7 trendów w testowaniu na 2019

Tagi: 0

Jakość jest pojęciem subiektywnym, uzależnionym od preferencji jednostki, dlatego tak ważne jest, by testowanie odbywało się z różnych perspektyw. Dodatkowo rozwój branży kieruje się w stronę coraz wyższego wyspecjalizowania ekspertów. Praca testera to już nie tylko wykrywanie błędów” czy szukanie bugów”. Większy nacisk kładzie się na szerszy kontekst korzyści płynących z testowania, choćby na ocenę ryzyka czy przydatności danej funkcjonalności przed rozpoczęciem jej tworzenia.

Jakie trendy w branży możemy wyszczególnić na rok 2019? Zebraliśmy dla was parę interesujących propozycji 🙂

  1. Testowanie w Agile

  2. Zwinna metodyka (Agile) z założenia obejmuje współpracę różnych zespołów ze sobą, co wywołuje sytuację właściwie nieustannego testowania. Sprawnie przeprowadzona analiza gwarantuje otrzymanie informacji zwrotnych (feedback) na temat poszczególnych procesów w czasie rzeczywistym w cyklu znacznie krótszym niż przy wykorzystaniu klasycznych” metod. Dzięki uszczupleniu niezbędnej dokumentacji testowej można znacznie łatwiej przeanalizować wyniki przeprowadzonych analiz i skoncentrować się bardziej na testowaniu samym w sobie. Testowanie w agile jest proste, szybkie i przyjazne dla użytkownika (dostarczenie feedbacku w czasie rzeczywistym podczas wdrażania produktu) w odróżnieniu od metod „konwencjonalnych”, które zwykle dostarczają informacje zwrotnej już po implementacji produktu.

    Jeśli chcecie dowiedzieć się więcej na temat zwinnej metodyki, to zapraszamy do naszych starszych wpisów tutajtutaj.

    Rozpisywanie planu na drewnianym stole.

  3. DevOps dla nieustającego ulepszania

  4. Termin DevOps używany jest do określonego zestawu metod, których celem jest skrócenie czasu trwania procesu testowego. Analiza przeprowadzana jest na wszystkich etapach tworzenia produktu od jego rozwoju aż do wypuszczenia. Zamiast nieustannej integracji, DevOps wdraża cykl ciągłego doskonalenia, przez który model tworzenia oprogramowania zyskuje charakter periodycznie (okresowy). Obserwuje się ciągły wzrost zainteresowania tą metodyką, a w nadchodzących latach coraz więcej organizacji dostosuje się do jej zaleceń i standardów, by poprawić ogólną wydajność i jakość wypuszczanych produktów.

    Szukacie wiecej informacji na temat DevOps? Przeczytajcie pierwsządrugą część tekstu poświęconego tej metodyce .

  5. Rosnąca popularność QE

  6. W roku 2018 odnotowano wzrost zainteresowania tematyką inżynierii jakości (QE; Quality Engineering). Umożliwia ona wprowadzenie nowych technik testowania i automatyzację do procesu rozwoju produktu jeszcze przed przedstawieniem go klientowi. W przypadku zapewnienia jakość (QA; Quality Assurance) takie mnożenie kroków i rozbudowywanie procedur sprawiają, że proces jako całość jest bardziej czasochłonny.
    QA charakteryzuje się precyzyjnym podejściem do testowania, tworząc z niego bardzo uporządkowany proces. Jednocześnie brakuje mu inwencji, by przyspieszyć tempo analizy jakości produktu, co, z drugiej strony, jest możliwe w przypadku QE w czasie krótszym i z większą dokładnością. QE wdraża najnowsze technologie, by podwyższyć szybkość kontroli jakości w testowaniu oprogramowania.

  7. Big Data Testing

  8. W okresie szybko rozwijających się technologii zarówno użytkownicy, jak i dostawcy uploadują i przesyłają terabajty danych. Zarządzanie tak ogromną ilością informacji wymaga odpowiedniego podejścia do testowania. Ze względu na dużą objętość Big Data nie mogą być testowana przy wykorzystaniu „tradycyjnych” technik.

    Big Data Testing kładzie duży nacisk na testowanie wydajności oraz testy funkcjonalne aplikacji i oprogramowań. Przed rozpoczęciem procesu testowania weryfikowana jest jakość danych. Istnieją różne cechy, na podstawie których sprawdza się ich wartość. Analiza ta obejmuje badanie Meta Data, walidację ekstrakcji danych, sprawdzanie integralności referencyjnej, walidację poprawności danych i reguł biznesowych. Testowanie Big Data jest absolutnie niezbędne dla firm przetwarzających dużą ilość informacji, jednocześnie staje się coraz popularniejsze i po prostu konieczne.

