top software testing trends follow 2021
Ετοιμαστείτε να ελέγξετε τις εντυπωσιακές τάσεις δοκιμών λογισμικού το 2021:
java web services συνεντεύξεις ερωτήσεις και απαντήσεις για έμπειρους
Μάθετε ποιες τάσεις θα σας επηρέαζαν κριτικά και πώς να είστε έτοιμοι για το παιχνίδι από αυτό το ενημερωτικό άρθρο.
Σήμερα, παρατηρούμε τεράστιες αλλαγές στις τεχνολογικές εξελίξεις καθώς ο κόσμος γίνεται ψηφιακοποιημένος.
Το έτος 2021 θα σηματοδοτήσει τη συνέχιση των τεράστιων αλλαγών στην τεχνολογία και τον ψηφιακό μετασχηματισμό, απαιτώντας έτσι από τους οργανισμούς να καινοτομούν και να ανακαλύπτουν συνεχώς τον εαυτό τους.
Διαβάστε τα προηγούμενα άρθρα μας 'Top Industry Trends' εδώ:
- Δοκιμές τάσεων 2014
- Δοκιμές τάσεων 2015
- Δοκιμές τάσεων 2016
- Δοκιμές τάσεων 2017
Ποιότητα με ταχύτητα:
Η εκθετική και άνευ προηγουμένου αλλαγή στην τεχνολογία επηρεάζει τον τρόπο με τον οποίο οι οργανισμοί αναπτύσσουν, επικυρώνουν, παραδίδουν και λειτουργούν το λογισμικό.
Ως εκ τούτου, αυτοί οι οργανισμοί πρέπει να καινοτομούν και να ανανεώνονται με συνέπεια, βρίσκοντας τη λύση για τη βελτιστοποίηση πρακτικών και εργαλείων για την γρήγορη ανάπτυξη και παράδοση λογισμικού υψηλής ποιότητας.
Αποτελώντας περίπου το 30% της συνολικής προσπάθειας του έργου, οι δοκιμές λογισμικού αποτελούν σημαντικό επίκεντρο για αλλαγές και βελτιώσεις. Οι πρακτικές και τα εργαλεία δοκιμών πρέπει να εξελιχθούν για να αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις της επίτευξης « Ποιότητα με ταχύτητα ' εν μέσω της αυξανόμενης πολυπλοκότητας των συστημάτων, των περιβαλλόντων και των δεδομένων.
Παρακάτω παρουσιάσαμε τις κορυφαίες τάσεις στη δοκιμή λογισμικού, και πολλές από τις οποίες έχουν ήδη εμφανιστεί τα τελευταία χρόνια. Παρατηρήσαμε ότι το Agile και το DevOps, ο αυτοματισμός δοκιμών, η τεχνητή νοημοσύνη για δοκιμές και ο αυτοματοποιημένος έλεγχος API είναι οι πιο αισθητές τάσεις το 2021 και τα επόμενα χρόνια.
Μαζί με αυτές τις τάσεις, υπάρχουν δοκιμαστικές λύσεις όπως Σελήνιο , Καταλονών , TestComplete και Kobiton που έχουν τη δυνατότητα να αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις στη δοκιμή λογισμικού.
Τι θα μάθετε:
Κορυφαίες τάσεις δοκιμών λογισμικού το 2021
Προσέξτε τις Κορυφαίες τάσεις δοκιμών λογισμικού που πρέπει να αναμένετε κάποιος το έτος 2021.
Ας εξερευνήσουμε !!
# 1) Ευκίνητος και DevOps
Οι οργανισμοί έχουν αγκαλιάσει το Agile ως απάντηση στις ταχέως μεταβαλλόμενες απαιτήσεις και το DevOps ως απάντηση στη ζήτηση για ταχύτητα.
