग्राहक नुक़सान को कम किए बिना संख्या को बेहतर दिखाता है।
मूल-कारण वर्गीकरण एक गिनती को एक निदानात्मक उपकरण में बदल देता है। क्यों दोष एस्केप होते हैं यह जानना केवल कितने हुए यह जानने से अधिक कार्रवाई योग्य है।

सिफ़ारिशें

एक सुसंगत, दस्तावेज़ीकृत पैमाने का उपयोग करते हुए एस्केप्ड दोषों को गंभीरता से भारित करें

वास्तविक ग्राहक या व्यावसायिक प्रभाव के आधार पर एक निश्चित गंभीरता पैमाने (आमतौर पर गंभीर, प्रमुख, मामूली, या एक क्रमांकित समकक्ष) का उपयोग करके हर एस्केप्ड दोष को वर्गीकृत करें: डेटा हानि या भ्रष्टाचार, सुरक्षा उजागरता, और पूर्ण फ़ीचर अनुपलब्धता शीर्ष पर बैठते हैं; कोई कार्यात्मक प्रभाव न रखने वाला एक कॉस्मेटिक मुद्दा तल पर बैठता है। केवल एक कच्ची गिनती नहीं, एक गंभीरता-भारित प्रवृत्ति ट्रैक करें, ताकि मामूली मुद्दों में एक उछाल गंभीर मुद्दों में एक छोटी लेकिन कहीं अधिक परिणामी वृद्धि को दृश्यमान रूप से न डुबो दे।

टीमों में वर्गीकरण मानदंडों को मानकीकृत करें

अलग-अलग टीमें जिन्हें स्वतंत्र रूप से गंभीरता वर्गीकृत करने के लिए छोड़ा जाता है वे अलग-अलग मानकों की ओर बहेंगी, कुछ रूढ़िवादी, कुछ उदार, क्रॉस-टीम तुलना को अर्थहीन बनाते हुए और, बदतर, एक टीम की अपनी संख्याओं को बेहतर दिखाने के लिए उदारता से नीचे की ओर वर्गीकृत करने के लिए एक प्रोत्साहन बनाते हुए (विषय 1.2 की परिभाषा चालाकी का एक प्रकार)। स्पष्ट, उदाहरण-आधारित वर्गीकरण मानदंड प्रकाशित करें, और सुसंगति की जाँच के लिए समय-समय पर टीमों में वर्गीकरणों के एक नमूने का ऑडिट करें।

केवल गिनती और गंभीरता नहीं, मूल कारण ट्रैक करें

हर एस्केप्ड दोष के लिए, दर्ज करें कि यह क्यों एस्केप हुआ: एक परीक्षण अंतर, आवश्यकताओं में एक चूका हुआ एज केस, स्टेजिंग और उत्पादन के बीच एक वातावरण अंतर, एक समीक्षा जो मुद्दे को चूक गई। व्यवस्थित पैटर्न खोजने के लिए समय के साथ इस मूल-कारण डेटा को समुच्चित करें, यदि एक विशिष्ट श्रेणी (मान लीजिए, वातावरण-अंतर दोष) आपके एस्केपों पर हावी है, तो यह “अधिक परीक्षण करें” के एक अस्पष्ट सामान्य आह्वान की बजाय सीधे एक विशिष्ट, ठीक करने योग्य प्रक्रिया अंतर की ओर इशारा करता है।

