管理学大师彼得 - 德鲁克曾说过：无数据，不管理。（伟人的声音值得一次又一次地被聆听~）
老 J 在质量度量之 “三级指标体系”中系统地拆解了效率、质量、稳定以及资源四个方面的度量指标。试图通过不断积累数据，能帮助我们选取合理、科学的路径以实现一个又一个的工程目标。
是否还记得文末预留 “彩蛋”？
“结合上线前的质量评审机制，通过对测试前、中、后三个阶段，选取指标组合，并通过公式测算而形成质量风险预警效果的 “红绿灯” 提示，是数据可视化应用的一种有效尝试。”
此处 “红绿灯” 提示相关的尝试，即：本文将详细介绍的 “迭代质量预警机制”。
“三级指标体系” 是老 J 在质量度量方面实践的工程理论，而 “迭代质量预警机制” 是该理论的一种有效落地场景。
理论与实践两者往往呈现螺旋上升促进的态势。正如瑞 - 达里奥在其《原则》一书中提及螺旋模型。如下图所示：
同时，“迭代质量预警机制” 其自身也具备 “可迭代性”。可以通过 5 步法持续改进研发工程质量，后文将通过展开其计算逻辑详细说明。此处先介绍 “迭代质量预警机制” 的应用原理。如下图所示：
目标：依据质量指标基线，结合 SMART 原则设置 “跳一下” 能达到的挑战性目标，并清晰的量化出来。比如：缺陷引入率（需求）通过双月从 2.0 bug/需求提升至 1.5 bug/需求；
问题：通过三级指标下钻分析卡点、痛点并做列举排序。比如：通过缺陷归属 TOP 榜重点下钻缺陷贡献 “大户”；结合缺陷分布，缺陷归因等二级、三级指标优先分析 P0、P1 缺陷，以及缺陷高频出现的场景；
诊断：通过 “5 WHY” 方法，定位问题根因。比如：边界未考虑、接后端接口约定变更、错误合入代码等等；
方案：针对问题根因制定优化措施，优化措施按时间轴组合成实施方案。比如：边界场景开发 UT 覆盖，测试用例针对覆盖；统一的 API 管理平台与规则落实；每个 MR 由专人 CR 后合入。当然，举一反三形成通用方案是共识的终极目标，考虑到可操作性，迭代粒度可交付方案是现实折中；
践行：以迭代为实施周期践行方案，取得改进。此步骤，重点在于通过指标大盘跟踪过程，做出及时关注与干预，确保执行有效性。
在每一个目标周期内，通过步骤 1 至步骤 5 的不断循环以改善工程质量的目的。接下来，将详细介绍 “迭代质量预警机制”。
“迭代质量预警机制” 是依据历史迭代过程质量与结果质量数据为基础，通过公式测算关键阶段的风险等级；并以可视化的方式呈现以引起关注，期望制定相应的风险降级措施规避风险发布。其中：
历史迭代个数与目标周期重合，比如一个季度 5 至 6 个双周迭代；
假设过程数据发展趋势呈线性化，即迭代质量线性发展；
风险等级分为：高、中、低，并用红、黄、绿染色呈现；
“迭代质量预警机制” 将研发交付过程分为准入、过程、准出以及线上四个阶段，并用相应风险等级预警准入质量、过程质量、准出质量以及线上质量。如下图所示：
功能上有如下特征：
独立性：每业务域维度，业务域各自纵向比较。确保团队、迭代周期要素在功能应用时间段内相对稳定，如业务域团队采用双周迭代模式开展研发活动；
动态性：指标基线每迭代变化。基于近 N 个迭代测算各指标基线，上图显示 N = 5。且默认质量指标持续改善；
闭环性：引入线上质量校准准入标准以及准出风险规避措施有效性；（有一定反馈延迟性）
可迭代性：横向关联的阶段指标可逐步累加；特定指标可在纵向维度细化拆解迭代，即：引入二级、三级指标进行下钻；
基于统计原理，受样本数量影响；