Το DevOps περιλαμβάνει πρακτικές, κανόνες, διαδικασίες και εργαλεία που βοηθούν στην ολοκλήρωση των δραστηριοτήτων ανάπτυξης και λειτουργίας για τη μείωση του χρόνου από την ανάπτυξη έως τις λειτουργίες. Το DevOps έχει γίνει μια ευρέως αποδεκτή λύση για οργανισμούς που αναζητούν τρόπους να συντομεύσουν τους κύκλους ζωής του λογισμικού από την ανάπτυξη στην παράδοση και τη λειτουργία.
Η υιοθέτηση και των δύο Agile και DevOps βοηθά τις ομάδες να αναπτύξουν και να παραδώσουν ποιοτικό λογισμικό πιο γρήγορα, το οποίο με τη σειρά του είναι επίσης γνωστό ως «Ποιότητα ταχύτητας». Αυτή η υιοθέτηση έχει αποκτήσει μεγάλο ενδιαφέρον τα τελευταία πέντε χρόνια και συνεχίζει να εντείνεται και τα επόμενα χρόνια.
Διαβάστε επίσης => Ο τελικός οδηγός για DevOps
# 2) Αυτοματοποίηση δοκιμής
Προκειμένου να εφαρμοστούν αποτελεσματικά οι πρακτικές του DevOps, οι ομάδες λογισμικού δεν μπορούν να αγνοήσουν τον αυτοματοποιημένο έλεγχο καθώς είναι ένα ουσιαστικό στοιχείο της διαδικασίας DevOps.
Πρέπει να βρουν τις ευκαιρίες να αντικαταστήσουν τις μη αυτόματες δοκιμές με τις αυτόματες δοκιμές. Καθώς ο αυτοματισμός δοκιμής θεωρείται σημαντικό εμπόδιο του DevOps, τουλάχιστον, οι περισσότερες δοκιμές παλινδρόμησης θα πρέπει να αυτοματοποιηθούν.
Δεδομένης της δημοτικότητας του DevOps και του γεγονότος ότι η αυτοματοποίηση των δοκιμών δεν χρησιμοποιείται, με λιγότερο από το 20% των δοκιμών να είναι αυτοματοποιημένη, υπάρχει πολύς χώρος για να αυξηθεί η υιοθέτηση των δοκιμών αυτοματισμού σε οργανισμούς. Πρέπει να προκύψουν πιο προηγμένες μέθοδοι και εργαλεία για να επιτρέπεται η καλύτερη χρήση του αυτοματοποιημένου ελέγχου σε έργα.
Τα υπάρχοντα δημοφιλή εργαλεία αυτοματισμού όπως το Σελήνιο, το Katalon και το TestComplete συνεχίζουν να εξελίσσονται με νέες δυνατότητες που κάνουν τον αυτοματισμό πολύ πιο εύκολο και αποτελεσματικό.
Για τη λίστα με τα καλύτερα εργαλεία δοκιμών αυτοματισμού για το 2021, παρακαλώ ανατρέξτε εδώ και αυτή τη λίστα εδώ.
# 3) Αυτοματισμός δοκιμών API και υπηρεσιών
Η αποσύνδεση του πελάτη και του διακομιστή είναι μια τρέχουσα τάση στο σχεδιασμό τόσο διαδικτυακών όσο και εφαρμογών για κινητά.
Το API και οι υπηρεσίες επαναχρησιμοποιούνται σε περισσότερες από μία εφαρμογές ή στοιχεία. Αυτές οι αλλαγές, με τη σειρά τους, απαιτούν από τις ομάδες να δοκιμάσουν API και υπηρεσίες ανεξάρτητες από την εφαρμογή που τις χρησιμοποιούν.
Όταν το API και οι υπηρεσίες χρησιμοποιούνται σε εφαρμογές και στοιχεία πελατών, η δοκιμή τους είναι πιο αποτελεσματική και αποδοτική από τη δοκιμή του πελάτη. Η τάση είναι ότι η ανάγκη για αυτοματοποίηση δοκιμών API και υπηρεσιών συνεχίζει να αυξάνεται, ξεπερνώντας πιθανώς τη λειτουργικότητα που χρησιμοποιούν οι τελικοί χρήστες στις διεπαφές χρήστη.