एस्केप्ड दोषों को वापस उनके मूल आंतरिक गुणवत्ता संकेतों से जोड़ें

जहाँ संभव हो, एक एस्केप्ड दोष को वापस उस कोड क्षेत्र तक ट्रेस करें जिससे यह आया और जाँचें कि क्या उस क्षेत्र ने भाग 4 के मेट्रिक्स में चेतावनी संकेत दिखाए: क्या यह एक जटिलता हॉटस्पॉट था (विषय 4.1, विषय 4.3), क्या इसमें एक कम म्यूटेशन-किल दर थी (विषय 4.2), क्या स्थैतिक विश्लेषण ने आसपास कुछ चिह्नित किया (विषय 4.4)। यह संबंध वही है जो सत्यापित करता है कि क्या आपके आंतरिक गुणवत्ता मेट्रिक्स वास्तव में वास्तविक ग्राहक-सामना करने वाले दोषों के लिए भविष्यवाणी योग्य हैं, या क्या वे कुछ ऐसा माप रहे हैं जो, आपके विशिष्ट संदर्भ में, ग्राहक वास्तव में क्या अनुभव करते हैं इससे सहसंबंधित नहीं है।

दोष वर्गीकरण को एक दोष अभ्यास बनने से रोकें

दोष मूल-कारण विश्लेषण को स्पष्ट रूप से विषय 1.1 की निदानात्मक फ़्रेमिंग के अनुसार एक प्रणाली प्रश्न के रूप में तैयार करें, एक व्यक्तिगत-दोष अभ्यास नहीं। एक टीम जो एक एस्केप्ड दोष के लिए दोष से डरती है उसके पास कम-रिपोर्ट करने, नीचे की ओर ग़लत वर्गीकृत करने, या पूरी तरह मूल-कारण विश्लेषण का विरोध करने का एक मज़बूत प्रोत्साहन है, ये सभी उस डेटा को भ्रष्ट करते हैं जिस पर यह विषय निर्भर करता है। दोषरहित पोस्टमार्टम प्रथा, विषय 6.2 में अधिक गहराई से कवर की गई, यहाँ सीधे लागू होती है।

समझौते: लाभ और हानि

दृष्टिकोण	लाभ	हानि
कच्ची एस्केप्ड दोष गिनती	रिपोर्ट करना सरल	एक टाइपो और एक डेटा-भ्रष्टाचार बग को समान रूप से मानती है; शोर भरी और भ्रामक
गंभीरता-भारित ट्रैकिंग	वास्तविक ग्राहक प्रभाव को अधिक सटीक रूप से दर्शाती है	सुसंगत, अनुशासित वर्गीकरण की आवश्यकता
टीम-स्वतंत्र वर्गीकरण मानक	लचीला, कम समन्वय ओवरहेड	टीमों में अतुलनीय संख्याएँ उत्पन्न करता है; उदार बहाव को आमंत्रित करता है
मानकीकृत, ऑडिट किया गया वर्गीकरण	निष्पक्ष, तुलनीय, चालाकी का प्रतिरोध करता है	निरंतर गवर्नेंस और समय-समय पर ऑडिटिंग प्रयास की आवश्यकता

केंद्रीय तनाव है स्थानीय लचीलापन बनाम क्रॉस-टीम तुलनीयता। हर टीम को जो भी उसके अपने संदर्भ के अनुरूप है उस तरीक़े से दोष गंभीरता वर्गीकृत करने देना लागू करने में सरल है लेकिन ऐसी संख्याएँ उत्पन्न करता है जिन्हें एक संगठनात्मक स्तर पर निष्पक्ष रूप से तुलना या समुच्चित नहीं किया जा सकता, और एक टीम के लिए अपने स्वयं के मेट्रिक्स की रक्षा करने के लिए उदारता से वर्गीकृत करने का एक शांत प्रोत्साहन बनाता है। तनाव को मानकीकृत, दस्तावेज़ीकृत वर्गीकरण मानदंडों और समय-समय पर क्रॉस-टीम ऑडिट में निवेश करके हल करें, इसे गवर्नेंस कार्य (विषय 1.4) मानते हुए जो निवेश के लायक़ है यह देखते हुए कि यह मेट्रिक वास्तविक ग्राहक प्रभाव से कितना सीधे जुड़ता है।

