Menu

Nejlepší trendy v testování softwaru, které budou následovat v roce 2021

top software testing trends follow 2021

Vyzkoušejte Náš Nástroj Pro Odstranění Problémů

Připravte se na kontrolu působivých trendů v testování softwaru v roce 2021:

jak spustit soubor SWF v prohlížeči Chrome

Zjistěte, jaké trendy by vás kriticky ovlivnily a jak si pomoci připravit se na hru z tohoto informativního článku.

V dnešní době jsme svědky obrovských změn v technologickém pokroku, jak se svět digitalizuje.

I rok 2021 bude znamenat pokračování obrovských změn v technologii a digitální transformaci, což bude vyžadovat, aby organizace neustále inovovaly a objevovaly samy sebe.

Trendy testování softwaru 2019

Přečtěte si naše dřívější „Top Industry Trends articles“ zde:

Kvalita při rychlosti:

Exponenciální a bezprecedentní změna v technologii ovlivňuje způsob, jakým organizace vyvíjejí, ověřují, dodávají a provozují software.

Tyto organizace proto musí důsledně inovovat a vylepšovat hledání řešení pro optimalizaci postupů a nástrojů pro rychlý vývoj a dodávku vysoce kvalitního softwaru.

Testování softwaru, které tvoří zhruba 30% celkového úsilí projektu, je důležitým zaměřením na změny a vylepšení. Je třeba vyvinout zkušební postupy a nástroje, které budou reagovat na výzvy spojené s dosažením “ Kvalita při rychlosti “ uprostřed rostoucí složitosti systémů, prostředí a dat.

Níže jsme představili hlavní trendy v testování softwaru a mnohé z nich se již objevily v posledních několika letech. Zjistili jsme, že Agile a DevOps, automatizace testů, umělá inteligence pro testování a automatizace testů API jsou nejvýraznějšími trendy v roce 2021 a v příštích několika letech.

Spolu s těmito trendy existují i ​​testovací řešení jako Selen , Katalánsko , TestComplete a Kobiton, které mají potenciál řešit výzvy v testování softwaru.

Co se naučíte:

Nejlepší trendy v testování softwaru v roce 2021

Podívejte se na hlavní trendy testování softwaru, které by měl člověk očekávat v roce 2021.

Pojďme prozkoumat !!

# 1) Agilní a DevOps

Organizace přijaly Agile jako reakci na rychle se měnící požadavky a DevOps jako reakci na poptávku po rychlosti.

DevOps zahrnuje postupy, pravidla, procesy a nástroje, které pomáhají integrovat vývojové a provozní činnosti, aby se zkrátil čas od vývoje po provoz. DevOps se stal široce přijímaným řešením pro organizace, které hledají způsoby, jak zkrátit životní cykly softwaru od vývoje po dodání a provoz.

Přijetí obou Agilní a DevOps pomáhá týmům rychleji vyvíjet a dodávat kvalitní software, který je zase známý jako „Quality of Speed“. Toto přijetí si za posledních pět let získalo velký zájem a v následujících letech se bude dále prohlubovat.

Přečtěte si také => Ultimate Guide for DevOps

# 2) Otestujte automatizaci

Aby bylo možné efektivně implementovat postupy DevOps, softwarové týmy nemohou ignorovat automatizaci testů, protože jsou podstatným prvkem procesu DevOps.

Musí najít příležitosti, jak nahradit manuální testování automatickým testováním. Protože automatizace testů je považována za důležitou překážku DevOps, minimálně by většina regresních testů měla být automatizována.

Vzhledem k popularitě DevOps a skutečnosti, že automatizace testů je nedostatečně využívána a méně než 20% testování je automatizováno, existuje velký prostor pro zvýšení přijetí automatizace testů v organizacích. Měly by se objevit pokročilejší metody a nástroje, které umožní lepší využití automatizace testů v projektech.

co znamená double v Javě

Stávající populární automatizační nástroje, jako jsou Selenium, Katalon a TestComplete, se nadále vyvíjejí s novými funkcemi, díky nimž je automatizace mnohem jednodušší a efektivnější.

Seznam nejlepších nástrojů pro testování automatizace pro rok 2021 naleznete zde viz zde a tento seznam zde.

# 3) API a Services Test Automation

Odpojení klienta a serveru je aktuálním trendem v navrhování webových i mobilních aplikací.

API a služby jsou znovu použity ve více než jedné aplikaci nebo komponentě. Tyto změny zase vyžadují, aby týmy testovaly API a služby nezávisle na aplikaci, která je používá.

