7 najnowszych trendów testowania oprogramowania do obejrzenia

Opublikowany: 2021-09-25

Od sztucznej inteligencji po uczenie maszynowe, każda nowa technologia jest stale innowacyjna i rozwija się, ponieważ testowanie oprogramowania zmienia krajobraz branży.

Czy wiesz, że wielkość rynku testowania oprogramowania w 2019 r. wynosiła około 40 mld USD i oczekuje się, że do 2026 r. wzrośnie w CAGR o ponad 6%?

Każda firma musi wzmocnić swoją działalność w zakresie aplikacji nowej generacji, stosując najlepsze metodologie testowania oprogramowania i chroniąc swoją aplikację i odpowiednie dane biznesowe przed wszystkimi możliwymi zagrożeniami.

Firmy korzystają z pomocy innej firmy zajmującej się testowaniem oprogramowania lub robią to samodzielnie, tworząc własne oprogramowanie. Ale jak możesz przenieść swoją grę testującą oprogramowanie na wyższy poziom?

Czy Twój zespół programistów jest gotowy do podjęcia nadchodzących trendów w zakresie testowania oprogramowania i zapewniania jakości? Tutaj, na tym blogu, przedstawiłem 7 najważniejszych trendów, do których musisz się dostosować w tym roku.

Niektóre dodatkowe zasoby dotyczące testowania oprogramowania:

Rodzaje usług testowania oprogramowania – www.tatvasoft.com

Różne strategie testowania oprogramowania – softwaretestinglead.com

7 najważniejszych trendów w testowaniu oprogramowania

1) AI i ML w testach

Dostawcy usług QA wykorzystują sztuczną inteligencję, aby zoptymalizować swoje strategie testowania oprogramowania i skrócić czas wprowadzania na rynek. Sztuczna inteligencja już przejmuje niektóre ważne funkcje związane z testowaniem, takie jak analityka i raportowanie.

Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji do identyfikacji przypadków testowych wymagających zarówno testów ręcznych, jak i automatycznych;
Optymalizacja zestawów testów poprzez określanie i eliminowanie niepotrzebnych przypadków testowych;
Zapewnienie optymalnego pokrycia testami w celu zidentyfikowania kluczowych słów kluczowych z macierzy śledzenia wymagań;
Przewidywanie kluczowych parametrów i wskaźników, które definiują zachowanie użytkownika końcowego i identyfikują obszary, na których należy się skoncentrować; oraz
Wykrywanie obszarów zastosowań oraz wszelkich defektów związanych z ryzykiem biznesowym.

Poza tym firmy wykorzystują AL również do tworzenia automatycznych narzędzi testowych, które mogą pomóc analitykom QA w projektowaniu testów, rozwiązywaniu problemów i redukowaniu potrzeby jakiejkolwiek interwencji człowieka w tworzeniu testów i wspieraniu ich wykonywania. Uczenie maszynowe również w dużym stopniu przyczynia się do automatyzacji testów.

Jeśli chcesz przewidzieć wyniki niektórych konkretnych zadań, pomocne mogą być złożone sieci neuronowe i algorytmy ML. Aplikacje muszą być testowane i weryfikowane w regularnych odstępach czasu, dzięki czemu możesz uzyskać pewną przyczepność w pokonywaniu pewnych wyzwań, sugerując pomysły analityczne za pomocą algorytmów ML.

2) Automatyzacja testów QA

Zapotrzebowanie na jakość i szybkość jest zaspokajane przez zespoły Agile i DevOps. Według GlobeNewswire światowy rynek testowania automatyki osiągnie do 2025 roku 70 miliardów USD.

Ale nie to, prawie 44% firm tworzących oprogramowanie zautomatyzowało już 50% swoich funkcji związanych z testowaniem. Te statystyki pokazują, jak dużym trendem jest automatyzacja kontroli jakości w testowaniu oprogramowania.

Testowanie automatyczne pomaga zespołowi testowemu wdrażać powtarzające się zadania, identyfikować błędy, dostarczać ciągłe informacje zwrotne i wykonywać pokrycie testami.

Chciałbym tutaj również wspomnieć, że firmy tworzące oprogramowanie, które dostosowały trendy w automatycznym testowaniu w ramach swojego procesu kontroli jakości, oszczędzają dużo czasu, pieniędzy i zasobów ludzkich na inne podstawowe operacje biznesowe.