अपनी टीम के साथ चर्चा करने के प्रश्न

क्या हम गंभीरता से एस्केप्ड दोषों को ट्रैक करते हैं, या क्या एक कच्ची गिनती एक मामूली कॉस्मेटिक मुद्दे को एक गंभीर डेटा समस्या के समान मानती है? अपना वास्तविक डैशबोर्ड खींचें और जाँचें; यदि गंभीरता भारण पहले से मौजूद नहीं है, तो यह इस विषय द्वारा सुझाया गया एकल सर्वोच्च-मूल्य परिवर्तन है।
क्या दो अलग-अलग टीमें उसी दोष की गंभीरता को उसी तरह वर्गीकृत करेंगी, या क्या वर्गीकरण संगठन में अलग हो गया है? एक वास्तविक, अस्पष्ट पिछला दोष चुनें और दो अलग-अलग टीमों के प्रतिनिधियों से इसे स्वतंत्र रूप से वर्गीकृत करवाएँ; ईमानदारी से परिणामों की तुलना करें।
एस्केप्ड दोषों के लिए हमारा सबसे सामान्य मूल कारण क्या है, और क्या हमारी वर्तमान प्रक्रिया वास्तव में इसे संबोधित करती है, या क्या हम बस उनके होने पर व्यक्तिगत घटनाओं का जवाब देते रहते हैं? पिछले कई महीनों में अपने मूल-कारण डेटा को समुच्चित करें और प्रमुख पैटर्न के लिए देखें।
क्या हमारे एस्केप्ड दोष वापस उन क्षेत्रों तक ट्रेस हुए हैं जिन्हें हमारे आंतरिक गुणवत्ता मेट्रिक्स (जटिलता, कवरेज, स्थैतिक विश्लेषण) ने पहले से जोखिम भरा चिह्नित किया था? यह संबंध सत्यापित करता है कि क्या आपके भाग 4 मेट्रिक्स आपके विशिष्ट संदर्भ में वास्तव में भविष्यवाणी योग्य हैं, या क्या वे उन विफलता मोडों को चूक रहे हैं जो वास्तव में मायने रखते हैं।
क्या हमारी दोष वर्गीकरण प्रक्रिया सुरक्षित महसूस होती है, या क्या इंजीनियर एक दोष की रिपोर्ट करते या वर्गीकृत करते समय दोष से डरते हैं जिससे वे जुड़े हैं? एक दोष-प्रवण संस्कृति कम-रिपोर्टिंग और उदार वर्गीकरण के माध्यम से इस डेटा को व्यवस्थित रूप से भ्रष्ट करती है; यहाँ अपनी वर्तमान संस्कृति के बारे में ईमानदार रहें।
क्या हमारी एस्केप्ड दोष दर कभी परीक्षण या समीक्षा प्रथा में बिना किसी संबंधित बदलाव के संदिग्ध रूप से तेज़ी से सुधरी है? चेंज फ़ेल्योर रेट (विषय 2.10) की तरह, यह सबसे स्पष्ट संकेत है कि वर्गीकरण मानदंड, वास्तविक जोखिम नहीं, बदले।

क्षेत्र दृष्टिकोण

स्टार्टअप। दोषों की एक छोटी मात्रा और एक छोटी टीम के साथ जो हर एक पर सीधे चर्चा कर सकती है, औपचारिक गंभीरता वर्गीकरण अक्सर अनावश्यक है। शुरुआत में अपनाने लायक़ आदत बस शुरू से लगातार दोषों को ट्रैक करना है, यहाँ तक कि अनौपचारिक रूप से भी, ताकि टीम के अधिक औपचारिक विश्लेषण की आवश्यकता के लिए पर्याप्त बड़े होने पर ऐतिहासिक डेटा मौजूद हो।

छोटा व्यवसाय। एक सरल, साझा गंभीरता पैमाना, यहाँ तक कि तीन स्तर (गंभीर, प्रमुख, मामूली), जो कोई भी समर्थन और बग ट्राएज संभालता है उसके द्वारा लगातार लागू किया गया, परिष्कृत टूलिंग या एक समर्पित गुणवत्ता फ़ंक्शन की आवश्यकता के बिना इस विषय के अधिकांश मूल्य को कैप्चर करता है।

