Kritik test süreçleri, bir yazılım geliştirme projesinde veya ürünün yaşam döngüsü boyunca belirli test hedeflerini başarıyla gerçekleştirmek için izlenen ana adımları ifade eder. Bu süreçler, yazılımın kalitesini ve işlevselliğini sağlamak, hataları tespit etmek ve gidermek, performansı ölçmek ve kullanılabilirliği test etmek gibi amaçlara hizmet eder. Kritik test süreçleri, yazılım geliştirme sürecinin her aşamasında uygulanabilir. İşte kritik test süreçlerine genel bir bakış:

Test Planlama: Test sürecinin başlangıcında, bir test planı oluşturulur. Bu plan, hangi testlerin yapılacağını, hangi kaynakların kullanılacağını, test süreçlerinin zaman çizelgesini ve hedefleri belirler.

Test Tasarımı: Bu aşamada test senaryoları, test senaryoları ve test verileri tasarlanır. Hangi testlerin yapılacağı, nasıl yapılacağı ve hangi koşullar altında yapılacağı belirlenir.

Test Ortamı ve Veri Hazırlığı: Testlerin yapılabilmesi için uygun bir test ortamı oluşturulmalıdır. Bu aşamada test verileri de hazırlanır.

Test Yürütme: Hazırlıklar tamamlandığında, test senaryoları gerçekleştirilir. Bu, uygulamanın test edilen işlevselliğini yürütmek ve sonuçları kaydetmek anlamına gelir.

Hata İzleme ve Yönetimi: Test sırasında bulunan hatalar (defects) kaydedilir, sınıflandırılır ve hata yönetim sürecine dahil edilir. Hataların çözülmesi ve izlenmesi önemlidir.

Test Raporlama: Test sonuçları ve performans ölçümleri raporlanır. Bu raporlar, yazılım geliştirme ekibi ve ilgili paydaşlar için değerlidir.

Tekrar Testi ve Retest: Hata düzeltmeleri yapıldığında veya yazılım değişiklikleri olduğunda, testler tekrarlanmalıdır. Bu, hataların düzeltildiğinden emin olmak için yapılır.

Performans Testi: Özellikle büyük ölçekli uygulamalarda, performans testleri yapılır. Bu, uygulamanın ne kadar yük taşıyabileceğini ve nasıl tepki vereceğini değerlendirmek için gereklidir.

Kullanılabilirlik Testi: Kullanıcı deneyimini değerlendirmek için kullanılabilirlik testleri yapılır. Bu, kullanıcı arayüzünün kolay anlaşılır ve kullanılabilir olup olmadığını kontrol etmek anlamına gelir.

Güvenlik Testi: Yazılımın güvenlik açıklarını tespit etmek ve düzeltmek amacıyla güvenlik testleri yapılır.

Onay Testi (Acceptance Test): Son kullanıcı veya müşteri tarafından gerçekleştirilen bir test türüdür. Bu, yazılımın kabul edilip edilmediğini belirlemek için yapılır.

Dağıtım ve Değerlendirme: Son olarak, yazılımın canlıya alınması ve kullanıma sunulması aşamasına geçilir. Kullanım sırasında geri bildirim alınır ve yazılımın performansı izlenir.

Kritik test süreçleri, yazılım geliştirme sürecinin ayrılmaz bir parçasıdır ve yazılımın kalitesini artırmak ve kullanıcı gereksinimlerini karşılamak için hayati öneme sahiptir. Bu süreçler, yazılımın hatasız ve güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlama amacı güder.

Hata ayıklayıcı, yazılım geliştirme sürecinde kullanılan bir araç veya yazılım parçasıdır ve yazılımın hata ve sorunlarını tanımlamak ve gidermek için kullanılır. Hata ayıklayıcılar, yazılım geliştiricilerine kodlarını analiz etme, hataları teşhis etme ve çözme imkanı sağlar. İşte hata ayıklayıcıların temel özellikleri:

Kod İzleme: Hata ayıklayıcı, yazılım geliştiricilerin kodun her adımını izlemelerine olanak tanır. Bu, kodun ne zaman ve nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olur.

Değişken İzleme: Hata ayıklayıcılar, değişkenlerin değerlerini izlemenize olanak tanır. Bu, bir değişkenin beklenmeyen bir değere sahip olduğu durumları tespit etmenize yardımcı olur.

