Otomasyon Projelerinde Yazılım Testleri: Tanılama ve Çözüm Yaklaşımı

Otomasyon Projelerinde Yazılım Test Süreçleri: Tanılama, Mimari ve Çözüm Yaklaşımı

Giriş

Endüstriyel otomasyon projeleri, üretim hattı verimliliği, emniyet ve süreklilik açısından kritik yazılım bileşenlerine dayanır. Bir sensör okumasının hatalı yorumlanması veya kontrol döngüsündeki bir zamanlama sapması, üretim kaybı, insan güvenliği riski veya ekipman hasarı olarak geri dönebilir.

Operasyonel riskler sadece tek bir hata noktasından gelmez; entegrasyon, gerçek zamanlı iletişim ve sürüm yönetimi kombinasyonu altında kümülatif hale gelir. Bir sahada görülen arızanın kökü genellikle ağ gecikmesi, I/O tampon taşması veya senkronizasyon bozukluğu gibi birden fazla faktörle ilişkilidir.

Teknik kapsam, girişten çıkışa kadar geçen gecikme, iş yükü başına işlem (TPS), hata oranları ve bellek/CPU izleri ile tanımlanmalıdır. Test süreci, performans, dayanıklılık, regresyon ve entegrasyon seviyelerinde ölçülebilir KPI'ler (ör. 95. persentil gecikme < 50 ms, hata oranı < 0.02%) üzerinden yürütülmelidir.

Unutmayın: Saha testleri laboratuvar verilerinden farklı davranışlar gösterir; gerçek dünya koşulları (gürültü, güç dalgalanması, ağ paket kaybı) test planına dahil edilmelidir.

Kavramın Net Çerçevesi

Yazılım test süreçleri, otomasyon sisteminin beklenen davranışı ile sahada gözlenen çıktılar arasındaki uyumu kanıtlamayı hedefler. Test kapsamı, I/O latensi, kontrol döngüsü periyodu, mesaj kaybı oranı ve zaman damgası sapması gibi ölçütlerle sınırlandırılmalıdır.

Ölçülebilir sınırlar örneğin şu şekilde tanımlanabilir: Döngü süresi sapması < ±2 ms, haberleşme paket kaybı < 0.5%, işlem başına ortalama CPU ıskalama < %10. Sistem bileşenleri (saha cihazları, ağ, kontrol yazılımı, üst sistemler) arası bağımlılıklar net bir şekilde modellenmelidir; her bileşende beklenen birinci dereceden metrik olmalıdır.

Örneğin, bir hattaki PLC ile SCADA arasındaki 100 ms'lik gecikme artışı, hata tespit mekanizmalarını tetikleyip üretimde %7 düşüşe neden olabilir; bu değerin kritik eşik olduğu saha deneyimleriyle gözlemlenmiştir.

Yazılacak test senaryoları, hem nominal hem de bozulma koşullarını kapsamalı; ayrıca gerçek cihazlarla yapılan en az bir uçtan uca test döngüsü her yazılım sürümünde çalıştırılmalıdır.

Kritik Teknik Davranışlar ve Risk Noktaları

1) Zamanlama Sapmaları ve Senkronizasyon Hataları

Zamanlama sapmaları, kontrol döngüsü periyodu üzerinde doğrudan etkilidir; beklenmeyen sapmalar aktüatör davranışlarını bozar. Bu tür hatalar genellikle işletim sistemi kesme gecikmesi, yüksek CPU yükü veya ağ jitter nedeniyle oluşur.

İki ölçülebilir parametre: döngü süresi sapması (ms), 95. persentil CPU bekleme süresi (ms). Ölçüm yöntemi: gerçek zamanlı log korelasyonu ve histogram analizi (zaman damgası farkları ile).

Saha davranışı örneği: Bir bant motoru komutunun 30 ms gecikmeli uygulanması sonucu ürün hizalaması bozulur ve hatalı parça oranı artar.

• Gerçek zamanlı timestamp loglarını toplayın, 1M kayıtlık zaman serisi ile histogram oluşturun.
• 95. persentil dönüklüğünü hedefleyin: < 10 ms.
• Olası nedenleri ayıklamak için CPU ve interrupt sayısını aynı zaman penceresinde korele edin.
• Sistem çağrılarını (syscall) izleyerek gömülü yazılım kesmelerini sınıflandırın.
• Sanalleştirme kullanılıyorsa ayırma (pinning) ve RT çekirdeği konfigürasyonu ile test edin.

2) Ağ Gecikmesi ve Paket Kaybı

Ağ kaynaklı gecikme ve paket kaybı, protokoller arası yeniden iletim ve timeout tetiklemelerine neden olarak üst uygulama katmanında yüksek gecikme ve hata oranı üretebilir. Bu, özellikle MQTT/OPC UA gibi mesajlaşma tabanlı akışlarda kritik olur.