एंटरप्राइज़। क्रॉस-टीम वर्गीकरण सुसंगति यहाँ सबसे उच्च-लीवरेज निवेश है, क्योंकि दर्जनों टीमों में असंगत मानक संगठन-व्यापी गुणवत्ता तुलना को अर्थहीन बनाते हैं। दस्तावेज़ीकृत, उदाहरण-आधारित वर्गीकरण मानदंड और समय-समय पर ऑडिटिंग में निवेश करें, और यह सत्यापित करने के लिए एस्केप्ड दोषों को व्यवस्थित रूप से वापस भाग 4 के आंतरिक गुणवत्ता संकेतों से जोड़ें कि उनमें से कौन-से आपके संगठन के लिए वास्तव में भविष्यवाणी योग्य हैं।

सरकार। एक सार्वजनिक-सामना करने वाली या लाभ-गणना प्रणाली में एक एस्केप्ड दोष अपनी इंजीनियरिंग लागत से परे क़ानूनी और सार्वजनिक-विश्वास भार वहन करता है। नागरिक-सामना करने वाली सेवाओं को प्रभावित करने वाले दोषों के लिए विशेष कठोरता के साथ गंभीरता वर्गीकरण मानें, और वर्गीकरण निर्णयों के बाहरी जाँच का सामना करने के लिए तैयार रहें, जो तदर्थ निर्णय कॉलों की बजाय दस्तावेज़ीकृत, ऑडिट किए गए, सुसंगत मानदंडों के लिए एक मज़बूत तर्क है।

उदाहरण

एंटरप्राइज़। एक सदस्यता सॉफ़्टवेयर कंपनी की एस्केप्ड दोष गिनती दो चौथाइयों के लिए बढ़ रही थी, और प्रारंभिक चिंता कच्ची संख्या पर केंद्रित थी। गंभीरता-भारित विश्लेषण ने उजागर किया कि वृद्धि लगभग पूरी तरह मामूली, कॉस्मेटिक मुद्दों में थी, एक हाल के UI पुनर्डिज़ाइन के साथ मेल खाते हुए, जबकि गंभीर और प्रमुख दोष उसी अवधि में वास्तव में थोड़ा गिरे थे। मामूली-मुद्दे उछाल के मूल-कारण विश्लेषण ने विशेष रूप से नए UI घटकों के लिए दृश्य-प्रतिगमन परीक्षण में एक अंतर की ओर इशारा किया, एक लक्षित, कम-लागत समाधान जो पूरी तरह चूक जाता यदि टीम ने कच्ची, अभारित गिनती को एक अविभेदित गुणवत्ता संकट के रूप में प्रतिक्रिया दी होती।

सरकार। एक राज्य बेरोज़गारी एजेंसी की लाभ-गणना प्रणाली में एक एस्केप्ड दोष था जिसने पहचान से पहले कई महीनों तक अन्यथा-पात्र दावों का एक छोटा प्रतिशत ग़लत तरीक़े से अस्वीकार कर दिया। एक मूल-कारण जाँच ने पाया कि दोष एक कोड क्षेत्र में उत्पन्न हुआ था जिसे पहले अठारह महीने पहले एक आंतरिक गुणवत्ता समीक्षा में एक जटिलता हॉटस्पॉट (विषय 4.1, विषय 4.3) के रूप में चिह्नित किया गया था, लेकिन हॉटस्पॉट को कभी उपचार के लिए प्राथमिकता नहीं दी गई थी क्योंकि जोखिम को ठोस बनाने वाला कोई दोष अभी तक नहीं हुआ था। एजेंसी की संशोधित प्रक्रिया अब आंतरिक जटिलता संकेतों और वास्तविक एस्केप्ड-दोष जोखिम के बीच इस प्रदर्शित, सत्यापित संबंध के कारण विशेष रूप से हॉटस्पॉट-चिह्नित क्षेत्रों को परीक्षण और समीक्षा प्राथमिकता में अधिक भारित करती है।

