Это эпоха массовой цифровой трансформации. Нововведений множество, и каждое из них выглядит многообещающе, чем их аналоги. С развитием технологий организации осознали непостижимый вклад тестирования. С развитием технологий стало неизбежным обеспечение качества программного обеспечения с точки зрения его функциональности, производительности, масштабируемости, надежности, доступности, удобства использования, безопасности и многого другого.
Прежде чем мы заглянем в будущее автоматизированного тестирования, давайте проследим, как и почему эволюционировало тестирование программного обеспечения.
Представьте себе, если бы в 1980-х тестировщикам приходилось проводить регрессионное тестирование, насколько громоздким был бы этот процесс, поскольку организации в основном использовали методологию водопада. Ручное тестирование было преобладающим вариантом, адаптированным многими организациями для обеспечения качества программного обеспечения. Поскольку ручное тестирование отнимает много времени и не позволяет соблюдать строгие сроки, в 1990-х годах организации почувствовали необходимость внедрить тяжелые и сложные инструменты автоматизации тестирования. Возможно, это сократило время тестирования, но сделало процесс дорогим и несбалансированным.
Десять лет спустя спрос увеличился, и организации, возможно, почувствовали необходимость повысить скорость цикла тестирования и выпуска продукта. Поддержание тестовых сценариев и улучшение масштабируемости процесса стало проблемой. Чтобы решить эту проблему, организации стали больше полагаться на инструменты с открытым исходным кодом.
XP, Kanban и Scrum стали самыми популярными платформами и были легко включены в жизненный цикл разработки программного обеспечения. Организации сделали шаг к облачному тестированию, что помогло им легко находить ошибки и улучшило масштабируемость процесса. Это породило концепции Непрерывное развертывание DevOps / Непрерывная интеграция и непрерывное тестирование на ранней стадии разработки.
В нынешнем десятилетии появилось много инструментов, которые помогают ускорить совместную работу, автоматизировать, проверить производительность и безопасность программного обеспечения. Появились платформы автоматизации тестирования, основанные на таких технологиях, как машинное обучение и искусственный интеллект. Таким образом, мы были на дюйм близки к принятию решений для автоматизации тестирования без кода, чтобы упростить создание сценариев автоматизации тестирования. В настоящее время многие решения для автоматизированного тестирования почти не имеют кода, что позволяет людям работать с этими инструментами даже с ограниченными знаниями и отсутствием технических знаний. Организациям становится все легче нанимать сотрудников с небольшим вниманием и свободой.
Будущее автоматизации тестирования
Темпы цифровизации набрали обороты в последнее десятилетие. Потребители нуждаются в программном обеспечении во всех сферах жизни. По мере того, как спрос на графике увеличивается, существует постоянный толчок к увеличению предложения. Организации объединяют все свои ресурсы для более быстрой доставки программного обеспечения. Компании вкладывают средства в технологии автоматизации, чтобы сократить время, деньги и усилия при создании сред доставки программного обеспечения для масштабирования DevOps.
Это медленный процесс эволюции, так как многие компании все еще пытаются управлять качеством и скоростью своих продуктов. Многие организации все еще работают над своими устаревшими системами, обрабатывающими большие наборы тестов и нестабильные конвейеры доставки, чтобы быстрее доставлять программное обеспечение. Компании стремятся балансировать между балансом и скоростью, чтобы не идти на компромисс ни по одному из аспектов.
DevOps неполноценен без тестирования. Организации могут использовать свои бренды, обеспечивая удовлетворенность клиентов. С помощью тестирования организации могут оценить другие критерии программного обеспечения, такие как контроль доступа, ведение журнала активности, отслеживаемость и аварийное восстановление. Стремление к будущему автоматизированного тестирования позволяет организациям повысить производительность разработчиков, обратную связь и цикл разработки. Организации будут сосредоточены на качестве продукта, что указывает на то, что они будут сосредоточены на доставке продукта надлежащего качества с ожидаемой скоростью, а не на повторении ошибок, связанных с более быстрым предоставлением продукта за счет снижения качества.
А теперь давайте посмотрим на новые тенденции в решениях для автоматизации тестирования.
Теперь, когда организации внедряют платформы автоматизированного тестирования, они должны решить проблему поиска соответствующего ресурса. Организации должны делегировать задачу инженерам по автоматизации, но наем квалифицированного специалиста для этой работы — трудоемкий и дорогостоящий шаг. Кроме того, спрос на опытных инженеров по автоматизации увеличился с внедрением гибких методологий. Сегодня бескодовые решения для автоматизации тестирования управляют процессом автоматизации тестирования. Ниже перечислены будущие тенденции, обеспечивающие успех процесса обеспечения качества программного обеспечения.
1. Автоматизируйте тесты везде, где это возможно
Не все тесты можно автоматизировать. Существуют типы тестов, такие как исследовательское тестирование, которые требуют ручного вмешательства; кроме того, любой процесс автоматизации потребует ручной помощи для первоначальной настройки и постоянного мониторинга и анализа. Но усилия по автоматизации тестирования облегчат процесс тестирования, если оно будет выполнено с умом во всех необходимых областях. Следовательно, важно понять требования перед началом процесса тестирования. Если все сделано правильно, это сократит цикл доставки, делая высококачественные продукты доступными для потребителя намного быстрее.
2. Сосредоточьтесь на постоянном качестве
Разработчики должны обеспечить качество программного обеспечения и жизненный цикл разработки, которые являются критическим параметром для его успеха. Чтобы сбалансировать скорость и качество, команды должны планировать, как реструктурировать процесс тестирования. Они либо могут найти проблемы на ранней стадии разработки, сдвинувшись влево, либо внедрив качество вправо. Команды также могут обнаруживать новые и ожидаемые сценарии в среде постпроизводства. Команды внедряют хаос-инжиниринг и канареечное развертывание в методе тестирования со сдвигом вправо.
Сдвиг влево идеально подходит для небольших разделов тестов, поэтому сдвиг больших наборов тестов влево может вызвать ненужные задержки. Часто техническая команда может запускать большие наборы тестов, что не имеет отношения к проектам. Это идеальный выбор для использования предиктивного выбора тестов для запуска только релевантных тестов.
3. Сосредоточьтесь на DevOps на основе данных
Ожидается, что в ближайшие годы организации отклонятся от того, чем они занимались до сих пор. Они будут уделять больше внимания принятию решений на основе имеющихся данных. В последние годы компании больше внимания уделяли созданию надежных конвейеров доставки с использованием различных инструментов. Но данные, используемые для принятия решений, до сих пор были минимальными.
Управляемый данными подход упрощает утомительный процесс ручного тестирования, позволяя команде создавать качественные тестовые данные, которые можно повторно использовать. Хранилище тестовых данных также помогает значительно сэкономить время, затраты и усилия. Организации переходят к подходу к тестированию, основанному на данных, для повышения точности результатов и обеспечения беспрепятственного взаимодействия с пользователем.
4. Рост инструментов на основе ИИ
Написание тестовых сценариев пользовательского интерфейса болезненно, так как тестировщикам приходится писать много строк кода или записывать пользовательский интерфейс вручную, а сам процесс медленный и занимает много времени. Многие решения для автоматизации тестирования поставляются со встроенными технологиями искусственного интеллекта, которые помогают создавать и выполнять тестирование пользовательского интерфейса на нескольких платформах с повышенной скоростью. Многие инструменты тестирования имеют встроенную технологию искусственного интеллекта, которая помогает тестировщикам записывать действия и создавать многоразовые тестовые примеры без кода.
Многие из этих решений поставляются с функцией «автоматического восстановления», которая фиксирует частые изменения в пользовательском интерфейсе. Решения для тестирования в настоящее время также интегрированы с AI-BOT, которые имитируют действия человека, такие как ввод текста, навигация по экранам, пролистывание изображений для поиска проблем.
5. Развитие машинного обучения и прогнозного выбора тестов
Выбор тестов с прогнозированием — это ответ многим организациям, пытающимся сократить время тестирования больших наборов тестов. Не все тестовые примеры одинаковы по своей природе. Многие из них построены с различными переменными и множеством функций и функционалов, что увеличивает размер наборов тестов. В организации команда может выполнять множество действий по тестированию.
Некоторые из них меньше по размеру, а некоторые могут быть намного больше. Даже если они справятся с тестированием небольшой интеграции, получение обратной связи может занять несколько дней. В настоящее время тесты проводятся в единицах и обычно проходят тест обеспечения качества, но обратная связь может быть не такой быстрой, как мы думаем. В настоящее время организации используют алгоритм машинного обучения для обнаружения изменений и запуска тестов, которые, скорее всего, не пройдут.
Таким образом, предикативный выбор тестов заключается в выборе тех тестовых случаев, которые могут дать сбой во время тестовых прогонов. Обычно для тестирования выбирается небольшой участок, чтобы гарантировать вероятность успеха теста. Как только команда уверена, что тест не провалится, они продолжают работу. Это значительно сокращает время на тестовый прогон, который обычно занимает 5–6 часов. Благодаря предиктивному выбору тестов время выполнения теста можно сократить на ¼ фактического времени, затрачиваемого на тестирование.
Вывод:
Нет сомнений в том, что организации с готовностью переходят на методологию автоматизированного тестирования, чтобы сократить время, деньги и усилия, но многие все еще борются с этим переходом. Обеспечение качества остается неоспоримым фактором этой цифровой трансформации. Решения для автоматизации тестирования постоянно развиваются с внедрением всех новейших технологий, которые будут расширять возможности индустрии тестирования на долгие годы. Инструменты тестирования нового поколения умело устраняют различия между ручным и автоматизированным тестированием.
Yethi процветает благодаря постоянным инновациям в индустрии тестирования. Мы помогаем сократить время тестирования, следуя последним тенденциям, таким как автоматизация тестов там, где это необходимо, приоритетное тестирование, прогнозный выбор тестов и применение подхода DevOps, основанного на данных. Мы сосредоточены на обеспечении качества процесса и платформы. Наш роботизированный инструмент автоматизации тестирования 5-го поколения, Tenjin, представляет собой решение без кода. Он создан с интуитивно понятными функциями, которые безупречно работают в нескольких приложениях, и представляет собой быструю и масштабируемую платформу автоматизации тестирования.