Adım Adım İlerleme: Hata ayıklayıcılar, kodunuzu adım adım çalıştırmanıza olanak tanır. Bu, kodunuzun belirli bir noktasına nasıl geldiğinizi anlamanıza yardımcı olur.

Hata İzleme: Hata ayıklayıcılar, hataların nerede oluştuğunu tespit etmenizi ve hata mesajlarını incelemenizi sağlar.

Kesme Noktaları: Hata ayıklayıcılar, belirli bir kod bloğuna veya belirli bir satıra bir “kesme noktası” eklemenize olanak tanır. Bu, kodunuzun belirli bir noktasında durmanızı sağlar, böylece o noktada ne olduğunu inceleyebilirsiniz.

Değişken Değerlerini Değiştirme: Hata ayıklayıcılar, kod çalışırken belirli değişkenlerin değerlerini değiştirmenize olanak tanır. Bu, kodunuzu test etmek veya hataları teşhis etmek için kullanışlı olabilir.

Stack İzleme: Hata ayıklayıcılar, kodunuzun çalışma yığını (stack) hakkında bilgi sağlar, böylece işlem sırasında hangi fonksiyonların çağrıldığını ve hangi fonksiyonlardan geçildiğini görebilirsiniz.

Hata ayıklayıcılar, geliştirme sürecinin önemli bir parçasıdır ve yazılım hatalarını hızlı bir şekilde tanımlamanıza ve gidermenize yardımcı olur. Bu, yazılımın kalitesini artırır ve daha güvenilir yazılım üretmenize olanak tanır. Hata ayıklayıcılar, genellikle geliştirme entegre geliştirme ortamlarında (IDE’ler) veya özel hata ayıklama araçları olarak sunulur. Popüler hata ayıklayıcılar arasında Visual Studio’nun hata ayıklayıcı aracı, Eclipse’in hata ayıklayıcı aracı, Python’daki pdb ve JavaScript’teki Chrome Geliştirici Araçları sayılabilir.

Veri kalitesi, verilerin doğruluğu, güvenilirliği, bütünlüğü, güncelliği ve uygunluğu gibi özellikleri ifade eder. Veri kalitesi, verilerin ne kadar güvenilir ve etkili olduğunu belirlemek için kullanılır ve bir organizasyonun veri tabanlı kararlar alabilme yeteneğini doğrudan etkiler.

Veri kalitesinin temel özellikleri şunlar olabilir:

Doğruluk (Accuracy): Verinin gerçek dünyayı ne kadar doğru yansıttığını ifade eder. Yanlış veya hatalı veriler, doğruluk sorunlarına yol açar.

Güvenilirlik (Reliability): Verinin güvenilebilir olup olmadığını belirtir. Güvenilir bir veri kaynağı, verilere güven duymanıza yardımcı olur.

Bütünlük (Integrity): Verinin eksiksizliğini ifade eder. Veri bütünlüğü, verinin eksik veya bozuk olmaması gerektiği anlamına gelir.

Güncellik (Timeliness): Verinin ne kadar güncel olduğunu ifade eder. İleriye dönük veri analizi için güncel verilere ihtiyaç vardır.

Uygunluk (Relevance): Verinin, belirli bir kullanım amacına uygun olup olmadığını ifade eder. Veri, belirli bir iş süreci veya analiz için gereken özelliklere sahip olmalıdır.

Tutarlılık (Consistency): Verinin farklı kaynaklarda veya farklı zamanlarda aynı olması gerektiğini ifade eder. Tutarsız veriler kararlar ve analizler için sorunlara yol açabilir.

Standartlarla Uyumluluk (Compliance with Standards): Verinin belirli standartlara veya yönergelerin gereksinimlerine uygun olup olmadığını ifade eder. Özellikle veri entegrasyonu ve veri değişiminde standartlara uyum önemlidir.

Veri kalitesi, veri yönetimi ve veri analitiği projeleri için temel bir öneme sahiptir. Organizasyonlar, veri kalitesini artırmak için veri temizleme, veri düzeltme, veri standardizasyonu ve otomasyon gibi yöntemleri kullanabilirler. Veri kalitesi iyileştirilirse, daha doğru kararlar almak, müşteri memnuniyetini artırmak ve iş süreçlerini daha verimli hale getirmek mümkün olur.