Když se API a služby používají napříč klientskými aplikacemi a komponentami, je jejich testování efektivnější a efektivnější než testování klienta. Trendem je, že potřeba automatizace testů API a služeb se stále zvyšuje, což může předčit funkčnost používanou koncovými uživateli na uživatelských rozhraních.

Správný proces, nástroj a řešení pro test automatizace API jsou důležitější než kdy dříve. Proto stojí za to, abyste se co nejlépe naučili Nástroje pro testování API pro vaše testovací projekty.

# 4) Umělá inteligence pro testování

Ačkoli použití přístupů umělé inteligence a strojového učení (AI / ML) k řešení výzev v testování softwaru není v komunitě softwarového výzkumu nové, nedávný pokrok v AI / ML s velkým množstvím dostupných dat představuje nové příležitosti k použití AI / ML v testování.

Aplikace AI / ML při testování je však stále v raných fázích. Organizace najdou způsoby, jak optimalizovat své testovací postupy v AI / ML.

Algoritmy AI / ML jsou vyvíjeny za účelem generování lepších testovacích případů, testovacích skriptů, testovacích dat a sestav. Prediktivní modely by pomohly při rozhodování o tom, kde, co a kdy testovat. Chytré analýzy a vizualizace podporují týmy při zjišťování poruch a porozumění testovací pokrytí , oblasti s vysokým rizikem atd.

Doufáme, že v následujících letech uvidíme více aplikací AI / ML při řešení problémů, jako je predikce kvality, prioritizace testovacích případů, klasifikace poruch a přiřazování.

# 5) Automatizace mobilních testů

Trend vývoje mobilních aplikací stále roste, protože mobilní zařízení jsou stále schopnější.

Chcete-li plně podporovat DevOps, musí být automatizace mobilních testů součástí nástrojů DevOps. Současné využití automatizace mobilních testů je však velmi nízké, částečně kvůli nedostatku metod a nástrojů.

Trend automatizovaného testování mobilních aplikací se stále zvyšuje. Tento trend je poháněn potřebou zkrátit dobu potřebnou k uvedení na trh a pokročilejšími metodami a nástroji pro automatizaci mobilních testů.

Integrace mezi cloudovými laboratořemi mobilních zařízení, jako je Kobiton, a automatizačními nástroji pro testování, jako je Katalon, může pomoci přinést mobilní automatizaci na další úroveň.

# 6) Testování prostředí a dat

Rychlý růst internetu věcí (IoT) (viz nejlepší zařízení IoT zde ) znamená, že více softwarových systémů pracuje v mnoha různých prostředích. To pro testovací týmy představuje výzvu k zajištění správné úrovně pokrytí testů. Ve skutečnosti je nedostatek testovacích prostředí a dat hlavní výzvou při podávání žádostí o testování v agilních projektech.

Uvidíme růst v nabídce a používání cloudových a kontejnerových testovacích prostředí. Některá řešení pro nedostatek testovacích dat jsou aplikace AI / ML pro generování testovacích dat a růst datových projektů.

# 7) Integrace nástrojů a činností

Je těžké použít jakýkoli testovací nástroj, který není integrován s ostatními nástroji pro správu životního cyklu aplikace. Softwarové týmy musí integrovat nástroje používané pro všechny vývojové fáze a aktivity, aby bylo možné shromáždit vícezdrojová data, aby bylo možné efektivně aplikovat přístupy AI / ML.

Například, používání AI / ML k detekci, kam se zaměřit testování, potřebuje nejen data z testovací fáze, ale také z fází požadavků, designu a implementace.

Spolu s trendy rostoucí transformace směrem k DevOps, automatizaci testů a AI / ML uvidíme testovací nástroje, které umožňují integraci s ostatními nástroji a aktivitami v ALM.

Závěr

Jedná se o rozvíjející se trendy testování softwaru, na které bychom si měli dávat pozor v roce 2021, když žijeme ve světě bezprecedentních exponenciálních změn poháněných technologií a digitální transformací.

Organizace a jednotlivci si musí být stále vědomi vývoje v tomto odvětví. Udržet krok s těmito trendy by poskytlo testovacím profesionálům, organizacím a týmům příležitost udržet si náskok.

Existují nějaké další zajímavé trendy testování softwaru, které předpokládáte v roce 2021? Neváhejte se podělit o své myšlenky v sekci komentáře níže !!

Doporučené čtení

^