    Smartfon obok laptopa.

     

  9. Automatyazacja testowania aplikacji moblinych

  10. Smartfony wyposażone są w różne platformy OS i oprogramowania wbudowane. Dla każdego wymagania istnieje aplikacja i preinstalowany system operacyjny, na którym działa telefon. Oczywiste jest, iż aplikacje muszą zostać zbadane, zanim zostaną zainstalowane. Te z nich, które wymagają połączenia z internetem, powinny być przetestowane jeszcze dokładniej, by uniknąć naruszeń bezpieczeństwa w przyszłości. Te wymagające uprawnienia dostępu do kontaktów i zawierające szczegóły konta są bardziej narażone na ataki hakerskie i również wymagają szczególnej uwagi. Fazy testowania takich aplikacji obejmują analizę:

    • funkcjonalności
    • szybkości
    • prostoty (łatwości użytkowania)
    • praktyczności
    • kreatywności
    • interaktywności
    • współczynnika defektów
    • zdolności do dzielenia się (shareability)

    Testowanie wszechstronnych aplikacji we wszystkich wymienionych fazach jest znacznie bardziej skomplikowane niż testowanie stron internetowych, z uwagi na ich różnorodność. Istnieją aplikacje natywne, internetowe i hybrydowe, a każda z nich zbudowana jest inaczej. By nadążyć za ich ciągłymi aktualizacjami, niezbędna jest platforma do szybkiego testowania aplikacji mobilnych umożliwiająca korzystanie z testów automatycznych, które znacznie usprawniają analizę.

  11. Automatyzacja testowania API

  12. Testowanie API jest jedną z najbardziej wymagających części testowania jakości oprogramowania, ponieważ zapewnia sprawny i wydajny sposób funkcjonowania świata cyfrowego. Testowanie API to jeden z tych obszarów, dla których zalecane jest korzystanie z testów zautomatyzowanych, ponieważ automatyzacja API może wypełnić lukę między starymi i nowymi technologiami testowania. Zniwelowanie tej luki, to jeden z obszarów, któremu poświęca się coraz więcej uwagi w branży.

     

    Jakie problemy można napotkać w trakcie automatyzacji testów? O tym w jednym z naszych poprzednich wpisów.

    Tabliczka na drzwiach Open

  13. Zwiększenie popularności rozwiązań w typie Open Source Tools

  14. Firmy coraz chętniej sięgają po rozwiązania w typie Open Source, by zwiększyć swoją skuteczność w realizowaniu założeń metodyki Agile, automatyzacji testów i wykorzystania narzędzi DevOps. Open Source Tools w nadchodzących latach zawładną branżą testowania oprogramowania. Na wzrost ich atrakcyjności niewątpliwie wpływa fakt, iż są bezpłatne i łatwo dostępne. Ponadto bez trudu można je dostosować i są podatniejsze na zmiany (bardziej elastyczne) w porównaniu do płatnych rozwiązań pojawiających się na rynku. Kwestią kontrowersyjną pozostaje natomiast ta związana z bezpieczeństwem. Dostępność narzędzi dla wszystkich może być ryzykowna, ale jednocześnie im więcej użytkowników, tym bardziej wzrasta szansa na wczesne wykrycie buga czy szkodliwego oprogramowania i usunięcie go.

    Dodatkowo…

    Liczba połączonych ze sobą urządzeń jest wyższa niż kiedykolwiek wcześniej, ponieważ technologia IoT staje się coraz popularniejsza. Internet rzeczy (IoT) to obecnie jedna z najszybciej rozwijających się technologii. Gadżety, sprzęty oraz aplikacje łączące się z internetem są sprawdzane pod kątem bezpieczeństwa, wydajności i użyteczności. Hardware IoT jest kontrolowany przez wyspecjalizowany program zaprojektowany zgodnie z jego użyciem. Do obsługi tej technologii niezbędne są odpowiednio dostosowane metody testowania.

    Nie zapominajmy także o sztucznej inteligencji i uczeniu się maszyn. AI kontynuuje swój rozwój, bogatsza o kolejne nowoczesne osiągnięcia w dziecinie technologii danych. ML jest innowacyjną metodą, która umożliwia wprowadzenie rewolucyjnych zmian w przepływie pracy i procesach. Obie ścieżki rozwoju technologii warte są obserwowania, bo w niedługiej przyszłości wywierać będą znaczący wpływ na branżę IT.

DYSKUSJA

Skomentuj
skontaktuj się z nami
wypróbuj

Zarejestruj się i zacznij działać!