İki ölçülebilir parametre: ortalama RTT (ms), paket kaybı oranı (%). Ölçüm yöntemi: paket yakalama (packet capture) ile RTT dağılımı ve kayıp analizi.

Saha davranışı örneği: Bir hattın kontrol komutlarının %0.8 packet loss ile iletilmesi, kontrol yeniden deneme mekanizmalarını tetikleyerek TPS'i düşürür.

• 5 dakikalık pcap koleksiyonu alıp RTT'nin 99. persentilini hesaplayın.
• QoS seviyelerini değiştirip sistem davranışını karşılaştırın.
• Ağ cihazlarında buffer overflow/queue length monitörü kurun (max queue len, drop count).
• İntermitan hatalar için zamanlanmış synthetic traffic ile baseline oluşturun (1K mesaj/s).
• Farklı VLAN/port konfigürasyonlarıyla izole testler yapın ve jitter (% değişim) raporu çıkarın.

3) Bellek ve Kaynak Kaçakları (Memory Leaks)

Bellek kaçakları, uzun süre çalışan kontrol yazılımlarında performans düşüşü ve çökme riskine yol açar. Hafıza tüketimindeki artış genellikle ilerleyen çalışma süresine bağlı olarak doğrusal ya da üstel bir şekilde büyür.

İki ölçülebilir parametre: bellek tüketimindeki artış (MB/saat), bellek kullanımının yüzde artışı (% over baseline). Ölçüm yöntemi: süreç başına heap/stack profilleri ile load test sonrası zaman serisi analizi.

Saha davranışı örneği: Bir protokol istasyonunda gömülü hizmetin 72 saat sonra bellek kullanımının %45 artması, yeniden başlatma olmadan zamanla performans düşüşü üretir.

• Her dağıtım için 7 günlük heap snapshot'ları alın ve delta analizi yapın.
• Otomatik leak detection araçları çalıştırın (valgrind/ASan/alloc tracing).
• 1000 TPS altında 48 saat süreli soak testi uygulayın ve bellek eğrisini modelleyin.
• OBD/telemetry ile bellek tahliye olaylarını alarm kriterine çevirin (örn. +%15 artış/1 saat).
• Kaynak serbestleme noktalarını kod incelemesi ile eşleyin ve test karşılaştırması yapın.

4) Regresyon ve Sürüm Yönetimi Hataları

Sürüm değişiklikleri, daha önce çalışır durumda olan senaryoları bozabilir; bu tür hatalar genelde entegrasyon testlerinin yetersiz olduğu durumlarda sahada ortaya çıkar. Bağımlılık versiyonları ve konfigürasyon drift'i sıkça gözardı edilir.

İki ölçülebilir parametre: regresyon testi kapsamı (%) ve yeni sürüm sonrası hata bildirimi oranı (%/sürüm). Ölçüm yöntemi: otomatik test kümesi kapsam raporu ve post-deploy log korelasyonu.

Saha davranışı örneği: Yeni bir iletişim kütüphanesi sürümü sonrası cihazların %3'ünde bağlantı yenileme hatası görüldü; sorunun ana nedeni konfigürasyon parametresi farklılığıydı.

• Sürüm bazlı test matrisleri oluşturun ve %100 kritikal yol testlerini zorunlu kılın.
• Blue/Green veya Canary dağıtımı ile parça parça dağıtın.
• Post-deploy 24 saatlik yoğun izleme ile anomali tespitini zorunlu hale getirin.
• Versiyon bağımlılıklarını (lockfile) sıkı yönetim altına alın ve otomatik uyumluluk testleri ekleyin.
• Saha konfigürasyon snapshot'larını ve drift raporlarını günlük toplayın.

5) Veri Tutarsızlığı ve Zaman Damgası Sapmaları

Veri tutarsızlığı, özellikle geçmişe dönük raporlama ve izleme için kritik bir risktir. Zaman damgalarında tutarsızlıklar, olay sıralamasını bozar ve hata analizi yanıltıcı sonuçlar üretir.

İki ölçülebilir parametre: zaman damgası sapması (ms) ve veri uyumsuzluk oranı (%). Ölçüm yöntemi: log korelasyonu ve cross-check (sunucu vs saha cihazı zaman stempleri) ile tutarlılık analizi.

Saha davranışı örneği: Bir kesinti sonrası olay sıralaması hatalı kaydedildiği için root-cause analysis süresi %150 uzadı.

