7 последних тенденций тестирования программного обеспечения, на которые стоит обратить внимание

Опубликовано: 2021-09-25

Каждая новая технология, от искусственного интеллекта до машинного обучения, постоянно обновляется и совершенствуется, поскольку тестирование программного обеспечения меняет ландшафт отрасли.

Знаете ли вы, что размер рынка тестирования программного обеспечения в 2019 году составлял примерно 40 миллиардов долларов США, и ожидается, что к 2026 году он будет расти со среднегодовым темпом роста более 6%?

Каждая компания должна расширять возможности своего бизнеса для приложений следующего поколения, применяя лучшие методологии тестирования программного обеспечения и защищая свое приложение и соответствующие бизнес-данные от всех возможных угроз.

Предприятия обращаются за помощью к какой-либо сторонней компании по тестированию программного обеспечения или делают это самостоятельно посредством собственной разработки программного обеспечения. Но как вы можете поднять свою игру по тестированию программного обеспечения на новый уровень?

Готова ли ваша команда разработчиков программного обеспечения принять новые тенденции в области тестирования программного обеспечения и обеспечения качества? Здесь, в этом блоге, я представил 7 основных тенденций, к которым вам нужно адаптироваться в этом году.

Некоторые дополнительные ресурсы по тестированию программного обеспечения:

Виды услуг по тестированию программного обеспечения — www.tatvasoft.com

Различные стратегии тестирования программного обеспечения — softwaretestinglead.com

Топ-7 тенденций тестирования программного обеспечения

1) AI и ML в тестировании

Поставщики услуг обеспечения качества используют искусственный интеллект для оптимизации своих стратегий тестирования программного обеспечения и сокращения времени выхода на рынок. ИИ уже берет на себя некоторые важные функции, связанные с тестированием, такие как аналитика и отчетность.

Использование алгоритмов ИИ для определения тестовых случаев, требующих как ручного, так и автоматического тестирования;
Оптимизация наборов тестов путем определения и исключения ненужных тестовых случаев;
Обеспечение оптимального покрытия тестами для определения основных ключевых слов из матрицы прослеживаемости требований;
Прогнозирование ключевых параметров и показателей, которые определяют поведение конечных пользователей и определяют области, на которых следует сосредоточиться; а также
Выявление областей применения и любых дефектов, связанных с бизнес-рисками.

Кроме того, компании также используют AL для создания инструментов автоматизированного тестирования, которые могут помочь аналитикам QA разрабатывать тесты, устранять проблемы и уменьшать потребность в любом человеческом вмешательстве в создание тестов и поддержку их выполнения. Машинное обучение также вносит большой вклад в автоматизацию тестов.

Если вы хотите предсказать результаты некоторых конкретных задач, вам могут помочь сложные нейронные сети и алгоритмы машинного обучения. Приложения необходимо тестировать и проверять через регулярные промежутки времени, поэтому вы можете получить некоторую поддержку при преодолении определенных проблем, используя идеи аналитики с использованием алгоритмов ML.

2) Автоматизация тестирования QA

Спрос на качество и скорость удовлетворяется agile- и DevOps-командами. По данным GlobeNewswire, к 2025 году мировой рынок автоматизированного тестирования достигнет 70 миллиардов долларов США.

И это еще не все, почти 44% компаний-разработчиков программного обеспечения уже автоматизировали 50% своих функций, связанных с тестированием. Эти статистические данные показывают, насколько велика тенденция автоматизации контроля качества в тестировании программного обеспечения.

Автоматизированное тестирование помогает группе тестирования выполнять повторяющиеся задачи, выявлять ошибки, обеспечивать непрерывную обратную связь и выполнять покрытие тестами.

Я также хотел бы упомянуть здесь, что компании-разработчики программного обеспечения, которые адаптировали тенденции автоматизированного тестирования как часть своего процесса контроля качества, экономят много времени, денег и человеческих ресурсов для других основных бизнес-операций.