व्यावसायिक तर्क: प्रेरणाएँ, ROI, और TCO

गंभीरता भारण और मूल-कारण विश्लेषण के साथ कठोरता से एस्केप्ड दोष दर को ट्रैक करने का प्रतिफल गुणवत्ता निवेश को वहाँ निर्देशित करने की क्षमता है जहाँ यह वास्तव में ग्राहक-सामना करने वाले नुक़सान को कम करेगा, बिना भेदभाव के तुच्छ और गंभीर मुद्दों को मिलाने वाली एक अविभेदित गिनती पर प्रतिक्रिया देने की बजाय। ऊपर का सदस्यता सॉफ़्टवेयर उदाहरण यह स्पष्ट रूप से दिखाता है: एक कच्ची-गिनती प्रतिक्रिया ने एक व्यापक, अकेंद्रित गुणवत्ता पहल को ट्रिगर किया होता, जबकि गंभीरता-भारित, मूल-कारण-सूचित प्रतिक्रिया ने एक विशिष्ट, सस्ता, लक्षित समाधान पहचाना।

कुल स्वामित्व लागत में वर्गीकरण अनुशासन (सुसंगत मानदंड, समय-समय पर ऑडिट) और मूल-कारण ट्रैकिंग प्रयास शामिल है, दोनों मुख्य रूप से प्रक्रिया निवेश हैं, टूलिंग लागत नहीं। वह निवेश गुणवत्ता प्रयास को एस्केप्ड-दोष जोखिम के वास्तविक, सत्यापित स्रोतों की ओर निर्देशित करके टाले गए ग्राहक नुक़सान और घटना प्रतिक्रिया की लागत में सीधे अपने लिए भुगतान करता है।

विरोधी-पैटर्न और नुक़सान

एक कच्ची दोष गिनती को मेट्रिक मानना: तुच्छ और गंभीर मुद्दों को मिलाता है और वास्तविक संकेत को अस्पष्ट करता है।
टीमों में असंगत गंभीरता वर्गीकरण: क्रॉस-टीम तुलना को अर्थहीन बनाता है और उदार वर्गीकरण बहाव को आमंत्रित करता है।
कोई मूल-कारण ट्रैकिंग नहीं: एक गिनती को एक ऐसी संख्या में बदल देता है जिसका कोई निदानात्मक मूल्य नहीं है, व्यवस्थित पैटर्नों को अदृश्य छोड़ते हुए।
एक दोष-प्रवण रिपोर्टिंग संस्कृति: कम-रिपोर्टिंग और उदार वर्गीकरण के माध्यम से डेटा को भ्रष्ट करती है, ठीक वही प्रोत्साहन-उजागर जोखिम जिसके विरुद्ध विषय 1.2 चेतावनी देता है।
कभी एस्केप्ड दोषों को वापस आंतरिक गुणवत्ता संकेतों से न जोड़ना: वास्तविक परिणामों के विरुद्ध भाग 4 के भविष्यवाणी मेट्रिक्स को सत्यापित या अमान्य करने का अवसर चूकता है।
इसके पीछे बिना किसी प्रक्रिया परिवर्तन के एक संदिग्ध रूप से तेज़ सुधार: सबसे स्पष्ट संकेत कि वर्गीकरण मानदंड, वास्तविक जोखिम नहीं, बदले।