Te trendy testowania automatyzacji kształtują branżę testowania oprogramowania. Oto ich lista w celach informacyjnych:

Bezkodowa automatyzacja testów: omówimy to szczegółowo poniżej. Codeless to potężne narzędzie do automatyzacji testów. Bezkodowa automatyzacja scenariuszy testowych za pomocą sztucznej inteligencji i modelowania wizualnego jest bardzo wydajna.
Testowanie automatyzacji procesów zrobotyzowanych: Jeśli chodzi o złożone zestawy danych, automatyzacja procesów zrobotyzowanych pomaga w testach skrócić czas i skrócić nakład pracy potrzebny z dużym marginesem. Udało się to osiągnąć za pomocą testów regresji i obciążenia.
Połączenie metodyki Agile i DevOps: ta integracja zapewnia najwyższe pokrycie testów, które umożliwia firmom testującym oprogramowanie szybsze wdrożenia i zarządzanie kosztami.

3) Bezkodowe zautomatyzowane testowanie

Ten rodzaj testowania jest przeprowadzany za pomocą bezkodowych narzędzi do automatyzacji testów, specjalnie zbudowanych z wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji i modelowania wizualnego. Narzędzia te pomagają zespołowi testującemu oprogramowanie, przyspieszając proces tworzenia przypadków testowych, który jest przeznaczony do automatyzacji testów.

Inżynierowie QA mogą teraz tworzyć scenariusze testowe, nawet jeśli nie mają podstawowej wiedzy na temat kodowania, dzięki tym niesamowitym zautomatyzowanym narzędziom testowym. Oszczędzają również trochę czasu spędzonego na powtarzających się przypadkach testowych.

Jeśli chcesz zaadoptować w tym roku jakikolwiek trend testowania oprogramowania, będą to bezkodowe zautomatyzowane narzędzia testowe. Są kolejną wielką rzeczą. Korzyści z używania bezkodowego automatycznego testowania są wymienione poniżej:

Proste w przeglądzie: Jak sama nazwa wskazuje, bezkodowe automatyczne narzędzia testowe nie używają kodu, generowane przez nie przypadki testowe są dość jasne i czytelne dla osób, które nie potrafią kodować. Dlatego łatwo jest przejrzeć przypadki testowe w projekcie nawet przez nietechnicznego interesariusza.
Krzywa niskiego uczenia się: Jak omówiliśmy powyżej, dzięki bezkodowym zautomatyzowanym narzędziom do testowania nie potrzebujesz kodu, aby korzystać z tych narzędzi, a zatem nie musisz znać żadnego języka kodowania i programowania, aby korzystać z tych narzędzi. Tak więc nauka tworzenia przypadków testowych przy użyciu tych narzędzi nie będzie kosztować dodatkowego czasu ani wysiłku.
Oszczędzaj cenne zasoby: bezkodowe testy automatyczne nie wymagają uczenia się każdego nowego języka programowania lub frameworka, który zostanie uruchomiony, i nigdy nie musisz przydzielać do pracy specjalisty z umiejętnościami kodowania. Korzystając z tych narzędzi, Twoi inżynierowie ds. kontroli jakości mogą zaoszczędzić dużo czasu, pieniędzy i zasobów.
Efektywne: teraz, gdy krzywa uczenia się jest niższa, budowanie przypadków testowych nie wymaga skomplikowanej składni. Dlatego przypadki testowe będą budowane szybciej, co zwiększy wydajność całego procesu automatyzacji.

4) Testowanie IoT i Big Data

IoT to jedna z szybko rozwijających się koncepcji na arenie technologicznej i wkrótce będzie stosowana wszędzie dzięki nowym standardom 5G. Oprócz wprowadzania inteligentnych gadżetów na globalny rynek, IoT jest również odpowiedzialny za udostępnianie niezliczonych kombinacji do testowania między protokołami, urządzeniami, systemami operacyjnymi i innymi platformami.

Chociaż jest tylko kilka firm, które wdrażają Internet Rzeczy jako strategię testowania oprogramowania, jest to jeden z tych trendów testowych, który ma się rozwijać w nadchodzących dziesięcioleciach. Ponieważ rynek QA charakteryzuje się zwiększonym zapotrzebowaniem na testowanie integralności danych, wydajności, kompatybilności, bezpieczeństwa i użyteczności.

Zgodnie z najnowszym raportem, 41% firm sformułowało przyzwoite strategie testowania IoT, podczas gdy 30% uczestników wykazało zainteresowanie wprowadzeniem funkcjonalności internetu rzeczy w swoich produktach. To samo dotyczy dużych zbiorów danych.

Zwiększone wykorzystanie aplikacji IoT spowodowało dodatkowe generowanie danych i to również w dużych ilościach. Potrzebowaliby również testowania dużych zbiorów danych. Pomaga dużym przedsiębiorstwom, takim jak firma Amazon e-commerce, zwiększyć ich zdolność do weryfikacji informacji, wydawania werdyktów opartych na danych i doskonalić się w kierowaniu na rynek i opracowywaniu strategii.