Эти тенденции автоматизации тестирования формируют индустрию тестирования программного обеспечения. Итак, вот их список для справки:

Автоматизация тестирования без кода: мы собираемся подробно обсудить это ниже. Codeless — мощный инструмент автоматизации тестирования. Бескодовая автоматизация сценариев тестирования с помощью ИИ и визуального моделирования очень эффективна.
Тестирование роботизированной автоматизации процессов. Когда дело доходит до сложных наборов данных, роботизированная автоматизация процессов помогает тестированию значительно сократить время и ручные усилия, необходимые для тестирования. Это было достигнуто с помощью регрессионного и нагрузочного тестирования.
Сочетание гибкости и DevOps: эта интеграция обеспечивает максимальное покрытие тестами, что позволяет компаниям, занимающимся тестированием программного обеспечения, быстрее развертывать и управлять затратами.

3) Бескодовое автоматизированное тестирование

Этот тип тестирования выполняется с помощью инструментов автоматизации тестирования без кода, специально созданных с использованием технологии искусственного интеллекта и визуального моделирования. Эти инструменты помогают команде тестирования программного обеспечения, ускоряя процесс формирования тестовых случаев, предназначенных для автоматизации тестирования.

Инженеры по обеспечению качества теперь могут создавать тестовые сценарии, даже если у них нет базовых знаний о кодировании, благодаря этим замечательным инструментам автоматизированного тестирования. Они также экономят ваше время, затрачиваемое на повторяющиеся тестовые случаи.

Если вы хотите принять какую-либо тенденцию тестирования программного обеспечения в этом году, это будут инструменты автоматизированного тестирования без кода. Они следующая большая вещь. Преимущества использования автоматизированного тестирования без кода перечислены ниже:

Простота обзора: как следует из самого названия, инструменты автоматизированного тестирования без кода не используют код, созданные ими тестовые примеры в значительной степени понятны и понятны людям, которые не знают, как программировать. Следовательно, тестовые случаи в проекте легко просматривать даже нетехническим заинтересованным лицам.
Низкая кривая обучения: как мы обсуждали выше, с инструментами автоматического тестирования без кода вам не нужен код для использования этих инструментов, и, следовательно, вам не нужно знать какой-либо язык кодирования и программирования, чтобы использовать эти инструменты. Таким образом, вам не потребуется дополнительного времени или усилий, чтобы научиться создавать тестовые случаи с помощью этих инструментов.
Экономьте драгоценные ресурсы: автоматические тесты без кода не требуют изучения каждого нового запускаемого языка программирования или среды, и вам никогда не нужно назначать для этой работы профессионала с навыками программирования. Используя эти инструменты, ваши QA-инженеры могут сэкономить много времени, денег и ресурсов.
Эффективно: теперь, когда кривая обучения стала ниже, создание тестовых примеров не потребует сложного синтаксиса. Таким образом, тестовые примеры будут создаваться быстрее, что повысит эффективность всего процесса автоматизации.

4) Интернет вещей и тестирование больших данных

IoT — это одна из быстро развивающихся концепций в области технологий, и вскоре она будет применяться повсеместно с новыми стандартами 5G. Помимо запуска умных гаджетов на мировом рынке, IoT также отвечает за выпуск бесчисленных комбинаций для тестирования между протоколами, устройствами, операционными системами и другими платформами.

Хотя лишь несколько компаний внедряют Интернет вещей в качестве стратегии тестирования программного обеспечения, это одна из тех тенденций тестирования, которая, по прогнозам, будет расти в ближайшие десятилетия. Потому что на рынке QA наблюдается повышенный спрос на целостность данных, производительность, совместимость, безопасность и удобство использования.

Согласно последнему отчету, 41% компаний сформулировали достойные стратегии тестирования IoT, в то время как 30% участников проявили интерес к внедрению функций Интернета вещей в свои продукты. То же самое справедливо и для больших данных.

Более широкое использование приложений IoT привело к созданию дополнительных данных, причем в больших объемах. Им также потребуется тестирование больших данных. Это помогает крупным предприятиям, таким как компания электронной коммерции Amazon, повысить их способность проверять информацию, выносить вердикты на основе данных и лучше ориентироваться на рынок и разрабатывать стратегии.

И если вы действительно хотите создать какие-то новые маркетинговые стратегии, то в этот цифровой век у вас должно быть достаточно данных о бизнесе и клиентах. В настоящее время это обычная потребность бизнеса, что делает тестирование больших данных более распространенной практикой в отрасли. А когда бизнес-операции становятся слишком управляемыми, на помощь приходит тестирование больших данных. Так что я думаю, что тестирование больших данных никуда не денется в ближайшее время.