四个阶段分别选取相应关联的指标，下文按不同阶段逐步展开并做说明。
阶段 1：准入阶段，关注准入质量。质量度量之 “三级指标体系” 中明确：在通常情况下，设置合理的准入标准（质量门禁）有利于提前终止不达标制品的流转，保障流程的顺畅性，减少不必要的规模化投入。阶段指标有：
准时提测率
冒烟通过率
冒烟缺陷率
阶段 2：测试执行阶段，关注过程修复响应及时性以及修复质量。阶段指标有：
缺陷日清率
缺陷 reopen 次数
阶段 3：准出阶段，关注准出质量。缺陷引入率是最直接描述软件内建质量的指标。从需求、开发（人均）、工时（开发）3 个层面反映迭代的缺陷密度。常规观测是需求维度的缺陷引入率，而需求受颗粒度大小影响；从而进一步引入开发人均缺陷的观测；同时，引入开发工时缺陷引入率作为其参考指标。因此，阶段指标有：
缺陷引入率（需求）
缺陷引入率（开发）
缺陷引入率（工时）
阶段 4：生产运营阶段，关注线上质量。以达到校准风险预警功能和必要的风险规避措施的作用，形成闭环反馈系统。阶段结果指标有：
P0、P1 生产故障
其它生产故障
冒烟点
线上问题数（bug 归因）
线上问题总数
基于近 N 个迭代的关键指标数据，通过公式测算其波动大小及变化趋势，得出红、黄、绿的亮灯提示，以帮助测试同学快速识别风险等级，并促成应有的关注与风险规避措施。其中：
测算基于统计概念设计，准确性随着样本的增多呈线性关系；
各研发交付阶段的风险提示，取所在阶段的风险最高值；
指标存在 “正向指标” 和 “负向指标”，前者越大越好，后者则相反；
图例中 N = 5 ，即：近三个月的时间周期；每个指标计算其均值 A (AVERAGE) 及标准差 S (STDEVP) 以划定历史基线及其波动上、下限；
亮灯规则：举例正向指标，详见下图所示：
当前指标值在波动区间（A-S，A+S），且环比增长则亮绿灯；
环比降低则亮黄灯；
如果超出 A-S 则亮红灯；
接上图，进一步说明风险提示逻辑：
基于相对 “粗粒度指标” 的指标（一级指标）计算，该类指标一般可以反映实际事件的组合特征；比如：提测质量、内建质量。
各阶段指标有一定关联，各阶段风险取高风险预警（质量标准取高值原则）；
预期各阶段向好发展，对指标的要求（质量标准）动态变化；
说明：计算结果为理论计算反映，需要测试同学结合 “内部反馈” 对指标进行定性描述与说明，类似医生基于实验室报告，并结合实际线下 case 共同诊断病灶。
依据前 3 个阶段以及每个阶段 3 种风险级别，可通过笛卡尔积产出 27 种理论场景。下文选取一些典型场景说明该功能如何应用。
场景描述：弱质量门禁（交易）（理论场景 #12）
特征：冒烟通过率环比下降，内建质量质量明显下降；冒烟采样未反应较客观版本质量，需求、开发缺陷引入率超出波动上限。
场景描述：内建质量不佳，测试兜底压力大，产生线上概率遗漏（理论场景 #27）
特征：延期提测，提测质量下降；缺陷修复不及时；缺陷引入率高；线上问题（生产故障）数不收敛。
场景描述：个别需求质量不佳，内建质量整体较好（理论场景 #13）
特征：个别需求冒烟不通过，过程修复较慢，整体质量较好。
理论指导实践，实践完善理论。理论与实践两者呈现螺旋上升促进的关系。
“迭代质量预警机制” 是依据历史迭代过程质量与结果质量数据为基础，通过公式测算关键阶段的风险等级；并以可视化的方式呈现以引起关注，期望制定相应的风险降级措施规避风险发布。
在每一个目标周期内，循环步骤 1 至步骤 5（目标、问题、诊断、方案、践行），不断循环以改善工程质量的目的。
