Рассказываем о главных трендах в тестировании ПО

QAOps-разработка и CI

QAOps — комбинация обеспечения качества (QA) и DevOps, которая позволяет ускорить выпуск релизов без ущерба для качества. С помощью QAOps компании могут автоматизировать больше процессов и улучшить поток операций между отдельными отделами.

QAOps сочетает подход DevOps и непрерывное тестирование. Команда QA-инженеров должна работать в связке с разработчиками, для этого нужно интегрировать процессы тестирования и QA в пайплайн CI/CD. В результате разработчики смогут быстрее выпускать на рынок тщательно протестированные, качественные продукты.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) влияют на развитие практически всех современных технологий. Тестирование программного обеспечения тоже не исключение. Согласно отчету World Quality Report за 2020-2021 гг. 88% опрошенных компаний планируют применять ИИ для развития QA.

Команды QA могут ускорить тестирование благодаря сокращению времени на проверку функционала, обработанного искусственным интеллектом. Кроме того, с помощью ИИ можно улучшить покрытие тестами и создавать новые тесты с нуля. В то же время ML использует данные о поведении пользователей для прогнозирования потенциальных сложностей, что позволяет тестировщикам заблаговременно устранять проблемы и угрозы. ИИ совместно с ML помогают быстрее выпускать высококачественные продукты.

Тестирование IoT

В последние несколько лет использование интернета вещей (IoT) росло экспоненциально, и благодаря 5G этот рост продолжится, поскольку эта технология значительно увеличивает скорость, надежность и пропускную способность сети.

Специалисты по тестированию программного обеспечения должны быть готовы к работе с тысячами новых устройств IoT, которые скоро хлынут на рынок. Тестирование устройств IoT на предмет безопасности имеет решающее значение, ведь они собирают значительные объемы пользовательских данных. Кроме того, эти подключенные устройства должны быть проверены на надежность, полезность, производительность, масштабируемость и совместимость.

Тестирование UI

Команды QA должны тестировать каждый элемент пользовательского интерфейса (UI), чтобы убедиться, что приложения понятны для пользователей и правильно функционируют. UI-тесты могут проводиться вручную или с помощью автоматизированных инструментов и процессов. Однако, независимо от используемых методов тестирования, QA-инженеры обычно сталкиваются со следующими проблемами:

    •    Постоянно изменяющиеся UI: непрерывный поток обновлений и новых релизов затрудняет тщательное тестирование.
    •    Поддержка тестовых сценариев: чем больше меняется интерфейс пользователя, тем труднее поддерживать функциональные тестовые скрипты.
    •    Повышение сложности: по мере усложнения приложений возрастает сложность тестирования UI.
    •    Нехватка времени: создание и выполнение эффективных тестовых сценариев требует времени, особенно если не применяются оптимальные инструменты QA-тестирования.
    •    Исправление ошибок: поскольку на разработку сценариев тестирования уходит много времени, инженерам часто его не хватает, чтобы должным образом исправить обнаруженные ошибки.
    •    Неизвестная рентабельность вложений в автоматизированное тестирование: трудно точно рассчитать конечный коэффициент ROI, так как из-за непрерывного обновления UI тестирование тоже становится непрерывным, что приводит к задержкам в поставках.

Грамотно продуманное с точки зрения UI приложение значительно повышает лояльность клиентов и популярность продукта, поэтому мы считаем упор на хороший UI крайне полезным вложением.

Автоматизация тестирования API

Все чаще несколько приложений используют один и тот же API. В таких случаях его следует тестировать независимо от продуктов, которые его используют. Однако лучшие инструменты тестирования API могут значительно упростить автоматизацию тестирования. Мы рекомендуем следующие решения:

    •    Postman — простой инструмент тестирования API, полезный для разработчиков API, пользователей API и команд QA.
    •    Apiary — платформа, использующая язык разметки Markdown для организации процесса разработки и тестирования API. Она предлагает тестовые сценарии, валидацию и образцы кода.

Эти инструменты помогают QA-инженерам убедиться, что API работает так, как ожидалось, а разработчикам — тестировать API перед интеграцией с использующими его продуктами.

Автоматизированное тестирование мобильных приложений

В 2018 году мировой рынок мобильных приложений оценивался в 106,27 млрд долларов США, а к 2026 году прогнозируют его рост до 407,31 млрд долларов. Поскольку приложения должны стабильно работать на различных устройствах и операционных системах, их автоматизированное тестирование также находится на подъеме. Автоматизация предоставляет расширенные возможности, упрощает и ускоряет тестирование и позволяет выводить все более сложные приложения на рынок без заметной задержки.