Hata kategorisi, yazılım testi ve hata yönetimi süreçlerinde kullanılan bir terimdir. Bir hata kategorisi, yazılımın farklı hata türlerini veya hata sınıflarını temsil eden bir grup hata veya sorunu içerir. Hata kategorileri, yazılım geliştirme ve test süreçlerinde hataları tanımlamak, sınıflandırmak ve yönetmek için kullanılır.

İşte hata kategorilerinin bazı örnekleri:

Veri Girişi Hataları: Bu kategori, kullanıcıların veri girişi sırasında yaptığı hataları içerir. Örneğin, geçersiz karakterlerin kullanılması, eksik verilerin girilmesi veya yanlış formatlarda verilerin girilmesi gibi hatalar bu kategoriye girer.

Kullanıcı Arayüzü Hataları: Bu kategori, kullanıcı arayüzünün hatalarını içerir. Örneğin, düğmelerin düzgün çalışmaması, yanlış metinlerin görüntülenmesi veya arayüzün hantal olması gibi sorunlar bu kategoriye aittir.

Ağ Hataları: Ağ hataları, yazılımın ağla iletişim sırasında karşılaştığı sorunları ifade eder. Bağlantı kesilmeleri, ağdaki gecikmeler veya veri paketi kayıpları gibi sorunlar bu kategoride yer alır.

Bellek Yönetimi Hataları: Bu kategori, bellek sızıntıları, fazla bellek kullanımı veya bellekle ilgili diğer sorunları içerir.

Güvenlik Hataları: Güvenlik hataları, yazılımın güvenliğini tehlikeye atan sorunları ifade eder. Örneğin, kimlik doğrulama eksiklikleri, yetkilendirme hataları veya veri güvenliği ihlalleri bu kategoriye girer.

Veritabanı Hataları: Veritabanı hataları, veritabanı işlemleri sırasında karşılaşılan sorunları içerir. Veritabanına yazma veya okuma hataları, veri uyumsuzlukları veya veritabanı erişim izinleri gibi sorunlar bu kategoriye aittir.

Hata kategorileri, yazılım geliştirme ekibinin hataları tanımlamasına ve belirli kategorilere göre öncelik atamasına yardımcı olur. Test süreci sırasında bu hata kategorileri kullanılarak belirli hata türlerine odaklanan test senaryoları tasarlanabilir. Hata kategorileri ayrıca hataların izlenmesi, raporlanması ve düzeltilmesi için kullanılır.

Yakınsama metriği (convergence metric), bir optimizasyon veya iteratif bir algoritmanın ne kadar hızlı veya etkili bir şekilde yakınsadığını değerlendirmek için kullanılan bir ölçüttür. Yakınsama, bir algoritmanın hedefe giden yol boyunca ne kadar hızlı ilerlediğini ve istenen sonuca ne kadar yaklaştığını gösterir. Yakınsama metrikleri, bu ilerlemeyi nicel olarak değerlendirmeye yardımcı olur.

Yakınsama metrikleri, çeşitli optimizasyon problemleri ve algoritmaları için farklı şekillerde tanımlanabilir. İşte bazı yaygın yakınsama metrikleri ve kullanım alanları:

Hata Yakınsaması (Error Convergence): Bir optimizasyon algoritması, hedef fonksiyonun çıktısı ile gerçek değeri arasındaki hatayı azalttıkça yakınsar. Hata yakınsaması, özellikle doğrusal olmayan denklem çözme ve sayısal analiz problemleri için önemlidir.

İterasyon Sayısı: Bir algoritmanın hedefe ulaşmak için kaç iterasyon gerektirdiği yakınsama ölçüsü olabilir. Daha az iterasyon, daha hızlı yakınsama anlamına gelir.

İterasyon İlerlemesi: Bir iterasyonun bir öncekine göre ne kadar ilerleme sağladığı ölçülür. İterasyonlar arasındaki ilerlemenin hızlı olması, yakınsamanın hızlı olduğunu gösterir.

Yakınsama Oranı (Convergence Rate): Bir algoritmanın ne kadar hızlı yakınsadığını ölçen bir metrik. Yakınsama oranı, iterasyonlar arasındaki hızlı yakınsama hızını değerlendirmek için kullanılır.

