王 磊，曾成修，符 为，谢 磊

（西南电子设备研究所，四川 成都 610036）

0 引言

随着信息技术的发展，软件在业务能力生成中发挥着越来越重要的作用。为确保软件产品质量可控，软件开发组织按照工程化的方法进行软件产品研制。如何对测试验证中发现的软件缺陷进行有效管理进而推进现有产品的顺利研制及后续的持续改进，一直是软件工程关注的热点。

对软件缺陷进行管理是很多软件开发组织的重要工作。随着GJB5000A［1］等软件过程成熟度模型推广，软件缺陷文档化，软件缺陷处理分析相关工作愈加重要，但CMMI并没有指出如何具体开展这些工作，导致软件开发组织一般根据自己的理解作出不同的软件缺陷管理方案，例如模棱两可的数据解释、加入报告者主观意见等［2］。因此，有必要采用结构化方法进行缺陷文档化。缺陷数据的结构化收集和分析方法有缺陷分类法［3］、根本原因分析法（RCA）［4］以及IEEE Std 1044［5］、GJB/Z 141［6］、正交缺陷分类（ODC）［7］、Hewlett-Packard缺陷分类［8］、APP缺陷问题评论分类方法［9］等。虽然这些针对特定环境上下文设计的方法在特定需求方面有效，但是其适应性也被认为是应用缺陷分类方法的主要挑战之一［10-12］。同时，对文档化后的缺陷数据进行存储和处理分析常需要借助工具进行。目前，常见的软件缺陷工具包括Trac、Redmine、Bugzilla、JIRA、YouTRACK、Pivotal Tracker 等开源或商业工具［13］，以及定制开发的系统［14-15］。这些工具作为一个独立的系统运行，导致缺陷属性值与缺陷分类内容值的准确性和一致性难以保证［16］，数据录入和维护成本较高引发数据分析便利性和有效性不足，缺陷处理流程的一致性不足产生技术和管理“两张皮”现象。……