Тренды в QA на 2019 год
конец года - время подвести некоторые итоги по миру в целом. статья переводная, стиль автора немного адаптирован, но по большей части сохранён. источник - здесь.
1. непрерывное тестирование
тренды говорят, что continious testing (непрерывное тестирование) всё больше распространяется, что означает применение тестирования на всё более ранних этапах, более частые итерации, более эффективное определение боттлнеков и их устранение. тем не менее, чтобы добраться до применения этого метода, команды должны обеспечить как минимум 85% автоматизации, чего часть из них ожидала в 2019 году.
количество компаний, внедряющих Agile и DevOps, продолжает расти, и это открывает возможности для continious testing. благодаря своей эффективности, этот метод делает понятие «quality at speed» не таким уж удивительным и новым в современной практике разработки ПО. поэтому ожидается, что он окажет огромное влияние на достижение как «качественных», так и «скоростных» компонентов этой головоломки.
2. искусственный интеллект и машинное обучение (AI / ML) в обеспечении качества
в течение 2019 года появлялось всё больше приложений искусственного интеллекта и машинного обучения (AI / ML) в таких областях QA, как прогнозирование качества, расстановка приоритетов в тестовом наборе, классификация дефектов, компьютерное зрение, взаимодействие с тестируемым приложением и т. д.
этот тренд в основном относится к энтерпрайзу, так что здесь подробно останавливаться не будем, больше информации - в источнике.
3. интеллектуальная автоматизация
следующая тенденция в списке сегодня - использование "умных" инструментов, техник и фреймворков для автоматизации.
в начале 2019 года ожидалось, что количество компаний, применяющих автоматизацию в тестировании своих продуктов, значительно увеличится. это в связано с переходом к подходам Agile и DevOps.
необходимость быстрой и качественной доставки продукта, опять же, стимулирует компании автоматизировать повседневную работу, чтобы освободить ресурсы для более важных задач. это позволяет убить много зайцев сразу: увеличить тестовое покрытие, повысить эффективность тестирования, получить быстрый фидбек по качеству, повторно использовать тест-кейсы, заранее обнаруживать ошибки и многое другое.
около 44% компаний ожидали автоматизировать 50% или более всех тестов 2019 году и предполагали, что это позволит получить многочисленные бенефиты и конкурентные преимущества.
но что дальше? к моменту "сейчас" автоматизация тестирования популяризируется уже около 20 лет. тем не менее, на этой картинке осталось много слепых пятен - некоторым командам всё ещё не удается получить желаемый результат.
основная причина в том, что большинство фреймворков были созданы только для автоматизации ручного тестирования.
им же нужны фреймворки, которые удовлетворяют нескольким следующим критериям:
- позволяют значительно сократить усилия, прилагаемые к написанию тестов, особенно для команд с меньшим опытом программирования.
- могут "принимать решение", когда выполнять конкретную задачу, например, запуск теста, без вмешательства человека.
- достаточно динамичны, например, используют методы когнитивных вычислений для эффективного определения объектов тестирования и элементов интерфейса на экране.
- могут рассавлять приоритеты, определять и выполнять самые критичные проверки тестового набора.
- могут собирать или генерировать тестовые данные.
4. тестовые данные и тестирование Интернета вещей (IoT)
IoT постоянно расширяет своё влияние и всё чаще применяется в последние несколько лет. согласно исследованию Gartner, количество "умных" устройств увеличилось до 14,2 миллиардов в 2019 году, и ожидается, что оно достигнет 20,4 миллиардов в 2020 году, а к 2021 году продолжит расти до 25 миллиардов.
больше IoT-устройств означает для нас больше присутствия и данных онлайн, и следовательно, больше рисков раскрытия информации.
это тренд, не относящийся к игровой индустрии, но затрагивающий нашу жизнь в целом, поэтому, слегка приостановившись, идём дальше.
5. Behavior-Driven Development (BDD)
последний пункт нашего списка сегодня - это BDD, которое достигло следующего уровня зрелости.
в 12-м ежегодном отчёте Annual State of Agile на этот раз написано, что только 16% организаций использовали BDD в 2018 году, но ожидалось, что это число значительно увеличится в 2019 году. наряду с этой перспективой всё больше и больше разработчиков преодолевали все этапы модели зрелости BDD.
эта модель включает пять уровней зрелости:
- вдохновить использовать BDD как способ взаимодействия внутри команды
- внедрить BDD-тулы и фреймворки
- наладить связь между системами для разработки и автоматизации
- стандартизировать непрерывную интеграцию и систематическое взаимодействие
- отчитаться об успехах BDD
на этом, наконец, мы закончили с ключевыми тенденциями 2019 года, давайте двигаться в двадцатый. с Наступающим!
Источник: https://dzone.com/articles/top-5-software-testing-trends-to-rewind-over-2019