Η σωστή διαδικασία, το εργαλείο και η λύση για τη δοκιμή αυτοματοποίησης API είναι πιο κρίσιμα από ποτέ. Επομένως, αξίζει την προσπάθειά σας να μάθετε το καλύτερο Εργαλεία δοκιμών API για τα δοκιμαστικά σας έργα.
# 4) Τεχνητή νοημοσύνη για δοκιμές
Αν και η εφαρμογή των προσεγγίσεων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης (AI / ML) για την αντιμετώπιση των προκλήσεων στις δοκιμές λογισμικού δεν είναι νέα στην κοινότητα έρευνας λογισμικού, οι πρόσφατες εξελίξεις στο AI / ML με μεγάλο αριθμό διαθέσιμων δεδομένων δημιουργούν νέες ευκαιρίες για την εφαρμογή AI / ML στις δοκιμές.
Ωστόσο, η εφαρμογή του AI / ML στις δοκιμές βρίσκεται ακόμη στα αρχικά στάδια. Οι οργανισμοί θα βρουν τρόπους βελτιστοποίησης των πρακτικών δοκιμών τους σε AI / ML.
Οι αλγόριθμοι AI / ML αναπτύσσονται για τη δημιουργία καλύτερων περιπτώσεων δοκιμών, σεναρίων δοκιμών, δεδομένων δοκιμής και αναφορών. Τα μοντέλα πρόβλεψης θα βοηθούσαν στη λήψη αποφάσεων σχετικά με το πού, τι και πότε θα δοκιμαστούν. Η έξυπνη ανάλυση και οπτικοποίηση υποστηρίζουν τις ομάδες για τον εντοπισμό σφαλμάτων και την κατανόηση κάλυψη δοκιμών , περιοχές υψηλού κινδύνου κ.λπ.
Ελπίζουμε να δούμε περισσότερες εφαρμογές AI / ML για την αντιμετώπιση προβλημάτων, όπως πρόβλεψη ποιότητας, ιεράρχηση δοκιμής, ταξινόμηση σφαλμάτων και ανάθεση στα επόμενα χρόνια.
# 5) Αυτοματισμός δοκιμής για κινητά
Η τάση ανάπτυξης εφαρμογών για κινητά συνεχίζει να αυξάνεται καθώς οι κινητές συσκευές είναι όλο και πιο ικανές.
Για την πλήρη υποστήριξη του DevOps, ο αυτοματισμός δοκιμής για κινητά πρέπει να αποτελεί μέρος των εργαλείων εργαλείων DevOps. Ωστόσο, η τρέχουσα χρήση του αυτοματισμού δοκιμής για κινητά είναι πολύ χαμηλή, εν μέρει λόγω της έλλειψης μεθόδων και εργαλείων.
Η τάση των αυτοματοποιημένων δοκιμών για εφαρμογές για κινητά συνεχίζει να αυξάνεται. Αυτή η τάση καθοδηγείται από την ανάγκη συντόμευσης του χρόνου προς την αγορά και πιο προηγμένων μεθόδων και εργαλείων για αυτοματοποίηση δοκιμών για κινητά.
Η ενοποίηση μεταξύ εργαστηρίων κινητών συσκευών που βασίζονται σε σύννεφο όπως το Kobiton και των δοκιμαστικών εργαλείων αυτοματισμού, όπως το Katalon, μπορεί να βοηθήσει στην επίτευξη αυτοματισμού για κινητά στο επόμενο επίπεδο.
# 6) Περιβάλλοντα και δεδομένα δοκιμής
Η ταχεία ανάπτυξη του Διαδικτύου των πραγμάτων (IoT) (βλ κορυφαίες συσκευές IoT εδώ ) σημαίνει ότι περισσότερα συστήματα λογισμικού λειτουργούν σε πολλά διαφορετικά περιβάλλοντα. Αυτό θέτει μια πρόκληση για τις ομάδες δοκιμών να διασφαλίσουν το σωστό επίπεδο κάλυψης δοκιμών. Πράγματι, η έλλειψη δοκιμαστικών περιβαλλόντων και δεδομένων αποτελεί κορυφαία πρόκληση κατά την εφαρμογή σε δοκιμές σε ευέλικτα έργα.