İterasyon Sonucu Değişim (Change in Iteration Result): Bir iterasyondan diğerine çözümün ne kadar değiştiğini izler. Değişim hızlı bir şekilde azalıyorsa, yakınsama daha hızlıdır.

İşlev Değerinin Azalması (Decrease in Objective Function Value): Bir optimizasyon problemi için hedef işlev değerinin ne kadar hızlı azaldığını ölçer. Daha hızlı bir düşüş, yakınsamanın hızlı olduğunu gösterir.

Yakınsama metrikleri, bir algoritmanın etkinliğini ve hızını değerlendirmek için önemlidir. Hangi metriği kullanmanız gerektiği, çözmeye çalıştığınız belirli problem ve kullanılan algoritmanın türüne bağlıdır. Birçok optimizasyon algoritması, yakınsama metriklerini izlemek ve iyileştirmek için kullanıcıya veya programcıya olanak sağlar.

Kontrol akış yolu (control flow path), bir bilgisayar programının yürütülmesi sırasında işlem sırasının belirli bir yolunu ifade eder. Kontrol akış yolları, programın farklı bölümlerine veya ifadelerine nasıl yönlendirildiğini gösteren bir yol haritası gibidir. Bu yollar, programın koşulları, döngüleri ve işlem sırasını belirlemek için kullanılır.

Programlama dillerinde, kontrol akışı yolları genellikle şunlarla ifade edilir:

Sekans (Sequence): İşlemler sırayla yürütülür. Bir işlem tamamlandığında bir sonraki işlem başlar.

Şartlı İşlemler (Conditional Statements): Belirli bir koşulun sağlanıp sağlanmadığını kontrol eden ifadeler kullanılır. Örneğin, “if” ve “else” ifadeleri.

Döngüler (Loops): Belirli bir işlemi tekrarlamak için kullanılır. Örneğin, “for” ve “while” döngüleri.

Alt Programlar (Subroutines): Fonksiyonlar veya yöntemler aracılığıyla işlemler gruplanır ve tekrar kullanılabilir.

Kontrol akış yolları, bir programın işlem sırasını, belirli koşullara ve kullanıcının girdilerine nasıl tepki vereceğini belirler. Programcılar, programlarının istedikleri şekilde çalışmasını sağlamak için kontrol akışı yollarını dikkatlice planlar ve yönetirler.

Örnek olarak, bir programın kontrol akış yolu aşağıdaki gibi görünebilir:

Başla
Kullanıcıdan bir sayı al.
Eğer sayı pozitifse:
Sayıyı ikiye böl.
Eğer sayı negatifse:
Sayının mutlak değerini al.
Sonuçları göster.
Bitir
Bu kontrol akışı yolu, kullanıcının girdisine göre farklı yolları takip eden bir programı temsil eder. Kullanıcı sayıyı girdiğinde, program bu yol haritasını takip eder ve sonuçları görüntüler.

İçerik bazlı model, bir veri kümesindeki öğelerin içerik özelliklerine dayalı olarak benzer öğeleri tahmin etmek veya gruplamak için kullanılan bir tür öğrenme modelidir. İçerik bazlı modeller, özellikle tavsiye sistemleri, metin analizi ve belge sınıflandırma gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. İşte içerik bazlı modellerin temel özellikleri:

İçerik Temsil Edilmesi: İçerik bazlı modeller, öğelerin içeriğini sayısal olarak temsil etmek için özellik çıkarımı kullanır. Örneğin, bir film tavsiye sistemi için bir filmi temsil etmek için kullanılabilecek özellikler, film türü, oyuncu kadrosu, yönetmen, süre ve daha fazlasını içerebilir.

Öğelerin Benzerliği: İçerik bazlı modeller, öğelerin benzerliklerini belirlemek için içerik temsillerini kullanır. Benzer içeriğe sahip öğeler birbirine daha yakın olarak kabul edilir. Bu, kullanıcılara benzer içeriklere sahip öğeleri önermek için kullanılır.

Kişiselleştirme: İçerik bazlı modeller, kullanıcıların ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş öneriler sunma yeteneğine sahiptir. Her kullanıcının geçmiş etkileşimleri ve tercihleri göz önüne alınarak öneriler oluşturulabilir.

Metin Madenciliği: İçerik bazlı modeller, metin madenciliği tekniklerini kullanarak metin içeriği ile çalışabilir. Bu, metin sınıflandırma, hisse senedi fiyat tahminleri, spam tespiti ve daha fazlası gibi uygulamalar için kullanılır.

