Hvilke teknologier anvendes af softwaretestere?
Indholdsfortegnelse
Introduktion
Softwaretestning er et afgørende skridt i softwareudviklingen, og ingen softwareapplikation må nogensinde frigives uden den rette testplan, der er obligatorisk for hvert projekt. I en tidligere artikel har vi beskrevet en softwareingeniørs opgaver i detaljer, og nu går vi videre til at undersøge de forskellige værktøjer og teknologier; disse er evigt aktuelle værktøjer og vil altid spille en central rolle i sikringen af softwarens kvalitet.
Softwaretestning er et vigtigt fokusområde, da det vil hjælpe dig med at foretage de nødvendige ændringer og forbedringer i hver enkelt softwareapplikation. Det vil også hjælpe med at imødegå de mange udfordringer, som softwareudviklere over hele verden står over for.
Nedenfor er angivet de bedste teknologier inden for softwareudvikling, hvoraf nogle af dem er udviklet for et stykke tid siden, men de er stadig på mode og populære. Lad os tjekke de bedste værktøjer og teknologier nu:
De mest anvendte værktøjer og teknologier
1. Agile og DevOps
Softwareudviklere står inde for anvendeligheden af agile teknologier inden for softwareudvikling, fordi det er det perfekte svar på de skiftende krav i softwareudviklingsverdenen. DevOps, som er en række metoder, der kombinerer it-drift og softwareudvikling, har til formål at forkorte softwareudviklingscyklusser og frigive software af højeste kvalitet.
Ved at indføre begge disse teknologier kan du helt sikkert hjælpe med at få softwareapplikationer hurtigere på markedet og frigive færdige projekter uden problemer. Gennem teamsamarbejde, inkrementel levering og løbende planlægning er softwareudvikling gået til et helt nyt niveau takket være teknologierne inden for softwaretestning.
2. QAOps
QAOps er den næste ting at gøre efter DevOps. Det er en ny praksis, der integrerer kvalitetssikring i softwareleveringslinjerne. QAOps-tilgangen placerer kvalitetssikring i centrum af leveringsværdikæden. QA-teamet arbejder direkte sammen med udviklings- og driftsteamet, og de arbejder sammen ved at integrere QA-procedurer, automatisering og et QA-rapport dashboard. Der er to hovedprincipper i kvalitetssikring:
- Det skal indgå i CI (Continuous Integration) og CD (Continuous Deployment)
- Softwareingeniører arbejder tæt sammen med teamet, mens de opbygger CI og CD.
3. Automatisering af test
Testautomatisering er et integreret element i implementeringen af DevOps-praksis. På den måde kan du erstatte manuel testning med automatiseret testning, hvor det er muligt. I de fleste tilfælde er testautomatisering underudnyttet, for selv om den kan automatisere testene, og du kan bruge resultaterne til at forbedre softwarekvaliteten, er der nogle områder, hvor den ikke udnyttes korrekt. Følgende er de forskellige faser i testautomatisering – enhedstest, integrationstest, end-to-end test og udforskende test. Testautomatisering dækker alle testprocesser på en hurtig og omkostningseffektiv måde og giver bedre resultater. Tidligere blev testene udført manuelt, og de var som regel fejlbehæftede og tidskrævende.
For at få den bedste udnyttelse af testautomatiseringssuiterne vil QA-teamet tilpasse sig DevOps-praksis og sikre, at testene automatiseres med 100 % kodedækning.
De automatiseringsværktøjer, der anvendes i dag, er langt mere effektive end de tidligere. Det skyldtes, at de forskellige teams fulgte deres egne rammer for testautomatisering, og når nye medlemmer kom ind, havde de svært ved at komme igennem den stejle indlæringskurve.
Dagens applikationer kører på flere enheder med forskellige bevægelige dele, så der skal være noget, der kaldes syntetisk transaktionsovervågning, hvor der køres tests i produktionsfasen for at fange “fejl i aktion”, før det bliver brugt på tredjepartsplatforme, og dine brugere opdager fejlene.
