Реестр Рисков в Тестировании: Полное Руководство по Документированию и Управлению Рисками

# Шаблон Воркшопа по Идентификации Рисков

## Детали Сессии
- Дата: 2025-01-15
- Участники: Лид QA, Лид Dev, Product Manager, DevOps Инженер
- Проект: E-commerce Платформа v3.0 Release
- Продолжительность: 90 минут

## Выявленные Риски (Раунд Брейнсторминга)

### Технические Риски
1. Сложность интеграции платежного шлюза (выявлено: Dev Лид)
2. Производительность БД под нагрузкой Черной Пятницы (выявлено: DevOps)
3. Ограничение скорости API третьей стороны (выявлено: QA Лид)
4. Несоответствия рендеринга мобильного браузера (выявлено: QA Лид)

### Риски Расписания
5. Конфликты даты заморозки функций с праздничным сезоном (выявлено: PM)
6. Зависимость от обновлений API поставщика (выявлено: Dev Лид)
7. Недостаточно времени для тестирования на проникновение безопасности (выявлено: QA Лид)

### Риски Ресурсов
8. Только один тестировщик знаком с тестированием платежей (выявлено: QA Лид)
9. Ограниченный доступ к тестовым данным, похожим на продакшн (выявлено: DevOps)
10. Нет фреймворка автоматизированного тестирования производительности (выявлено: QA Лид)

# Идентификация рисков из исторических паттернов дефектов
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def analyze_historical_risks(defect_data_csv):
    """
    Анализировать прошлые дефекты для выявления повторяющихся паттернов рисков
    """
    df = pd.read_csv(defect_data_csv)

    # Выявить модули высокого риска (частые дефекты)
    module_risk = df.groupby('module').agg({
        'defect_id': 'count',
        'severity': lambda x: (x == 'Critical').sum()
    }).rename(columns={'defect_id': 'total_defects', 'severity': 'critical_defects'})

    module_risk['risk_score'] = (
        module_risk['total_defects'] * 0.5 +
        module_risk['critical_defects'] * 2
    )

    # Выявить типы дефектов высокого риска
    defect_type_risk = df.groupby('defect_type').size().sort_values(ascending=False)

    # Выявить периоды времени высокого риска (предрелизный кранч)
    df['detection_date'] = pd.to_datetime(df['detection_date'])
    df['days_before_release'] = (df['release_date'] - df['detection_date']).dt.days

    late_defects = df[df['days_before_release'] < 7]

    risk_report = {
        'high_risk_modules': module_risk.sort_values('risk_score', ascending=False).head(5),
        'recurring_defect_types': defect_type_risk.head(10),
        'late_discovery_risk': {
            'percentage': len(late_defects) / len(df) * 100,
            'critical_late_defects': len(late_defects[late_defects['severity'] == 'Critical'])
        }
    }

    return risk_report

# Пример использования
risks = analyze_historical_risks('defects_2024.csv')

# Генерировать записи реестра рисков из анализа
print("Выявленные Риски из Исторических Данных:")
print(f"1. Модули высокого риска, требующие интенсивного тестирования: {list(risks['high_risk_modules'].index)}")
print(f"2. Процент позднего обнаружения дефектов: {risks['late_discovery_risk']['percentage']:.1f}%")
print(f"3. Повторяющиеся паттерны дефектов: {list(risks['recurring_defect_types'].index[:3])}")

# Реализация матрицы оценки рисков
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

class RiskAssessmentMatrix:
    def __init__(self):
        self.risks = []

    def assess_risk(self, risk_id, name, probability, impact, category):
        """
        Оценить риск и вычислить его приоритетную оценку
        """
        risk_score = probability * impact

        # Определить уровень риска
        if risk_score >= 15:
            risk_level = 'Критический'
            priority = 1
        elif risk_score >= 10:
            risk_level = 'Высокий'
            priority = 2
        elif risk_score >= 5:
            risk_level = 'Средний'
            priority = 3
        else:
            risk_level = 'Низкий'
            priority = 4

        risk_entry = {
            'id': risk_id,
            'name': name,
            'probability': probability,
            'impact': impact,
            'score': risk_score,
            'level': risk_level,
            'priority': priority,
            'category': category
        }

        self.risks.append(risk_entry)
        return risk_entry

    def visualize_matrix(self):
        """
        Создать визуальную матрицу оценки рисков
        """
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

        # Создать фон матрицы
        matrix = np.zeros((5, 5))
        for i in range(5):
            for j in range(5):
                score = (i + 1) * (j + 1)
                if score >= 15:
                    matrix[i, j] = 4  # Критический
                elif score >= 10:
                    matrix[i, j] = 3  # Высокий
                elif score >= 5:
                    matrix[i, j] = 2  # Средний
                else:
                    matrix[i, j] = 1  # Низкий