A jeśli chcesz stworzyć nowe strategie marketingowe, w erze cyfrowej musisz mieć wystarczającą ilość danych biznesowych i klientów. To po prostu powszechna potrzeba biznesowa w dzisiejszych czasach, która sprawia, że testowanie dużych zbiorów danych jest częstszą praktyką w branży. A kiedy operacje biznesowe stają się zbyt łatwe do zarządzania, przydaje się testowanie dużych zbiorów danych. Sądzę więc, że testowanie dużych zbiorów danych nigdzie nie nastąpi.

5) Testy bezpieczeństwa cybernetycznego i zgodność ryzyka

Zagrożenia bezpieczeństwa pojawiają się od czasu do czasu także dla firm i rządów. I to naprawdę, ponieważ liczba cyberataków zarówno na firmy z sektora prywatnego, jak i publicznego rośnie. Więc jeśli chcesz zapewnić bezpieczeństwo wszystkich transakcji biznesowych i finansowych, a także chronić prywatność użytkowników końcowych, testując swoje aplikacje, sieć i system.

Jeśli CTO i CIO firmy stale uznają wagę testowania oprogramowania, możesz bez wątpienia zapobiec znacznym stratom ekonomicznym i chronić lojalność klientów wobec swojej marki. Testowanie oprogramowania i zapewnienie jakości wznoszą się na zupełnie nowy poziom, tak jak każdy inny proces w cyklu życia oprogramowania.

Teraz, gdy cyfrowa transformacja nadal trwa w 2021 roku, jest pewne, że inżynierowie QA będą świadkami wielu zmian w swojej dziedzinie. Z pewnością sztuczna inteligencja i inne trendy w testowaniu będą cieszyły się dużym zainteresowaniem w nadchodzących latach, w których testowanie ręczne zostanie całkowicie zastąpione usługami testowania automatyzacji. To jest powód, dla którego firmy, od startupów po duże przedsiębiorstwa, muszą być na bieżąco z najnowszymi trendami w testowaniu oprogramowania, jeśli chcą wyprzedzić konkurencję na tym stale zmieniającym się rynku technologicznym.

6) Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)

Zrobotyzowana automatyzacja procesów to jeden z najlepszych trendów testowania oprogramowania, który działa konsekwentnie bez potrzeby ręcznego wsparcia. Tutaj boty są zaprogramowane do wykonywania określonych zadań w ramach, takich jak zmiana kwoty, obliczanie kosztów i tak dalej. Być może widziałeś już niektóre urządzenia RPA w różnych operacjach biznesowych, takich jak bankowość, konta, obsługa klienta, opieka medyczna i inne.

Zgodnie z raportem Research and Markets study 2020, Robotic Process Automation obejmuje rynek światowy z szacunkową kwotą 595,8 mln USD w roku 2020. Oczekuje się, że do 2027 r. wzrośnie do 3,4 mld USD, rozwijając się ze złożonym rocznym tempem wzrostu (CAGR ) 28,2% w latach 2020-2027.

7) Testowanie Blockchain

Blockchain to popularna technologia, która przynosi rewolucję w wielu branżach. Nie ma potrzeby udowadniać, jak będzie to kolejna wielka rzecz. Od finansów, zarządzania i sektora prawnego po edukację, opiekę zdrowotną, łańcuch dostaw i inne branże, blockchain powoli toruje drogę do znalezienia swoich zastosowań.

Firmy mogą wykorzystać technologię blockchain, aby zapewnić pełne bezpieczeństwo i prywatność, zwiększyć swoje zyski i zmniejszyć wydatki. Jeśli zdecydujesz się na rozwój blockchain, wybierasz bezpieczne szyfrowanie typu end-to-end. Nie tylko chroni poufne informacje, ale także umożliwia bezpieczne przeprowadzanie wymiany walut.

Dlatego testowanie blockchain to kolejny postępujący i pojawiający się trend testowania oprogramowania. Statista twierdzi również, że w nadchodzących latach możemy zobaczyć gigantyczny rozwój technologii blockchain. A dlaczego mielibyśmy tego nie robić? Dane biznesowe wszystkich firm na całym świecie są narażone na ataki hakerów i potrzebują one innowacyjnego rozwiązania, które może rozwiązać ich problemy z bezpieczeństwem danych. To sprawiło, że technologia blockchain stała się jedną z pojawiających się metodologii w dziedzinie testowania oprogramowania.

Wniosek

Testowanie oprogramowania jest bez wątpienia ważnym aspektem cyklu życia aplikacji mobilnych i tworzenia oprogramowania. Musisz więc zdać sobie sprawę z najważniejszych trendów w testowaniu oprogramowania, które mogą sprawić, że Twoja aplikacja będzie lepsza nie tylko pod względem nierówności, ale także wyglądu i funkcjonalności.

Mam nadzieję, że podobało Ci się czytanie tego artykułu, jeśli masz jakieś pytania lub sugestie, zostaw je w sekcji komentarzy poniżej.

Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Daj nam znać poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na naszego Twittera lub Facebooka.