Quelles technologies sont utilisées par les testeurs de logiciels ?
Table des matières
introduction
Les tests de logiciels sont une étape cruciale du développement de logiciels, et aucune application logicielle ne doit jamais être publiée sans un calendrier de tests approprié, obligatoire pour chaque projet. Dans un article précédent, nous avons décrit en détail les fonctions d’un ingénieur logiciel. Nous allons maintenant examiner les différents outils et technologies, qui sont des outils éternels et qui joueront toujours un rôle central dans la qualité du logiciel.
Les tests de logiciels sont un aspect important à prendre en compte, car ils vous aideront à apporter les changements et les améliorations nécessaires à chaque application logicielle. Elle permettrait également de relever avec succès les multiples défis auxquels sont confrontés les développeurs de logiciels dans le monde entier.
Vous trouverez ci-dessous les principales technologies en matière de développement de logiciels. Certaines d’entre elles ont été développées il y a longtemps, mais sont toujours en vogue et toujours populaires. Voyons maintenant les principaux outils et technologies :
Les outils et technologies couramment utilisés
1. Agile et DevOps
Les développeurs de logiciels se portent garants de l’utilité des technologies Agile dans le développement de logiciels, car elles constituent la réponse parfaite aux exigences changeantes du monde du développement de logiciels. DevOps, qui est un ensemble de pratiques combinant les opérations informatiques et le développement de logiciels, vise à raccourcir les cycles de développement de logiciels et à publier des logiciels de la plus haute qualité.
L’adoption de ces deux technologies peut certainement aider à accélérer la mise sur le marché des applications logicielles et à lancer les projets sans problème. Grâce à la collaboration des équipes, à la livraison incrémentielle et à la planification continue, le développement de logiciels a atteint un tout autre niveau, grâce aux technologies de test des logiciels.
2. QAOps
QAOps est la prochaine chose à faire après DevOps. Il s’agit d’une pratique émergente qui intègre l’assurance qualité dans le pipeline de livraison des logiciels. L’approche QAOps place l’assurance qualité au centre de la chaîne de valeur de la livraison. L’équipe AQ travaille directement avec l’équipe de développement et l’équipe d’exploitation, et ils collaborent en intégrant les procédures AQ, l’automatisation et un tableau de bord de rapport AQ. Il existe deux grands principes en matière d’AQ :
- Il doit être incorporé dans le CI (Continuous Integration) et le CD (Continuous Deployment).
- Les ingénieurs logiciels travaillent en étroite collaboration avec l’équipe lors de la mise en place des CI et CD.
3. Automatisation des tests
L’automatisation des tests fait partie intégrante de la mise en œuvre des pratiques DevOps. Grâce à cela, vous pouvez remplacer les tests manuels par des tests automatisés dans la mesure du possible. Dans la plupart des cas, l’automatisation des tests est sous-utilisée, car si elle permet d’automatiser les tests et d’utiliser les résultats pour améliorer la qualité des logiciels, il existe des domaines où elle n’est pas correctement utilisée. Les différentes étapes de l’automatisation des tests sont les suivantes : tests unitaires, tests d’intégration, tests de bout en bout et tests exploratoires. L’automatisation des tests couvre tous les « tests » traités de manière rapide et rentable, avec de meilleurs résultats. Auparavant, les tests étaient effectués manuellement et ils étaient généralement sujets à des erreurs et prenaient beaucoup de temps.
Afin d’utiliser au mieux les suites d’automatisation des tests, l’équipe AQ s’alignera sur les pratiques DevOps et s’assurera que les tests sont automatisés avec une couverture de code de 100 %.
Les outils d’automatisation utilisés actuellement sont beaucoup plus efficaces que les précédents. En effet, les différentes équipes suivaient leurs propres cadres d’automatisation des tests, et lorsque de nouveaux membres arrivaient, ils avaient du mal à franchir la courbe d’apprentissage abrupte.
Les applications d’aujourd’hui fonctionnent sur plusieurs appareils avec différentes pièces mobiles. Il faut donc mettre en place un système de surveillance synthétique des transactions, où des tests sont effectués en phase de production pour détecter les « erreurs en action » avant que l’application ne soit utilisée sur des plates-formes tierces et que vos utilisateurs ne détectent les erreurs.
