7 neueste Softwaretest-Trends, die Sie sich ansehen sollten

Veröffentlicht: 2021-09-25

Von künstlicher Intelligenz bis hin zu maschinellem Lernen ist jede neue Technologie ständig innovativ und entwickelt sich weiter, während Softwaretests die Branchenlandschaft verändern.

Wussten Sie, dass die Größe des Marktes für Softwaretests im Jahr 2019 etwa 40 Milliarden US-Dollar betrug und bis 2026 voraussichtlich mit einer CAGR von über 6 % wachsen wird?

Jedes Unternehmen muss sein Geschäft für Apps der nächsten Generation stärken, indem es die besten Softwaretestmethoden einsetzt und Ihre App und relevante Geschäftsdaten vor allen möglichen Bedrohungen schützt.

Unternehmen nehmen Hilfe von Drittanbietern für Softwaretests in Anspruch oder tun dies selbst durch interne Softwareentwicklung. Aber wie können Sie Ihr Softwaretestspiel auf die nächste Stufe heben?

Ist Ihr Softwareentwicklungsteam bereit, sich den kommenden Trends für Softwaretests und Qualitätssicherung zu stellen? Hier in diesem Blog habe ich die 7 wichtigsten Trends zusammengestellt, an die Sie sich in diesem Jahr anpassen müssen.

Einige zusätzliche Ressourcen zum Softwaretesten:

Arten von Softwaretestdiensten – www.tatvasoft.com

Verschiedene Strategien zum Testen von Software – softwaretestinglead.com

Die 7 wichtigsten Softwaretest-Trends

1) KI und ML beim Testen

QA-Dienstleister nutzen künstliche Intelligenz, um ihre Softwareteststrategien zu optimieren und die Markteinführungszeit zu verkürzen. KI übernimmt bereits einige wichtige testbezogene Funktionen wie Analysen und Berichte.

Verwendung von KI-Algorithmen zur Identifizierung der Testfälle, die sowohl manuelle als auch automatisierte Tests erfordern;
Optimierung von Testsuiten durch Ermittlung und Eliminierung unnötiger Testfälle;
Gewährleistung einer optimalen Testabdeckung, um wesentliche Schlüsselwörter aus einer Anforderungs-Verfolgbarkeitsmatrix zu identifizieren;
Vorhersage von Schlüsselparametern und Metriken, die das Verhalten der Endbenutzer definieren, und Identifizierung von Bereichen, auf die man sich konzentrieren sollte; und
Erkennen der Anwendungsbereiche und etwaiger mit Geschäftsrisiken verbundener Mängel.

Abgesehen davon verwenden Unternehmen AL auch, um automatisierte Testtools zu erstellen, die den QA-Analysten helfen können, Tests zu entwerfen, Probleme zu beheben und den Bedarf an menschlichem Eingreifen bei der Erstellung von Tests und der Unterstützung ihrer Ausführung zu reduzieren. Auch maschinelles Lernen trägt viel zur Automatisierung der Tests bei.

Wenn Sie die Ergebnisse bestimmter Aufgaben vorhersagen möchten, können Ihnen komplexe neuronale Netze und ML-Algorithmen dabei helfen. Apps müssen in regelmäßigen Abständen getestet und validiert werden, sodass Sie bei der Bewältigung bestimmter Herausforderungen etwas Zugkraft gewinnen können, indem Sie Analyseideen mit ML-Algorithmen implizieren.

2) QA-Testautomatisierung

Der Anspruch an Qualität in Geschwindigkeit wird von agilen und DevOps-Teams erfüllt. Laut GlobeNewswire wird der globale Markt für Automatisierungstests bis zum Jahr 2025 70 Milliarden USD erreichen.

Und nicht nur das, fast 44 % der Softwareentwicklungsunternehmen haben bereits 50 % ihrer testbezogenen Funktionen automatisiert. Diese Statistiken zeigen, wie groß der Trend der QA-Automatisierung beim Softwaretesten ist.

Automatisierte Tests helfen dem Testteam, wiederkehrende Aufgaben zu implementieren, Fehler zu identifizieren, kontinuierliches Feedback zu geben und die Testabdeckung durchzuführen.

Ich möchte hier auch erwähnen, dass die Softwareentwicklungsunternehmen, die automatisierte Testtrends als Teil ihres QA-Prozesses angepasst haben, viel Zeit, Geld und Personal für andere Kerngeschäftsvorgänge sparen.

