Главные тенденции тестирования программного обеспечения в 2020 году

Для QA-специалистов важно быстро адаптироваться к изменениям в области тестирования программного обеспечения. DZone собрали актуальные тенденции в этой сфере на 2020 год.

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)

Применение AI и ML в области тестирования программного обеспечения все еще находится на предварительных этапах. Однако последние достижения в этой области помогают в работе с обширными наборами данных. Доступность ценных данных открывает новые возможности для применения AI/ML в тестировании программного обеспечения.

Машинное обучение может помочь существенно оптимизировать рабочие процессы:

1. Оптимизация набора тестов с помощью выявления избыточных тестов.
2. Разработка прогнозных моделей для определения критических параметров в процессе тестирования на основе исторического анализа.
3. Анализ и снижение рисков и, соответственно, определение приоритетов регрессионных тестов.
4. Изучение тестового покрытия.

Автоматизация мобильных тестов

Мобильная индустрия продолжает расти. Согласно отчету Statista, число мобильных пользователей во всем мире вырастет в 2020 году до 7,26 млрд. Организации и предприятия продолжают внедрять мобильные приложения. Создание надежных мобильных приложений с безупречным пользовательским интерфейсом требует тщательного тестирования.

В результате спрос на автоматизированное тестирование мобильных приложений также неуклонно растет. Он обусловлен необходимостью сокращения времени выхода приложения на рынок и более быстрой его доставки пользователям.

Интернет вещей (IoT)

IoT позволяет встроенным устройствам взаимодействовать друг с другом с помощью датчиков. В докладе Gartner прогнозируется, что к 2020 году будет использовано 5,8 миллиарда таких устройств.

Тестовая инфраструктура будет востребована для оценки систем IoT:

• Проверки удобства использования системы IoT в целом.
• Проверки производительности подключенных устройств в сети IoT.
• Проверки процесса аутентификации и контроля конфиденциальности.
• Проверки надежности и масштабируемости сети IoT.

Автоматизация API-тестов

API можно повторно использовать в нескольких приложениях или компонентах в одном приложении. В таких случаях тестировщикам нужно самостоятельно протестировать API, чтобы определить, вернули ли они правильный ответ.

Потребность в автоматизации тестирования API продолжает постепенно расти. Следовательно, команды должны иметь правильные наборы навыков и инструментов, которые не станут узким местом в процессе тестирования.

Интеграция разнообразных инструментов

Благодаря методам Agile, сосредоточенным на сокращенных циклах доставки, для QA трудно использовать инструменты тестирования, недостаточно интегрированные с другими инструментами в конвейере разработки.

Команды разработчиков программного обеспечения должны интегрировать различные инструменты, например, Jenkins и JIRA, чтобы повысить эффективность тестирования. Внедрение правильных интеграций помогает оптимизировать процесс тестирования, предоставляя такие функции, как отслеживание ошибок, управление задачами, управление требованиями.