A szoftvertesztelés tagadhatatlanul a sikeres szoftverfejlesztés egyik kulcstényezője. A szoftvertesztelés megítélése pozitív irányba mozdult el az elmúlt néhány évben tapasztalt gyors fejlődés miatt. A fejlesztéssel foglalkozó vállalatok rájöttek arra, hogy a minőségbiztosítás révén hatalmas költségektől menthetik meg magukat.
Már jó néhány éve a digitális forradalom kellős közepén áll a világ. Szinte napról-napra hatalmas technológiai innovációknak, fejlődésnek lehetünk tanúi. Ez nem lesz másként 2024-ben sem: újdonságokat, tapasztalhatunk a technológia és megközelítés terén is, amelyek megkövetelik a vállalatoktól, hogy folyamatosan újítsanak, és újra feltalálják magukat, hogy lépést tarthassanak a digitális átalakulással. Már most, az év elején említhetünk néhány közkedvelt szoftvertesztelési eszközt és módszertant, amelyet az üzleti életben hatékonyságuk és optimalizálhatóságuk miatt kedvelnek a vállalatok.
Készen állsz a 2024-es szoftvertesztelési trendekre? Bármi is a válasz, az újdonságok már itt vannak!
A QAOps fogalma
Néhány évvel ezelőtt egy új kifejezés, a QAOps kezdett elterjedni a szoftveriparban. 2021-re fokozott figyelmet és elfogadást kapott az újkeletű mozaikszó. A QAOps előreláthatólag erős szerepet kaphat az elkövetkezendő években a szoftverfejlesztési életciklusban, így nem árt figyelemmel kísérni e terület kibontakozását.
A QAOps a DevOps és a minőségbiztosítás fogalmi egyesítése, amely mindkét folyamatot egységes megközelítésbe integrálja. A minőségbiztosítás, azaz QA a végső átjáró, amely biztosítja, hogy a szállított szoftver megfeleljen a magas minőségi, valamint az ügyfél által állított elvárásoknak.
A DevOps a szoftverfejlesztés, valamint az informatikai műveletek és üzemeltetés egyesítésére törekszik. A minőségbiztosítás DevOps ciklusba történő integrálásával az eredményül kapott egyesített folyamatot QAOps-nak nevezik. Ez az integráció lehetővé teszi a minőségbiztosítási mérnökök számára, hogy együttműködjenek a fejlesztőkkel a szoftver fejlesztési fázisai során.
A QAOps megjelenése várhatóan egy új szoftverfolyamat-modellt vezet be, ami javítja a fejlesztési folyamat általános minőségét.
Tesztelés a mesterséges intelligencia segítségével
Az AI megközelítéseket egy ideje már alkalmazzák a szoftvertesztelés területén megjelenő kihívások kezelésére is. A mesterséges intelligencia legújabb fejlesztései és a már rendelkezésre álló adatok egyedülálló lehetőségeket kínálnak a tesztelési gyakorlatok optimalizálására. Ennek ellenére a gépi tanulási modellek szoftvertesztelési folyamatokban való alkalmazása még csak a kezdeti szakaszban van.
Az AI algoritmusok segíthetnek pontosabb tesztesetek, szkriptek írásában, adatok és jelentések generálásában. Emellett a prediktív modellek segíthetnek eldönteni, hogy hol, mit és mikor teszteljünk, egyfajta tesztszelekciós modellt követve. Az intelligens elemzések és vizualizációk segíthetik a csapatokat a hibák észlelésében, a tesztek lefedettségének növelésében és a magas kockázatú területek pontosabb azonosításában. A jövőben az mesterséges intelligencia alapú modellek hozzájárulhatnak a forráskód minőségének javulásához, valamint a tesztelés minőségének és az erőforrás-elosztás hatékonyságának növelésében.
Például a Chat GPT már képes arra – saját elmondása szerint –, hogy kitaláljon változatos bemeneteket, élethelyzeteket, vagy specifikus eseteket, amelyek segíthetnek a szoftver átfogó tesztelésében. A Chat GPT továbbá segíthet dokumentációk készítésében, beleértve a tesztesetek leírását, a használati utasításokat, vagy akár a hibajelentéseket. Ez megkönnyíti a tesztek dokumentálását és követését. Emellett a segítségével könnyen lehetőség nyílik az automatizált tesztek forgatókönyveinek létrehozására is. Az ilyen jellegű feladatok esetén valamivel kisebb a hibázás lehetősége, azonban a gyorsan és hatékonyan generált dokumentációkat érdemes szakértői szemmel megvizsgálni.
