Az Agile a gyorsan változó követelményekre, míg a DevOps a sebesség iránti igényre jelentett megoldást a vállalatok számára.
A DevOps olyan gyakorlatokat, szabályokat, folyamatokat és eszközöket foglal magában, amelyek segítenek a fejlesztési és üzemeltetési tevékenységek integrálásában, hogy csökkentsék a fejlesztéstől az üzemeltetésig eltelt időt. A DevOps széles körben elfogadott megoldássá vált azon szervezetek számára, amelyek célul tűzték ki a szoftver életciklusának lerövidítését a fejlesztéstől a szállításig, valamint az üzemeltetésig.
Az agilis alapokon nyugvó DevOps gyakorlat bevezetése segíti a csapatokat a minőségi szoftverek gyorsabb fejlesztésében és szállításában, amit angolul „Quality of Speed” elnevezéssel szoktak illetni. Ezen metodika az elmúlt öt évben nagy érdeklődést váltott ki, és a következő időszakban ez a tendencia csak fokozódni fog.
A DevOps gyakorlatok hatékony megvalósítása érdekében a szoftvercsapatok nem hagyhatják figyelmen kívül a tesztautomatizálást, mivel ez a folyamat lényeges eleme.
Figyelembe véve a DevOps népszerűségét és azt a tényt, hogy a vállalatok csupán 20%-ban aknázzák ki a tesztautomatizálásban rejlő lehetőségeket, ezen a területen biztos növekedés várható.
A jelenleg népszerű automatizálási eszközök, például a Selenium, Katalon és a TestComplete olyan új funkciókkal fejlődnek tovább, amelyek az automatizálást is sokkal könnyebbé és hatékonyabbá teszik.
A 2021-re vonatkozó legjobb tesztautomatizálási eszközök listáját itt találod.
A kliens és a szerver szétválasztása a webes és a mobilalkalmazások tervezésének jelenlegi trendje.
Előfordul, hogy az API-t több alkalmazásban vagy azok komponenseiben újra felhasználják, ez viszont azt eredményezi, hogy a csapatoknak az API-t az azt használó alkalmazástól függetlenül is tesztelnie kell.
Mivel ez a terület is egyre nagyobb hangsúlyt kap a vállalatok életében, ezért minden eddiginél kritikusabbá válik, hogy ezekhez a tesztekhez is a megfelelő folyamatot, eszközt és megoldást válasszuk.
Bár a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás (AI/ML) alkalmazása a szoftvertesztelésben nem újkeletű, a nagy mennyiségű rendelkezésre álló adat új lehetőségeket kínál ezen a területen is.
Az AI/ML algoritmusok jobb tesztesetek, tesztszkriptek, tesztadatok és jelentések előállítására is használhatóak, valamint segítik a döntéshozást, azzal kapcsolatban, hogy hol, mit és mikor kell tesztelni. Az intelligens adatelemzés és a vizualizáció segíti a csapatokat a hibák felderítésében és a magas kockázatú területek tesztlefedettségében.
Reméljük, hogy az AI/ML alkalmazása olyan területeken is jelentőssé válik a következő években mint a minőségelőrejelzés, és a tesztesetek- valamint a hibák priorizálása.
A mobil tesztautomatizálás jelenlegi kihasználtsága nagyon alacsony, részben a módszerek és az eszközök hiánya miatt, bár a mobilalkalmazások automatizált tesztelésének tendenciája folyamatosan növekszik. Ezt többek között az termék piacra lépésének sebessége körül kialakult verseny, valamint az egyre fejlődő módszerek és eszközök indokolják.
A felhőalapú platformok, mint például a Kobiton, és a tesztautomatizáló eszközök, például a Katalon integrációja segíthet abban, hogy a mobil automatizálás a következő szintre lépjen.
Az IoT gyors növekedése azt jelenti, hogy több szoftverrendszer működik számos különböző környezetben, így a tesztek megfelelő lefedettségének biztosítása gyakran nehézséget jelent a tesztelőcsapatok számára. Egy agilis projektnél valójában a tesztkörnyezetek és az adatok hiánya jelenti a legfőbb kihívást egy bevezetés során.
A következő években a felhőalapú és konténerizált tesztkörnyezetek kínálata és használata is feltehetően növekedni fog. Az AI/ML alkalmazása a tesztadatok előállítására során megoldást jelenthet a tesztadatok hiányára.
Az alkalmazás életciklusának kezelése minden olyan tesztelési eszköz esetében nehézkessé válhat, amely nincs integrálva a többi eszközzel. A szoftvercsapatoknak integrálniuk kell a fejlesztési és a működési fázisban használt összes eszközt, annak érdekében, hogy a számtalan forrásból érkező adat megfelelő alapot biztosítson az AI/ML hatékony alkalmazásához.
Említhetnénk példaként az AI/ML használatát a tesztelés valódi fókuszának meghatározására, mivel ebben az esetben a tesztelési fázis adatai mellett, az üzleti követelmények elemzése közben keletkezett információk, valamint a tervezés és a megvalósítás fázisainak adatai is szükségesek.
A DevOps, a tesztautomatizálás és az AI/ML folyamatos terjedése miatt, egyre gyakrabban találkozhatunk majd olyan tesztelőeszközökkel, amelyek lehetővé teszik az integrációt az alkalmazás életciklus-kezelés (ALM) többi eszközével.
Ezek azok a feltörekvő szoftvertesztelési trendek, amelyekre 2021-ben figyelni kell, mivel a technológia és a digitális átalakulás által vezérelt soha nem látott exponenciális változások világában élünk.
A szervezeteknek és a szakemberek tisztában kell lenniük az ipar fejleményeivel, mivel ezek a trendeknek lehetőséget adhatnak arra, hogy a trendek élén maradva, akár vezessék is azokat.