परिपक्वता मॉडल

स्तर 1, आरंभ: एस्केप्ड दोषों को, यदि बिल्कुल भी, बिना किसी गंभीरता भारण या मूल-कारण विश्लेषण के एक कच्ची गिनती के रूप में ट्रैक किया जाता है।
स्तर 2, विकास: कुछ गंभीरता वर्गीकरण मौजूद है, लेकिन मानक टीमों में भिन्न होते हैं और मूल-कारण ट्रैकिंग असंगत है।
स्तर 3, मानकीकरण: गंभीरता वर्गीकरण संगठन-व्यापी मानकीकृत और दस्तावेज़ीकृत है, मूल-कारण वर्गीकरण लगातार लागू किया गया।
स्तर 4, प्रबंधन: एस्केप्ड दोषों को उनके भविष्यवाणी मूल्य को सत्यापित करने के लिए व्यवस्थित रूप से वापस आंतरिक गुणवत्ता संकेतों से ट्रेस किया जाता है, और वर्गीकरण को समय-समय पर सुसंगति के लिए ऑडिट किया जाता है।
स्तर 5, संयोजन: संगठन आंतरिक गुणवत्ता संकेतों के विरुद्ध सत्यापित, लक्षित, मूल-कारण-सूचित गुणवत्ता निवेश से ट्रेस किए गए एस्केप्ड दोष दर में विशिष्ट, मापने योग्य कमियों की ओर इशारा कर सकता है।

चर्चा के लिए विचार

क्या पिछले चौथाई का हमारा शीर्ष एस्केप्ड दोष एक अलग टीम द्वारा उसी तरह वर्गीकृत किया गया होगा?
एस्केप्ड दोषों के लिए हमारा सबसे सामान्य मूल कारण क्या है, और क्या हम वास्तव में इसे संबोधित कर रहे हैं?
क्या एक एस्केप्ड दोष कभी उस क्षेत्र तक वापस ट्रेस हुआ जिसे हमारे आंतरिक मेट्रिक्स ने पहले ही चिह्नित किया था?
क्या हमारी टीम एक दोष की रिपोर्ट करने और ईमानदारी से वर्गीकृत करने में सुरक्षित महसूस करती है जिसे उन्होंने कारणित किया?
हमारी वर्तमान दोष गिनती का एक गंभीरता-भारित दृश्य क्या उजागर करेगा जो एक कच्ची गिनती छुपाती है?

मुख्य निष्कर्ष

एस्केप्ड दोष दर आंतरिक गुणवत्ता प्रथा के लिए अंतिम स्कोरकार्ड है; मज़बूत भाग 4 मेट्रिक्स के बावजूद एक बढ़ती दर का अर्थ है कि वे मेट्रिक्स वह नहीं पकड़ रहे जो मायने रखता है।
एक सुसंगत, दस्तावेज़ीकृत, ऑडिट किए गए वर्गीकरण पैमाने का उपयोग करते हुए गंभीरता से भारित करें, कभी अकेली एक कच्ची गिनती नहीं।
मेट्रिक को एक वास्तविक निदानात्मक उपकरण में बदलने के लिए केवल गिनती और गंभीरता नहीं, मूल कारण ट्रैक करें।
यह सत्यापित करने के लिए कि क्या वे संकेत वास्तव में भविष्यवाणी योग्य हैं, एस्केप्ड दोषों को वापस आंतरिक गुणवत्ता संकेतों (जटिलता, कवरेज, स्थैतिक विश्लेषण) से जोड़ें।
एक दोष-प्रवण संस्कृति के विरुद्ध रक्षा करें जो कम-रिपोर्टिंग और उदार बहाव के माध्यम से रिपोर्टिंग और वर्गीकरण को भ्रष्ट करती है।

संदर्भ और आगे पढ़ने के लिए

Site Reliability Engineering, by Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, and Niall Richard Murphy, eds. (दोष मूल-कारण विश्लेषण पर लागू दोषरहित पोस्टमार्टम प्रथा)।
Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps, by Nicole Forsgren, Jez Humble, and Gene Kim (डिलीवरी प्रथाओं और गुणवत्ता परिणामों के बीच संबंध)।
Code Complete, by Steve McConnell (दोष वर्गीकरण और मूल-कारण विश्लेषण प्रथाएँ)।
The Field Guide to Understanding Human Error, by Sidney Dekker (विफलता जाँच की व्यवस्थित, दोषरहित फ़्रेमिंग)।