ISO 25018:2026 — 软件质量测量参考模型

ISO 25018:2026 提供了用于规划、实施和评估软件质量测量程序的测量参考模型和实践指南。作为 ISO/IEC 25000 SQuaRE 系列的一部分，它聚焦于 2502n 测量部分，并以 ISO 25020（测量参考模型与指南）的基础概念为基础，扩展了针对现代软件开发环境的具体测量过程、质量度量定义和报告模板。

ISO 25018 在 SQuaRE 测量框架中的角色

ISO 25020 中定义的 SQuaRE 测量框架建立了三层架构：顶层为质量模型元素，中间层为质量度量，底层为测量函数。ISO 25018:2026 通过为 ISO 25010 中定义的每个质量子特性提供即用型度量定义，使这一架构可操作化。对于每个度量，标准规定了测量方法、测量标度、计量单位和解释指南。

2026 修订版引入了重要更新，以应对云原生和 AI 辅助软件系统中新出现的质量关注点。新的度量覆盖了模型准确度漂移、推理延迟变异性和容器编排可靠性等方面。这些新增内容反映了在机器学习运营（MLOps）和平台工程时代软件质量范围的持续扩展。

测量程序设计的工程设计洞见

ISO 25018:2026 的一个核心工程洞见是测量目的对齐的概念。标准强调每个质量度量必须明确关联到特定的决策上下文。没有明确决策目的而收集的度量是组织浪费。因此，标准将度量分为三个决策层级：战略级（用于组合级质量投资决策）、战术级（用于项目级质量控制）和操作级（用于团队级质量改进）。

标准还引入了测量信息模型，定义了原始数据如何转化为可操作信息。该模型规定：（1）直接从软件制品或过程中捕获的基础度量；（2）由两个或多个基础度量计算得出的派生度量；（3）根据预定义决策准则解释派生度量的指标。该模型防止了一种常见的反模式，即团队收集原始数据但未能将其转化为与决策相关的信息。

另一个关键设计洞见是测量重复性与再现性（R&R）要求。ISO 25018:2026 要求所有质量度量必须包含在规定条件下预期测量误差的说明。对于自动化度量（例如静态分析结果），误差来自工具配置的可变性。对于人工度量（例如可用性专家评分），必须记录评分者间信度。如果没有明确的 R&R 文档，测量结果无法跨时间段或组织边界进行比较。

实际实施：部署测量程序

基于 ISO 25018 实施测量程序涉及四个阶段。第一，规划——确定质量目标，从标准的目录中选择相关质量度量，并定义数据收集机制。第二，部署——将测量探针集成到 CI/CD 流水线中，配置仪表板，并培训团队数据收集流程。第三，运行——按预定义节奏收集基础度量、计算派生度量并生成指标报告。第四，评估——评估测量程序本身的有效性，识别不再服务于决策目的的度量并将其淘汰。

在数据质量保证方面，ISO 25018:2026 提供了重要指导。测量数据在被用于决策之前必须经过验证。常见的数据质量问题包括缺失值、来自仪器故障的异常测量值以及来自非代表性抽样的系统偏差。标准提供了数据验证程序的指南，包括范围检查、相关度量间的一致性检查以及统计异常值检测。组织应在其测量流水线中实施自动化数据质量检查，以便在可疑数据点传播到指标计算之前标记它们。