Robotikus folyamatautomatizálás
Kutatások és piaci felmérések szerint a robotikus folyamatautomatizálásból származó bevétel várhatóan 2027-re elérheti a 3,4 milliárd dollárt, ami figyelemre méltó, 28,2 százalékos éves növekedést mutat. De mit is értünk a kifejezés alatt? Az RPA, más néven robotizált folyamatautomatizálás elsősorban az ismétlődő, manuális beavatkozást nem igénylő feladatokat képes automatizálni.
Ez a tesztelés területén a következőképpen jelenhet meg. Kezdetben rögzíti a tesztelő által a referencia létrehozásához végrehajtott műveleteket. Egy gépi tanulás alapú modell segítségével az RPA ezeket a műveleteket több forgatókönyvben is megismétli a képernyőn. Automatizált jellege jelentősen csökkenti mind az időt, mind a szükségtelen működési és tesztelési költségeket hosszú távon a vállalkozások számára, bár az előzetes költség egyösszegű és nagyobb is lehet.
Tesztautomatizálás
Ez a tendencia nem új, azonban valószínűleg egyre szélesebb körben fog elterjedni 2024-ben. Új dimenziókat nyit meg a tesztelés területén, mivel csökkenti az emberi erőforrások iránti igényt, és lehetőséget teremt a hibák elkerülésére.
A legtöbb IT szakember szerint ideje a minőségbiztosítási csapatoknak felszámolni a kézi tesztelést, és automatizálni a tesztelési folyamatokat. Ma már a piacon több tesztautomazáló eszközt találhatnak a vállalatok, ám az automatizáció népszerűsége ennek ellenére alacsony. Egy 2022-es hazai felmérés szerint a megkérdezett vállalatok 38 százaléka gondolja úgy, hogy a tesztelés fejlesztése érdekében automatizálnia kellene a folyamatait. Látható, hogy bőven van még mit javítani a statisztikákok.
In-sprint tesztautomatizálás
Az agilis módszertan gyors és hatékony munkát, valamint gyakori kiadási ciklusokat ír elő egy sprinten belül, amely általában 2-4 hétig tart. Ez az ütem azonban gyakran nem hagy elegendő időt az átfogó szoftvertesztelésre a sprint idővonalán belül. Így a tesztelőknek gyakran egy korábbi verziót kell tüzetesen átjárniuk, amely jelentős hátrányt okoz. A változások figyelmen kívül hagyása, majd a szoftver nem alapos tesztelése révén csúszhat be a legtöbb hiba, ami potenciálisan kolosszális költségeket eredményezhet. Egy-egy hiba akár 100-szor nagyobb költséget eredményezhet, mint a tesztelésre fordított összeg.
Az in-sprint tesztautomatizálás megválaszolja ezt a kihívást azáltal, hogy lehetővé teszi a tesztelők számára, hogy a fejlesztési folyamattal párhuzamosan dolgozzanak ugyanazon a sprinten belül. Ez a megközelítés kiküszöböli a fejlesztés befejezéséig való várakozást, így a tesztelők megkezdhetik tesztelési tevékenységeiket a fejlesztés során. Ez segít a szoftver minőségének javításában, és lehetővé teszi a tesztelők számára, hogy tesztelési erőfeszítéseiket a jelenlegi fejlesztés alatt álló verzióhoz igazítsák.
IoT tesztelés
Az IoT olyan összekapcsolt fizikai eszközök hálózatára utal, amelyek adatokat és kommunikációt cserélnek, ilyen például az okoskészülékek, önvezető járművek vagy a Wi-Fi hálózatra kapcsolt háztartási cikkek hálózata. Az IoT-tesztelés exponenciális növekedése a biztonságra és a funkcionális tesztelésre fektetett fokozott hangsúlyból ered, amelynek célja ezen összekapcsolt eszközök zökkenőmentes működése és hatékonysága. Az IoT-tesztelés iránti igény továbbra is rendkívül nagy annak igazolására, hogy a jelenlegi IoT-rendszerek és modulok továbbra is megfelelnek-e a felhasználók elvárásainak, és rendeltetésszerűen teljesítik-e funkcióikat.
Fejlődés a tesztelés területén
Ez csak néhány a számtalan trend közül, amelyek már most megtalálhatóak a tesztelés területén, és 2024-ben is nagy jelentőséggel bírnak. Fejlődésre lehet számítani még olyan területeken, mint az alacsony kódú vagy kód nélküli tesztelés, a felhőalapú tesztelési platformok és a kollaboratív tesztelési technikák területén.