Тестирование блокчейн-приложений

Задачи, которые решают QA-инженеры компаний, специализирующихся на финансовых и криптовалютных операциях, отличаются от тестирования обычного программного обеспечения. Однако им на помощь приходят эффективные специализированные решения для тестирования блокчейна, которые позволяют обеспечить безопасность и производительность программных продуктов. Ниже перечислены такие инструменты:

    •    Ethereum Tester — библиотека тестирования с открытым исходным кодом, доступная на GitHub. Она предлагает удобную поддержку API, и ее просто настраивать.
    •    Ganache (раньше называлась Testrpc) — популярная библиотека для локального тестирования контрактов в Ethereum. Она создает тестовый блокчейн, предоставляя доступ к учетным записям для тестирования.
    •    Hyperledger Composer — инструмент с открытым исходным кодом, который помогает разработчикам создавать блокчейн-приложения и обеспечивает интерактивное тестирование, а также автоматизированное юнит- и системное тестирование.

Автоматизация тестирования в Agile-командах

Может показаться, что автоматизированное тестирование противоречит идее Agile, но при правильной реализации оно может сэкономить время и ресурсы, одновременно повышая эффективность разработки. Конечно, для этого требуется результативное сотрудничество между Agile-командами. QA-инженеры должны участвовать в каждом этапе разработки, поэтому между ними и разработчиками должна быть постоянная связь.

При умелом использовании автоматизация Agile-тестирования ускоряет и упрощает регрессионное тестирование, а также позволяет проводить тестирование на различных платформах. Использование подходящих инструментов автоматизированного тестирования дает команде Agile-QA большие возможности для создания отчетов об ошибках и позволяет лучше тестировать ПО для непрерывной поставки.

Тестирование кибербезопасности и комплаенс-риски

Поскольку кибератаки становятся все более распространенными, а компании собирают все больше данных о клиентах, обеспечение безопасности и соблюдение регуляторных требований важны как никогда. В 2021 году приоритетное внимание по-прежнему следует уделять безопасным практикам программирования, внедрению надлежащего тестирования кибербезопасности и контролю рисков на ранних этапах разработки. Тестирование, ориентированное на безопасность, жизненно важно как для защиты организаций, так и конечных пользователей, поэтому команды QA должны знать и использовать новейшие методы и инструменты тестирования, чтобы гарантировать безопасность программных продуктов.

Evergreen Quality Assurance

Evergreen IT-менеджмент или непрерывное обновление создает трудности для тестирования и улучшения качества кода. Например, после каждого ежегодного обновления Windows требуется протестировать тысячи различных приложений. Если каждый тест занимает несколько часов, своевременно протестировать все приложения нереально. Здесь на помощь приходит smoke-тестирование. Существует несколько отличных инструментов управления smoke-тестами, которые помогут ускорить и автоматизировать процессы тестирования.

Автоматизированное smoke-тестирование выполняется не за часы, а за минуты, поэтому идеально подходит для проверки некритичных приложений с низким уровнем риска. Для приложений с более высоким уровнем риска потребуется определить и собрать 20-50 тестовых случаев, чтобы сформировать из них полный тест для основных фич. А чтобы упростить повторение тестов в будущих циклах, нужно создать инфраструктуру тестирования, которая позволит хранить тестовые случаи и управлять ими.

Тестирование в продакшене

Тестирование ПО в рабочей среде включает выполнение автоматизированных тестов после развертывания приложения. Хотя многие тестировщики сопротивляются практике QA на проде, на самом деле она необходима, и за таким тестированием будущее. В конце цикла разработки в продукт регулярно втискивают новые фичи, и тестирование в продакшене гарантирует, что они пройдут полное тестирование, не задерживая развертывание.

Agile и DevOps кардинально изменили процессы разработки, в том числе и тестирования. Полностью завершить тестирование перед релизом, как было раньше, теперь нереально. Хотя традиционные тесты по-прежнему будут проводиться, автоматизация, ИИ и ML, тестирование в продакшене и другие современные методологии QA позволяют быстрее и эффективнее обеспечивать качество и производительность.

Принцип 3 Amigo

Концепция 3 Amigo направлена на поиск компромисса между двумя крайностями — командами, работающими порознь, независимо друг от друга, и бесконечными совещаниями всех причастных к проекту по поводу каждой мельчайшей детали. «Три амиго» — это три различных взгляда, которые необходимо учитывать до, во время и после разработки:

    •    Бизнес: какую проблему нам нужно решить?
    •    Разработка: как решить эту проблему?
    •    Тестирование: работает ли решение так, как задумано?

Для эффективной разработки представители этих различных направлений должны выработать общее мышление и четко понять, что именно требуется сделать, и каков будет конечный результат. В итоге каждая группа понимает ожидания клиента и лучше определяет, что должна включать в себя каждая доработка.

Bug bounty

Bug bounty — бонусные программы поиска ошибок — поощряют и вознаграждают этичных хакеров, которые находят и подтверждают ошибки и уязвимости. Такие программы могут быть реализованы внутри организации или с помощью сторонних поставщиков решений безопасности, которые предлагают доступ к квалифицированным проверенным исследователям.

Крупные корпорации, такие как Google, Facebook и Apple, все чаще пользуются программами bug bounty, чтобы обеспечить максимальную безопасность своих критичных систем и чувствительных данных. Даже Пентагон использует исследователей безопасности для защиты своих цифровых активов от кибератак.