        # Построить тепловую карту
        colors = ['#90EE90', '#FFFF99', '#FFB84D', '#FF6B6B']
        sns.heatmap(matrix, annot=False, cmap=colors, cbar=False,
                    xticklabels=['Незначительное', 'Низкое', 'Среднее', 'Высокое', 'Критическое'],
                    yticklabels=['Очень Низкая', 'Низкая', 'Средняя', 'Высокая', 'Очень Высокая'],
                    ax=ax)

        # Построить риски
        for risk in self.risks:
            ax.plot(risk['impact'] - 0.5, risk['probability'] - 0.5,
                   'o', markersize=15, color='navy', alpha=0.6)
            ax.text(risk['impact'] - 0.5, risk['probability'] - 0.5,
                   risk['id'], ha='center', va='center', color='white',
                   fontweight='bold', fontsize=8)

        ax.set_xlabel('Влияние', fontsize=12, fontweight='bold')
        ax.set_ylabel('Вероятность', fontsize=12, fontweight='bold')
        ax.set_title('Матрица Оценки Рисков', fontsize=14, fontweight='bold')

        plt.tight_layout()
        return fig

# Пример использования
ram = RiskAssessmentMatrix()

# Оценить несколько рисков
ram.assess_risk('R1', 'Сбой интеграции платежного шлюза', probability=3, impact=5, category='Технический')
ram.assess_risk('R2', 'Недостаточное покрытие мобильных тестов', probability=4, impact=3, category='Технический')
ram.assess_risk('R3', 'Недоступность ключевого тестировщика', probability=2, impact=4, category='Ресурсы')
ram.assess_risk('R4', 'Ограничение скорости API третьей стороны', probability=3, impact=3, category='Технический')
ram.assess_risk('R5', 'Сжатый график тестирования', probability=5, impact=4, category='Расписание')

# Сгенерировать визуализацию
fig = ram.visualize_matrix()
plt.savefig('risk_assessment_matrix.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

## Риск: Сбой Интеграции Платежного Шлюза (R1)
- **Вероятность**: Средняя (3/5)
- **Влияние**: Критическое (5/5)
- **Оценка Риска**: 15 (Критический)

### Стратегия Митигации: Снижение + Непредвиденные обстоятельства

#### Превентивные Меры (Снизить Вероятность):
1. **Раннее Интеграционное Тестирование**
   - Настроить sandbox окружение к Спринту 2
   - Провести интеграционные тесты за 3 недели до UAT
   - Ежедневные smoke тесты платежных потоков

2. **Взаимодействие с Поставщиком**
   - Еженедельные синхронизационные встречи с платежным провайдером
   - Выделенный технический контакт для эскалаций
   - Тщательный обзор интеграционной документации

3. **Инкрементальное Тестирование**
   - Тестировать отдельные методы оплаты раздельно
   - Валидировать сценарии обработки ошибок
   - Тестирование производительности обработки платежей под нагрузкой

#### Меры Снижения Влияния:
1. **Резервные Варианты Оплаты**
   - Поддерживать интеграцию альтернативного платежного провайдера
   - Возможность ручной обработки платежей в качестве резерва
   - Четкая коммуникация с пользователем при проблемах с оплатой

2. **Мониторинг и Оповещение**
   - Мониторинг в реальном времени процента сбоев платежей
   - Автоматические оповещения для ошибок транзакций
   - Панель для метрик здоровья платежей

### План на Случай Непредвиденных Обстоятельств:
**Триггер**: Процент успеха платежей падает ниже 95%
**Действия**:
1. Активировать команду реагирования на инциденты (в течение 15 минут)
2. Переключиться на резервного платежного провайдера (в течение 1 часа)
3. Сообщить статус заинтересованным сторонам
4. Анализ первопричин в течение 24 часов
5. Согласовать график реализации постоянного решения

### Владелец: QA Лид (Sarah Johnson)
### Частота Проверки: Еженедельно во время фазы интеграции, Ежедневно во время UAT
### Статус: Активный | Последнее Обновление: 2025-01-15

