ソフトウェアテスターはどのような技術を使っているのですか？
目次
前書き
ソフトウェアテストは、ソフトウェア開発における重要なステップであり、各プロジェクトに必須の適切なテストスケジュールなしにソフトウェアアプリケーションをリリースすることは許されません。 前回の記事では、ソフトウェアエンジニアの仕事について詳しく説明しましたが、今回はさまざまなツールやテクノロジーについて見ていきましょう。
ソフトウェアテストは、各ソフトウェアアプリケーションに必要な変更や改善を行うのに役立つため、注意しなければならない重要な焦点です。 また、世界中のソフトウェア開発者が直面するさまざまな課題にうまく対応できるようになります。
以下に、ソフトウェア開発におけるトップクラスの技術を紹介します。これらの中には、開発から時間が経過しているものもありますが、現在でも流行しており、根強い人気があります。 それでは、上位のツールや技術を確認してみましょう。
一般的に使用されているツールや技術
1.アジャイルとデブオプス
ソフトウェア開発者は、ソフトウェア開発におけるアジャイル技術の有用性を保証しています。なぜなら、ソフトウェア開発の世界で変化する要件に対する完璧な答えだからです。 DevOpsとは、IT運用とソフトウェア開発を組み合わせた一連のプラクティスで、ソフトウェア開発サイクルを短縮し、最高の品質でソフトウェアをリリースすることを目的としています。
この2つの技術を採用することで、ソフトウェアアプリケーションをより早く市場に投入し、完成したプロジェクトを滞りなくリリースすることができるのは間違いないでしょう。 チームコラボレーション、インクリメンタルデリバリー、継続的な計画によって、ソフトウェアテスト技術のおかげで、ソフトウェア開発はまったく新しいレベルに到達しました。
2.QAOps
QAOpsは、DevOpsの次にやるべきことです。 品質保証をソフトウェアのデリバリーパイプラインに統合する新しい手法である。 QAOpsのアプローチは、品質保証をデリバリーバリューチェーンの中心に据えるものです。 QAチームは、開発チームや運用チームと直接連携し、QA手順や自動化、QAレポートダッシュボードを統合して作業を行います。 QAには2つの大原則があります。
- CI（継続的インテグレーション）、CD（継続的デプロイメント）に組み込まなければならない。
- ソフトウェアエンジニアは、チームと密接に連携しながらCIやCDを構築しています。
3.テスト自動化
テスト・オートメーションは、DevOpsの実践に不可欠な要素です。 これによって、可能な限り、手動テストを自動テストに置き換えることができます。 多くの場合、テスト自動化が十分に活用されていないのは、テストを自動化し、その結果をソフトウェアの品質向上に役立てることができる一方で、適切に活用されていない部分があるためです。 テスト自動化には、ユニットテスト、統合テスト、エンドツーエンドテスト、探索的テストといったさまざまな段階があります。 テスト自動化は、すべての「テスト」処理を迅速かつ費用対効果の高い方法でカバーし、より良い結果をもたらします。 以前は、テストは手作業で行われ、通常、エラーが発生しやすく、時間もかかっていました。
テスト自動化スイートを最大限に活用するため、QAチームはDevOpsのプラクティスと連携し、100%のコードカバレッジでテストが自動化されるようにします。
現在使われている自動化ツールは、以前のものに比べてはるかに効率的です。 これは、各チームが独自のテスト自動化フレームワークに従っていたため、新しいメンバーが入ってきたときに、急な学習カーブを越えるのに苦労したためである。
今日のアプリケーションは、さまざまな可動部を持つ複数のデバイス上で動作するため、サードパーティのプラットフォームで使用され、ユーザーがエラーを検出する前に「動作中のエラー」をキャッチするために本番環境でテストを実行する、 合成トランザクション監視として知られているものが必要です。
テスト自動化ツールとしては、Selenium、Katalon、TestCompleteなどが有名ですが、これらのツールは常に進化しており、テストはより簡単に、より効果的に行えるようになっています。
4.人工知能の魔法を活用する
AIやMLを使えば、ソフトウェア開発で不可能なことを実現し、かつては不可能だったいくつかの課題もクリアできるようになります。 しかし、テストにおけるAIやMLはまだ初期段階であるため、そのポテンシャルをフルに引き出すには至っていません。 しかし、1つだけ確かなことは、スマートな分析と可視化によって、チームが障害を理解・検出し、改善が必要な分野に焦点を当てることができるということです。 品質、障害分類、テストケースの優先順位付けなどにフルフォーカスして、AIやMLを使ったテストの精度を今後さらに高めていくことが期待されます。
今後、ソフトウェア開発者が増え、アプリの数も増え、発売も増えるので、ソフトウェアテストにおける人工知能は、より速く、より効率的にし、自動テストは、全く新しいレベルに到達します。 ソフトウェアテストにAIやMLを導入することで、ソフトウェア開発サイクル全体を短縮することができます。 開発やテストにおける面倒な作業は、推論や問題解決のような手法で高速化されるようになる。
開発者やテスターは、どのテストを実行し、どのテストを実行しないかを気にすることなく、自分の仕事をこなすことができるのです。 MLはAIのスキルを補強することができ、テストが行われた後に膨大な量のデータを収集し分析することで、以前に収集したデータを基にした意思決定の面でも役に立ちます。
AIやMLを使いながら、どこにフォーカスしてテストを行うかが重要なので、テストフェーズはもちろん、要件、設計、実装など、すべてのフェーズでデータを収集する必要があります。
5.スクリプトレス自動化ツール
スクリプトレス、コードレステストとは、その名の通り、テストスクリプトを書かず、ツールを使ってテストを自動化する手法です。 これはSeleniumのようなテスト自動化フレームワークを使うことで、AIとMLアルゴリズムを組み合わせ、優れた安定した結果を得ています。 これらのテストはユーザーフレンドリーであり、確実に多くの時間を節約し、メンテナンスコストを削減することができます。
その他、Perfecto、TestGrid、Virtuoso、testRigor、Katalon Studio、Accelq、ZapTest、TestCraftなど、広く使われているスクリプトレステストツールがある。
6.ビッグデータテスト
銀行、医療、小売、メディア、通信、金融など様々な業界で広く利用されている、非常に著名なテストツールです。 ビッグデータテストは、その名の通り、ビッグデータのテストや検証に使われます。 その中でも、アプリケーションがバッチ処理モードになっているときのテスト手順を行うバッチデータプロセッシングテストは特色の一つです。 リアルタイムデータ処理もあり、これはアプリケーションがリアルタイム処理データモードになっているときに行われます。 そして、「インタラクティブ・データ処理テスト」ですね。 この手法では、実際のテストプロトコル（ユーザーがアプリを操作する方法と全く同じ）を統合してテストを完了させます。
結論
IoTの発展により、テスト環境やデータも増えるでしょう。 大小さまざまなデバイスで動作するソフトウェアは膨大な数にのぼるため、ソフトウェア開発者にとっては大きな安心材料となります。 すでにクラウドベースやコンテナ化されたテスト環境も急増しており、今後が期待されるところです。
興味深いリンク：
ソフトウェアテストとは、どのようなもので、どのような仕組みなのか。
写真：Canva
著者：Sascha Thattilは、YUHIROグループの一員であるSoftware-Developer-India.comで働いています。 YUHIROは、IT企業、代理店、IT部門にプログラマーを提供するドイツとインドの企業です。
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