Diese Automatisierungstesttrends prägen die Softwaretestbranche. Also, hier ist eine Liste von ihnen für Ihre Referenz:

Codelose Testautomatisierung: Wir werden weiter unten ausführlich darauf eingehen. Codeless ist ein leistungsstarkes Tool in der Testautomatisierung. Codelose Automatisierung von Testszenarien über KI und visuelle Modellierung ist sehr effizient.
Robotic Process Automation Testing: Wenn es um komplexe Datensätze geht, hilft die Robotic Process Automation Tests dabei, Zeit und manuellen Aufwand erheblich zu reduzieren. Dies wurde mit Hilfe von Regressions- und Belastungstests erreicht.
Mischung aus Agile und DevOps: Diese Integration bietet die höchste Testabdeckung, die Softwaretestunternehmen schnellere Bereitstellungen und Kostenmanagement ermöglicht.

3) Codeloses automatisiertes Testen

Diese Art von Tests wird mit codelosen Testautomatisierungstools durchgeführt, die speziell mit künstlicher Intelligenz, KI-Technologie und visueller Modellierung entwickelt wurden. Diese Tools helfen dem Softwaretestteam, indem sie den Prozess der Testfallbildung beschleunigen, der auf die Testautomatisierung ausgerichtet ist.

Dank dieser großartigen automatisierten Testwerkzeuge können QA-Ingenieure jetzt Testszenarien erstellen, selbst wenn sie keine Grundkenntnisse über das Programmieren haben. Sie ersparen Ihnen auch einige Zeit, die Sie für wiederkehrende Testfälle aufwenden müssen.

Wenn Sie in diesem Jahr einen Softwaretest-Trend übernehmen möchten, dann werden es die codelosen automatisierten Testwerkzeuge sein. Sie sind das nächste große Ding. Die Vorteile der Verwendung von codelosen automatisierten Tests sind unten aufgeführt:

Einfach zu überprüfen: Wie der Name schon sagt, verwenden codelose automatisierte Testwerkzeuge keinen Code, die von ihnen generierten Testfälle sind ziemlich klar und für die Leute lesbar, die nicht wissen, wie man programmiert. Daher ist es einfach, die Testfälle im Projekt auch von einem nicht-technischen Stakeholder zu überprüfen.
Niedrige Lernkurve: Wie wir oben besprochen haben, benötigen Sie mit codelosen automatisierten Testtools keinen Code, um diese Tools zu verwenden, und daher müssen Sie keine Codierungs- und Programmiersprache kennen, um diese Tools zu verwenden. Es kostet Sie also keine zusätzliche Zeit oder Mühe, die Erstellung der Testfälle mit diesen Tools zu erlernen.
Sparen Sie wertvolle Ressourcen: Codelose automatisierte Tests verlangen nicht, dass Sie jede neue Programmiersprache oder jedes neue Framework lernen, das eingeführt wird, und Sie müssen nie einen Fachmann mit Programmierkenntnissen für den Job beauftragen. Ihre QA-Ingenieure können mit diesen Tools viel Zeit, Geld und Ressourcen sparen.
Effektiv: Da die Lernkurve jetzt niedriger ist, erfordert das Erstellen der Testfälle keine komplexe Syntax. Daher werden die Testfälle schneller erstellt, was die Effizienz des gesamten Automatisierungsprozesses steigern würde.

4) IoT- und Big-Data-Tests

IoT ist eines der schnell wachsenden Konzepte im Technologiebereich und wird bald überall mit neuen 5G-Standards angewendet. Neben der Einführung intelligenter Geräte auf dem globalen Markt ist das IoT auch für die Veröffentlichung unzähliger Kombinationen zum Testen zwischen Protokollen, Geräten, Betriebssystemen und anderen Plattformen verantwortlich.

Obwohl es nur wenige Unternehmen gibt, die das Internet der Dinge als Softwareteststrategie implementieren, ist dies einer der Testtrends, der in den kommenden Jahrzehnten voraussichtlich zunehmen wird. Weil der QA-Markt mit einer erhöhten Nachfrage nach Datenintegritäts-, Leistungs-, Kompatibilitäts-, Sicherheits- und Usability-Tests konfrontiert ist.

Laut dem neuesten Bericht haben 41 % der Unternehmen einige anständige IoT-Teststrategien formuliert, während 30 % der Teilnehmer Interesse daran zeigten, Internet-of-Things-Funktionalitäten in ihre Produkte zu integrieren. Das Gleiche gilt für Big Data.

Die verstärkte Nutzung von IoT-Anwendungen hatte zu einer zusätzlichen Datengenerierung geführt und das auch noch in großen Mengen. Sie würden auch Big-Data-Tests benötigen. Es hilft großen Unternehmen wie dem E-Commerce-Unternehmen Amazon, ihre Fähigkeit zu verbessern, Informationen zu validieren, datengesteuerte Urteile abzugeben und bei der Marktausrichtung und -strategie besser zu werden.

Und wenn Sie in diesem digitalen Zeitalter neue Marketingstrategien entwickeln möchten, müssen Sie über genügend Geschäfts- und Kundendaten verfügen. Das ist heutzutage nur noch eine gängige Geschäftsanforderung, die Big-Data-Tests zu einer gängigeren Praxis in der Branche macht. Und wenn der Geschäftsbetrieb zu vollständig überschaubar wird, sind Big-Data-Tests hilfreich. Ich schätze also, dass Big-Data-Tests so schnell nicht weitergehen werden.