# Автоматизированная митигация рисков: Отслеживание распределения знаний
class KnowledgeRiskMitigator:
    def __init__(self, team_skills_matrix):
        self.skills_matrix = team_skills_matrix

    def assess_knowledge_concentration_risk(self):
        """
        Выявить единые точки отказа в знаниях команды
        """
        risks = []

        for skill, team_members in self.skills_matrix.items():
            experts = [m for m in team_members if m['proficiency'] >= 4]

            if len(experts) == 1:
                # Высокий риск: только один эксперт
                risks.append({
                    'skill': skill,
                    'risk_level': 'Критический',
                    'experts': [experts[0]['name']],
                    'mitigation': 'Требуется кросс-тренинг немедленно'
                })
            elif len(experts) == 2:
                # Средний риск: два эксперта
                risks.append({
                    'skill': skill,
                    'risk_level': 'Средний',
                    'experts': [e['name'] for e in experts],
                    'mitigation': 'Расширить знания на 1-2 дополнительных членов команды'
                })

        return risks

    def generate_training_plan(self, risks):
        """
        Создать план митигации через передачу знаний
        """
        training_plan = []

        for risk in risks:
            if risk['risk_level'] == 'Критический':
                training_plan.append({
                    'skill': risk['skill'],
                    'trainers': risk['experts'],
                    'trainees': self.find_suitable_trainees(risk['skill']),
                    'timeline': '2 недели',
                    'format': 'Парное тестирование + документация',
                    'success_criteria': 'Обучаемый достигает уровня владения 3'
                })

        return training_plan

# Пример использования
team_skills = {
    'Тестирование Платежей': [
        {'name': 'Алиса', 'proficiency': 5},
        {'name': 'Боб', 'proficiency': 2}
    ],
    'Мобильная Автоматизация': [
        {'name': 'Чарли', 'proficiency': 4},
        {'name': 'Диана', 'proficiency': 4},
        {'name': 'Ева', 'proficiency': 3}
    ],
    'Тестирование Безопасности': [
        {'name': 'Фрэнк', 'proficiency': 5}
    ]
}

mitigator = KnowledgeRiskMitigator(team_skills)
knowledge_risks = mitigator.assess_knowledge_concentration_risk()
training_plan = mitigator.generate_training_plan(knowledge_risks)

print("План Митигации Рисков Знаний:")
for item in training_plan:
    print(f"Навык: {item['skill']}, Тренеры: {item['trainers']}, График: {item['timeline']}")

{
  "riskRegisterId": "RR-2025-Q1-ECOM",
  "project": "E-commerce Платформа v3.0",
  "owner": "Sarah Johnson (QA Лид)",
  "lastUpdated": "2025-01-15T14:30:00Z",
  "risks": [
    {
      "riskId": "R001",
      "category": "Технический",
      "title": "Сбой Интеграции Платежного Шлюза",
      "description": "Интеграция стороннего платежного провайдера может дать сбой или проявить ошибки в продакшн окружении",
      "identifiedDate": "2025-01-10",
      "identifiedBy": "Dev Лид",
      "probability": 3,
      "impact": 5,
      "riskScore": 15,
      "riskLevel": "Критический",
      "status": "Активный",
      "mitigationStrategy": "Снижение + Непредвиденные обстоятельства",
      "mitigationActions": [
        "Раннее интеграционное тестирование в sandbox",
        "Еженедельные синхронизационные встречи с поставщиком",
        "Интеграция резервного платежного провайдера",
        "Мониторинг и оповещение в реальном времени"
      ],
      "contingencyPlan": {
        "trigger": "Процент успеха платежей < 95%",
        "actions": [
          "Активировать реагирование на инцидент (15 мин)",
          "Переключиться на резервного провайдера (1 час)",
          "Коммуникация с заинтересованными сторонами",
          "Анализ первопричин (24 часа)"
        ]
      },
      "owner": "QA Лид",
      "reviewDate": "2025-01-22",
      "residualRisk": {
        "probability": 1,
        "impact": 3,
        "score": 3,
        "level": "Низкий"
      },
      "actualizations": [],
      "lessons": null
    }
  ]
}

# Реализация панели отслеживания рисков
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd

class RiskDashboard:
    def __init__(self, risk_register_json):
        self.risks_df = pd.DataFrame(risk_register_json['risks'])

    def generate_dashboard(self):
        """
        Создать интерактивную панель отслеживания рисков
        """
        fig = make_subplots(
            rows=2, cols=2,
            subplot_titles=('Распределение Рисков по Уровню',
                          'Обзор Статуса Рисков',
                          'Тренд Оценки Рисков',
                          'Топ 5 Рисков по Оценке'),
            specs=[[{'type': 'pie'}, {'type': 'bar'}],
                   [{'type': 'scatter'}, {'type': 'bar'}]]
        )

        # 1. Распределение рисков по уровню
        risk_counts = self.risks_df['riskLevel'].value_counts()
        fig.add_trace(
            go.Pie(labels=risk_counts.index, values=risk_counts.values,
                  marker=dict(colors=['#FF6B6B', '#FFB84D', '#FFFF99', '#90EE90'])),
            row=1, col=1
        )

        # 2. Обзор статуса рисков
        status_counts = self.risks_df['status'].value_counts()
        fig.add_trace(
            go.Bar(x=status_counts.index, y=status_counts.values,
                  marker=dict(color='#4A90E2')),
            row=1, col=2
        )