Parmi les outils d’automatisation des tests les plus populaires figurent Selenium, Katalon et TestComplete, et ces outils ne cessent d’évoluer, de sorte que les tests deviennent plus faciles et plus efficaces.
4. Utiliser la magie de l’intelligence artificielle
Avec l’IA et le ML, vous pouvez réaliser des exploits impossibles en matière de développement de logiciels, et même relever plusieurs défis qui étaient autrefois impossibles. Cependant, ce n’est pas encore le moment d’explorer tout le potentiel de l’IA et du ML dans les tests, car on en est encore aux premiers stades. Mais une chose est sûre, l’analyse et la visualisation intelligentes peuvent aider les équipes à comprendre et à détecter les défauts et à se concentrer sur les domaines à améliorer. Vous pouvez vous attendre à plus de précision dans les tests avec l’IA et le ML dans les années à venir, avec un accent total sur la qualité, la classification des défauts, la priorisation des cas de test, etc.
Puisque nous avons plus de développeurs de logiciels, plus d’applications et plus de lancements dans les années à venir, l’intelligence artificielle dans les tests de logiciels les rend plus rapides et plus efficaces, et les tests automatisés les font passer à un tout autre niveau. Avec l’IA et le ML dans les tests logiciels, l’ensemble du cycle de développement des logiciels peut être raccourci. Les tâches fastidieuses de développement et de test seront désormais rapides grâce à des méthodes comme le raisonnement et la résolution de problèmes.
Les développeurs et les testeurs ont du pain sur la planche et ne doivent pas se préoccuper de savoir quels tests exécuter ou non. Le ML peut renforcer les compétences de l’IA en collectant et en analysant d’énormes quantités de données une fois les tests effectués, ce qui permet de prendre des décisions sur la base des données collectées précédemment.
Tout en utilisant l’IA et le ML, il est important de savoir sur quoi concentrer les tests, les données doivent donc être collectées à partir de toutes les phases – la phase de test, bien sûr, mais aussi les exigences, la conception, la mise en œuvre, etc.
5. Outils d’automatisation sans script
Comme son nom l’indique, le test sans script ou sans code est la méthode qui consiste à automatiser les tests à l’aide d’outils et non en écrivant des scripts de test. Pour ce faire, on utilise des cadres d’automatisation des tests comme Selenium, et ils combinent des algorithmes d’IA et de ML, avec des résultats excellents et cohérents. Ces tests sont faciles à utiliser et permettent certainement de gagner beaucoup de temps et de réduire les coûts de maintenance.
Les autres outils de test sans script largement utilisés sont Perfecto, TestGrid, Virtuoso, testRigor, Katalon Studio, Accelq, ZapTest et TestCraft, pour n’en citer que quelques-uns.
6. Test du Big Data
Il s’agit d’un outil de test très important qui a été largement utilisé dans divers secteurs tels que la banque, la santé, la vente au détail, les médias, les télécommunications, la finance, etc. Comme son nom l’indique, le test de big data est utilisé pour tester et valider les big data. L’une de ces spécialités est le test de traitement des données par lots, où les procédures de test se déroulent lorsque les applications sont en mode de traitement par lots. Il existe également un traitement des données en temps réel, qui s’effectue lorsque l’application est en mode de traitement des données en temps réel. Et puis vous avez l’épreuve de traitement interactif des données. Dans cette technique, vous intégrez les protocoles de test en situation réelle (exactement comme la façon dont un utilisateur interagirait avec l’application) pour réaliser les tests.
Conclusion
Il y aura plus d’environnements de test et de données, grâce au développement de l’IoT. Il s’agit d’un énorme soulagement pour les développeurs de logiciels en raison de la taille des logiciels qui fonctionnent sur de nombreux types d’appareils différents, petits et grands. Les environnements d’essai basés sur le cloud et les conteneurs connaissent déjà un essor considérable, et il y a de quoi être impatient.
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Photos : Toile
L’auteur : Sascha Thattil travaille chez Software-Developer-India.com qui fait partie du groupe YUHIRO. YUHIRO est une entreprise germano-indienne qui fournit des programmeurs aux sociétés informatiques, aux agences et aux services informatiques.
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