Öğrenme ve Tahmin: İçerik bazlı modeller, öğelerin içeriği ve kullanıcı tercihleri üzerinde öğrenme yaparlar. Bu öğrenmeleri kullanarak kullanıcıların taleplerine uygun önerilerde bulunurlar.

Örnek olarak, bir içerik bazlı film tavsiye sistemi düşünelim. Bu sistem, kullanıcının daha önce izlediği filmlerin türleri, oyuncu kadrosu ve yönetmen gibi içerik özelliklerini analiz ederek, bu bilgilere dayalı olarak yeni filmler önerir. Örneğin, kullanıcı daha önce bilim kurgu filmlerini izlediyse, sistem bilim kurgu türündeki diğer filmleri tavsiye edebilir.

İçerik bazlı modeller, kullanıcılara kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici içerikleri sunma konusunda oldukça etkilidir. Ancak, sadece içeriğe dayalı öneriler sunabilirler ve kullanıcıların daha geniş bir çeşitlilikte içerikle tanışmalarını sınırlayabilirler. Bu nedenle, birçok tavsiye sistemi, içerik bazlı yaklaşımları işbirliği tabanlı veya hibrit yaklaşımlarla birleştirir.

Yapılandırma yönetim araçları, bir organizasyonun veya sistemlerin yapılandırma ayarlarını etkili bir şekilde izlemesine, yönetmesine ve kontrol etmesine yardımcı olan yazılım veya hizmetlerdir. Bu araçlar, organizasyonların teknolojik altyapılarını, yazılım uygulamalarını, ağları ve diğer IT varlıklarını sürekli güncel, güvenli ve uyumlu bir şekilde tutmalarına yardımcı olur. İşte bazı yaygın yapılandırma yönetim araçları:

Ansible: Ansible, otomasyon ve yapılandırma yönetimi için açık kaynaklı bir araçtır. YAML tabanlı temsilci olmayan bir mimariye sahiptir ve sunucuların yapılandırılması, yazılım dağıtımı ve uygulama dağıtımı gibi işlemleri otomatikleştirmek için kullanılır.

Puppet: Puppet, otomasyon ve yapılandırma yönetimi için açık kaynaklı bir araçtır. Agent-tabanlı bir mimariye sahiptir ve karmaşık yapılandırmaların yönetimi için kullanılır.

Chef: Chef, otomasyon ve yapılandırma yönetimi için kullanılan açık kaynaklı bir araçtır. Ruby tabanlıdır ve sunucu yapılandırması, uygulama dağıtımı ve yazılım dağıtımı için kullanılır.

SaltStack: SaltStack, açık kaynaklı bir otomasyon ve yapılandırma yönetimi platformudur. Çok hızlı ve ölçeklenebilir bir yapısı vardır ve sunucu yönetimi, ağ yönetimi ve güvenlik otomasyonu için kullanılır.

CFEngine: CFEngine, otomasyon ve yapılandırma yönetimi için kullanılan bir başka açık kaynaklı araçtır. Sunucu ve istemci mimarisi ile çalışır ve geniş bir kullanıcı topluluğuna sahiptir.

Microsoft System Center Configuration Manager (SCCM): Bu Microsoft ürünü, Windows tabanlı sistemlerin yapılandırılması ve yönetimi için kullanılır. Büyük organizasyonlar genellikle SCCM’i kullanarak Windows iş istasyonları ve sunucularının yapılandırma yönetimini yaparlar.

Docker: Docker, konteyner teknolojisinin popüler bir uygulamasıdır. Konteynerler, yazılım uygulamalarının izole edilmiş ortamlarda çalışmasını sağlar. Docker, yazılım dağıtımını ve yapılandırma yönetimini kolaylaştırır.

Kubernetes: Kubernetes, konteyner orkestrasyon platformudur. Konteyner uygulamalarının dağıtımını, ölçeklenmesini ve yönetimini yapar.

Jenkins: Jenkins, sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım (CI/CD) süreçlerinin otomasyonu için kullanılır. Yazılım uygulamalarının yapılandırılması ve otomatik testlerin çalıştırılması için kullanılır.