        # 3. Тренд оценки рисков (если доступны исторические данные)
        # Заполнитель для анализа трендов
        fig.add_trace(
            go.Scatter(x=['Неделя 1', 'Неделя 2', 'Неделя 3', 'Неделя 4'],
                      y=[45, 38, 32, 28],
                      mode='lines+markers',
                      name='Общая Оценка Рисков',
                      line=dict(color='#E74C3C', width=3)),
            row=2, col=1
        )

        # 4. Топ 5 рисков
        top_risks = self.risks_df.nlargest(5, 'riskScore')
        fig.add_trace(
            go.Bar(x=top_risks['title'], y=top_risks['riskScore'],
                  marker=dict(color=top_risks['riskScore'],
                            colorscale='Reds',
                            showscale=True)),
            row=2, col=2
        )

        fig.update_layout(
            title_text="Панель Реестра Рисков Тестирования",
            showlegend=False,
            height=800
        )

        return fig

# Пример использования
dashboard = RiskDashboard(risk_register_data)
fig = dashboard.generate_dashboard()
fig.write_html('risk_dashboard.html')

# Уведомление об Эскалации Риска

## Уровень Эскалации: 2 (Project Manager)
## Дата: 2025-01-18
## Эскалировано: Sarah Johnson (QA Лид)

### Детали Риска
- **ID Риска**: R001
- **Название Риска**: Сбой Интеграции Платежного Шлюза
- **Текущая Оценка Риска**: 15 → 20 (увеличена)
- **Уровень Риска**: Критический

### Причина Эскалации
Основная стратегия митигации (раннее sandbox тестирование) выявила критические проблемы совместимости API. Несоответствие версии API платежного провайдера вызывает сбои транзакций в 30% тестовых случаев.

### Текущая Ситуация
- Sandbox тестирование начато Неделя -3 (как запланировано)
- Обнаружена несовместимость API v2.0 на День 2
- Поставщику требуется 2-недельный график для обновления API
- Текущий график проекта не позволяет задержку

### Оценка Влияния
- **График**: UAT задержан минимум на 2 недели
- **Бюджет**: Дополнительные сборы поставщика: $15,000
- **Качество**: Невозможно перейти к UAT без стабильной интеграции платежей
- **Клиент**: Дата запуска под угрозой

### Запрашиваемые Действия
1. **Немедленно**: Одобрение для привлечения альтернативного платежного провайдера (Стоимость: $20,000 настройка)
2. **Краткосрочно**: Договориться об ускоренном исправлении API с текущим поставщиком
3. **Долгосрочно**: Пересмотреть базовый график проекта

### Запрошено Совещание по Эскалации
- **Дата**: 2025-01-19 (Завтра)
- **Время**: 10:00
- **Участники**: PM, Dev Лид, QA Лид, Менеджер по Работе с Клиентами Поставщика
- **Продолжительность**: 60 минут

### Подтверждающая Документация
- Технический анализ: [ссылка на документ]
- Журнал коммуникации с поставщиком: [ссылка на документ]
- Сравнение альтернативных поставщиков: [ссылка на таблицу]

# Планирование тестов на основе рисков
class RiskBasedTestPlanner:
    def __init__(self, risk_register, test_inventory):
        self.risks = risk_register
        self.tests = test_inventory

    def prioritize_test_execution(self):
        """
        Приоритизировать тесты на основе связанных уровней рисков
        """
        test_priority = []

        for test in self.tests:
            # Найти связанные риски
            related_risks = [r for r in self.risks if test['feature'] in r['affectedFeatures']]

            if not related_risks:
                priority_score = 1  # Базовый приоритет
            else:
                # Наивысший риск определяет приоритет теста
                max_risk_score = max([r['riskScore'] for r in related_risks])
                priority_score = max_risk_score

            test_priority.append({
                'testId': test['id'],
                'testName': test['name'],
                'priorityScore': priority_score,
                'relatedRisks': [r['riskId'] for r in related_risks],
                'executionOrder': None
            })

        # Сортировать по приоритету
        test_priority.sort(key=lambda x: x['priorityScore'], reverse=True)

        # Назначить порядок выполнения
        for idx, test in enumerate(test_priority, start=1):
            test['executionOrder'] = idx

        return test_priority

# Пример использования
test_plan = RiskBasedTestPlanner(risk_register, test_cases)
prioritized_tests = test_plan.prioritize_test_execution()

print("Порядок Выполнения Тестов на Основе Рисков:")
for test in prioritized_tests[:10]:  # Топ-10 приоритетных тестов
    print(f"{test['executionOrder']}. {test['testName']} (Приоритет: {test['priorityScore']})")