Θα δούμε ανάπτυξη στην προσφορά και τη χρήση περιβάλλοντων δοκιμών που βασίζονται σε σύννεφο και σε κοντέινερ. Η εφαρμογή AI / ML για τη δημιουργία δεδομένων δοκιμών και την ανάπτυξη έργων δεδομένων είναι μερικές λύσεις για την έλλειψη δεδομένων δοκιμής.
σε τι χρησιμοποιείται το c ++
# 7) Ενσωμάτωση εργαλείων και δραστηριοτήτων
Είναι δύσκολο να χρησιμοποιήσετε οποιοδήποτε εργαλείο δοκιμών που δεν είναι ενσωματωμένο με τα άλλα εργαλεία για τη διαχείριση του κύκλου ζωής της εφαρμογής. Οι ομάδες λογισμικού πρέπει να ενσωματώσουν τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για όλες τις φάσεις ανάπτυξης και τις δραστηριότητες, έτσι ώστε να μπορούν να συλλέγονται δεδομένα πολλαπλών πηγών για την αποτελεσματική εφαρμογή προσεγγίσεων AI / ML.
Για παράδειγμα, χρησιμοποιώντας AI / ML για να εντοπίσετε πού να εστιάσετε τις δοκιμές, χρειάζεται όχι μόνο δεδομένα από τη φάση δοκιμής αλλά και από τις απαιτήσεις, τις φάσεις σχεδιασμού και υλοποίησης.
Μαζί με τις τάσεις του αυξανόμενου μετασχηματισμού προς DevOps, αυτοματοποίηση δοκιμών και AI / ML, θα δούμε εργαλεία δοκιμών που επιτρέπουν την ενσωμάτωση με τα άλλα εργαλεία και δραστηριότητες στο ALM.
συμπέρασμα
Αυτές είναι οι αναδυόμενες τάσεις δοκιμών λογισμικού που πρέπει κανείς να προσέξει το 2021 καθώς ζούμε στον κόσμο των πρωτοφανών εκθετικών αλλαγών που οδηγούνται από την τεχνολογία και τον ψηφιακό μετασχηματισμό.
Οι οργανισμοί και τα άτομα πρέπει να γνωρίζουν τις εξελίξεις στον κλάδο. Η παρακολούθηση αυτών των τάσεων θα έδινε στους επαγγελματίες των δοκιμών, οργανισμούς και ομάδες την ευκαιρία να μείνουν μπροστά από την καμπύλη.
Υπάρχουν άλλες ενδιαφέρουσες τάσεις δοκιμών λογισμικού που προβλέπετε το 2021; Μη διστάσετε να μοιραστείτε τις σκέψεις σας στην παρακάτω ενότητα σχολίων !!
Συνιστώμενη ανάγνωση
- Τα καλύτερα εργαλεία δοκιμής λογισμικού 2021 (QA Test Automation Tools)
- Δοκιμή λογισμικού QA Assistant Job
- Μάθημα δοκιμών λογισμικού: Σε ποιο Ινστιτούτο Δοκιμών Λογισμικού πρέπει να εγγραφώ;
- Επιλέγοντας Δοκιμή λογισμικού ως καριέρα σας
- Δοκιμή λογισμικού Τεχνικό περιεχόμενο Συγγραφέας Freelancer Job
- Top 20 Υπηρεσίες δοκιμών λογισμικού Το 2021: Εταιρείες δοκιμών λογισμικού
- Μερικές ενδιαφέρουσες ερωτήσεις συνέντευξης δοκιμών λογισμικού
- Σχόλια και σχόλια μαθήματος δοκιμών λογισμικού