Nogle af de mest populære værktøjer til automatisering af tests er Selenium, Katalon og TestComplete, og disse værktøjer udvikler sig hele tiden, så testningen bliver nemmere og mere effektiv.
4. Udnyttelse af magien i kunstig intelligens
Med AI og ML kan du opnå umulige bedrifter inden for softwareudvikling og endda klare flere udfordringer, som tidligere var umulige. Det er dog endnu ikke tid til at udforske det fulde potentiale af AI og ML i testning, fordi det stadig er i de tidlige stadier. Men én ting er sikkert: Intelligente analyser og visualisering kan hjælpe teamene med at forstå og opdage fejl og fokusere på områder, der skal forbedres. Du kan forvente mere præcision i testning med AI og ML i de kommende år, med fuldt fokus på kvalitet, fejlklassificering, prioritering af testtilfælde osv.
Da vi har flere softwareudviklere og flere apps og flere lanceringer i de kommende år, gør kunstig intelligens i softwaretestning det hurtigere og mere effektivt, og automatiseret testning tager det til et helt nyt niveau. Med AI og ML i softwaretestning kan hele softwareudviklingscyklussen forkortes. Kedelige opgaver i udvikling og testning vil nu kunne løses hurtigt ved hjælp af metoder som ræsonnement og problemløsning.
Udviklerne og testerne har deres opgaver klaret, og de behøver ikke at bekymre sig om, hvilke tests der skal køres og hvilke der ikke skal køres. ML kan øge AI’s færdigheder ved at indsamle og analysere store mængder data efter testning, og dette hjælper med at træffe beslutninger på baggrund af de tidligere indsamlede data.
Når man bruger AI og ML, er det vigtigt at vide, hvor man skal fokusere testen, så dataene skal indsamles fra alle faser – testfasen, selvfølgelig, men også kravene, designet, implementeringen osv.
5. Scriptless automatiseringsværktøjer
Som navnet antyder, er scriptløs eller kodeløs testning en metode til automatisering af test ved hjælp af værktøjer og ikke ved at skrive testskripter. Dette gøres ved hjælp af testautomatiseringsframeworks som Selenium, og de kombinerer AI- og ML-algoritmer med fremragende og konsistente resultater. Disse tests er brugervenlige og sparer helt sikkert meget tid og reducerer vedligeholdelsesomkostningerne.
Andre scriptløse testværktøjer, der anvendes i vid udstrækning, er Perfecto, TestGrid, Virtuoso, testRigor, Katalon Studio, Accelq, ZapTest og TestCraft, for blot at nævne nogle få.
6. Test af store data
Dette er et meget fremtrædende testværktøj, der er blevet brugt i mange forskellige brancher som bankvæsen, sundhedsvæsen, detailhandel, medier, telekommunikation, finans osv. Som navnet siger, bruges big data-testning til at teste og validere store data. En af specialiteterne er Batch Data Processing-testen, hvor testprocedurerne finder sted, når applikationerne er i batchbehandling. Der er også databehandling i realtid, og det sker, når programmet er i realtidsbehandlingstilstand for data. Og så har du testen i interaktiv databehandling. I denne teknik integrerer du de virkelige testprotokoller (præcis som en bruger ville interagere med appen) for at gennemføre testen.
Konklusion
Der vil være flere testmiljøer og data takket være udviklingen af IoT. Det er en stor lettelse for softwareudviklere, fordi der er så mange forskellige slags programmer, der fungerer på så mange forskellige slags enheder, store som små. Der er allerede nu en stigning i cloud-baserede og containeriserede testmiljøer, og der er meget at se frem til.
Interessante links:
Hvad er softwaretestning, og hvordan fungerer det?
Vil du gerne blive softwaretester?
Billeder: Canva
Forfatteren: Sascha Thattil arbejder på Software-Developer-India.com, som er en del af YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk virksomhed, der leverer programmører til IT-virksomheder, agenturer og IT-afdelinger.
Skriv et svar