5) Cybersicherheitstests und Risikokonformität

Auch für Unternehmen und Regierungen tauchen hin und wieder Sicherheitsbedrohungen auf. Und das stimmt, denn die Zahl der Cyberangriffe auf Unternehmen des privaten und öffentlichen Sektors nimmt zu. Wenn Sie also die Sicherheit aller Geschäfts- und Finanztransaktionen gewährleisten und die Privatsphäre der Endbenutzer schützen möchten, indem Sie Ihre Apps, Ihr Netzwerk und Ihr System testen.

Wenn die CTOs und CIOs des Unternehmens die Wichtigkeit des Einsatzes von Softwaretests immer wieder anerkennen, können Sie zweifelsfrei erhebliche wirtschaftliche Verluste verhindern und Ihre Kunden an Ihre Marke binden. Softwaretests und Qualitätssicherung steigen wie jeder andere Prozess im Softwareentwicklungslebenszyklus auf eine ganz neue Ebene.

Jetzt, da die digitale Transformation auch 2021 noch andauert, ist sicher, dass die QA-Ingenieure viele Veränderungen in ihrem Bereich miterleben werden. Sicherlich werden KI und andere Testtrends in den kommenden Jahren viel Aufmerksamkeit auf sich ziehen, wenn manuelles Testen vollständig durch automatisierte Testdienste ersetzt wird. Aus diesem Grund müssen Unternehmen, von Startups bis hin zu großen Unternehmen, über die neuesten Softwaretesttrends auf dem Laufenden bleiben, wenn sie in diesem sich ständig verändernden Technologiemarkt der Kurve voraus bleiben wollen.

6) Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

Die robotergesteuerte Prozessautomatisierung ist einer der Top-Trends für Softwaretests, die ohne manuelle Unterstützung konsistent ausgeführt werden. Hier werden Bots so programmiert, dass sie bestimmte Aufgaben auf einem Framework ausführen, wie z. B. das Ändern des Betrags, das Berechnen der Kosten und so weiter. Möglicherweise haben Sie bereits einige RPA-Geräte in verschiedenen Geschäftsabläufen wie Bankwesen, Konten, Kundenbetreuung, medizinischer Versorgung und mehr gesehen.

Laut dem Research and Markets-Studienbericht 2020 deckt Robotic Process Automation den weltweiten Markt mit einer Schätzung von 595,8 Millionen USD im Jahr 2020 ab. Es wird erwartet, dass er bis 2027 auf 3,4 Milliarden USD steigen wird, wobei er sich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) entwickelt ) von 28,2 % zwischen 2020-2027.

7) Blockchain-Tests

Blockchain ist die Trendtechnologie, die viele Branchen revolutioniert. Es ist nicht nötig zu beweisen, wie es das nächste große Ding werden wird. Von Finanzen, Governance und dem Rechtssektor bis hin zu Bildung, Gesundheitswesen, Lieferkette und anderen Branchen ebnet Blockchain langsam den Weg, um seine Verwendung zu finden.

Unternehmen können die Blockchain-Technologie nutzen, um vollständige Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten, ihre Gewinne zu steigern und ihre Ausgaben zu senken. Wenn Sie sich für die Blockchain-Entwicklung entscheiden, entscheiden Sie sich für eine sichere Ende-zu-Ende-Verschlüsselung. Es schützt nicht nur sensible Informationen für Sie, sondern ermöglicht Ihnen auch, Geldwechsel sicher durchzuführen.

Daher ist das Blockchain-Testen ein weiterer progressiver und aufkommender Trend zum Testen von Software, den es zu beobachten gilt. Statista behauptet auch, dass wir in den kommenden Jahren möglicherweise eine gigantische Entwicklung in der Blockchain-Technologie sehen werden. Und warum sollten wir nicht? Die Geschäftsdaten aller Unternehmen auf der ganzen Welt sind anfällig für Hacker und sie benötigen eine innovative Lösung, die ihre Datensicherheitsprobleme lösen kann. Dies hat die Blockchain-Technologie zu einer der aufstrebenden Methoden im Bereich des Softwaretestens gemacht.

Fazit

Das Testen von Software ist ohne Zweifel ein wichtiger Aspekt des Lebenszyklus der mobilen App- und Softwareentwicklung. Sie müssen sich also der wichtigsten Software-Testtrends bewusst werden, die Ihre Anwendung nicht nur in Bezug auf Ungleichheit, sondern auch in Design und Funktionalität verbessern können.

Ich hoffe, dass Ihnen das Lesen dieses Artikels gefallen hat. Wenn Sie Fragen oder Anregungen haben, hinterlassen Sie diese bitte im Kommentarbereich unten.

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