5) Тестирование кибербезопасности и соответствие рискам

Угрозы безопасности время от времени возникают как для компаний, так и для правительств. И это действительно так, потому что число кибератак как на частные, так и на государственные компании растет. Поэтому, если вы хотите обеспечить безопасность всех деловых и финансовых транзакций, а также защитить конфиденциальность конечных пользователей, протестировав свои приложения, сеть и систему.

Если CTO и CIO компании постоянно признают важность использования тестирования программного обеспечения, то вы, без сомнения, сможете предотвратить значительные экономические потери и сохранить лояльность ваших клиентов к вашему бренду. Тестирование программного обеспечения и обеспечение качества выходят на совершенно новый уровень, как и любой другой процесс в жизненном цикле разработки программного обеспечения.

Теперь, когда в 2021 году цифровая трансформация все еще продолжается, инженеры по обеспечению качества наверняка станут свидетелями многих изменений в своей области. Несомненно, в ближайшие годы ИИ и другие тенденции тестирования будут привлекать большое внимание, когда ручное тестирование будет полностью заменено услугами автоматизированного тестирования. Вот почему компаниям, от стартапов до крупных корпораций, необходимо быть в курсе последних тенденций в области тестирования программного обеспечения, если они хотят оставаться на шаг впереди на этом постоянно меняющемся рынке технологий.

6) Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Роботизированная автоматизация процессов — одна из главных тенденций тестирования программного обеспечения, которая работает последовательно без необходимости ручной поддержки. Здесь боты запрограммированы на выполнение определенных задач в рамках, таких как изменение суммы, расчет затрат и т. д. Возможно, вы уже видели некоторые устройства RPA в различных бизнес-операциях, таких как банковские операции, учетные записи, поддержка клиентов, медицинское обслуживание и многое другое.

Согласно отчету Research and Markets Study 2020, роботизированная автоматизация процессов охватывает мировой рынок с оценкой в 595,8 млн долларов США в 2020 году. Ожидается, что к 2027 году он увеличится до 3,4 млрд долларов США, развиваясь со совокупным годовым темпом роста (CAGR). ) на 28,2% в период с 2020 по 2027 год.

7) Тестирование блокчейна

Блокчейн — это трендовая технология, которая произвела революцию во многих отраслях. Нет нужды доказывать, что это будет следующая большая вещь. От финансов, управления и юридического сектора до образования, здравоохранения, цепочки поставок и других отраслей, блокчейн медленно прокладывает путь к тому, чтобы найти свое применение.

Предприятия могут использовать технологию блокчейн для обеспечения полной безопасности и конфиденциальности, увеличения прибыли и сокращения расходов. Если вы выбираете разработку блокчейна, вы выбираете безопасное сквозное шифрование. Он не только защищает конфиденциальную информацию для вас, но и позволяет безопасно осуществлять денежные обмены.

Таким образом, тестирование блокчейна является еще одной прогрессивной и развивающейся тенденцией тестирования программного обеспечения, за которой стоит следить. Statista также утверждает, что в ближайшие годы мы можем увидеть гигантское развитие технологии блокчейн. А почему бы и нет? Бизнес-данные всех компаний по всему миру уязвимы для хакеров, и им нужно какое-то инновационное решение, которое могло бы решить проблемы с безопасностью данных. Это сделало технологию блокчейна одной из новых методологий в области тестирования программного обеспечения.

Заключение

Тестирование программного обеспечения, без сомнения, является важным аспектом жизненного цикла мобильных приложений и программного обеспечения. Таким образом, вы должны быть в курсе основных тенденций тестирования программного обеспечения, которые могут улучшить ваше приложение не только с точки зрения неравенства, но также с точки зрения дизайна и функциональности.

Я надеюсь, вам понравилось читать эту статью, если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, пожалуйста, оставьте их в разделе комментариев ниже.

Есть какие-нибудь мысли по этому поводу? Дайте нам знать внизу в комментариях или перенесите обсуждение в наш Twitter или Facebook.