• NTP/PTP senkronizasyon doğrulamasını otomatikleştirin ve sapma eşiği belirleyin (örn. >5 ms alarm).
• Olayların iki kaynaklı doğrulanmasını uygulayın (aynı olayı iki farklı veri kaynaklarıyla cross-validate).
• Zaman damgası farklılıklarına karşı idempotent işleme mantığı uygulayın.
• Log boyut/retention politikalarını belirleyip veri tutarsızlığı raporları oluşturun.
• Günlük ve haftalık tutarlılık kontrolleri sağlayın; sapma tespitinde otomatik rollback tetiklemesi düşünün.

Teknik Durum Tablosu

Sorunu Sahada Sistematik Daraltma

Saha problemlerini sistematik daraltma, fiziksel unsurlardan uygulama katmanına doğru ilerleyen, tekrarlanabilir bir yöntem gerektirir. Aşağıdaki dört adım sahada hızlı izolasyon için pratik bir şablondur.

• 1) Donanım ve güç doğrulaması: Besleme gerilimi, topraklama ve I/O kart hatalarını kontrol edin.
• 2) Ağ ve iletişim testi: pcap ile paket kaybı ve RTT ölçümü; switch port istatistikleri kontrolü.
• 3) İşletim sistemi ve kaynak izleme: CPU, bellek, interrupt sayısı ve disk IOPS ölçümleri alın.
• 4) Uygulama seviyesinde log korelasyonu: Zaman damgası senkronizasyonu ile olayları hizalayın ve root-cause analizini tamamlayın.

Gerçekçi Saha Senaryosu

Bir üretim tesisinde, yeni bir yazılım güncellemesinden sonra hatalı parçaların oranı %6 seviyesine çıktı. İlk yanlış varsayım, güncellemenin yalnızca UI değişikliği yaptığıydı; ancak saha analizinde hatanın gerçek zamanlı kontrol döngüsünde zamanlama sapmalarına bağlı olduğu görüldü.

Analiz: 24 saatlik log korelasyonu ve paket yakalama ile, ortalama döngü gecikmesinin 12 ms arttığı ve paket kaybının %0.9'a çıktığı tespit edildi. Kök neden: yeni kütüphanenin non-blocking I/O davranışında değişiklik ve default thread pool boyutunun yetersiz olmasıydı. Kalıcı çözüm; thread pool konfigürasyonunun optimize edilmesi, retry stratejisinin QoS ile eşleştirilmesi ve sürüm geri alma süreçlerinin devreye alınmasıydı. Ölçülebilir sonuç: hatalı parça oranı %6'dan %1.2'ye düştü (%80 iyileşme) ve ortalama döngü sapması 12 ms'den 3 ms'e geriledi (%75 iyileşme).

Uzun Vadeli Dayanıklılık ve Ölçüm Disiplini

Dayanıklılık, otomasyon yazılımında süreklilik sağlayacak izleme, alarm ve periyodik testlerin disiplinli uygulanmasıyla elde edilir. Bellek, CPU, gecikme ve veri uyumluluğu metrikleri sürekli izlenmelidir.

• 1) SLA ve SLO'ları metriklerle bağlayın (örn. 95. persentil gecikme hedefi).
• 2) Otomatik günlük soak testleri ve haftalık stres senaryoları çalıştırın.
• 3) Telemetri pipeline'ı ile 7/24 korelasyon sağlayın (log + metric + trace).
• 4) Sahadan gelen geribildirimleri sprint planning'e entegre edin (yerel saha içgörüsü kullanan değişiklikler).
• 5) Periyodik bağımlılık denetimleri ve güvenlik yamalarını zorunlu kılın.

"Saha verisi laboratuvar verisinden farklıdır; dayanıklılık laboratuvar testleriyle değil, saha temelli ölçümlerle doğrulanır."

Sonuç

Otomasyon projelerinde yazılım test süreçleri çok katmanlı bir yaklaşım gerektirir: saha cihazları, ağ davranışı, işletim sistemi kaynakları ve uygulama mantığı eş zamanlı olarak değerlendirilmelidir. Ölçüm ve izleme kültürü; 95. persentil, paket kaybı ve bellek eğrileri gibi objektif KPI'larla desteklenmelidir.

Bella Binary yaklaşımı, saha ekipleriyle paralel çalışan test otomasyonları ve geri bildirim döngülerini entegre ederek, saha içgörüsünü doğrudan geliştirme sürecine taşır. Bizim metrik odaklı, test-led adaptasyonumuz sahada %40–%80 arasında ölçülebilir iyileşme sağladığı pratik projelerimizde kanıtlanmıştır.

Uzun vadeli dayanıklılık, tekrarlanabilir testler ve otomatik ölçüm disiplininin birleşiminden doğar. Eğer sizin sahada benzer zorluklarınız varsa, Bella Binary ekibiyle birlikte gerçekçi, ölçülebilir çözümler üretmeye hazırız.