Как профессионал Компания по тестированию программного обеспечения, мы обнаруживаем нашу главную цель в том, чтобы помочь ассоциациям гарантировать превосходный характер их продуктов и удовлетворение потребностей конечного клиента. Бизнес тестирования программного обеспечения постоянно меняется, поэтому крайне важно оставаться в курсе предстоящих Тенденции тестирования программного обеспечения.
Предложить прогресс Услуги по тестированию программного обеспечения нашим клиентам, наша группа постоянно следит за новыми тенденциями в Автоматизация тестирования и контроль качества. В этой статье мы собрали 5 крупнейших будущих тенденций тестирования программного обеспечения чтобы помочь вам оставаться на связи!
1. ИИ и машинное обучение
Оба Искусственный интеллект и Машинное обучение являются ключевыми заголовками предстоящих событий, поэтому они занимают достойное место в нашем кратком изложении Тенденции тестирования программного обеспечения в 2020 году. Роль ИИ в автоматизированном тестировании огромна.
Как вы, скорее всего, знаете, и ИИ, и машинное обучение в тестировании программного обеспечения имеют свою мотивацию, и эта тенденция останется с нами в 2020 году.
Ожидается, что ИИ в тестировании программного обеспечения найдет свое применение во всех областях тестирования, связанных с расследованием и отчетами, включая такие области, как аналитика дефектов, аналитика журналов, предиктивная аналитика, оптимизация тестовых наборов и обеспечение охвата тестовых требований.
Использование ИИ в автоматизации тестирования может вывести весь жизненный цикл QA на совершенно новый этап. Очевидно, что это не произойдет слишком быстро, поскольку идея ИИ и ИИ в тестировании программного обеспечения все еще находится в зачаточном состоянии.
Что это значит для организации?
Несмотря на то, что интерес к возможностям применения ИИ/МО в тестировании программного обеспечения растет, на самом деле уважение специалистов к ИИ/МО в тестировании все еще находится в зачаточном состоянии. Тем не менее, мы, скорее всего, готовы к развитию.
Поскольку ИИ задает новые требования к группам тестирования и контроля качества, Agile-группы должны начать осваивать ряд навыков, связанных с ИИ, которые включают в себя информатику, статистику и арифметику.
Эти новые возможности не заменят, а дополнят основные навыки в области автоматизированного тестирования и инженерного тестирования разработки программного обеспечения (S-DET).
Точно так же деловая хватка — еще одна базовая способность получать. Успешные тестировщики должны сочетать чистые способности ИИ и нетрадиционные способности. Несомненно, год назад были представлены новые вакансии, например, AI QA эксперт и тестировщик данных.
Что касается разработчиков инструментов автоматизации, они должны сосредоточиться на создании жизнеспособных устройств. Организации запускают PoC и переосмысливают альтернативы использованию ИИ и обдумывают финансовые планы.
Достойный инструмент с искусственным интеллектом должен удовлетворять как требованиям бизнес-экономики, так и специализированным точкам зрения, например, чтение производственных журналов, создание тестовых ситуаций или реагирование на действия по созданию.
2. Тестирование больших данных
Будь то здравоохранение, розничная торговля, телекоммуникации, банковское дело или любой другой сегмент, значение данных и аналитики данных возрастает. Большое внимание уделяется тому, как данные фрагментируются и оптимизируются для дальнейшего использования.
Тестирование больших данных развивается и будет продолжать расти даже в ближайшем будущем, поскольку усилия потребуют надежных процессов для построения правильной стратегии для рынка. В соответствии с этим постоянно будут предъявляться требования к тестированию и проверке приложений для работы с большими данными.
3. Тестирование в стиле DevOps
Тестирование сегодня больше не является чем-то второстепенным, поскольку между группами тестирования и разработки постоянно проводятся совместные усилия. С курсом DevOps (называемым DevTestOps) QA превращается в расширяющее влияние на разработку и эксплуатацию.
Он поддерживает автоматическую разработку программного обеспечения, что ускоряет создание идеальной возможности для выхода на рынок, повышает качество и повышает эффективность разработки.
DevOps расширяет возможности сотрудничества между отделами разработки и эксплуатации, что делает контроль качества взаимной обязанностью и еще больше автоматизирует цикл.
4. QAOps
В сегодняшнем конкурентном мире становится важным, чтобы между выпусками программного обеспечения не снижалась ценность, иначе это может привести к отсрочке окончательного выпуска клиента. Функция группы QA больше не ограничивается тестированием, QA занимается каждой частью усовершенствования программного обеспечения.
DevOps — еще одна базовая мера автоматизации, необходимая для каждого выпуска продукта/функции при развертывании изменений в производственной сборке.
QAOps или DevTestOps — это обучение, которое объединяет разработчиков, тестировщиков и инженеров по действиям в одном месте, стирая границы между ними. В QAOps последовательное тестирование объединяется с DevOps, чтобы гарантировать, что изменения продукта переходят в производственную фазу с конвейером непрерывной интеграции (CI)/непрерывного развертывания (CD), в отличие от выполнения тестирования программного обеспечения с неопределенными интервалами без проблем с качеством и каких-либо задержек.
5. Паукообразный ИИ (один из замечательных трендов в тестировании ПО)
AI/ML теперь рассматривается как неотъемлемая часть автоматизированного тестирования. AI Spidering берет ИИ в тестировании автоматизации выше, поскольку он расширяет возможности автоматизации в методе создания тестового контента. AI Spidering использует прогрессивные вычисления ML, чтобы скользить по приложению, когда вы заняты работой над проектом.
Инструменты автоматизации, использующие AI Spidering, собирают важную информацию об основных моментах, используемых в приложении, например, записывают записи тестовых ситуаций, делают снимки экрана, оценивают время выполнения и т. д. Эти средства перефразируются в различных случаях, и данные используются для подготовки моделей машинного обучения по отношению к рабочим примерам.
Инструмент автоматизации, основанный на AI Spidering, чем противопоставляет текущий рабочий пример и данные, которые являются аспектом модели ML. Любое отклонение, например более низкая скорость выполнения, проблемы с использованием, проблемы с GUI/UI помечаются как потенциальные проблемы, и эти сведения включаются в конечный отчет.
Подведение итогов
Это наш список Тенденции тестирования программного обеспечения в 2020 году. Независимо от того, как Цифровая трансформация получится в следующем году, уверен, что инженеры-испытатели, как и предприятия, производящие программные продукты, будут продолжать видеть изменения и модификации. Таким образом, группы обеспечения качества, пионеры и эксперты должны постоянно развиваться, чтобы оставаться в этой постоянно развивающейся отрасли.
Как профессионал Компания по тестированию программного обеспечения, мы видим свою миссию в том, чтобы помогать организациям обеспечивать превосходное качество своей продукции и удовлетворение конечного потребителя. Индустрия тестирования QA постоянно меняется, поэтому важно быть в курсе последних тенденций QA. Чтобы предложить нашим клиентам расширенные услуги по тестированию QA, наша команда всегда следит за новыми тенденциями в области автоматизированного тестирования и QA. В этой статье мы собрали некоторые из самых ожидаемых новых тенденций в тестировании программного обеспечения, чтобы помочь вам тоже быть в курсе!