Red Hat Satellite: Red Hat tarafından sunulan bir yapılandırma yönetim aracıdır. Red Hat Enterprise Linux (RHEL) sunucularının yapılandırma ve güncellemelerinin yönetimini kolaylaştırır.

Bu araçlar, organizasyonların yapısı, ihtiyaçları ve tercihlerine bağlı olarak seçilir ve yapılandırılır. Yapılandırma yönetim araçları, organizasyonların verimliliğini artırır, hataları en aza indirir, güvenliği artırır ve IT yönetimini daha etkili hale getirir.

Kapsam analizi, bir projenin veya çalışmanın hedeflerini ve içeriğini tanımlamak, sınırlamak ve anlamak için kullanılan bir yöntemdir. Genellikle projenin başlangıcında yapılır ve projenin başarılı bir şekilde tamamlanmasını sağlamak için çok önemlidir. Kapsam analizi, projenin neyin dahil olduğunu ve neyin dışarıda bırakıldığını net bir şekilde belirler. İşte kapsam analizinin önemli unsurları:

Kapsam Tanımı: Kapsam analizi, projenin neyi amaçladığını ve neleri içerdiğini açıkça tanımlar. Proje amaçları, hedefler ve teslimatlar bu aşamada net bir şekilde belirtilmelidir.

Kapsam Sınırları: Proje sınırları, projenin dışındaki unsurları belirler. Bu, projenin dikkate almayacağı veya ele almayacağı şeyleri içerir. Kapsam analizi, bu sınırları netleştirir.

İstenen ve Beklenen Çıktılar: Hangi sonuçların projenin tamamlanmasının ardından elde edilmesi gerektiğini açıklar. Bu, ürünlerin, hizmetlerin veya sonuçların ayrıntılı bir açıklamasını içerir.

Kapsam Kesinleştirme: Projenin başlangıcında belirtilen kapsamın kesinleştirilmesi, daha sonra projenin her aşamasında izlemeyi ve değişiklikleri yönetmeyi kolaylaştırır. Kapsam kesinleştirme, kapsamın değişikliklerini ele alırken bir temel sunar.

Kapsam Kontrolü: Proje ilerledikçe, beklenmeyen değişiklikler veya kapsam genişlemeleri olabilir. Kapsam analizi, bu değişiklikleri değerlendirmenize ve kabul etmenize veya reddetmenize yardımcı olur. Kapsam kontrolü, projenin kapsamının sürdürülebilirliğini sağlar.

Proje Kısıtlamaları: Kapsam analizi, proje kısıtlamalarını ve sınırlamalarını tanımlar. Bu, projenin zaman, bütçe ve kaynaklar gibi faktörler açısından nasıl sınırlı olduğunu belirler.

Kapsam analizi, projenin başarıyla tamamlanmasını sağlamak için gereken netlik ve odaklanma sağlar. Ayrıca, proje ekipleri, paydaşlar ve yöneticiler arasında açık bir anlayışın oluşturulmasına yardımcı olur. Bu nedenle, bir proje planı oluşturulmadan önce veya projenin herhangi bir değişikliğe uğramadan önce kapsam analizi yapmak önemlidir.

“Koşul çıktısı” terimi, yazılım geliştirme ve yazılım testi bağlamında kullanılan bir terimdir. Koşul çıktısı, bir programın belirli bir koşul altında nasıl davranması gerektiğini ifade eden ve o koşula verilen yanıtı tanımlayan bir terimdir. Genellikle “if-else” yapıları içinde kullanılır ve programın belirli koşulları nasıl işleyeceğini belirtir.

Örnek bir koşul çıktısı:

python
Copy code
if hava_durumu == “güneşli”:
print(“Hava güneşli, dışarıda vakit geçirebilirsiniz.”)
else:
print(“Hava kapalı, evde kalabilirsiniz.”)
Bu örnek, “hava_durumu” değişkeninin “güneşli” olup olmadığına bağlı olarak farklı çıktılar üretir. “Koşul çıktısı,” hava güneşli olduğunda ve hava kapalı olduğunda programın ne yapması gerektiğini belirtir.

Koşul çıktıları, programın farklı senaryolarda nasıl davranması gerektiğini tanımlar ve yazılım testlerinin oluşturulması ve yürütülmesi sırasında bu çıktıların doğru bir şekilde işlenip işlenmediğini doğrulamak için kullanılır.