Написать нам
Категория: Тренды
10.12.2019

Тренды в Веб Тестировании и Программного Обеспечения (ПО) 2020

Согласно прогнозам Gartner, к концу 2019 года затраты на развитие индустрии ИТ вырастут до 3.76 триллионов долларов, а в 2020 – до 3.87 триллионов. Таким образом, ИТ играет все более весомую роль в нашей жизни.



Соответственно, прошли те времена, когда команда обеспечения качества ИТ-продуктов была отделом, отвечающим за ручную проверку функциональности приложений без особого взаимодействия с разработчиками. Способы создания программного обеспечения пережили что-то вроде революции. В соответствии с этим выросла роль тестирования программного обеспечения.



Обеспечение качества продукта сегодня далеко не рядовой процесс в конце цикла разработки. Теперь это полноценная часть стратегии, которая определяет судьбу приложения. С принятием и распространением цифровых технологий тестирование программного обеспечения обрело новый вид.

Помимо трендов разработки сегодня нельзя упускать последние тенденции тестирования качества. Какими же будут тренды 2020?

Тестирование Big Data



Big Data – огромный объем данных, которые генерируются на большой скорости. При их тестировании необходимо убедиться, что терабайты информации качественно обработаны. Главная задача этого тестирования – оценка производительности и функциональности приложений. О графическом интерфейсе читайте здесь.



При этом, все более существенной проблемой подобной проверки является проверка того, что каждый байт успешно обработан. Ведь объемы данных сегодня колоссальные. А чем больше данных, тем больше времени необходимо для запуска теста, больше ресурсов нужно для качественной проверки.



В связи с этим, 2020 может привнести платформы, которые могут воспроизводить поведение отдельных слоев данных приложения. Такие установки дадут следующие гарантии:







Ускорение процесса будет доступно благодаря исключению необходимости создания новых архивов для каждой итерации.

Развитие DevOps



Согласно данным Statista лишь 9% респондентов все еще не приняли или не планируют принимать DevOps. Такой показатель говорит о том, что тестирование и мониторинг процессов выходят на один уровень с непосредственной разработкой.



Иными словами, тестировщики теперь «вступают в игру» на старте разработки, а не в конце. Процессы написания и проверки будут еще более тесными, чтобы обеспечить непрерывную итерацию.



Таким образом, функционал приложения будет иметь намного больше проблем во время запуска. Подобный способ гарантирует, что любые изменения, которые делаются в ходе разработки не навредят конечному продукту.



Тестируйте все и всегда: только так сегодня можно добиться идеального результата.

Машинное обучение



Машинное обучение – одно из ключевых направлений будущего. Оно уже провело некую революцию в процессах разработки и использования приложений. Безусловно, машинное обучение коснется и тестирования, а именно для:







Рынок искусственного интеллекта растет все стремительнее. Ожидается, что к 2025 он достигнет 190,6 млрд. долларов. Это говорит о том, что сфера ИТ все активнее переходит к машинному обучению.





Влияние ИИ на оптимизацию тестирования. Источник изображения


Чем больше его будут применять для тестирования программного обеспечения, тем скорее каждая проверка будет основана на получение ряда вероятных результатов. Тестировщикам останется лишь делать вывод: являются ли полученные данные статистически обоснованными.

ИИ показывает, что эволюция тестирования вступает в новую стадию, выгоду из которой еще предстоит извлечь.

Гибкий подход



На ряду с DevOps все эффективнее становятся так званные Agile-подходы к тестированию. Разработчики всегда знают, какого результата они должны достигнуть. Но в процессе создания приложения возникают непредвиденные проблемы или уникальные идеи, которые провоцируют внесение изменений в код.



Таким образом, разработка всегда будет отклоняться от намеченного плана. Приложения создаются в режиме реального времени, в соответствии с требованиями и запросами клиентов.



Исходя из этого, тестировщики должны быть готовы к любым изменениям и проверять их по мере поступления. Agile-подходы предусматривают не только гибкость тестирования, но и сжатые сроки. Ведь многие изменения могут быть внесены за день, а то и за несколько часов до запуска.



Что для этого требуется? Предсказание возможных вариантов развития событий. То есть, помимо тестирования имеющегося кода, команде обеспечения качества приложения нужно добавлять его возможное продолжение и узнавать реакцию.



Благодаря этому они смогут намного быстрее и эффективнее провести незапланированный тест продукта, указав на новые проблемы.

Тестирование Интернета вещей



Ожидается, что к 2020 году количество интеллектуальных устройств вырастет до 20.8 миллиардов. Для сравнения, в 2016 их было всего 6.4 миллиарда. Это четко отображает стремительное развитие ИТ-индустрии и рост возможностей Интернета вещей.



Ранее существовало такое понятие, как «IoT-устройство». Сегодня IoT – это полноценный рынок. Каждый продукт по своей природе уже является частью Интернета вещей. Но весь этот рынок также зависит от программного обеспечения.





Роль стратегии тестирования в разных отраслях. Источник изображения


Тестировщикам предстоит огромный объем работы по мониторингу протоколов связи и операционных систем и множества возможных комбинаций всех участвующих элементов. Учитывая широкий спектр IoT-устройств, команде обеспечения качества необходимо повышать знания касательно удобства использования, безопасности и производительности IoT.



Интернет вещей создает новое измерение в методическое тестирование программного обеспечения. В области IoT будут проводится следующие типы проверок:







Несмотря на рост роли Интернета вещей, 34% респондента World Quality Report сказали, что их продукты обладают функционалом IoT, но у них до сих пор нет стратегии тестирования.

Автоматизация тестирования



Каждый ИТ-тренд все больше зависит от автоматических процессов. Потому, в вопросах тестирования программного обеспечения также появился тренд перехода к автоматической проверке многих процессов и частей кода.

Стоит только оценить все предыдущие тренды: развитие DevOps, ИИ и машинного обучения, рост доверия к гибким подходам – каждый из них в большей или меньшей мере предусматривает автоматические проверки.




Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: